请说明如何利用提供的CNN和ResNet模型源码实现网络流量分类，并详细阐述数据预处理和模型训练的关键步骤。

网络流量分类是深度学习中一个重要的实际应用领域。在这个场景下，利用CNN和ResNet模型可以有效地从网络流量数据中提取特征并进行分类。下面将结合提供的Python源码、预训练模型和数据集详细说明如何实现这一过程：

参考资源链接：[深度学习网络流量分类：CNN与ResNet模型源码及数据集](https://wenku.csdn.net/doc/6u4umhyqjm?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据集准备：
首先，您需要准备合适的数据集。在这个资源中，已经提供了一个或多个数据集的链接。下载并解压数据集后，您可以使用Python脚本create_train_test_set.py来将数据集分割为训练集和测试集。

2. 数据预处理：
数据预处理是模型训练前的一个关键步骤。通过preprocessing.py脚本可以执行以下操作：
- 清洗数据，去除无效或不完整的数据包。
- 特征提取，比如从网络流量数据中提取特征向量。
- 数据标准化，例如使用标准化或归一化方法将特征缩放到一个标准范围。

3. 模型构建：
模型构建阶段，您需要构建CNN和ResNet模型。该资源提供了train_cnn.py和train_resnet.py脚本来构建和训练模型。这些脚本中包括了构建CNN和ResNet模型的代码，通常包括卷积层、激活函数、池化层以及全连接层。ResNet模型还包括了跳跃连接来优化训练过程。

4. 模型训练：
模型训练通常在train_cnn.py和train_resnet.py脚本中执行。在训练过程中，需要确定优化器（例如Adam或SGD）、损失函数（如交叉熵损失），以及评估模型性能的指标（如准确率、F1分数）。

5. 模型评估与测试：
使用evaluation_cnn.ipynb和evaluation_resnet.ipynb两个Jupyter Notebook文件可以评估训练好的模型性能。这些Notebook文件提供了加载模型、进行预测以及评估结果的完整流程。

在利用提供的资源时，您应当结合自己的需求对源码进行适当的调整。例如，您可能需要根据数据集的特点调整模型的架构、参数或者优化器的设置。此外，您还应该注意模型训练的计算资源需求，并根据实际情况进行适当的资源分配。

通过本资源的学习与实践，您不仅能够掌握CNN和ResNet在特定领域的应用，还能够深入理解数据预处理、模型构建、训练和评估的完整流程。这将为您在深度学习领域进一步探索和研究奠定坚实的基础。

参考资源链接：[深度学习网络流量分类：CNN与ResNet模型源码及数据集](https://wenku.csdn.net/doc/6u4umhyqjm?spm=1055.2569.3001.10343)