请指导我如何使用Python编程语言结合Transformer和CNN模型进行网络入侵检测，并且详细说明如何处理和分析csv格式的数据集？

为了深入理解如何将Python编程语言、Transformer模型、CNN模型以及深度学习技术应用到网络入侵检测系统中，并处理和分析csv格式的数据集，你可以参考这份资源：《Python实现的Transformer与CNN网络入侵检测源码解析》。在这份资源中，你将找到详细的项目说明、源码实现以及对数据处理流程的深入解析。

参考资源链接：[Python实现的Transformer与CNN网络入侵检测源码解析](https://wenku.csdn.net/doc/3k4nao2etw?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要对csv格式的数据集进行预处理，这包括数据清洗、归一化、特征选择等步骤。在数据预处理之后，你可以利用Python编程语言加载数据集，并将其划分为训练集和测试集。

接下来，利用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，你可以构建一个包含Transformer和CNN模型的混合神经网络。在这个网络中，Transformer模型将用于捕捉数据中的时间序列特征，而CNN模型则擅长于提取局部特征。两者的结合可以提高模型对复杂网络入侵模式的识别能力。

在模型的训练阶段，你需要设置适当的损失函数和优化器，并通过迭代过程不断调整网络权重，以最小化误差。对于数据集的评估，你应该使用准确率、召回率、F1分数等指标来衡量模型性能。

在实践中，确保你的实现包含了详细的注释，这将帮助你和其他开发者更好地理解代码的逻辑和结构。一旦模型训练完成并经过充分测试，它就可以部署在生产环境中进行实时的网络入侵检测。

通过《Python实现的Transformer与CNN网络入侵检测源码解析》提供的源码和注释，你将能够更深入地理解这些概念，并在实战中应用它们。资源中不仅提供了代码实现，还包括了模型架构设计和数据处理方法的详尽说明，这些都为你构建一个高效的网络入侵检测系统奠定了坚实的基础。

参考资源链接：[Python实现的Transformer与CNN网络入侵检测源码解析](https://wenku.csdn.net/doc/3k4nao2etw?spm=1055.2569.3001.10343)