NetLabel CIPSO IPv4支持:Unix/Linux系统下的深度学习应用

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0 下载量 101 浏览量 更新于2024-12-08 1 收藏 6KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源包名为netlabel_cipso_v4.rar,主要涉及人工智能、神经网络、深度学习以及Unix/Linux操作系统领域的知识。资源中包含了两个关键文件:netlabel_cipso_v4.c和netlabel_cipso_v4.h,这两个文件可能与网络标签(NetLabel)和CIPSO(Common IP Security Option)协议有关,特别是它们在IPv4环境中的应用。NetLabel是Linux内核中用于强制执行安全策略的框架,而CIPSO是基于IP协议的网络安全标签协议。" 1. 人工智能/神经网络/深度学习 人工智能(AI)是一门广泛的学科,它尝试理解智能的本质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。神经网络(Neural Networks)是AI的一个分支,它们是由大量简单的、相互连接的处理单元(神经元)构成的系统,这些单元通过模拟人脑处理信息的方式来处理数据。深度学习(Deep Learning)是神经网络的子领域,它通过构建深层的神经网络结构来实现特征学习和模式分析。 在Unix/Linux操作系统中,人工智能和深度学习的应用可能涉及到数据处理、模式识别、自然语言处理等领域。例如,深度学习模型训练需要大量的计算资源,Unix/Linux系统因其稳定性、开放性和高效的多任务处理能力,常被用于搭建服务器集群和云计算平台以支撑深度学习模型的训练和部署。 2. Unix/Linux Unix是一个强大的、多用户的、多任务的操作系统,它的设计哲学在于简洁性、模块化以及对硬件资源的高效管理。Linux是Unix的一个克隆版本,它是由Linus Torvalds在1991年首次发布的开源操作系统内核。由于其开源特性和广泛的硬件支持,Linux已成为世界上最流行的服务器操作系统之一,并且广泛应用于桌面和嵌入式系统。 Unix/Linux操作系统具有强大的网络功能,NetLabel框架就是其中的一个安全特性。NetLabel是Linux内核中的一个安全框架,它允许系统管理员强制执行基于策略的安全标签(labels),以控制对数据的访问权限。NetLabel与CIPSO协议结合使用,可以支持基于IP地址的安全性,使网络通信更加安全。 3. CIPSO协议和IPv4 CIPSO(Common IP Security Option)协议是一种为IP通信提供安全性的方法,它允许网络管理员在IP包头中嵌入安全信息,用于在数据包中标识数据的安全级别。CIPSO协议主要应用于军事和政府网络,以保护敏感信息的安全。 IPv4是互联网协议的第四版本,也是全球互联网中使用最广泛的协议版本。它为每个网络接口分配一个唯一的32位IP地址,从而使得网络中的设备能够识别彼此并进行通信。然而,随着设备数量的激增,IPv4地址耗尽成为了现实问题,这推动了IPv6协议的发展和部署。 结合上述文件中的文件名称,可以推断出netlabel_cipso_v4.c和netlabel_cipso_v4.h这两个文件可能包含了与NetLabel框架和CIPSO协议相关的代码实现,特别是它们如何在IPv4环境中工作。这些代码可能涉及到网络安全标签的设置、修改和验证等操作,以保证数据在网络中的安全传输。

使用QTimer对象代替QBasicTimer对象,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

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代码import os import numpy as np import nibabel as nib from PIL import Image # 创建保存路径 save_path = 'C:/Users/Administrator/Desktop/2D-LiTS2017' if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'image')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'image')) if not os.path.exists(os.path.join(save_path, 'label')): os.makedirs(os.path.join(save_path, 'label')) # 加载数据集 data_path = 'D:/BaiduNetdiskDownload/LiTS2017' img_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 1') label_path = os.path.join(data_path, 'Training Batch 2') # 转换图像 for file in sorted(os.listdir(img_path)): if file.endswith('.nii'): img_file = os.path.join(img_path, file) img = nib.load(img_file).get_fdata() img = np.transpose(img, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(img.shape[0]): img_slice = img[i, :, :] img_slice = (img_slice - np.min(img_slice)) / (np.max(img_slice) - np.min(img_slice)) * 255 # 归一化到0-255 img_slice = img_slice.astype(np.uint8) img_slice = np.stack([img_slice]*3, axis=2) # 转换为三通道图像 img_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' img_file_save = os.path.join(save_path, 'image', img_name) Image.fromarray(img_slice).save(img_file_save) # 转换标签 for file in sorted(os.listdir(label_path)): if file.endswith('.nii'): label_file = os.path.join(label_path, file) label = nib.load(label_file).get_fdata() label = np.transpose(label, (2, 0, 1)) # 转换为z, x, y for i in range(label.shape[0]): label_slice = label[i, :, :] label_slice[label_slice == 1] = 255 # 肝脏灰度值设为255 label_slice[label_slice == 2] = 128 # 肝脏肿瘤灰度值设为128 label_slice = label_slice.astype(np.uint8) label_name = file[:-4] + '' + str(i).zfill(3) + '.png' label_file_save = os.path.join(save_path, 'label', label_name) Image.fromarray(label_slice).save(label_file_save)出现scaled = scaled.astype(np.promote_types(scaled.dtype, dtype), copy=False) MemoryError错误,怎么修改?给出完整代码

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程序运行提示QBasicTimer::stop: Failed. Possibly trying to stop from a different thread,修改程序class MyWindow(QWidget): def init(self): super().init() self.thread_list = [] self.color_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "color_photos") self.depth_photo_dir = os.path.join(os.getcwd(), "depth_photos") self.image_thread = None self.saved_color_photos = 0 # 定义 saved_color_photos 属性 self.saved_depth_photos = 0 # 定义 saved_depth_photos 属性 self.init_ui() def init_ui(self): self.ui = uic.loadUi("C:/Users/wyt/Desktop/D405界面/intelrealsense1.ui") self.open_btn = self.ui.pushButton self.color_image_chose_btn = self.ui.pushButton_3 self.depth_image_chose_btn = self.ui.pushButton_4 self.open_btn.clicked.connect(self.open) self.color_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit, "color")) self.depth_image_chose_btn.clicked.connect(lambda: self.chose_dir(self.ui.lineEdit_2, "depth")) def open(self): self.profile = self.pipeline.start(self.config) self.is_camera_opened = True self.label.setText('相机已打开') self.label.setStyleSheet('color:green') self.open_btn.setEnabled(False) self.close_btn.setEnabled(True) self.image_thread = ImageThread(self.pipeline, self.color_label, self.depth_label, self.interval, self.color_photo_dir, self.depth_photo_dir, self._dgl) self.image_thread.saved_color_photos_signal.connect(self.update_saved_color_photos_label) self.image_thread.saved_depth_photos_signal.connect(self.update_saved_depth_photos_label) self.image_thread.start() def chose_dir(self, line_edit, button_type): my_thread = MyThread(line_edit, button_type) my_thread.finished_signal.connect(self.update_line_edit) self.thread_list.append(my_thread) my_thread.start()

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