bpf(berkeley packet filter)採用與自然語言相近的語法，利用語法構造字串確定保留具體符合規則的資料報而忽略其他資料報。
dir表示資料報傳輸的方向 src、dst
proto表示與資料報匹配的協議型別 ether、ip、 tcp、 arp
例如：ip.addr == ip位址
ip.src=ip位址、網段
ip.dst=ip位址
dst port 80 表示目標位址為80埠的資訊
tcp.port udp.port表示具體的端1
and表示連線兩者的表示式都需要成立
wireshark包過濾器：捕獲過濾器和篩選過濾器
捕獲過濾器：遵循伯克利過濾器語法規則。只捕獲目標埠為80的tcp資料報
只捕獲目標埠為80的tcp資料報，tcp dst port 80
捕獲主機ip位址為192.168.4.5的資料報，host 192.168.4.5
注意：對於host不支援cidr的寫法，以及直接主機名的寫法
輸入框為紅色表示錯誤，綠色表示正確可以執行過濾器
篩選過濾器：
顯示過濾器建立：
資料報細節面板建立
輸入框建立
表示式規則：
1.主題+運算子+值
2. 邏輯關係與或非：邏輯關係與或非（&& || ！）
wireshark捕獲檔案的儲存：
1.設定輸出格式：pcap-ng和pcap。
2.輸出檔案位置:點選瀏覽儲存檔案位置資料流特別大，會導致件太大，導致wireshark無法正常開啟儲存的檔案。解決方案:設定自動建立新檔案每隔10秒建立乙個檔案。
3.使用wireshark進行網路監控，無論硬碟空間多大都有可能會被消耗殆盡。解決方案:環形快取器。相當於每天儲存固定數量的資料報，第二天的時候直接刪除前邊的資料報。
4.捕獲選項：顯示選項、解析名稱、自動停止捕獲。
5.使用檔案中的儲存設定。
伯克利最新發明機械人
近日，雷鋒網新智造知悉 加州大學伯克利分校的計算機科學家們研發出 可以預見未來要發生的事情 的機械人技術，利用這項技術，機器可以做到 操控以前沒有見過的物件 並且在未來，這項技術可以應用在自動駕駛汽車的 事件，並可以幫助生產更多的家庭機械人。這個機械人的名字叫 vestri，所利用的技術是視覺預見技...
伯克利《深度無監督學習》課程資源分享
今天給大家推薦一門加州大學伯克利分校的新開課程cs294深度無監督學習。本課程將涵蓋深度學習中不需要標註資料的兩個領域 深度生成模型和自監督學習。生成模型的最新進展使得對自然影象 音訊波形和文字語料庫等高維原始資料進行真實建模成為可能。自監督學習的進步已經開始縮小監督表示學習和非監督表示學習之間的差...
伯克利AI實驗室出品 用GAN實現字型風格遷移
作者 samaneh azadi 譯者 sambodhi 編輯 debra 文字是二維設計的重要視覺元素。藝術家耗費大量時間來設計字形，使得這些字形看上去與其他元素的形狀和紋理等相匹配。這一過程本身就是勞動密集型的工作，藝術家通常只設計標題或注釋所需的字形子集，這樣一來，設計一旦完成，文字就很難再次...