开源DPI方案
开源智慧园区系统设计方案
开源智慧园区系统设计方案设计方案：开源智慧园区系统一、引言随着信息技术的快速发展，智慧园区正逐渐成为城市建设的重要组成部分。
智慧园区系统是通过集成物联网、大数据、云计算等技术，实现园区内各个设施、设备之间的互联互通，提升园区管理和服务水平的系统。
为了推广智慧园区建设，将园区信息化，并满足开发者的需求，我们设计了开源智慧园区系统。
二、系统结构开源智慧园区系统主要由以下几个模块组成：1. 物联网模块：通过传感器和物联网设备收集园区内各种数据，如环境监测数据、能耗数据等。
通过物联网协议与其他模块进行数据交互。
2. 数据中心模块：负责存储和处理物联网模块收集的数据。
采用大数据技术，对数据进行分析和挖掘，为园区管理者提供决策支持。
3. 应用平台模块：为用户提供各种应用程序和功能，如安防监控、能耗管理、停车管理等。
用户可以根据需要选择和定制所需的功能。
4. 开发者平台模块：为开发者提供开发和定制应用程序的平台。
支持常用的开发语言和开发框架，以及开发者社区和开发文档。
三、关键功能1. 环境监测：通过物联网传感器，实时监测园区内的温度、湿度、空气质量等环境参数。
并通过数据分析，提供环境预警和优化建议。
2. 能耗管理：通过智能电表和能耗传感器，实时监测园区内各种设备的能耗情况。
并通过数据分析，发现节能潜力和提供能耗管理建议。
3. 安防监控：通过视频监控设备和人脸识别技术，实现对园区内的安全管理和监控。
同时，通过数据分析，提供异常事件的预警。
4. 停车管理：通过车辆识别设备和停车场信息系统，实现园区内的停车管理。
包括空位查询、卡口管理、智能导航等功能。
四、系统优势开源智慧园区系统具有以下几个优势：1. 开放性：系统为开源软件，可以方便地进行二次开发和定制。
开发者可以根据需求，修改和扩展系统的功能。
2. 灵活性：系统结构清晰，功能模块独立，可以根据需要选择和定制所需的功能。
同时，支持多平台和多设备的访问。
3. 可扩展性：系统支持分布式架构和水平扩展，可以满足不同规模园区的需求。
开源WebGIS
1. 主流WebGIS开源解决方案现在主流的WebGIS开源解决方案分成两派，一派是C/C++，一派是java。
C/C++的解决方案为：Mapserver（服务器）+QGIS（桌面软件）+Tomcat（中间件）+PostGIS|MySQL空间扩展（数据库）+Openlayers(JS)/ openscale (FLex)(浏览器客户端)JavaEE的解决方案为：Geoserver（服务器）+uDig（桌面软件）+Tomact（中间件）+PostGIS|MySQL空间扩展（数据库）+Openlayers(JS)/ openscale (FLex)(浏览器客户端)Mapserver效率更高，Geoserver功能更强。
Mapserver对WMS的支持更为高效，而Geoserver则更擅长于结合WFS规范的属性查询。
2. 目前GIS开源项目的不足底图处理能力不足底图的整体处理还是用ArcGIS Desktop来进行的配置，然后将配置好的底图用ArcGIS切图。
空间数据的管理能力不足目前依然是用的ArcGIS Catalog + SDE导入到Oracle数据库中。
不涉及到大量空间数据库管理时，是采用的直接通过GeoServer来修改shp数据。
没有统一管理，也不利于其他业务组获取数据。
空间分析能力不强。
部分功能已经探索出来，但是还没有GeoServer版本的空间分析产品。
3. 具体解决方案利用PostGIS将shp数据入库管理。
利用uDig连接PostGIS后进行配图。
uDig可以生成sld文件，以及发布到GeoServer的样式服务上去，从而实现对服务的配图控制。
利用GeoServer来代替ArcGIS Server。
通过WMS服务可以实现类似于AGS中的export出图方式，实现部件图层的动态出图。
通过WFS服务能实现与类似于AGS中的Query服务。
通过WFS服务也可以实现类似于AGS中的FeatureServer服务，从而进行图层的编辑。
开源智慧园区系统设计方案
开源智慧园区系统设计方案设计方案：开源智慧园区系统1. 引言随着信息技术的快速发展，智慧园区正成为城市化建设的重要组成部分。
开源智慧园区系统是利用开放源代码的软件、硬件和数据接口，提供高效、智能、可持续的园区管理解决方案。
本文将详细介绍开源智慧园区系统的设计方案。
2. 设计目标开源智慧园区系统的设计目标是提升园区管理效率、资源利用效率和用户体验，实现园区的智能化管理和可持续发展。
3. 系统架构开源智慧园区系统的架构主要分为硬件层、软件层和数据层。
硬件层：包括园区网络设备、传感器节点、智能设备等。
园区网络设备用于提供稳定的网络服务，传感器节点用于感知园区环境信息，智能设备用于执行各种智能操作。
软件层：包括设备管理系统、数据分析系统、应用平台等。
设备管理系统用于对硬件设备进行管理和监控，数据分析系统用于对园区数据进行分析和挖掘，应用平台用于提供各种智能应用服务。
数据层：包括园区数据中心、云平台等。
园区数据中心用于存储和管理园区数据，云平台用于提供云服务和数据共享。
4. 功能模块开源智慧园区系统的功能模块包括：- 园区安全管理：通过视频监控、入侵检测等方式实现园区的安全管理。
- 能源管理：通过智能设备和传感器节点对园区的能源消耗进行监测和调节，实现能源高效利用。
- 环境监测：通过传感器节点对园区的环境信息进行实时监测，包括空气质量、温度、湿度等。
- 车辆管理：通过车辆识别和智能停车管理系统，实现园区内车辆的管理和规范。
- 智能物业管理：通过智能门禁、智能巡更等方式提高物业管理效率。
- 智能停车管理：通过车辆识别和智能停车位预约系统，提高停车管理效率。
- 智能会议室管理：通过智能预约系统和智能设备管理，提供高效的会议室管理服务。
- 数据分析与可视化：通过数据分析系统对园区数据进行挖掘和分析，并通过可视化方式展示给用户。
5. 技术支持开源智慧园区系统可以利用开放源代码的软件和硬件，如开源操作系统、开源数据库、物联网技术等。
数字孪生开源方案
数字孪生开源方案概述数字孪生是一种虚拟模型，可以精确地描述和模拟物理对象或系统的行为和状态。
数字孪生技术可以应用于各种行业，如制造业、能源领域、城市规划等。
而数字孪生开源方案的出现，使得开发人员可以更加方便地构建和部署数字孪生模型。
本文将介绍几种常见的数字孪生开源方案，并对其特点和优势进行分析。
1. Digital Twin FrameworkDigital Twin Framework是由美国国家科学基金会支持的一个开源项目，旨在为数字孪生的创建和管理提供一个全面的解决方案。
该框架基于现代前端技术和云计算平台，提供了丰富的功能和易于使用的界面。
特点和优势•提供了可视化的建模工具，使得用户可以直观地创建和编辑数字孪生模型。
•支持多种物理模型和仿真引擎，可以在不同领域进行模拟和分析。
•集成了实时数据采集和处理功能，可以与现实世界进行交互。
•支持用户自定义的扩展和插件，可以根据实际需求进行定制。
2. Eclipse SparkplugEclipse Sparkplug是一个开源的物联网通信协议，也可以用于数字孪生系统的数据传输和通信。
它提供了一种灵活的机制，使得设备和系统可以实时地共享和同步数据。
特点和优势•基于开放标准，与各种硬件设备和平台兼容。
•提供了轻量级的通信协议，适用于边缘设备和资源受限的环境。
•支持可靠的消息传递和故障恢复机制，保证数据的完整性和稳定性。
•提供了实时性能监控和追踪功能，帮助开发人员进行系统调优和故障排除。
3. Digital Twin CommunityDigital Twin Community是一个社区驱动的开源项目，旨在促进数字孪生技术的发展和应用。
该社区汇集了来自世界各地的技术专家和开发人员，共同研究和分享数字孪生的最佳实践和技术解决方案。
特点和优势•提供了丰富的文档和教程，供开发人员学习和参考。
•提供了开源工具和框架，帮助用户快速构建和部署数字孪生模型。
•鼓励开源社区参与贡献和改进，保证了项目的可持续发展。
Android 目前最稳定和高效的UI适配方案
Android系统发布十多年以来，关于Android的UI的适配一直是开发环节中最重要的问题，但是我看到还是有很多小伙伴对Android适配方案不了解。
刚好，近期准备对糗事百科Android客户端设计一套UI尺寸适配方案，可以和小伙伴们详细的聊一聊这个问题。
Android适配最核心的问题有两个，其一，就是适配的效率，即把设计图转化为App界面的过程是否高效，其二如何保证实现UI界面在不同尺寸和分辨率的手机中UI的一致性。
这两个问题都很重要，一个是保证我们开发的高效，一个是保证我们适配的成效；今天我们就这两个核心的问题来聊一聊Android的适配方案。
image首先，大家都知道，在标识尺寸的时候，Android并不推荐我们使用px这个真实像素单位，因为不同的手机之间，分辨率是不同的，比如一个96*96像素的控件在分辨率越来越高的手机上会在整体UI中看起来越来越小。
image出现类似于上图这样这样，整体的布局效果可能会变形，所以px这个单位在布局文件中是不推荐的。
dp直接适配针对这种情况，Android推荐使用dp作为尺寸单位来适配UI.那么什么是dp？dp指的是设备独立像素，以dp为尺寸单位的控件，在不同分辨率和尺寸的手机上代表了不同的真实像素，比如在分辨率较低的手机中，可能1dp=1px,而在分辨率较高的手机中，可能1dp=2px，这样的话，一个96*96dp的控件，在不同的手机中就能表现出差不多的大小了。
那么这个dp是如何计算的呢？ 我们都知道一个公式： px = dp(dpi/160) 系统都是通过这个来判断px和dp的数学关系，那么这里又出现了一个问题，dpi是什么呢？系统软件上指定dpi是像素密度，指的是在的单位尺寸的像素数量，它往往是写在系统出厂配置文件的一个固定值。
我为什么要强调它是软件系统上的概念？因为大家买手机的时候，往往会听到另一个叫ppi的参数，这个在手机屏幕中指的也是像素密度，但是这个是物理上的概念，它是客观存在的不会改变。
【开源】2023电赛e题满分方案-演示效果、开源程序、详细解读
【开源】2023电赛e题满分方案-演示效果、开源程序、详细解读【开源】2023电赛e题满分方案-演示效果、开源程序、详细解读1. 引言在当今信息技术飞速发展的时代，开源软件和开源精神正日益受到重视。
作为一种以开放共享、协作参与为核心理念的创新模式，开源不仅在软件开发领域有着广泛应用，也在教育、科研和工程领域有着重要价值。
2023年电赛e题的满分方案无疑展现了开源的重要作用。
本文将针对这一主题展开全面评估和深度解读。
2. 演示效果2023年电赛e题满分方案的演示效果十分引人注目。
开源程序所呈现出的功能和性能，得益于广大开发者的积极参与和优质代码的贡献。
演示效果的精彩程度正是开源软件优势的生动体现。
从简单的用户界面到复杂的算法实现，开源程序的演示效果不仅展现了技术水平，也凸显了开源精神的力量。
3. 开源程序2023年电赛e题满分方案的开源程序是其成功的重要保障。
通过开源，开发者可以在代码层面深入理解程序的实现逻辑和技术细节。
而这一开放透明的实现方式，则为更多的开发者提供了学习和交流的机会。
开源程序的灵活性和可扩展性也为用户带来了更多可能性，使得满分方案可以在更多场景下得到应用和拓展。
4. 详细解读在对2023年电赛e题满分方案的详细解读中，我们可以清晰看到开源的价值和优势所在。
从基础理论到具体实现，开源程序为我们提供了全面详实的学习材料和技术支持。
而对满分方案的详细解读，则进一步拓展了我们对开源程序的理解，使我们能够更加深入地把握其中的精髓和创新点。
5. 个人观点和理解从个人角度而言，2023年电赛e题满分方案的开源实践无疑给我留下了深刻印象。
开源程序的丰富资源和开放社区为我们的学习和工作带来了更广阔的空间，也为我们提供了更多的可能性。
对开源的深入理解，不仅可以提升我们的技术水平，更可以激发我们的创新潜能和合作精神。
6. 总结与回顾2023年电赛e题满分方案的开源实践彰显了开源的价值和力量。
通过演示效果、开源程序和详细解读，我们对开源的认识和理解得到了深化和拓展。
【开源】2023电赛e题满分方案-演示效果、开源程序、详细解读
【开源】2023电赛e题满分方案-演示效果、开源程序、详细解读一、开源2023电赛E题背景介绍2023年电赛E题要求设计一个运动目标控制与自动追踪系统。
该系统使用深度学习进行识别激光位置，其中红色激光笔模拟运动目标，绿色激光笔指示自动追踪。
系统需要准确追踪红色光斑，并在规定的时间内完成移动和复位功能。
为了实现这一目标，我们选用K210芯片作为主控，并设计了一套实用的方案。
二、方案设计原理及步骤1.系统架构系统主要由K210芯片和舵机模块组成。
K210芯片具备高性能的计算能力，支持常见的图像处理任务，并有多个GPIO接口、UART、I2C、SPI等常用接口，方便与其他外设进行连接和扩展。
舵机模块负责接收K210发出的控制信号，实现光斑位置的控制和追踪。
2.图像处理与识别系统采用深度学习算法对激光光斑进行识别。
通过训练神经网络，准确提取光斑特征，实现对运动目标的实时追踪。
识别结果用于计算光斑位置，为控制策略提供依据。
3.控制策略与实现根据识别结果，系统采用PID控制算法调节舵机的转角，实现对光斑的精确控制。
同时，根据光斑的运动趋势，预判下一时刻的位置，提前发出控制信号，提高追踪效率。
4.系统测试与优化为了保证系统的稳定性和准确性，我们对系统进行了多次测试和优化。
在实际测试中，系统能够准确追踪红色光斑，并在规定的时间内完成移动和复位功能。
针对测试过程中发现的问题，我们进行了相应的调整和优化，提高了系统的性能。
三、演示效果及评分标准根据电赛E题的要求，我们设计了详细的演示效果和评分标准。
系统在演示过程中，需要展示以下功能：1.准确识别红色激光笔，实现光斑位置的控制和追踪。
2.绿色激光笔用于指示自动追踪目标，便于观察和评估系统性能。
3.在规定的时间内，完成光斑的移动和复位功能。
评分标准主要包括：1.系统稳定性：光斑位置控制的波动范围，越小得分越高。
2.响应速度：系统对光斑运动的反应速度，越快得分越高。
3.准确性：系统对光斑位置的预测和实际位置的误差，误差越小得分越高。
odrive开源方案
odrive开源方案odrive是一种开源方案，它致力于提供一个便捷、安全、可定制的云存储同步工具。
作为一个强大的开源软件，odrive能帮助用户轻松管理和同步多个云存储平台的文件，提供更加高效的工作和生活体验。
1. 什么是odrive开源方案odrive开源方案是一种基于云存储的开源项目，旨在提供一个统一的界面，方便用户管理和同步多个云存储平台的文件。
用户只需要安装odrive客户端，就可以对接多个云存储平台，如Google Drive、Dropbox、OneDrive等，并通过一个简洁的界面进行文件管理和同步操作。
2. odrive开源方案的特点2.1 多云存储平台支持：odrive可以同时连接多个不同的云存储平台，用户可以在一个界面上管理和同步各种云端文件，不再需要打开多个应用或浏览器窗口。
2.2 安全可靠：odrive采用了先进的加密技术，确保用户数据在传输和存储过程中的安全性。
同时，用户可以自定义设置文件同步规则，保护重要文件免受误删除或篡改。
2.3 智能同步：odrive通过智能同步算法，只下载用户需要的文件，节省了宝贵的存储空间和网络带宽。
用户可以通过选择性同步功能，灵活地控制文件的同步范围，避免冗余文件占用本地空间。
2.4 自定义拓展：odrive提供了开放的API和丰富的插件系统，用户可以开发自己的功能和扩展，满足个性化的需求。
这使得odrive成为一个灵活可定制的云存储工具。
3. 如何使用odrive开源方案3.1 安装odrive客户端：用户需要下载并安装odrive客户端软件，安装过程简单快捷。
3.2 绑定云存储账户：在odrive客户端中，用户可以绑定多个云存储账户，包括Google Drive、Dropbox、OneDrive等。
3.3 文件管理和同步：一旦完成绑定，用户可以在odrive界面上管理和同步各个云存储平台的文件。
用户可以对文件进行移动、复制、重命名等操作，同时odrive会智能同步文件的状态。
vnc开源方案
vnc开源方案VNC（Virtual Network Computing）是一种远程桌面协议，可以实现在不同操作系统之间的远程桌面访问和控制。
在计算机网络领域，VNC开源方案是一种常见的用于远程访问和控制的解决方案。
本文将介绍VNC开源方案的基本原理、优点和应用场景。
一、VNC开源方案的基本原理VNC开源方案的基本原理是通过在服务器端和客户端之间传输图像和用户输入来实现远程访问和控制。
服务器端负责接收和处理客户端的请求，将服务器端的桌面图像传输给客户端，并传输客户端的输入给服务器端进行响应。
这种基于图像传输的远程访问方式使得用户可以像在本地操作一样远程访问并控制服务器端。
二、VNC开源方案的优点1. 跨平台兼容性：VNC开源方案采用标准的远程桌面协议，可以在不同操作系统间进行远程访问和控制，实现跨平台的兼容性。
用户可以在Windows、Linux、Mac等各种操作系统上使用VNC来访问和控制远程计算机。
2. 开源自由：VNC开源方案以开源许可协议发布，用户可以免费获取和使用，还可以根据自己的需求对VNC进行定制和修改。
这种开放性和自由性使得VNC开源方案受到了广泛的关注和采用。
3. 安全可靠：VNC开源方案支持加密传输和身份验证，可以确保远程访问和控制的安全性。
用户可以通过加密协议和密码来保护远程通信的隐私和完整性，防止信息被恶意截获和篡改。
三、VNC开源方案的应用场景1. 远程技术支持：VNC开源方案可以帮助技术支持人员通过远程访问和控制客户端的计算机来解决问题。
无需现场服务，节省时间和成本，提高效率。
2. 远程教育和培训：VNC开源方案可以用于远程教育和培训，教师可以通过VNC远程访问和控制学生的计算机，进行教学和指导。
3. 远程办公和协作：VNC开源方案可以实现远程办公和协作，员工可以在任何地点通过VNC访问和控制公司的内部网络，进行工作和协作。
4. 服务器远程管理：VNC开源方案可以用于服务器的远程管理，管理员可以通过VNC远程访问和控制服务器，进行配置和维护。
开源RIA架构方案——Openlaszlo与db4o
开源 ＲＩ 架构 方案 Ａ
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◎ 文 ／蒋蓉生 李文智
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后 台程 序 使 用 了 Ｊｖ 特性 ，ｏ 是 整 个 用 户 ａａ ５ ｂ包 管 理 应 用 程 序 的 数据 模 型 ，Ｐ ｏ ｌ 类 定 义 了 “ ｅ ｐｅ 用 户” ，包 含 姓 名 、 电话 等 基 本 信息 ，请 下 载 程 序 源 码查看。 ｃ ｍ包 是 与 持 久 层交 互 的 重 要部 分 ， ４ ｌｉ ｏ Ｄｂｏｎｔ
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2.2 数据检测流程
2.3 数据检测模块（以 skype 为例）
以 skype 为例，简述 skype 检测过程
2.3.1 skype 注册函数 ndpi_search_skype()
标题中的函数在 2.1 中检测模块初始化的时候被注册到 ndpi_detection_module_struct 中： void ndpi_search_skype(struct ndpi_detection_module_struct *ndpi_struct, struct ndpi_flow_struct *flow)
初始化检测模块完善参考数据结构
typedef struct ndpi_detection_module_struct { 包含主要的结构： 1. TCP 协议带 payload 检测函数 2. TCP 协议不带 payload 检测函数 3. UDP 协议带 payload 检测函数 4. UPD 协议不带 payload 检测函数 5. 其他的协议检测函数 }
L7 filter 是基于数据流工作的，建立在 Netfilter connstrack 功能之上。因为一个数据流 或者说一个连接的所有数据都是属于同一个应用的，所以 L7 filter 没有必要对所有的数据 包进行模式匹配，而只匹配一个流的前面几个数据包 （比如 10 个数据包）。当一个流的前 面几个数据包包含了某种应用层协议的特征码时 （比如 QQ），则这个数据流被 L7 filter 识别；当前面几个数据包的内容没有包含某种应用层协议的特征码时，则 L7 filter 放弃继 续做模式匹配，这个数据流也就没有办法被识别。
互联网正在朝着使用 SSL 来加密内容的方向发展。为了让 nDPI 支持加密连接， 我们添加了针对 SSL（包括客户端和服务端）证书解密模块。这样，我们就可以找
出协议使用的加密证书。这允许我们可以鉴别诸如 Citrix 在线和苹果 iCloud 这样的 不能被发现的协议。
二.nDPI 原理 2.1 检测模块的初始化
L7-filter 支持的协议 125 个左右，列表：
Protocols
The pattern name is what you must use when issuing l7-filter commands. The names below link to the pattern files. Select column headings to sort.
StealthNet Aimini SIP Truphone ICMPv6 DHCPv6 Armagetron CrossFire Dofus Fiesta Florensia Guildwars HTTP Application Activesync Kerberos LDAP MapleStory msSQL PPTP WARCRAFT3 World of Kung Fu MEEBO FaceBook Twitter DropBox Gmail Google Maps YouTube Skype Google DCE RPC NetFlow_IPFIX sFlow HTTP Connect (SSL over HTTP) HTTP Proxy Netflix Citrix CitrixOnline/GotoMeeting Apple (iMessage, FaceTime…)
nDPI 分析
一.概述
nDPI 是一套由 ntop 维护的、超越了流行的 OpenDPI 的库。 在 GPL 许可下发布，它 的目标是增加新的协议，扩展原有的库；它有针对性的对只有在 OpenDPI 收费版本才支持 的协议进行了扩展。除了 UNIX 平台外，它还支持 Windows，为你提供了交叉平台的 DPI 经验。此外，还可以修改 nDPI，禁止某些非必要的使 DPI 引擎变慢特性，以更好的适应流 量监控应用。
具体的 skype 协议解析过程； }
三．移植工作量
从这里下载源代码 https:///ntop/nDPI.
使用 nDPI 库非常方便，要编译这个库， 你必须首先满足以下预备条件： GNU autotools/libtool
gawk gcc
为了满足预备条件你只要执行以下命令就行:
Webex WhatsApp Apple iCloud Viber Apple iTunes Radius WindowsUpdate TeamViewer Tuenti LotusNotes SAP GTP UPnP LLMNR RemoteScan Spotify H323 OpenVPN NOE CiscoVPN TeamSpeak Tor CiscoSkinny RTCP RSYNC Oracle Corba UbuntuONE CNN Wikipedia Whois-DAS Collectd Redis ZeroMQ Megaco
Fedora
Debian Mac OSX
yum groupinstall Development tools yum install automake libpcap-devel gcc-c++ libtool apt-get install build-essential libpcap-dev port install XXX (Please install macports)
做模式识别是一个很消耗计算资源的操作，特别是在网络应用下因为数据量很多所以更体现 出对资源的占用上。在 Linux 内核，L7 filter 其实非常影响网络处理的效率。所以在没有 十分必要的时候尽量不要采用 L7 filter 做流量分类。现在出现了一个运行在 Linux 用户空 间的版本 L7 filter-userspace ，这个软件运行时不会影响内核，但是处理效率会更低。 实际上 L7 filter-userspace 调用了 netlink 协议族的功能，整个处理过程至少进行了两次 的数据包拷贝操作。 layer 7 filter 的设计初衷是通过 iptables 将正则表达式表示的特征码传给内核模块，内核 根据连接表匹配数据包。注意正则表达式是完全以字符串形式交给内核模块的，内核部分再 将这个正则表达式进行翻译或“编译”，这也是为什么 l7 的 patch 文件中有一大堆正则库 文件，据说是作者优化的内核版的正则库。 不过话说回来，在对性能要求不高的应用上，L7 filter 确实给我们提供了一个功能强大的 网络流量管理工具。
FTP POP SMTP IMAP DNS IPP HTTP MDNS NTP NETBIOS NFS SSDP BGP SNMP XDMCP SMB SYSLOG DHCP PostgreSQL MySQL TDS
VeohTV QQLive Thunder/Webthunder Soulseek GaduGadu IRC Popo Jabber MSN Oscar Yahoo Battlefield Quake VRRP Steam Halflife2 World of Warcraft Telnet STUN IPSEC GRE ICMP IGMP EGP SCTP OSPF IP in IP RTP RDP VNC PCAnywhere SSL SSH USENET MGCP IAX TFTP AFP
四．升级
如果是支持新协议的话， 只要按照 nDPI 的要求，可以新增协议解析器。比较方便扩展。
五．性能评估
待评估
六．官方支持程度 支持比较好。
L7-FILTER 分析
一.概述
在 Linux 的防火墙体系 Netfilter 下有一个独立的模块 L7 filter 。从字面上看 Netfilter 是对网络数据的过滤，L7 filter 是基于数据流应用层内容的过滤。不过实际上 L7 filter 的 本职工作不是对数据流进行过滤而是对数据流进行分类。它使用模式匹配算法把进入设备的 数据包应用层内容与事先定义好的协议规则进行比对，如果匹配成功就说明这个数据包属于 某种协议。
DirectDownloadLink I23V5 AppleJuice DirectConnect Socrates WinMX VMware PANDO Filetopia iMESH Kontiki OpenFT Kazaa/Fasttrack Gnutella eDonkey Bittorrent OFF AVI Flash OGG MPEG QuickTime RealMedia Windowsmedia MMS XBOX QQ MOVE RTSP Feidian Icecast PPLive PPStream Zattoo SHOUTCast SopCast TVAnts TVUplayer
aimwebcontent
AIM web content - ads/news content downloaded by AOL
Void ndpi_search_skype(struct ndpi_detection_module_struct *ndpi_struct, struct ndpi_flow_struct *flow) {
ndpi_check_skype(ndpi_struct, flow); }
void ndpi_check_skype(struct ndpi_detection_module_struct *ndpi_struct, struct ndpi_flow_struct *flow) {
一旦完成上面，你就可通过以下操作来编译 nDPI：