NetVentory:快速、美观的网络发现工具

NetVentory:快速、美观的网络发现工具

netventory Netventory is a fast single binary network scanning tool with a beautiful TUI and WebUI that runs on Linux, Mac or Windows. netventory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netventory

项目介绍

NetVentory 是一款快速且美观的网络发现工具,具备终端和网页两种界面。它提供了详细的设备信息、端口扫描和实时监控功能,而无需 root 权限。NetVentory 以其直观易用的界面和强大的功能集,使得网络探索和监控对新手用户和经验丰富的管理员都变得触手可及。

项目技术分析

NetVentory 采用 Go 语言开发,支持多平台运行,包括 Linux、macOS 和 Windows。该项目利用现代编程语言的优势,实现了高效的并发扫描和内存管理,同时保证了运行速度和性能。NetVentory 的用户界面采用现代化的设计风格,支持实时更新,提供了良好的用户体验。

技术亮点

  • 并发扫描:通过配置工作线程数量,实现快速的网络扫描。
  • 自动接口检测:自动检测网络接口并计算 CIDR 范围。
  • 实时更新:终端和网页界面都支持实时更新。
  • 跨平台支持:支持 Linux、macOS 和 Windows 系统。

项目及技术应用场景

NetVentory 可用于多种网络管理场景,包括但不限于:

网络审计

快速发现网络中的设备,便于审计和管理网络资源。

安全评估

进行端口和服务枚举,帮助发现潜在的安全风险。

网络管理

跟踪和管理网络中的设备,提高网络管理的效率。

故障排除

验证网络连接,协助快速定位和解决问题。

项目特点

NetVentory 的以下特点使其在同类工具中脱颖而出:

功能全面

  • 支持多种网络发现技术,如自动接口检测、CIDR 范围计算、MAC 地址解析等。
  • 提供端口扫描、设备类型检测和多种主机名解析方法。
  • 支持暗主题的响应式网页界面和动画化的终端界面。

界面友好

  • 两种界面选择,满足不同用户的需求。
  • 网页界面通过 WebSocket 实现实时更新,提供流畅的用户体验。
  • 终端界面具备实时更新和详细的设备信息视图。

安全隐私

  • 网页界面采用令牌认证,确保安全访问。
  • 严格遵守隐私设计,不收集任何敏感数据。

性能优越

  • 利用并发扫描和内存高效跟踪设备,提高扫描效率。
  • 优化跨平台支持,确保在不同系统上都能稳定运行。

安装便捷

  • 提供了简单的一键安装脚本,方便用户快速部署。

使用灵活

  • 支持多种命令行选项,满足不同使用场景的需求。

新版本更新

  • 新版本增加了对 Windows 设备的深度解析、对 Apple 设备的特定服务检测,以及性能优化。

总结

NetVentory 作为一款开源的网络发现工具,凭借其全面的功能、友好的界面和卓越的性能,成为网络管理人员的得力助手。无论你是网络审计、安全评估还是日常网络管理,NetVentory 都能为你提供高效的支持,帮助你更好地了解和管理你的网络环境。立即尝试 NetVentory,开启你的网络探索之旅!

netventory Netventory is a fast single binary network scanning tool with a beautiful TUI and WebUI that runs on Linux, Mac or Windows. netventory 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/netventory

内容概要:文章详细介绍了渤海大学首胜队参加第九届“飞思卡尔”杯全国大学生智能汽车竞赛的情况。该竞赛涵盖控制、模式识别、传感技术、电子、电气、计算机、机械等多个学科,旨在推动汽车智能化技术的发展。文中首先阐述了智能汽车的研究背景及其重要性,强调智能化是未来汽车发展的趋势。接着介绍了基于MK60DN512VLQ10微处理器的智能车设计方案,包括机械设计(悬挂、轮胎、舵机等)、电路设计(电源管理、电机驱动、红外检测、摄像头、编码器等)和动作设计(腾空飞跃、漂移过弯、走双边桥、过转盘、侧边行车、漂移入位)。文章还展示了系统框图,详细列出了各模块的功能和连接方式。最后总结了团队在整个项目中的收获,包括遇到的问题、解决方案以及团队协作的经验。 适合人群:对智能汽车竞赛感兴趣的学生和技术爱好者,尤其是参与类似竞赛或研究项目的人员。 使用场景及目标:①帮助读者了解智能汽车竞赛的具体流程和技术要求;②为准备参加此类竞赛的团队提供参考案例和技术支持;③展示如何将多学科知识融合应用于实际工程项目中。 其他说明:本文不仅提供了详细的硬件设计和软件编程指导,还分享了团队在比赛过程中积累的经验教训,强调了团队合作的重要性。此外,文章附有详细的参考文献列表,方便读者进一步查阅相关资料。
在当今城市化进程加速的背景下,消防安全已成为城市管理和经济发展的基石。面对频繁发生的火灾事故,如厦门BRT公交车纵火、芜湖液化气爆炸等,传统消防管理模式已难以满足现代城市的安全需求。为此,智慧消防信息体系应运而生,它以物联网、大数据、云计算等现代信息技术为支撑,旨在通过智能化手段提升消防工作的效率与精准度,为城市安全保驾护航。 一、智慧消防的需求背景与价值 智慧消防的需求源于多个方面。首先,随着国家治理体系信息化和治理能力现代化的推进,消防工作作为城市管理的重要组成部分,必须紧跟时代步伐,实现数字化转型。其次,传统消防管理模式存在“四轻四重”现象,即重硬件建设轻信息共享、重事后救援轻安全监控、重信息保密轻信息公开、重预案准备轻预警分析,这些问题严重制约了消防工作的有效开展。智慧消防通过构建一体化信息平台,打破信息壁垒,实现信息的实时共享与协同作战,有效解决了上述问题。 智慧消防的价值体现在多个层面。一方面,它利用物联网技术实现全面感知与互联,通过智能传感器、无线通信等手段,对消防设施、重点部位进行实时监测,确保火灾隐患早发现、早处置。另一方面,借助大数据分析技术,智慧消防能够对海量消防数据进行深度挖掘,提供精准的风险评估与预警服务,为消防决策提供科学依据。此外,智慧消防还通过打通基层、消防及各职能部门间的信息共享纽带,实现火警处置过程中的高效协同,提升整体应急响应能力。 二、智慧消防信息体系的核心功能与应用 智慧消防信息体系涵盖了多个核心功能模块,共同构建起一个全方位、多层次的消防安全防护网。其中,消防重点单位物联网监控是重要一环,通过接入既有火灾报警设施、安防视频监控及消防重要设施,实现对重点单位的连续有效监测。一旦发生火情,系统能够自动上报火警信号,并快速对接接处警系统,调派消防力量进行处置。 设施状态监测及上报功能则确保了消防设施的正常运行。系统能够自动监测用户单位消防水、电源、门状态等关键指标,及时发现并上报故障、违规事件,为消防设施的维护与管理提供有力支持。同时,公共消防设施状态监测功能也进一步拓展了消防安全的监测范围,通过监测城市消火栓的碰撞破坏、水压、开关状态等信息,为灭火处置提供便利条件。 社会消防安全网格化管理是智慧消防的另一大亮点。通过划分三级网格,建立权责分明的覆盖中小社会单位的消防管理网络体系,实现了消防安全的群防群治。网格员利用手机App进行日常检查、宣传、采集与报警工作,实现了消防工作的信息化与智能化。此外,安防视频接入与智能分析功能则通过接入平安城市、社会单位等视频资源,利用智能分析技术实现火灾早期探测、人员在岗检测等功能,显著提升了消防工作的主动性与精准性。 三、智慧消防信息体系的展望与未来 展望未来,智慧消防信息体系将继续遵循体系建设规律,运用体系工程方法,按照演化发展思路进行顶层设计、研制建设、集成验证与持续演进。通过不断优化系统架构、提升技术水平、完善标准规范等措施,智慧消防将更好地服务于城市消防安全需求,为构建安全、和谐、宜居的城市环境贡献力量。 同时,智慧消防的发展也将促进相关产业的繁荣与创新。随着物联网、大数据、云计算等技术的不断成熟与应用推广,智慧消防产业链将不断完善与拓展,形成包括设备制造、系统集成、运营服务在内的完整产业生态。这不仅将为消防行业带来新的增长点与发展机遇,也将为城市安全与应急管理领域注入新的活力与动力。 总之,智慧消防信息体系作为现代城市消防安全的重要保障手段之一,正以其独特的优势与潜力引领着消防行业的变革与发展。我们有理由相信,在未来的日子里,智慧消防将不断创造新的奇迹与辉煌,为城市的安全与繁荣贡献更大的力量。
内容概要:本文介绍了一种新型的综合能源系统(IES)优化调度模型,旨在平衡低碳性和经济性。该模型引入了阶梯式碳交易机制,对不同级别的碳排放设定了不同的价格区间,从而更有效地管理碳排放。同时,提出了一种供需灵活双响应机制,即在供应侧利用有机朗肯循环(ORC)实现热电联产机组的灵活调整,在需求侧则允许电、热、气三种负荷之间的相互替代。最终形成的优化调度模型以最小化碳排放成本、购能成本、弃风成本以及需求响应成本为目标,并采用CPLEX求解器将其转化为混合整数线性规划(MILP)问题进行求解。 适合人群:从事综合能源系统研究的专业人士、关注碳交易政策的研究者、希望深入了解能源系统优化调度方法的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要评估和改进现有能源系统性能的企业或机构,特别是那些寻求减少碳足迹并提高经济效益的实体。通过应用文中提出的模型和技术手段,可以帮助决策者制定更加科学合理的能源管理和调度策略。 其他说明:文中还提到了一些具体的数学公式和程序代码片段用于解释模型的具体实现方式,如Python编写的碳排放成本计算函数、MATLAB编写的ORC机组热电比约束条件等。此外,作者提到未来可以探讨使用LSTM神经网络来进行风电功率预测以进一步优化调度效果。
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