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1. Deep Learning with Python-Manning

说明:  深入学习Python介绍领域的深入学习使用Python语言和强大的Keras图书馆。通过keras创造者和谷歌人工智能研究者弗兰?ois Chollet写的,这本书让你了解通过直观的解释和实例。您将探索具有挑战性的概念和实践与计算机视觉,自然语言处理和生成模型的应用程序。当你完成学业的时候,你将具备在自己的项目中应用深度学习的知识和动手能力。(Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher Francois Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects.)

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2018-01-21发布

2. testandtrain

  利用三层卷积神经网络识别信号星座图,准确识别8psk,16psk,32psk,64qpsk四种调制方式,在低信噪比的情况下已然有良好的识别率。(The three layer convolution neural network is used to identify signal constellation, and accurately identify four modulation modes of 8PSK, 16PSK, 32psk and 64qpsk. It has a good recognition rate under low SNR.)

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2018-01-16发布

3. webddos-master

  CC DDOS工具,对网站进行压力测试。多线程发包,建立大量TCP连接,利用畸形HTTP查询请求消耗服务器CPU资源(CC DDOS tool, using multithreading, to test the stress of a web site)

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2018-01-01发布

4. Python黑帽子:黑客与渗透测试编程之道.pdf(带书签)

Python黑帽子:黑客与渗透测试编程之道.pdf 《Python 黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》是畅销书《Python 灰帽子—黑客与逆向工程师的Python 编程之道》的姊妹篇,那本书一面市便占据计算机安全类书籍的头把交椅。《Python 黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》由Immunity 公司的高级安全研究员Justin Seitz 精心撰写。作者根据自己在安全界,特别是渗透测试领域的几十年经验,向读者介绍了Python 如何被用在黑客和渗透测试的各个领域,从基本的网络扫描到数据包捕获,从Web爬虫到编写Burp 扩展工具,从编写木马到权限提升等。作者在《Python 黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》中的很多实例都非常具有创新和启发意义,如HTTP 数据中的图片检测、基于GitHub命令进行控制的模块化木马、浏览器的中间人攻击技术、利用COM 组件自动化技术窃取数据、通过进程监视和代码插入实现权限提升、通过向虚拟机内存快照中插入shellcode 实现木马驻留和权限提升等。通过对这些技术的学习,读者不仅能掌握各种Python 库的应用和编程技术,还能拓宽视野,培养和锻炼自己的黑客思维。读者在阅读《Python 黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》时也完全感觉不到其他一些技术书籍常见的枯燥和乏味。

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2017-12-30发布

5. Python核心编程 第3版 中文版

说明:  Python的入门书籍,很适合新手进行阅读(Python's introductory books)

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2017-12-29发布

6. python

  从猎聘网爬取相关招聘信息和评论信息,网络爬虫(又被称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。(From the recruitment network crawling relevant recruitment information.Web crawlers, also known as web spiders, web robots, more commonly known as web chasers in the FOAF community, are programs or scripts that automatically crawl the World Wide Web in accordance with certain rules.)

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2017-12-20发布

7. RNN

  RNN实现代码,用RNN实现简单加法,没用运用python里面的包(RNN code,RNN with simple addition, not by the use of Python inside the package)

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2017-12-17发布

8. autocode

说明:  在高斯噪声下,使用深度学习进行符号调制,画出星座图(Under Gauss's noise, we use deep learning to make symbol modulation and draw a constellation)

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2017-12-08发布

9. EOF

  EOF经验正交分解,是一种主成分分析方法用python语言实现,EOF计算得到了几个模态和对应的时间系数(EOF---Orthogonal decomposition of experience, is a principal component analysis method using python language, EOF calculated several modalities and the corresponding time coefficient)

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2017-12-08发布

10. tfAlexNet-master

  基于tensorflow的alexnet实现,用于机器学习图片分类网络模型入门(Tensorflow based alexnet implementation for machine learning picture classification network model introduction)

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2017-12-05发布

11. Tensorflow

  运用tensorflow框架,来实现图片的识字学习。(Using the tensorflow framework to realize the literacy learning of the picture.)

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2017-12-04发布

12. Abaqus用户子程序UMAT

  非常有用的Abaqus用户子程序UMAT(Very useful user subroutine UMAT of Abaqus)

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2017-11-29发布

13. ClassicalMachineLearning

  几个经典算法的实现,例如决策树,支持向量机,还有单层感知机等(Several classical algorithms are implemented, such as decision tree, support vector machine, and single layer perceptron)

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2017-11-26发布

14. 组合动作

  关于控制Nao的30个自定义表情动作,可以用于填充Nao舞蹈、相声、说故事等肢体素材(30 custom emoticons for controlling Nao)

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2017-11-03发布

15. p2_0_generate_training_data

  凯斯西储大学数据,轴承故障诊断过程,数据预处理(generate training data)

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2017-11-01发布

16. tensorflow实现猫狗识别

  使用tensorflow 开源框架实现猫狗种类分类识别外框代码(Using tensorflow open source framework to realize cat dog classification and identification frame code)

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2017-10-31发布

17. 用ltp和nltk生成句法树

  利用哈工大ltp和nltk工具,生成依存句法分析树(Generating dependency parsing tree by using LTP and nltk tools of Harbin University of Technology)

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2017-10-25发布

18. 24.HMM

  通过hmm实现中文分词,并且能自动发现新词的功能(The Chinese word segmentation is realized by HMM, and the function of new words can be automatically found)

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2017-10-24发布

19. sourceCode

  用python 语言结合DNN简单实现语音增强(DNN speech enhancement)

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2017-10-16发布

20. Kmeans

  对已知数据进行k均值聚类,数据保存在txt文件(K mean clustering for known data)

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2017-09-23发布