构造了基于小波系数的多变点检测算法,该算法可应用于非参数回归模型多变点检测.渚河水文时间序列实例分析结果表明,检测的结果与实际情况相符合.该方法不需要对时间序列做任何参数化的假定便能方便地检测出变点的位置,同时还能够给出变点个数的估计.

sniffer千兆网卡最优秀的网络检测工具

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selenium_xss_scanner 自动化反射型XSS漏洞检测工具(DOM型、存储型待实现) 视频演示地址 技术栈 flask selenium BrowserMob Proxy Semantic-ui sqlite3 部分截图 扫描参数配置 查看运行日志 配置Payload 下载报表(样式待优化)

依托AI深度学习算法对现场图像、视频中的人、车、物、行为等进行检测与识别分析，如人脸识别、车辆识别、安全帽佩戴识别等。

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

为了提高MPSK信号解调中定时同步环路的性能，对二阶环路滤波器进行了研究。针对二阶环路跟踪性能优良、但捕获过慢的特性，使用一种与滤波器同二阶环路滤波器组成新的环路滤波器，用帧头符号进行滤波器切换。仿真表明，通过这种组合切换的方法，新的环路能够将捕获速度提高到80个符号以内，且保持二阶环路滤波器的优良跟踪性能。

通过卫星影像进行船只检测 这是来自Kaggle的“的的船舶检测管道。 它使用滑动Windows +非最大压缩来进行对象检测，并使用HoG + SVM方法进行分类。 剧本 分类器 HoG + SVM分类器是使用数据集压缩文件中包含的信息以及以pickle格式存储的信息进行训练的。 python ship_clf.py 滑动窗物体检测 船舶检测器将一个窗口滑过图像金字塔，并将每个窗口分类为船舶还是非船舶，并返回一组边界框，这些边界框随后使用非最大压缩方案进行过滤。 python ship_detector.py

为了探索利用激光诱导击穿光谱(LIBS)对水田污染区稻壳中铬(Cr)元素含量进行绿色、快速检测的可行性，采用LIBS结合联合区间偏最小二乘法(SiPLS)，对产自江西省某湖周边24个水田污染区稻壳样品中的Cr元素进行了定量分析。利用原子吸收光谱法(AAS)测得样品中Cr元素的真实浓度为32.51~510.33 μg/g，利用LIBS光谱获得的Cr元素三个特征谱线Cr I 425.43 nm、Cr I 427.48 nm和Cr I 428.97 nm清晰明显。对稻壳样品在422~446 nm波段的LIBS光谱数据进行九点平滑处理后，在采用SiPLS获得的最佳模型基础上，得出模型交叉验证均方根误差与预测均方根误差分别为26.1 μg/g和22.6 μg/g，训练集相关系数与预测集相关系数分别为0.9714和0.9840。对预测集样品进行相对误差及T检验分析，结果显示稻壳中Cr元素浓度的预测值与AAS法测量的真实值之间的平均相对误差为6.20%，且无显著性差异，表明模型具有较好的预测精度，可为自然条件下生长的农产品重金属安全绿色分析提供参考依据。

2016 搜狗 CCF 异常用电检测的数据集