智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

宝塔面板Windows提权方法 本项目整理一些宝塔特性，可以在无突破的情况下利用这些特性来增加提权的机会。 目录 写数据库提权 宝塔面板在2008安装的时候替换www用户是可以对宝塔面板的数据库有完全控制权限的： powershell -Command " get-acl C:\BtSoft\panel\data\default.db | format-list " 对于这种情况可以直接往数据库写一个面板的账号直接获取到面板权限，而在2016年安装替换是用户权限权限不可写 这种情况可以从里面读取一些敏感信息，例如mysql的root密码，而一般这个配置的不会只有这个文件提示，可以使用其他方法。 盐： [A-Za-z0-9]{12} 密码： md5(md5(md5(password) + '_bt.cn') + salt) 可以直接使用bt_panel_script.py ，脚本会自动新建

3．加权滑动平均滤波法 增加新的采样数据在滑动平均中的比重，以提高系统对当前采样值的灵敏度，即对不同时刻的数据加以不同的权。通常越接近现时刻的数据，权取得越大。 系数 C0，C1，…，CN-1的选取方法有多种，通常采用 MATLAB 等工具设计 FIR 滤波系数。 抑制小幅度高频噪声的平均滤波法

为了研究赋权网络的抗毁性评估问题,首先给出了赋权网络的定义,提出了赋权网络的抗毁性测度———粘聚度、连通度、平均粘聚度、平均连通度;然后研究了一种基于平均粘聚度和平均连通度这两项抗毁性测度的赋权网络抗毁性评估方法,并通过实例对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效评估赋权网络的抗毁性。

使用集成卡尔曼滤波器学习神经网络权重 该存储库包含用于使用Ensemble Kalman滤波器学习神经网络权重的代码。 有三个主要实验： 与反向传播的比较： generate_comparison.py 精度阈值的影响： varying_r.py 从ENKF到反向传播的转换： varying_pretrain.py 每个文件都接受一组命令行参数，这些参数确定数据集，模型体系结构和ENKF超参数。 例如： python generate_comparison.py --dataset=boston_housing --model=fcn --r=0.01 --initial_noise=0.03 --batch_size=16 --timesteps=25 --num_epochs=5 --num_particles=50 从命令行运行此命令，将使用指定的学习超参数，将波士顿房屋

本文档描述了渗透提权的基本套路

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YOLO检测，训练自己的模型必备的预训练权重文件~官网太难下载了。。。当时慢得我想哭，当然，程序跑起来的喜悦也是无与伦比的。