网络课程作业，使用Jpcap实现的java网络抓包程序，支持ipv6，内附源码及文档 使用前先安装wincap和jpcap

SSPI 打造纯API+汇编 winhttp及socket支持SSL安全连接 抛弃累赘的OpenSSL，拥抱windows SSPI ! 背景:这也是在使用当中遇到的坑，winhttp组件在某些电脑上无法使用，要么open卡死，要么send卡死，后面用了hpsocket，封装了iwinhttp(hpsocket <-前面是可以点的哦~)。但是hpsocket也有各种不安逸的地方，httpsync组件读文件在网速很慢的时候要设置超大的超时时间才能全部读取完，不能读写回调，所以就萌生了一个自己打造的念头。 前辈：然而自己论坛也有开源的基于OpenSSL+Socket的WinHttp(anthttp<-前面是可以点的哦~),我看了下，分块没处理，还有就是强制recv返回0的时候才跳出读取循环，这个就有点尴尬了，而且还带两个dll比较麻烦。 SSPI：再来SSPI是什么？SSPI是Security Support Provider Interface（Microsoft安全支持提供器接口）的英文缩写。SSPI是定义得较全面的公用API，用来获得验证、信息完整性、信息隐私等集成安全服务，以及用于所有分布式应用程序协yi的安全方面的服务。 通过科学上网发现这个是可以用来进行SSL加密的，所以潜心研究，在这也感谢心宇和kyozy的指导，因为C的自定义数据类型有些和易语言是不一样的，特别是在数组的情况下.也感谢MSDN上的demo和一些开源作品（curl,sslsocket）。 这次开源的呢算是个半成品，代码也写得比较乱，但是勉强能看懂吧。因为我发现易语言没有任何关于SSPI的demo以及稍微淡到一点的，算是开了个先驱吧。 本次开源的模块实现了http和https的访问，分块处理，SSPI的创建、握手、加密、解密（本次开源的重点）

基于支持向量机的数据分类（libsvm）内含matlab完整版代码

svm支持向量机python代码 机器学习语义分割-随机森林，支持向量机，GBC Machine learning semantic segmentation - Random Forest, SVM, GBC.zip

基于Vertx实现的websocket消息服务，支持集群部署。 启动步骤 mvn package 修改default-zookeeper.json自定义zookeeper地址。 修改default-websocket.json自定义websocket服务配置，包括： serverCode：服务名称 serverHost：服务地址 serverPort：服务端口 remoteHost：心跳服务器地址 remotePort：心跳服务器端口 java -jar Console-WebSocket-1.0-fat.jar -cluster java -cp Cosole-WebSocket.1.0-fat.jar: io.vertx.core.Launcher run "com.vertx.websocket.server.verticles.StartWebSocketVerticle" -cluster

hutool-all不支持jdk1.7以下版本的SM2加密解密替代方案，包括bcprov-jdk15to18-1.73.jar、bcprov-ext-jdk15to18-1.73.jar

本文提出一种基于核SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)的分类方法来处理支持向量机(SVM)在非平衡数据集上的分类问题.其核心思想是首先在特征空间中采用核SMOTE方法对少数类样本进行上采样,然后通过输入空间和特征空间的距离关系寻找所合成样本在输入空间的原像,最后再采用SVM对其进行训练.实验表明,核SMOTE方法所合成的样本质量高于SMOTE算法,从而有效提高SVM在非平衡数据集上的分类效果.

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支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC维 理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力