树莓派僵尸网​​络 旨在感染和控制一组树莓派PI的僵尸网络恶意软件的实现。 仅出于教育目的，作为温莎大学60-467网络安全课程的最终项目。 该项目包括2种使用python实现僵尸网络的方法：通过SSH和原始套接字。 入门 这些说明将为您提供在本地计算机上运行并运行的项目的副本，以进行开发和测试。 有关如何在实时系统上部署项目的注释，请参阅部署。 先决条件 hydra（用于在目标Rasp PI SSH服务器上执行字典攻击） python3 pip3（用于安装pexpect） pexpect（对于SSH僵尸网络） 正在安装 安装hydra和python3 $ sudo apt install hydra python3 安装pip3，以便我们可以使用它来安装pexpect $ sudo apt install pip3 安装pexpect $ pip3 install p

微信小程序 --- wx.request网络请求封装

1. 适用于CE6855-HI系列的交换机。 2. 以下版本的可以直接升级到V200R019 V200R001C00SPC100 V200R001C00SPC300 V200R001C00SPC600 V200R001C00SPC700 V200R002C50SPC800 V200R003C00SPC100 V200R003C00SPC200 V200R003C00SPC810 V200R005C00SPC800 V200R005C10SPC300 V200R005C10SPC800 V200R019C00SPC800 3. 在V200R001之下的版本需要先升级到V200R001，然后再升级到V200R019

图神经网络GNN数据集，计算机视觉领域数据集，共有221张图，八分类，平均节点数为40，平均边数为97

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域中的一个重要分支，它专注于处理非欧几里得数据，如图结构数据。在本数据集“PTC-FM”中，我们聚焦于小分子的图表示和二分类任务。这个数据集包含349个图，每个图代表一个化学分子，其结构信息被抽象成节点和边的形式。平均每个图有14个节点，这通常对应于分子中的原子，而平均14条边则代表原子间的化学键。 图神经网络的工作原理是通过不断迭代地传播和聚合邻居节点的信息，从而对每个节点进行特征学习。在每一轮迭代（也称为消息传递层）中，每个节点的特征向量会与相邻节点的特征向量进行交互，然后更新自身的状态。这个过程可以理解为在图中传播信息，直到达到一个稳定状态或达到预设的迭代次数。通过对图中所有节点特征的汇总，可以得到整个图的全局表示，用于执行分类或其他下游任务。 对于小分子分析，GNN特别适合，因为它能捕获分子的拓扑结构和化学键信息。在PTC-FM数据集中，GNN模型可以学习识别分子结构与特定属性（例如，是否有毒性）之间的关系。二分类任务意味着模型需要区分两类不同的分子，比如有毒和无毒。 为了构建这样的模型，首先需要将分子结构数据转化为图的形式，其中节点代表原子，边代表化学键。然后，每个节点可以有初始特征，如原子类型，而边可能也有附加信息，如键的类型。在训练过程中，GNN模型会学习这些特征并利用它们进行分类。 在实际应用中，GNN模型的构建通常涉及以下步骤： 1. **数据预处理**：将分子结构数据转换为图表示，包括节点和边的初始化。 2. **定义GNN层**：设计消息传递函数和节点/图聚合函数。 3. **模型架构**：搭建多层GNN网络，并可能结合其他深度学习组件如全连接层。 4. **训练与优化**：通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。 5. **评估与验证**：使用交叉验证或者独立测试集评估模型性能。 在这个数据集上，你可以尝试多种GNN变体，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT) 或 Message Passing Neural Network (MPNN)，并比较它们的性能。此外，可以考虑集成其他技术，如节点嵌入、图池化或图自编码器，以增强模型的表达能力和泛化能力。 PTC-FM数据集为研究和开发图神经网络提供了宝贵的资源，有助于推进化学信息学、药物发现和机器学习在物质科学领域的应用。通过深入理解和应用GNN，我们可以更好地理解和预测分子的性质，这对于新药研发、材料科学等领域具有重大意义。

MIPI UniPro（MIPI Unified Protocol）规范是 MIPI Alliance 组织发布的通信协议标准，它主要涵盖以下内容： 通信协议： UniPro 规范定义了一种通用的通信协议，用于支持各种不同类型的数据传输和通信需求。这包括数据传输、连接管理和通信协议，以确保不同设备之间的互操作性。 高性能数据传输： UniPro 旨在支持高性能数据传输，包括高速串行数据传输和并行数据传输。这对于连接各种外设和存储设备非常重要。 低功耗： UniPro 规范强调低功耗设计，以适应移动设备和嵌入式系统的要求。这有助于延长设备的电池寿命。 连接管理： 规范中包括了连接管理的细节，以确保设备可以有效建立、维护和解除连接。这对于支持多个外设和组件之间的动态连接很重要。 错误处理： UniPro 规范定义了错误检测和错误处理机制，以确保可靠的数据传输和通信。助于减少数据丢失和通信中断。 总之，MIPI UniPro 规范旨在为移动设备、嵌入式系统和其他应用提供一种通用的通信协议，以支持高性能、低功耗的数据传输和连接管理。规范的具体内容可能会根据版本而有所不同，因此需要查看特定版本。

【毕业设计：基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究】 本毕业设计主要探讨了图神经网络（GNN）在异构图表示学习和推荐系统中的应用。图神经网络是一种强大的机器学习模型，它能处理非欧几里得数据结构，尤其适用于社交网络、知识图谱和复杂网络等领域的分析。在异构图中，不同类型的节点和边共同构成了复杂的网络结构，这为理解和挖掘数据间的关系提供了新的视角。 一、图神经网络基础 1. 图神经网络的定义：GNN 是一种对图数据进行深度学习的方法，通过消息传递机制在节点之间传播信息，从而学习节点的嵌入表示。 2. 模型结构：GNN 包含多层神经网络，每层通过聚合邻居节点的信息更新当前节点的状态，直到收敛或达到预设层数。 3. 消息传递：GNN 的核心是消息传递函数，它负责将一个节点的特征向量传递给其相邻节点，同时接收来自邻居节点的信息。 二、异构图表示学习 1. 异构图的特性：异构图包含多种类型节点和边，每种类型都有不同的属性和交互模式。 2. 表示学习挑战：如何在异构环境中有效地捕获不同类型节点和边的特征并进行统一表示，是异构图学习的关键。 3. GNN 在异构图中的应用：通过设计适应异构图的GNN模型，如Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)、Metapath2Vec等，可以处理节点和边的多样性，捕捉丰富的语义信息。 三、推荐算法 1. 推荐系统概述：推荐系统旨在预测用户可能感兴趣的内容，通过分析用户历史行为、兴趣偏好等数据来实现个性化推荐。 2. 基于图的推荐：将用户、物品等视为图中的节点，通过GNN学习节点间的关系，进而预测用户可能的评分或点击概率。 3. 异构图在推荐中的优势：能够捕获用户-物品、用户-用户、物品-物品等多类型关系，提升推荐的准确性和多样性。 四、项目实现 本设计提供了一个完整的实现框架，包括数据预处理、模型训练、评估和推荐结果生成等环节。源码经过严格测试，确保可直接运行，为其他研究者或学生提供了参考和实践平台。其中，"demo"可能是演示代码或样例数据，帮助理解模型的运行流程和效果。 五、互动支持 作者承诺对下载使用过程中遇到的问题及时解答，保证良好的使用体验。这种互动交流有助于深化对项目的理解，提高问题解决能力。 本毕业设计深入研究了GNN在异构图表示学习和推荐算法中的应用，不仅涵盖了理论知识，还提供了实际操作的代码，对于学习和研究图神经网络在推荐系统中的应用具有重要价值。

基于遗传算法(GA)优化长短期记忆网络(GA-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）在计算机视觉领域扮演着核心角色，尤其是在图像分类任务中。CIFAR-10是一个广泛使用的数据集，它包含60,000张32x32像素的小型彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图片。这个数据集被广泛用于训练和评估各种CNN模型的性能。 ResNet，全称为残差网络（Residual Network），是由Microsoft Research团队在2015年提出的一种深度学习架构。其主要解决了深度神经网络在训练过程中可能出现的梯度消失或梯度爆炸问题，使得网络可以轻易构建到数百层甚至更深。ResNet的核心思想是通过引入“残差块”（Residual Block）来学习网络中的“残差”，即输入与输出之间的差异，而不是直接学习整个网络的输出。 在PyTorch中实现CIFAR-10的10分类任务，首先需要加载CIFAR-10数据集，对数据进行预处理，包括归一化、数据增强等步骤，以提高模型的泛化能力。接着，定义ResNet模型结构，通常会使用不同深度的版本，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等，根据计算资源和任务需求选择合适的模型。每个ResNet残差块内部包含了两个卷积层，通过短路连接（Shortcut Connection）将输入直接传递到输出，使得信息可以直接跨过多层传播。 训练过程中，使用优化器如SGD（Stochastic Gradient Descent）或Adam，设置学习率、权重衰减等超参数，以及损失函数，如交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）。训练过程中还需要注意模型的验证和调参，例如采用早停策略（Early Stopping）来防止过拟合，或者使用学习率衰减策略来提高模型的最终性能。 在完成训练后，评估模型在测试集上的性能，包括准确率、混淆矩阵等指标，以了解模型对各个类别的识别情况。此外，可以进一步分析模型的可视化，如使用Grad-CAM等方法理解模型对图像特征的注意力分布。 "CIFAR与ResNet卷积神经网络实战"这个资源涵盖了深度学习的基础知识，包括卷积神经网络、数据集的使用、模型设计、模型训练以及性能评估等方面，对于初学者来说是一个很好的实践项目，有助于深入理解深度学习在计算机视觉领域的应用。通过实际操作，不仅可以掌握PyTorch框架，还能了解如何解决深度学习中常见的问题，提升模型的性能。

1. 适用于CE6851-HI系列的交换机。 2. 以下版本的可以直接升级到V200R019 V100R005C10SPC100 V100R005C10SPC200 V100R006C00SPC200 V100R006C00SPC300 V100R006C00SPC600 V200R001C00SPC100 V200R001C00SPC300 V200R001C00SPC600 V200R001C00SPC700 V200R002C50SPC800 V200R003C00SPC100 V200R003C00SPC200 V200R003C00SPC810 V200R005C00SPC800 V200R005C10SPC300 V200R005C10SPC800 V200R019C00SPC800 3. 在V100R005之下的版本需要先升级到V100R005，然后再升级到V200R019