粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界的生物活动的随机搜索算法。 PSO模拟了自然界鸟群捕食和鱼群捕食的过程。通过群体中的协作寻找到问题的全局最优解。它是1995年由美国学者Eberhart和Kennedy提出的，现在已经广泛应用于各种工程领域的优化问题之中。 ———————————————— 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109212631

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一个分支，是一种模拟自然界生物进化过程的随机搜索算法。 介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109197192

详细介绍链接：https://blog.csdn.net/qq_44186838/article/details/109207781

12 月 10 日凌晨，Apache 开源项目 Log4j 的远程代码执行漏洞细节被公开，漏洞编号：CVE-2021-44228，由于 Log4j 的广泛使用，该漏洞一旦被攻击者利用会造成严重危害。关于漏洞的细节想必大家都很感兴趣，我们这边直接用代码来复现漏洞。 具体操作参考博文 https://blog.csdn.net/qq_37325947/article/details/121884912

nginx-0.7.65空字节漏洞复现环境.zip

PyTorch faster_rcnn之一—复现代码-附件资源

本人在疫情隔离情况下,闲来无事开发此程序，在正常的扫雷功能下，为了提高游戏的成功率，还具备以下功能： 1. 首次点击后在生成雷的分布，在确保第一次点击不会是雷的基础上有三种模式设置（可在“游戏”->“选项”），三种设置为：1）简单随机；2）确保首次打开方格为空格；3）确保可以正常推导结束。 第三种模式是在后台添加了一个推导程序，多次随机生成数据，确保能够正常完成，因此高级难度下耗时可能较长。 2. 具备透视功能，将鼠标指向要透视的块，按住“Ctrl”键即可透视。不同的难度下的透视次数不同，其中，初级1次，中级2次，高级3次。 3. 具备提示功能。在可推导情况下，点击“帮助”->“单步提示”。 4. 同时，希望你能发现留下的更多有趣功能。如不受限制透视以及自动扫雷等。

在A Unified Approach to Interpreting ModelPredictions论文中的第三个分析模型评估标准：SHAP分析Mnist数据集遮掩实验复现实验结果图片

两阶段鲁棒优化CCG列于约束生成和Benders代码，可扩展改编，复现自原论文。文件中附源代码以及论文。使用matlab-yalmip编

代码为Grad-CAM:Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization的复现，并有代码注释，以便读者理解学习。