使用python语言编写的，xray附件工具，可以实现针对大量url进行批量扫描。 1、将脚本放到xray_darwin_amd64目录（如果是其他版本的xray，需要修改脚本25行）； 2、在当前目录下添加一个url.txt，将需要扫描的url粘贴进去（一行一个url） 3、执行python脚本 python3 xray单线程批量检测.py

这是一个使用Python编写的换脸软件，所提供的换脸功能包含以下两个场景： 将图像B上的人脸换成图像A上的人脸，生成换脸图片。 将视频B上的人脸换成图像A上的人脸，生成换脸视频。 整体上，程序由两个过程组成：人脸检测和提取、人脸转换，分别实现于文件detect.py和convert.py，两个阶段分别提供可选选项：包括图像变换的方法（2D变换和3D变换）和是否进行色彩调和。 在图形界面上（实现文件：gui.py），提供生成的图片、视频预览功能，生成的图像视频会自动保存到out文件夹。 关键算法 人脸检测与提取 keypoints_detection - 通过人脸五官68个关键点识别人脸集合，基于dlib.shape_predictor函数和数据集shape_predictor_68_face_landmarks.dat face_selection - 选取指定人脸 人脸变换 face_swap - 人脸变换核心函数，步骤为： 仿射变换（2D/3D） 生成掩膜 颜色校正（选） 无缝接合

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svm支持向量机python代码 在这个示例中，我们使用了 scikit-learn 库中的 datasets 模块来加载鸢尾花数据集。然后，我们使用 train_test_split 函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个 SVM 分类器，并使用训练集对其进行训练。最后，我们使用测试集对其进行预测，并计算了分类器的准确率。 需要注意的是，在实际应用中，我们可能需要对数据集进行更多的预处理和特征工程，以提高模型的准确性和鲁棒性。

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