windows 10 vs2013 开发，里面有openssl 0.9。8k库和头文件。https通过证书向服务端发送请求；报文自己封装。测试通过。测试通过。测试通过。

PKI技术的源码。实现在线认证，数字证书的颁发，通过HTTPS访问，SSL安全通道。

异常检测CVPR2018-Pytorch Pytorch版本-https: 未来的改进 在本节中，我列出了我打算添加到此存储库中的将来的改进。 请随时推荐新功能。 我也很高兴接受公关！ :smirking_face: I3D特征提取 MFNET特征提取 已知的问题： AUC与论文中所报告的不完全相同（0.70对0.75）-可能受C3D权重的影响 video_demo错误 安装Anaconda环境 conda env create -f environment.yml conda activate adCVPR18 下载C3D权重 由于文件太大，我无法在此处上传C3D模型的权重，但是可以在这里找到： : 预先计算的功能 可以从以下下载： ： 预训练异常检测器 在预先计算的功能上出以获取训练有素的模型 训练期间的损耗图如下所示： 特征提取 python feature_extractor.py -

matlab最简单的代码DCEMRI检查 快速，经过验证的开放源代码工具包，用于动态对比度增强的MRI分析 为什么是Julia？ 来自 ， Julia是用于技术计算的高级，高性能动态编程语言，其语法为其他技术计算环境的用户所熟悉。 它提供了完善的编译器，分布式并行执行，数值精度和广泛的数学函数库。 该库主要由Julia本身编写，还集成了成熟的同类最佳的C和Fortran库，用于线性代数，随机数生成，信号处理和字符串处理。 简而言之，它看起来像Matlab，对于大多数MRI研究人员来说，它很容易学习和熟悉，但是它运行得更好，更快，并且是完全免费的。 特别是，对于DCE MRI问题，Julia的简单而灵活的并行计算模型可以对非线性最小二乘拟合问题进行几乎完美的并行化。 在我的非正式测试中，Julia的固有速度与我的并行实现相结合，使Matlab和Python的速度提高了20-40倍。 安装 安装很简单。 首先，您需要Julia。 获取Julia的最简单方法是从中获取当前发行版本。 接下来，您需要DCEMRI.jl 。 打开Julia。 您应该看到显示julia>提示符的终端窗口。 这类似于

走向端到端基于视频的眼动追踪 ECCV 2020出版物和数据集EVE随附的代码。 作者： ， ， 和 项目页面： : 设置 最好为此存储库设置Docker映像或虚拟环境（建议使用 ）。 请注意，我们已经在以下环境中测试了此代码库： Ubuntu 18.04 /基于Linux的集群系统（CentOS 7.8） Python 3.6 / Python 3.7 PyTorch 1.5.1 使用以下命令在某个地方克隆该存储库： git clone git@github.com:swook/EVE cd EVE/ 然后从该存储库的基本目录中，使用以下命令安装所有依赖项： pip install -r requirements.txt 请注意， 设立的torch和torchvision您的特定系统上的软件包。 您还需要设置ffmpeg进行视频解码。 在Linux上，我们建

核心代码TlsClientProtocol protocol = new TlsClientProtocol(tcpClient.GetStream(), new Org.BouncyCastle.Security.SecureRandom()); MyTlsClient client = new MyTlsClient(); protocol.Connect(client);

HTTPS是为了在传输数据是加密，从而保证数据的安全性。本案例是javaweb的，通过配置tomcat的server.xml来转发。其中包括https的配置说明文档、相关jar包、https代码等

https客户端和代理服务器源码,TLS加密协议使用。

覆盆子车 基于树莓派4B从零开始制作树莓派小车 这个库包含了完整的小车控制程序（car.py），以及基于树莓派4B从零开始制作树莓派小车的详细步骤方法。 制作小车文章地址： ://huoyijie.cn/article/3b8281b1e8aa6a1d8bc6718a4256b141/ 写在最后 对于想上手树莓派的同学来说，小车项目非常合适。笔者其实还想再尝试一些有趣的功能，可以结合语音识别做语音控制小车，语音合成让小车播报“导航”，自动避障，摄像头物体识别等，但是这些都需要一些算法方面的储备，有些也许可以通过调用大厂的API来实现，还需要一点儿时间再研究一下。现在手机和树莓派是通过经典蓝牙RFCOMM协议，一个是相对耗电量大，另一个在手机端也没有蓝牙BLE支持的好，所以是可以考虑用小程序写一个支持蓝牙BLE的遥控程序。 回看制作小车的过程，当初遇到的一些问题实际上都算不上困难解决。网上

红外弱小目标数据集(https://github.com/wanghuanphd/MDvsFA_cGAN.git) 删除了部分损坏的图像