该文件包内含4个*.pcapng数据包，一个是简单的DNS查询，两个描述的是DNS递归查询，最后一个描述的是DNS完整区域传送，下载之后可以直接进行分析

matlab迭代阈值代码Sista-rnn 论文代码 [1] S. Wisdom，T。Powers，J。Pitton和L. Atlas，“通过展开迭代阈值来建立顺序网络以进行顺序稀疏恢复”，ICASSP 2017，美国路易斯安那州新奥尔良，2017年3月 [2] S. Wisdom，T。Powers，J。Pitton和L. Atlas，“使用顺序稀疏恢复的可解释的递归神经网络”，arXiv预印本arXiv：1611.07252，2016年。在NIPS 2016复杂可解释机器学习研讨会上发表系统公司，西班牙巴塞罗那，2016年12月 通过以下方式包含代码： Stephen J. Wright，Robert D. Nowak和Mario Figueiredo，可从以下网站获得 Salman Asif，可从以下途径获得 Martin Arjovsky，Amar Shah和Yoshua Bengio，可从以下网站获得 要复制论文的结果，请按照下列步骤操作： 下载可从以下网站获得的Caltech-256数据集 执行“ run_supervised.sh”脚本。 这将为所有其他功能加载和预处理Ca

具有递归神经网络的文本生成 使用基于特征的RNN进行文本生成。 我们使用安德烈·卡帕蒂（Andrej Karpathy）的莎士比亚作品集。 给定来自此数据的字符序列（“莎士比亚”），训练模型以预测序列中的下一个字符。 通过重复调用模型，可以生成更长的文本序列。 模型的输出 以下是本教程中的模型训练了30个纪元并以字符串“ Q”开头时的示例输出： 奎妮：我以为你有罗马人。 Oracle这样，使所有人都反对这个词，因为他的照顾太弱了。 您的孩子们在您的圣洁的爱中，通过流血的宝座沉淀。 伊丽莎白·比什普（Bishop of Ely）：我的主，嫁给并愿意哭泣，这是最漂亮的。 然而，现在我被世界可悲的一天收为继承人，要和他父亲一起面对面观看新路吗？ 埃斯卡洛斯：为什么我们都下了更多儿子的原因。 卷：不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，不，这是没

当无限脉冲响应(IIR)系统输入和输出信号被α稳定噪声干扰时,传统的最小平均 P-范数(LMP) 算法的解会出现较大偏差,而整体最小平均 P-范数(TLMP)算法存在收敛速度慢的问题 。为此提出一种适用于自适应 IIR滤波的递归整体最小 P-范数(IIR RTLP)算法,首先整体考虑输入和输出信号受α稳定噪声干扰的影响,使得基于 P-范数的误差期望值达到最小;然后采用矩阵求逆引理和幂迭代法递归更新自适应滤波器的系数,使其可跟踪时变系统,并提高算法收敛速度 。仿真结果表明,IIR RTLP算法比 TLMP算

最短路例题——小X学游泳2 游泳池划分成了一个n×m的方格，这里n×m表示n行m列。因为游泳池里的水深浅不一，所以这n×m个方格对于小X的危险系数也会不一样。 而小X 目前需要从左上角的方格（1，1）出发，游到右下角的方格（n，m），小X每次只能从当前方格游到上下左右四个相邻的方格中的某一格，并且在到达终点前不能离开游泳池。 小X 很担心会发生什么危险，所以希望你能帮他找一条危险系数最小的路径。 输入要求 输入数据第一行有两个用空格隔开的正整数n和m，表示 泳池的行数和列数。 接下来共有n 行数据，每行有m 个用空格隔开的大于等于 0的整数，表示每个方格的危险系数 输出要求 输出仅有一行包含一个整数ans，表示要求的从左上角的 方格（1，1）出发，游到右下角的方格（n，m）的最小的 危险系数。 输入样例 4 5 1 7 2 8 2 3 10 1 5 1 2 8 3 7 1 1 2 1 20 1 输出样例 19

使用 Durbin 递归 [1] 求正定 Hermitian 对称 Toeplitz 矩阵 T (N>=2) 的 Cholesky 因子的逆。 Aravindh Krishnamoorthy，aravindh.krishnamoorthy@fau.de，2015 年 9 月 4 日。 在 2 条款 BSD 许可下发布。 [1] Gene H. Golub、Charles F. Van Loan，矩阵计算，第三版，算法 4.7.1 (Durbin)。

本篇文章主要介绍了Python实现FTP上传文件或文件夹实例（递归），具有一定的参考价值，有兴趣的可以了解一下。

定价博弈matlab代码递归词典搜索 该代码实现了RLS方法并解决了Bertrand的定价和投资博弈，该论文在“递归词典搜索：找到有限状态定向动态博弈的所有马尔可夫完美均衡”（经济研究评论，2015年）和“ Bertrand Price的动力学”一书中与降低成本的投资竞争”，作者：Fedor Iskhakov，Bertel Schjerning和John Rust。 任何run_leapfrog_ *脚本都将运行该模型的各种版本。 要运行此代码，必须使用C编译器正确配置Matlab（运行mex -setup）并参考（Matlab R2015b）

银行家算法非递归得到所有安全序列，操作系统，emmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmmm

 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。