资金 使用图神经网络和开源资源库检测代码漏洞。这是模型中描述的实现： ，， ， ，，，，李立变和，“将基于图的学​​习与自动数据收集相结合以检测代码漏洞” 。 FUNDED是用于构建漏洞检测模型的新颖学习框架，该框架利用图神经网络（GNN）的进步来开发一种新颖的基于图的学​​习方法，以捕获并推理程序的控制，数据和调用依赖性。 2020年11月-该论文被接受！ 在线工具和更多数据集可在我们的。 内容 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。 先决条件 在运行项目之前安装必要的依赖项，SoftWare的一部分与数据预处理有关，而Python库是我们已经测试过的环境。有关更多详细信息，请参考requirements.txt： 软件： Python库： 设置 本节提供了使项目运行的步骤，解释和示例。 1）克隆此仓库 $ git clone git

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比特币价格预测 预测价格变化的“潜在源模型的贝叶斯回归”方法的实现。 您可以在了解有关该方法的更多信息。 要求 3.5 3.2 安装 确保已安装所有要求并为此项目（可选）。 然后按照安装说明进行操作： $ git clone https://github.com/stavros0/bitcoin-price-prediction.git $ cd bitcoin-price-prediction $ pip install -e . 用法 使用okcoin.py脚本每隔十秒钟从收集市场数据。 请记住，您至少需要721个数据点，以便 。 $ python okcoin.py 有关如何使用模块的信息，请参见 。 仅用于修补和实验，因此不会在屏幕上显示任何内容。 也就是说，您应该修改我的脚本或改为编写自己的脚本。 无论如何，您都必须使用Python。 执照 该项目根据MIT许可条款获得许可。 有关更多信息，请参见。

Robert C. Martin做了两个自动产生FSM代码的工具，for java和for C++各一个。这个工具的输入是纯文本的状态机描述，自动产生符合State Pattern的代码，这样developer的工作只需要维护状态机的文本描述，没必要冒引入bug的风险去维护code。

report machine 5.5 超好用，有demo。 有源代码，有DPK安装包，用起来很顺。 这个版本号称是非常成熟的版本。

常见机器学习任务的演练-通过使用python和scikit-learn构建Naive Bayes垃圾邮件分类器

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Word2Vec_Twitter 关于 该存储库使用代码和， 。 此zip包含在Twitter数据上训练的word2vec模型，如以下所述： 戈丁，F.，Vandersmissen，B.，De Neve，W.，＆Van de Walle，R.（2015）。 多媒体实验室@ ACL W-NUT NER共享任务：使用分布式单词表示法为Twitter微博命名实体识别。 Anos用户生成的文本研讨会，ACL 2015。 免责声明 如果使用该模型，请引用本文。 该zip包含2个其他文件，可使用Python读取word2vec模型。 用于此目的的代码是从Gensim库中提取的，可以在以下位置找到：

问题生成：使用机器学习从文本生成多项选择题