车道检测 OpenCV C ++程序，用于识别和跟踪车道及其相交处。 可用于自动驾驶功能，例如变道，盲点检测，山顶检测，转弯检测和标志识别。 适用于输入视频，图像或实时视频源。 最初目标： 检测车道及其在地平线上的相交点，以便跟踪该点的运动，以确定车辆是否在转弯或正在改变坡度。 示范： 输入视频：派克峰赛道（上，下路） 特征 语言：C ++（OpenCV） IDE：Xcode 信号处理： 坎尼边缘检测仪 霍夫线探测器 坡度和转弯跟踪（不完整） 可定制的投资回报率 要求 OpenCV g++ 视频或图像文件或视频供稿 （可选）xcode以利用随附的项目文件 如何使用 我只在osx上使用它，所以您可能会自己一个人！ brew install opencv 在LaneDetect.cpp设置输入文件的LaneDetect.cpp 在LaneDetect.cpp配置选项 ho

越狱 检测iOS设备是否越狱。 改进： 对Shadow＆Liberty Lite免疫（截至2019年10月11日） 对UnSub免疫（截至2020年1月1日） 添加应用程序来源（是否存在应用程序商店）（截至2020年1月1日）（未测试） 捐给我： 詹尼乌斯（Jenius）：$ avltree9798 贝宝： :

自动编码器异常检测 使用自动编码器检测mnist数据集中的异常 说明 异常被定义为偏离标准，很少发生并且不遵循其余“模式”的事件。只有在我们的类标签中存在巨大的不平衡这一事实，问题才会复杂化。要完成此任务，自动编码器使用两个组件：编码器和解码器。编码器接受输入数据并将其压缩为潜在空间表示形式。 解码器然后尝试从潜在空间重构输入数据，当以端到端的方式训练时，网络的隐藏层将学习强大且甚至能够对输入数据进行去噪的滤波器。用一个数字，并告诉它如下重建： 我们希望自动编码器在重建数字方面做得非常好，因为这正是自动编码器受过训练的工作-如果我们要查看输入图像和重建图像之间的MSE，我们会发现现在让我们假设我们给自动编码器提供了一张大象的照片，并要求它重建它： 由于自动编码器以前从未见过大象，更重要的是从未接受过重建大象的训练，因此我们的MSE很高，如果重建的MSE很高，那么我们可能会有异常值。 数

背景减法已经成为基于视频的运动检测的流行方法。 本文通过对历史样本进行统计分析，结合构成模型的样本数，采样时间中心和最后时间点的参数，提出了一种新颖的统计参数模型，这些参数被现有的背景模型所忽略。 使用这些参数，可以及时准确地更新模型。 实验结果表明，该模型能够抑制尾部现象，阴影，光照变化，重复运动，杂乱区域等的误检测。

统计信号处理基础第二卷：检测理论。作者：Steven M. Kay

UNSW-NB 15数据集的原始网络数据包是由澳大利亚新南威尔士大学堪培拉赛博靶场实验室的 IXIA PerfectStorm 工具创建的，其目的是生成一种真实的现代正常活动和合成的当代攻击行为的混合体。Tcpdump 工具用于捕获100gb 的原始流量(例如，Pcap 文件)。这个数据集有九种类型的攻击。

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g

Network intrusion detection systems (NIDSs) play a crucial role in defending computer networks. However, there are concernsregardingthefeasibilityandsustainabilityofcurrentapproacheswhenfacedwiththedemandsofmodernnetworks.More specifically, these concerns relate to the increasing levels of required human interaction and the decreasing levels of detection accuracy. This paper presents a novel deep learning technique for intrusion detection, which addresses these concerns. We detail our proposed nonsymmetric deep autoencoder (NDAE) for unsupervised feature learning. Furthermore, we also propose our novel deep learning classification model constructed using stacked NDAEs.Ourproposedclassifierhasbeenimplementedingraphics processing unit (GPU)-enabled TensorFlow and evaluated using the benchmark KDD Cup ’99 and NSL-KDD datasets. Promising resultshavebeenobtainedfromourmodelthusfar,demonstrating improvements over existing approaches and the strong potential for use in modern NIDSs.

Depression-Detection-Twitter:使用python ml库构建的抑郁检测模块，可检测推文中的抑郁

上市后监测需要监测、评估和检测药物获得批准并投放市场后的不良事件。 社交媒体和搜索查询日志等用户生成的内容渠道越来越多地被用作传统数据库的补充数据源，用于上市后药物监测。 然而，现有的知识体系利用了不同的渠道、不良事件类型和建模方法，导致关于各种在线用户生成渠道和伴随建模方法的可行性和有效性的不同结果和不同结论。 本研究的目的是检查不同在线用户生成的内容渠道、事件特征和事件建模策略对药物不良事件早期检测的有效性和影响。 我们整合了一个大型测试平台，其中包含与 143 个不良事件相关的数百万条推文、论坛帖子和搜索查询日志。 我们还提出了一种新颖的基于启发式的事件建模方法，能够提高警报的精确度、召回率和及时性。 初步结果阐明了用户生成的渠道和事件类型之间的相互作用，以及超越基本提及模型的更强大的事件建模方法的潜力。 还讨论了几个当前和未来的研究方向。 报告的初步结果对各种利益相关者群体具有重要意义，包括监管机构、上市后监测团队、医疗保健对冲基金经理和第三方消费者权益团体。