使用pytorch搭建的简单的LSTM多变量多输出时间序列预测的使用例。 生成了多个以sinx、cosx、tanx构成的序列，使用[i:i+50]的数据预测[i+51]的数据。x是步长为0.1的等差数列 作者初学时用来当说明文档使用，程序适合初学者捣鼓，注释写的很详细了

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小时间序列在宏观经济领域普遍存在, 对小时间序列的分类预测也有着广泛的需求.由于小时间序列 蕴含的信息不充分, 有效地提高小时间序列分类预测的可靠性非常困难, 目前也缺少这方面的研究.针对这种情况, 在基于引入平滑 参数的高斯核函数估计属性边缘密度的基础上, 建立用于小时间序列分类预测的动态朴素贝叶斯分类器, 并给出平滑参数的同步和异步优化方法.实验 结果表明, 优化能够显著提高小时间序列分类预测的准确性.

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JBossMQJMS 反序列化漏洞（CVE-2017-7504）漏洞利用工具，方便我们进行漏洞利用getshell。

CVE-2017-12149漏洞利用工具，针对该漏洞快速方便的进行利用。

％ 句法% "b = allperm(n)" 生成序列 [1:n] 的所有排列。 % ％ 输入 ： % n : 序列中最大的数字% ％ 输出 ： % b : 输出为元胞数组% % 示例 1。 % b = allperm(2) ％b = % {[1 2],[2 1]} % % 例 2。 % b = allperm(3) % b = % {[1 2 3],[1 3 2],[2 1 3],[2 3 1],[3 1 2],[3 2 1]} % % 顺序可能不同% % 编程者： % - 桑迪普·索兰基% - rtm_sandeep@rediffmail.com

Acronis.True.Image.Home2009 序列号

QPSK发射机接受随机二进制串行数据。 将流转换为 2 位并行（偶数和奇数） 根据调制需要将传入的单极转换为双极。 生成 QPSK 调制数据。