ATK-AS608 指纹识别模块是 ALIENTEK 推出的一款高性能的光学指纹识别模块。压缩包中包含AS608数据手册，AS608用户手册，Arduino指纹模块例程代码，串口调试助手，AS608模块上位机及上位机操作视频等

使用机器学习对服务拒绝服务DoS攻击进行有效检测 该研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该问题将解决以下研究问题：“以有效方式利用机器学习检测拒绝服务攻击并与其他使用的机器学习算法进行比较”。 本研究项目中讨论的DoS攻击类型为UDP泛洪攻击，TCP-SYN攻击和ICMP泛洪攻击。 UDP泛洪攻击是一种DoS攻击，其中向目标服务器或客户端发送了大量的用户数据报协议（UDP）数据包，目的是使设备无法处理和响应请求。 TCP-SYN攻击是一种DoS攻击，攻击者利用TCP-SYN请求与服务器进行的三向握手，攻击者向服务器发送重复的SYN请求，从而使服务器对合法流量不响应。 ICMP泛洪攻击是一种攻击类型，其中目标系统被ICMP回显请求泛洪，这导致正常流量无法访问系统。 本研究项目中讨论的机器学习算法是Logistic回归，决策树，多层感知器，K最近邻和光梯度增强机。 该研究项目强

针对微博用户添加的标签体现了其自身特点及兴趣的情况，为探索微博用户添加标签的行为及特点，首先利用Python与Web自动化工具基于广度优先策略抓取微博用户、用户关系、微博内容、微博评论等数据，并将其存储在数据库中。其次，利用Pandas分析了微博数量的分布情况、用户添加标签的行为及内容，通过使用Matplotlib将分析结果可视化，并利用k-means算法对添加标签的用户进行了聚类分析。由此通过基于用户标签的聚类分析结果可用于个性化推荐及舆情分析等方面。

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微博用户数据，可用来做实验研究和仿真。根据新浪API获取该资料，得到一段时间内微博20万用户的数据，以便做研究。

b站用户数据共947228条记录，包括id、mid、name、sex、following、fans、level不涉及用户隐私信息，主要用户学校数据分析、数据挖掘、大数据大作业或者比赛用的原始数据。

本课题是开发一个基于UDP的局域网聊天系统,运用软件工程的设计流程，综合运用数据库编程技术、Windows程序设计技术、网络通讯技术，以Visual C++ 6.0作为系统前台应用程序开发工具，MySQL和Berkeley DB作为后台数据库管理系统，通过MySQL自带的API使两者进行连接从而进行软件开发。此网络聊天工具采用客户端/服务器（C/S）模式,客户端采用UDP与服务器连接，客户端与客户端之间通过UDP互相通讯。服务器端具有服务器端口设置，维护客户端个人信息，记录客户端状态，分配账号等功能；客户端具有服务器地址及端口设置，用户注册，用户登陆，添加好友和删除好友，查看好友信息，给好友发送消息，简单文件传输等功能。适用于局域网使用的网络聊天工具，其操作简单，灵活性好，运行也比较稳定。

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