学习语言 这是一个Java应用程序，专用于处理语音以改善语音。 它需要两个WAV音频文件，对它们执行过滤器，并使用傅立叶变换创建频谱图。 然后，我们在解释为图像的每个频谱图上运行斑点检测算法，这将从图像中提取有价值的特征，并利用该信息简化频谱图数据。 现在，我们将简化的每个频谱图输入为一个矩阵，并将它们相互比较。 运行Java应用程序 要运行LearnLanguage，请下载整个Java项目并将其导入Eclipse。 或仅下载src文件夹，然后包含commons-math3-3.6.1和org.apache.commons.io库。 项目的main过程在默认包中。 您可以在此项目中找到的东西 用Java编写的带通滤波器。 该代码基于的Buttherworth带通滤波器算法。 使用 GitHub项目中的Fourier变换构建频谱图。 使用处理库用Java编写的Blob检测算法。

实现的方法是： Lee、Suzanne S. 和 Per A. Mykland。 “金融市场的跳跃：新的非参数检验和跳跃动力学。” 金融研究评论 21.6 (2007): 2535-2563。

本文对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的综述。此外，还回顾了这些方法对不同应用领域异常的应用，并评估了它们的有效性。

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入侵侦测系统 我已经尝试了IDS 2017数据集的一些机器学习和深度学习算法。 数据集的链接位于： : 。 通过将星期一作为训练集，并将其余csv文件作为测试集，我尝试了一种SVM和深度CNN模型来检查其工作原理。 在这里，星期一数据集仅包含常规数据，其余时间包含常规数据和受攻击数据。

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这是一份bpsk循环谱的文件，这里介绍了FAM和SSCA两种算法 文章后面有代码 自己拷贝

Cloaking-Detection-Tool 关于 尝试使用研究论文中给出的算法检测 HOTS 数据中的动态伪装：B. Wu 和 BD Davison，“Cloaking and Redirection: A Preliminary Study”，首届网络对抗性信息检索国际研讨会论文集 (AIRWeb) '05)。 日本千叶，第 7-16 页，2005 年 5 月。 它是作为信息检索课程“网页垃圾邮件检测工具”项目的一部分实施的（2014-2015 年第二学期，皮拉尼校区 BITS Pilani 的 N. Mehala 讲师）。 这个存储库只包括我的贡献，即伪装检测。 整个项目还包括使用内容分析和链接分析的网页垃圾邮件检测。 包括 HOTS 数据集以及用于生成它的源代码。 数据集生成方法 从找到了 google.co.in 最流行的前 10 个查询词。 （“TopQueries.tx

数据集包含具有一个或多个损坏零件的汽车图像。该img/文件夹在数据集中包含所有80张图像。有三个文件夹train/，val/并test/分别进行训练，验证和测试的目的。 Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..txt Coco Car Damage Detection Dataset_datasets..zip