对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

关于 在当今以短消息和推文为交流核心的世界中，表情符号已成为表达思想和情感的主要形式。 它们突破了语言障碍，使人们可以非常简洁地表达全部内容。 随着表情符号在日常生活中的使用越来越多，有时我们会失去文本的上下文，并不确定是否要根据文本使用哪种表情符号。 我们的项目旨在通过分析给定文本的情绪并预测与之相关的表情符号，根据给定的文字建议表情符号。 要求 Python> = 3 NLTK> = 3.2.3 凯拉斯> = 2.0.7 词嵌入 下载 将它们放在src文件夹中 使用方法 朴素贝叶斯分类器（ nb ） 决策树分类器（ dtc ） LSTM（ lstm ） 双向LSTM（ blst

TensorFlow-ENet ENet的TensorFlow实现。 该模型已在CamVid数据集上进行了测试，并带有从英国剑桥拍摄的街道场景。 有关此数据集的更多信息，请访问： : 。 要求： TensorFlow> = r1.2 可视化 请注意，如果网络未将gif加载在一起，则gif可能不同步。 您可以刷新页面以同步查看它们。 测试数据集输出 TensorBoard可视化 在根目录上执行tensorboard --logdir=log来监视您的训练，并在训练模型时对照地面真实情况和原始图像观看分段输出形式。 内容 码 enet.py：ENet模型定义，包括参数范围。 train

此教程介绍如何在windows系统中单机布置redis哨兵模式(主从复制)，同时要以后台服务的模式运行。布置以脚本的形式，一键完成。多台机器之间布置哨兵模式(主从复制)复杂得多，关于多机器的布置，参见另博文《redis在Windows下以后台服务一键搭建哨兵(主从复制)模式(多机)》。 此资源对应的使用说明博客：http://blog.csdn.net/mingojiang/article/details/79067334

网络流量异常的检测和分类 实验基于 数据集的版本。 1.先决条件 1.1。 安装项目依赖项 不 姓名 版本 描述 1个 3.8.8 程式语言 2个 0.24.1 Python机器学习工具 3 1.19.5 Python科学计算工具 4 1.2.2 Python中的数据分析和数据处理工具 5 3.3.4 用Python可视化 6 0.11.1 统计数据可视化 7 5.8.0 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息 8 0.3.7 可视化库 9 -- 用于模型序列化的Python对象序列化 1.2。 下载并提取数据集 下载的较轻版本（存档大小-8.8 GB） 较轻的版本仅包含带标签的流，而没有pcaps文件 提取档案（大小-大约44 GB） 2.安装项目 克隆此仓库 安装缺少的库 打开config.py并

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