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Ethereum represents the gateway to a worldwide, decentralized computing paradigm. This platform enables you to run decentralized applications (DApps) and smart contracts that have no central points of failure or control, integrate with a payment network, and operate on an open blockchain. With this practical guide, Andreas M. Antonopoulos and Gavin Wood provide everything you need to know about building smart contracts and DApps on Ethereum and other virtual-machine blockchains. Discover why IBM, Microsoft, NASDAQ, and hundreds of other organizations are experimenting with Ethereum. This essential guide shows you how to develop the skills necessary to be an innovator in this growing and exciting new industry.

包含深度学习课程第一课第二周作业所需数据集、模块和相关代码。相关课程的作业的文档说明请搜索相关博客即可。 课程使用notebook做的，需要先安装juyter notebook。 在编程一开始需要导入python第三方库，包括numpy h5py matplotlib PIL scipy 统一使用pip下载安装，安装方法在命令窗口pip install 库名称 。 资源文件： assignment2.ipynb 是notebook文件可在网页book中打开，做好的作业和代码及运行结果都在里面； images 文件夹中是一些共测试的图片 datasets 文件夹中是本周课程用到的数据集，包括训练集和测试集； assignment2 文件夹是其他人做的作业； lr_utils.py 是课程提供的导入数据的模块，具体代码开始部分使用。

Complex_Convolutional_Neural_Network_Architecture 该存储库进一步体现了我对一些著名的复杂卷积神经网络架构的实现。 这些模型是使用Tensorflow的Keras功能API从零开始开发的，这是一种创建比tf.keras.Sequential API更灵活的模型的方法。 功能性API可以处理具有非线性拓扑的模型，具有共享层的模型以及具有多个输入或输出的模型。 这种架构使神经网络可以学习深度模式（使用深度路径）和简单规则（通过短路径）。 开发型号清单 从分支悬空模型到深度卷积和点卷积的模型已经进行了实验。 我还实现了U-net，这是专门用于生物医学图像分割的独特体系结构。 最后，我制作了一个自定义的复杂模型，并在上进行了训练。 AlexNet-AlexNet是卷积神经网络的名称，它对机器学习领域产生了重大影响，特别是在将深度学习应用于机器视觉

2019 Gartner Market Guide for Network Traffic Analysis

2019 Gartner Magic Quadrant for Network Firewalls

2019 Gartner Magic Quadrant for Network Firewalls1

JAVA网络测速,详细讲述测试技术与原理

带嗅探设置、统计分析、发包测试、进程监控、数据分析、编码转换和其他辅助功能（密码嗅探、邮件嗅探，文件传输嗅探等）的网络监视器，在共享式局域网内能捕获流经本机的所有TCP、UDP、ICMP等数据包，并把捕获到的IP包具体结构信息和敏感数据详细显示出来。从而方便各位网管朋友分析网络流量和解决具体故障，也有利于其他网络安全朋友做测试。软件中利用到了多线程的技术，使主程序在嗅探时可以进行实时统计分析和进程监控，并能手动控制各个线程的工作状态。软件运行起来快速、准确、高效。

网络钓鱼网站检测：使用神经网络检测网络钓鱼网站的实验