OSINT工具 :eyes: 我最喜欢的一些OSINT工具。 如果要我添加一些东西，只需提出请求即可。 如果要获取资源列表而不是工具，则应签出存储库。 工具 用于收集和连接OSINT的开源图形链接分析工具。 从流行的文件类型中提取元数据。 -用于大量基于Web的侦查。 （在我看来）是更好的侦查版本。 用于社交媒体的地理定位OSINT工具。 开源足迹和情报收集工具。 用于从公共网络进行映射和OSINT收集的工具。 一个用python编写的酷人追踪器。 自动针对目标域启动Google黑客查询。 一种网络渗透测试工具包，目前适合侦察目的。 用于尝试查找与电子邮件关联的电话号码的脚本。 具有多种功能的侦察多功能工具。 从以下位置获取信息：DNS，Web抓取，API和Web存档。 iKy-收集有关电子邮件地址的信息并将其显示在精美的UI中。 Moriarty-从电话号码收集

python实例Python 是一种功能强大的解释性，交互性，面向对象(OO)的第四代计算机编程语言。她集成了模块、包、例外机制、动态造型以及非常高级的动态数据类型。它的语法表达优美易读。它具有很多优秀的脚本语言的特点：解释的，面向对象的，内建的高级数据结构，支持模块和包，支持多种平台，可扩展。而且它还支持交互式方式运行，图形方式运行。它的语法有很多与众不同的特性

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KITTI数据集 转换为ROSBAG格式，且补充了点云格式转换部分，比原始的全面一些

学习机器学习用到的一些数学方面的资料合集很全part9of13

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

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mpas_python 一些用于绘制 MPAS 天气模型输出的 Python 脚本 所有脚本都在 scripts 子目录中。 --> mpas_contour_plot.py --> 这是绘制等高线图的“廉价”方式，也可以适用于绘制等高线图。 它只是以用户指定的分辨率设置一个矩形经纬度网格，并将像元（或风的边缘）处的 MPAS 模型值插入到该矩形网格中。 在那之后绘制是一件简单的事情。 --> mpas_pcolor_plot.py --> 这使得 pcolor 类型的绘图更昂贵，但看起来更令人愉快。 脚本的很大一部分涉及遍历所有单元格并定义底图投影坐标中的补丁集合（对于具有大量单元格的精细网格需要几分钟）。 这个集合被存档到一个 Pickled 文件中，以便可以更快地读取它以用于未来的绘图。 然后用缩放到数据的颜色填充补丁集合，以生成“混合”pcolor 类型的地图。

鸡毛蒜皮之一：成本节约 鸡毛蒜皮之二：低功耗设计 鸡毛蒜皮之三：系统效率 鸡毛蒜皮之四：信号完整性 鸡毛蒜皮之五：可靠性设计 胶片尺寸收缩原因分析

确定隶属函数应遵守的一些基本原则： 1、表示隶属度函数的模糊集合必须是凸模糊集合 例:适中速度的集合是模糊集合。可表示为: “适中速度”= 0/30+0.5/40+1/50+0.5/60+0/70 从最大隶属度函数点向两边延伸时,其隶属函数的值是必须是单调递减的,而不允许有波浪形。 凸模糊集合：隶属函数呈单峰馒头形。