Pytorch-文本匹配 这是用于文本匹配的代码，所有Deep模型都在pytorch平台上运行 这是一个关于对的竞赛 环境 python 3.6或python 3.5 pytorch 0.4.0 for cpu或gpu（此代码主要在cpu上运行） tqdm scikit学习 代码组织 data用于保存训练，测试，词嵌入矢量或临时文件model用于保存各种Deep模型stacking用于将预测结果保存在各种模型的验证集中data_propresse用于预处理数据submit用于保存提交文件 数据预处理 在目录data_propresse运行文件runme.py 火车 运行文件train.py 合奏 运行文件ensemble2.py

CIFAR10_mxnet 抽象的 kaggle CIFAR10补偿代码，由mxnet gluon实现。 我们通过合并一些想法获得了0.9688 Directroy和文件描述符 文件 描述符 日志 一些火车日志文件 楷模 一些trianed模型参数（权重） 结果 kaggle测试集上的转发结果文件 提交 最终kaggle提交结果 CIFAR10_train 主要火车和进出口代码 阴谋 列车acc和有效acc的可视化与历时的损失。 utils / netlib.py ResNet18，ResNet164_v2，densenet，焦点损失由gluon实现代码，由CIFAR10_train调用 utils / utils.py 一些工具功能 模型，重用，日志可从以下链接获取： ://pan.baidu.com/s/1pLjzQWj密钥：f6p3 方法说明 主要思想来自mxnet主题，

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AoiAWD-轻量级EDR系统 AoiAWD是一个由Aodzip（安恒信息海特实验室模拟，HAC战队​​成员）维护的一个针对于CTF AWD模式的开源项目。在GNU AGPL-3.0许可下使用该项目和共享该项目的源码。 应用场景 在常见的AWD比赛中，选手通常拥有一台（或几个台）开放了SSH服务和过渡服务的“靶机”作为自己防御的阵地。 在实际比赛中，主办方经常会限制选手的SSH权限到一般用户/仅可管理过渡的权限。并且针对一些常见的通用防火墙脚本（通防脚本）进行样式检查。 AoiAWD是针对上述场景的限制和痛点设计的，组件之间基于套接字的通信技巧灵活部署，具有图形可视化界面。 ，可以绕过绝绝大部分检查脚本的行为检查。支持如下维度的行为捕获能力： Web输入输出数据捕获，输出流量修正改（没错，你可以动态替换掉输出的标志为任意字符串） PWN类过渡输入输出交互流量包捕获，当次运行时内存结构

赛题试题非常完整，包括了前几届的开发试题，下载后勤加练习，保证每套中没有盲点，都可以拿到不错的成绩。 因为CSDN资源受限，资源需要分批下载，见我的资源分享，分为两批：1-5,6-10 本队参加了第十一届全国大学生GIS应用技能大赛获得全国一等奖。