UCINET Version 6.708 | 28 June 2020 非破解版 Fixes ◾In the CLI, triadcensus was giving results only for the first matrix in a dataset ◾In the menu, Network|Whole networks|density|density by groups was printing the within group densities multiple times, with only the last one being complete

深度强化学习算法 该存储库将使用PyTorch实现经典的深度强化学习算法。 该存储库的目的是为人们提供清晰的代码，以供他们学习深度强化学习算法。 将来，将添加更多算法，并且还将保留现有代码。 当前实施 深度Q学习网络（DQN） 基本DQN 双Q网络 决斗网络架构 深度确定性策略梯度（DDPG） 优势演员评判（A2C） 信任区域策略梯度（TRPO） 近端政策优化（PPO） 使用克罗内克因素信任区域（ACKTR）的演员评论家 软演员评论（SAC） 更新信息 :triangular_flag: 2018年10月17日-在此更新中，大多数算法已得到改进，并添加了更多关于图的实验（DPPG除外）。 PPO现在支持atari游戏和mujoco-env 。 TRPO非常稳定，可以得到更好的结果！ :triangular_flag: 2019-07-15-在此更新中，不再需要为openai基准安装。 我在rl__utils模块中集成了有用的功能。 DDPG也重新实现，并支持更多结果。 自述文件已被修改。 代码结构也有微小的调整。 :triangular_flag: 201

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Title: Understanding Network Hacks: Attack and Defense with Python Author: Bastian Ballmann Length: 178 pages Edition: 2015 Language: English Publisher: Springer Publication Date: 2015-01-20 ISBN-10: 3662444364 ISBN-13: 9783662444368 This book explains how to see one's own network through the eyes of an attacker, to understand their techniques and effectively protect against them. Through Python code samples the reader learns to code tools on subjects such as password sniffing, ARP poisoning, DNS spoofing, SQL injection, Google harvesting and Wifi hacking. Furthermore the reader will be introduced to defense methods such as intrusion detection and prevention systems and log file analysis by diving into code. Table of Contents Chapter 1 Installation Chapter 2 Network 4 Newbies Chapter 3 Python Basics Chapter 4 Layer 2 Attacks Chapter 5 TCP/IP Tricks Chapter 6 WHOIS DNS? Chapter 7 HTTP Hacks Chapter 8 Wifi Fun Chapter 9 Feeling Bluetooth on the Tooth Chapter 10 Bargain Box Kung Fu Appendix A Scapy Reference Appendix B Secondary Links

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皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习 要求 这是我的实验资料 python3.6 pytorch1.6.0 + cu101 张量板2.2.2（可选） 用法 1.输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2.数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便，但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例，以作为人们不知道如何编写它的示例。 3.运行tensorbard（可选） 安装张量板 $ pip install tensorboard $ mkdir runs Run tensorboard

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