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本研究利用神经网络深度学习的算法研究不同级别文本的语言特征，进而构建自动评分的评分量表及机制

KerasGA：使用遗传算法训练Keras模型 是库的一部分，用于使用遗传算法（GA）训练模型。 项目有一个名为kerasga.py模块，该模块具有一个名为KerasGA的类，用于准备KerasGA模型参数的初始填充。 是一个开放源代码的Python库，用于构建遗传算法和训练机器学习算法。 在查看图书馆的： : 在使用此项目之前，通过pip安装 。 对于Windows： pip install pygad 对于Linux / Mac： pip3 install pygad 捐款 您可以通过捐款： 。 要使用PayPal捐款，请使用以下链接： 或电子邮件地址ahmed.f.gad@gmail.com 。 安装 要安装PyGAD ，只需使用pip从PyPI （Python软件包索引）下载并安装该库。 该库位于此页面https://pypi.org/project/p

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之前的课程作业，找了很多网上的案例，很杂，而且都是基于TF1.0开发，琢磨几天TF2.0写了一个，给大家参考。构建Siamese网络（孪生网络）输入为两个MNIST图片，以及两者是否为相同数字的标签(0为相同数字，1为不同数字)，输出为网络给出两者是否为同一数字的预测结果。

Nmap，也就是Network Mapper，最早是Linux下的网络扫描和嗅探工具包。