WebShell是网络入侵的常用工具，具有威害性大、隐蔽性好等特点。目前的检测手段较简单，容易被绕过，难以对付复杂灵活的 WebShell。针对这些问题，提出一种智能检测 WebShell 的机器学习算法，通过对已知存在WebShell和不存在WebShell的页面进行特征学习，完成对未知页面的预测，灵活性、适应性较好。实验证明，相比传统的WebShell检测方法，该算法的检测效率、正确率更高，同时也能以一定概率检测出新型的WebShell。

为了解决杋器伦理决策困境，分析智能杋器伦理决策设计的硏究现状，对杌器伦理决策设计方法进行分类总结。对基于规则推理和基于神经科学不同的伦理决策设计实现方式及优缺点进行了对比分析，并对现阶段无人驾驶伦理决策硏究现状进行了归纳分析，最后总结了现阶段机器伦理决策的硏究水平。基于上述分析研究，总结得岀了解决机器伦理决策困境的技术难点有：机器伦理道徳地位的确立、普适机器伦理决策、机器伦理决策评估。提出了未来研究方向：将人类道徳规范应用到机器伦理决策设计中，运用机器学习实现伦理决策设计，利用法律及行业标准规范来实现杋器伦理决策设计。为机器伦理决策及无亼驾驶伦理决策的设计提供参考。

机器学习 深度学习 人工智能代码（python）用SVM实现人脸识别 附带结果

Kaggle竞赛解决方案-使用LightGBM算法预测二手商品的成交概率 avito是一家俄罗斯公司，从网站上来看是一个线上购物平台，这一次题目的目标，就是预测某一个商品在某一天被售出的概率，给定的数据有一段时间内的商品的销售情况（数量，价格，地区，品类，商品的俄文描述，商品的图片）等信息。 Avito提供了多个数据集, 除了主要的训练集(train.csv, 150万+样本)和测试集(test.csv, 50万+样本)外, 还有train_active.csv/test_active.csv(和train/test同时期的数据, 但没有成交概率和图片信息); periods_train.csv/periods_test.csv(只包含了active数据中每件商品的id, activation_date - 广告投放日期, date_from/date_to - 广告展示的第一天和最后一天); train_jpg.zip/test_jpg.zip(train和test样本的图片)。

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内含数据集以及算法的源码，适合算法工程师在本领域的练手项目

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