楼宇入侵检测系统
使用KD99数据集构建用于网络安全的入侵检测系统此代码是为使用jupyter笔记本编写的。 该代码将构建两个不同的IDS mdel。 第一个是针对能够区分不同主要攻击的IDS。 第二个IDS能够区分正常连接和攻击。 我在此代码中使用的数据集是KDD99数据集，该数据集可在UCI机器学习存储库中公开使用。 我使用Sklearn库使用了三种算法； SVM，决策树和朴素贝叶斯。
2021-03-12 22:23:14
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通过安卓原生方法实现的人脸检测代码，人脸识别、框取、自动跟随
2021-03-12 16:19:50
253KB
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1. 基于pytorch实现的代码，GPU版（cpu也能跑，但是会out of memory）；
2. 包含所用的数据集KolektorSDD电子转换器表面裂痕的图片，论文原文和代码（训练好的模型大于1G了...csdn的资源大小限制，不能上传，如果有需要请留言）；
(抱歉，我前段时间整理资料的时候误放了，最近我再找找，如果找到了我会传到网盘，然后把链接贴到这里。大家先不要浪费积分下载了)
3. 关于本资源的具体介绍可参考我的博文
2021-03-12 14:20:00
105.43MB
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MMF时尚
介绍
MMFashion是一个基于开源视觉时尚分析工具箱。 这是由香港开发的项目的一部分。
更新
[2019-11-01] MMFashion v0.1已发布。
[2020-02-14] MMFashion v0.2发布，添加了“消费者到商店”检索模块。
[2020-04-27] MMFashion v0.3发布，添加了时尚分割和解析模块。
[2020-05-04] MMFashion v0.4发布，添加了时尚兼容性和推荐模块。
[2020-12-08] MMFashion v0.5发布，添加了虚拟试穿模块。
产品特点
灵活：模块化设计，易于扩展
友好：外行用户的现成模型
2021-03-12 14:18:55
8.22MB
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该数据集包含621个1类图像，用于船舶探测。
Ship Detection from Aerial Images_datasets.txt
Ship Detection from Aerial Images_datasets.zip
2021-03-12 09:08:49
121.9MB
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这是一个使用python语言编写的针对于摄像头的实时目标检测。没有训练过程。如果你想玩一玩，实际应用的话，可以下载一下。通过Open CV调用网络模型,对实时视频进行截取预测 实时性较高。内包含工程文件夹，网络模型，数据集类别等 即下即用。
2021-03-11 09:05:13
11.69MB
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图像的先验信息在降低CS反演的计算复杂度和提高重建质量方面起着重要作用。 本文提出了一种基于小波的多元追踪算法，该算法利用了图像的先验信息，而这些信息超越了简单稀疏性。 所提出的方法以多变量方式从多次测量中重建图像小波系数，并以提取的图像边缘作为先验信息来指导算法在CS恢复中的追踪过程。 通过边缘信息与多元联合恢复的交互作用，该算法显着提高了边缘明显，稀疏度高的CT，MRI等图像的重建质量。 数值实验表明，与其他最新的CS算法相比，所提出的算法具有更高的重构质量并保持更高的计算效率。
2021-03-10 14:10:10
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迷你JS控制台，跟踪控制台日志和检测JS错误/警报，并通过chorme通知显示它们。
通过访问控制台日志，并获取有关自定义日志，错误和任何警告/警报的通知，此扩展程序将帮助您轻松调试网站。
它可以通过以下方法帮助客户端开发人员更轻松地调试JS代码：1.显示Mini JS控制台，以检查扩展中的最新控制台日志。
2.检测JS错误并显示日志/错误/警告/警报的镶边通知，可以仅在开发域或所有域上启用它。
3.禁用缓存选项，无需打开Chrome DevTools即可清除开发者缓存文件（仅在启用了域的情况下有效）。
4.执行简单的JS表达式/全局变量。
其他实用程序：1.每次刷新页面时清除缓存。
2.将jQuery / Underscore库加载到要在控制台中使用的页面。
3.禁用警报弹出窗口。
所有功能：--------------重新加载页面后保留日志。
-禁用通知选项：全球范围内的警报，警告或错误。
功能：-------------- *新增：通知菜单中的“不再显示”选项。
*新增：使用以下代码在代码中自定义$ log选项：```window。$ JSC && $ JSC.log（`test`）;
```*如果Swift重复，则禁用任何通知！
*触发通知时显示未读计数。
*使用全局“活动”开关启用/禁用扩展。
*复制通知输出到chrome通知弹出窗口中。
*仅在特定的开发域上启用/禁用通知。
*使用全局“显示通知”开关启用/禁用所有通知。
*通过“启用日志堆栈”开关启用/禁用chrome DevTools中的详细堆栈。
重要-----------要在本地页面上使用，您需要在扩展标签中启用“允许访问文件URL”选项。支持-----------如果您有如有任何疑问或希望报告错误，请使用上方“详细信息”标签中的“支持”链接。
支持语言:English
2021-03-09 19:04:37
902KB
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本文研究了基于增量算子方法为不确定TS模糊模型设计鲁棒故障检测的问题。 借助于TS模糊德尔塔算子系统，通过德尔塔算子方法构建了一个模糊故障检测滤波器系统。 最坏情况下的故障敏感度是根据线性矩阵不等式制定的。 提出的故障检测滤波器不仅确保从故障信号到残留信号的H（-）增益大于规定值，而且还确保从外源输入到残留信号的H（-）增益小于规定值。关于线性矩阵不等式的可解性的规定值。 线性矩阵不等式可以通过有效的算法求解。 提供了一个数值示例来说明所提出的设计技术的有效性。
2021-03-04 09:07:35
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