高级项目 我研究了使用不同的机器学习算法和python来预测英超联赛足球比赛的结果。 这是我高三毕业时作为Goucher大学计算机科学专业的Capstone项目。 我使用whoscored.com的数据，创建了用于预测游戏效果的大多数指标。 我表现最好的算法是Logistic回归模型和Random Forest Regressor（它们的精确度为68％）。 考虑到我只有357个数据点（仅包括108个验证测试集数据点），这给人留下了深刻的印象！ 文件： MyCapstone.ipynb： 该文件是一个jupyter笔记本，其中包含我在数据处理，数据分析和机器学习建模中使用的所有代码。 Table4.csv 这是一个csv文件，其中包含基于whoscored.com数据的数据，我已对其进行处理并将其用于执行预测。

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。 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。 资源内是团队成员训练一个月撰写的结果，除了开发部分其他内容均已完善。前几届上午试题内容较少，可能内容不如近几届内容完善，请见谅。

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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

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包括60,000多场比赛(自1946赛季第一个NBA赛季以来的每一场比赛)，包括记录数据的比赛Box score、比赛摘要、官员、不活跃球员、线分、最后对决数据、赛季系列信息、比赛视频可获得的30支球队的信息包括球队的一般细节(球场，主教练，总经理，社交媒体链接等)，特许经营历史信息(名字变化，地点变化等)4500名球员基本选秀数据，之前的隶属关系，职业生涯统计。解剖学数据(身高和体重)和更多，与扩展计划等，

使用java语言，进行八皇后算法课程设计，参加高校计算机教师技能比赛案例，详细的课堂内容规划。 引入了游戏开发元素，吸引学生学习。

包含Kaggle比赛：房价预测数据集，实战的介绍文档及预测结果。 房价预测数据集分为训练数据集和测试数据集。两个数据集都包括每栋房子的特征，如街道类型、建造年份、房顶类型、地下室状况等特征值。这些特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据集包括了每栋房子的价格，也就是标签。

足球预测 SoccerPredictor使用机器学习来预测英超联赛的比赛结果，重点是预测胜负（对应于对双倍机会的押注）。 预测以非常规方式建模为时间序列分类。 将为每个团队创建一个神经网络模型，并同时对其进行训练。 注意：请记住，由于我没有发布数据集，因此您将无法进行实际的培训。 如果您想对其进行测试，则必须自己组装。 提供更有趣功能的网站很难抓取，但绝对有可能。 因此，如果您想构建类似的东西或者只是看看我是如何实现各种东西的，则可以将其作为主要灵感。 如果没有数据集，则只能对附加的文件集进行可视化和回测。 这主要用于演示目的。 请参考随附的以获取有关该程序如何工作的更多信息。 结果 在测试期间，获得的最佳结果是利润1069 % ，预测精度约为90 % ，ROI为33.4 % 。 测试期间的时间跨度为113天，押注了150场比赛中的32场。 安装 运行该程序需要手动安装，例如：