标题中的“cifar10、cifar100”指的是两个广泛用于计算机视觉研究的数据集。CIFAR-10和CIFAR-100是由Alex Krizhevsky创建的小型彩色图像数据集，是许多机器学习和深度学习算法的基准测试之一。 CIFAR-10数据集包含60,000个32x32像素的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6,000张图像。这10个类别包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、船和卡车。其中50,000张图像用于训练，10,000张用于测试。这些图像在视觉上具有挑战性，因为它们包含各种各样的视图、姿势和光照条件。 CIFAR-100数据集与CIFAR-10类似，但包含100个类别，每个类别有600张图像。这些类别分为20个超级类别，每个超级类别包含5个相关的子类别。同样，CIFAR-100也分为50,000张训练图像和10,000张测试图像。 描述中提到的“python版本数据集打包下载”意味着提供的压缩包包含了Python语言可以使用的数据集格式。这意味着数据集已经被预处理为Python友好的格式，可能包含了numpy数组或Pandas DataFrame，方便数据加载和处理。此外，“更多版本下载（matlab、二进制）”表示还有其他版本的数据集，适用于MATLAB环境或原始的二进制格式。这些不同格式满足了不同编程语言和应用场景的需求。 “数据集详细介绍参考资源中的readme.html”表明压缩包内有一个readme.html文件，该文件通常会提供关于数据集的详细信息，如数据集的结构、如何加载和使用数据、数据预处理方法以及可能的限制或注意事项。 标签中的“数据集下载”和“计算机视觉”明确了这个资源是用于计算机视觉研究的数据集，而“分类算法”则提示这个数据集常被用来训练和评估各种图像分类模型，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)等。 这个压缩包提供了CIFAR-10和CIFAR-100数据集的Python版本，适合进行计算机视觉领域的图像分类任务。它还提供了其他格式的下载选项，以及一个readme.html文件来详细解释数据集的使用。这个资源对于那些希望在小规模彩色图像识别上测试和开发新算法的研究者来说非常宝贵。

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介绍 这是Python封装，其中使用了2005年IEEE进化计算大会大型全局优化特别会议的测试套件的C ++实现。 笔记 如果要使用此代码的任何部分，请引用以下出版物： Suganthan，N。Hansen，JJ Liang，K。Deb，Y.-P. Chen，A。Auger和S. Tiwari，“ CEC 2005实参优化特别会议的问题定义和评估标准”，技术报告，新加坡南洋理工大学，2005年5月，以及KanGAL报告＃2005005，印度IIT坎普尔。 要求 GNU Make GNU G ++ Python 赛顿 测试环境 Debian GNU / Linux杰西/ sid GNU Make 3.81 g ++（Debian 4.7.3-4）4.7.3 Python 2.7和Python 3.2 numpy的1.8.1 cython 0.20.1 Travis-CI

这是外网大佬基于python开发的kinect V2相机SDK，非官方（Microsoft官方暂未提供Python的SDK）。 这个比较好用，建议直接下载这个到本地进行安装，不建议直接通过pip install pykinect2在线安装，那种安装存在不少版本问题，且需要修改PykinectV2.py的第一行为# -*- coding: utf8 -*-才能支持大部分环境中的运行。 这里的已经是我整理好的可以直接安装使用的，下载到本地后直接执行pip install +path(下载的资源的路径）即可。

py_omen 最初由RUB-SysSec开发的OMEN密码破解程序的Python表示。 原始的RUB-SysSec github存储库是： OMEN：订购的马尔可夫枚举器* *以下摘录自原始的OMEN Github页面： OMEN是用C语言编写的基于Markov模型的密码猜测器。它根据出现的概率生成候选密码，即，它首先输出最有可能的密码。 OMEN大大提高了现有建议的猜测速度。 如果您对OMEN如何改进现有基于Markov模型的密码猜测方法的细节感兴趣，请参阅。 用户指南 像原始的OMEN程序一样，此发行版由两个独立的python脚本createNG和enumNG 。 createNG根据给定的密码列表计算n-gram概率，并将其存储在规则集中供以后使用。 根据这些概率， enumNG枚举新密码，并首先创建最可能的密码猜测。 请注意，这些程序的某些命令行选项与原始OMEN程序略有

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