使用c++开发的人工神经网络做人脸识别，内含数据集及测试集。

本文在对主机防火墙的各种技术对比的基础之上，结合计算机网络安全的本质与要求，对包过滤防火墙这一传统的防火墙体系结构进行了分析与改进，提出一种充分利用现有技术与实验条件的包过滤防火墙系统的设计方案，即在保留传统网络边界防火墙的同时，设计一种驻留在内部网络终端的主机防火墙，将防火墙延伸到内部网络的终端，从而有效防范来自网络内部的非法访问与恶意破坏。

软件简介httpwatchpro是一款强大的IE下网页分析软件，网络管理员的利器。
使用httpwatchpro9能制作出各类页游辅助工具。
打开要分析的网页，使用HttpWatch的Record来截获数据。
httpwatchstudiopro9.4新版本，支持WinXP及win7/8/8.1系统下的IE浏览器及火狐浏览器。
安装时确保httpwatch.lic和httpwatchpro.exe处于同一目录，安装过程自动导入授权文件。
软件介绍httpwatch是一款非常强大的网页抓包数据分析工具，支持、火狐等常用浏览器。
用户要做的就是进入对应的网站，软件就会自动对网站与浏览器之间的需求/回复的通讯情况进行分析，并在同一界面中显示相应日志的记录。
每一个HTTP记录都可以详细的分析其Cookies、消息头、字符查询等信息。
支持HTTPS及分析报告输出为XML、CSV等格式。
HttpWatch网页数据分析工具，可分析打开网页时网页上每个元素所用的时间以及具体的交互记录，包括Cookies、消息头、字符查询等信息，是分析网站服务器性能的必备工具。
功能特色1、集成在InternetExplorer工具栏、包括网页摘要、Cookies管理、缓存管理、消息头发送/接受、字符查询、POST数据和目录管理功能、报告输出2、能够收集并显示深层信息的软件。
它不用代理服务器或一些复杂的网络监控工具，就能够在显示网页同时显示网页请求和回应的日志信息3、可以显示浏览器缓存和IE之间的交换信息4、集成在InternetExplorer工具栏快捷键打开一个窗口Shift+F2窗口关闭Shift+F8窗口移除Shift+F3窗口隐藏/显示Shift+F7开始记录按Ctrl+F2停止记录按Ctrl+F3清除所有的请求按Ctrl+删除打开过滤器对话框按Ctrl+F9隐藏/显示摘要窗口Shift+F9隐藏/显示属性窗口Shift+F12打开过滤器按Ctrl+F7关掉过滤器按Ctrl+F8以前的亮点Ctrl+向上箭头下一个亮点Ctrl+向下箭头拯救按Ctrl+Shift+S导出到XML按Ctrl+Shift+X导出到CSV按Ctrl+Shift+C全部折叠按Ctrl+Shift+左箭头展开所有按Ctrl+Shift+右箭头清除缓存和cookieAlt+删除清除缓存Alt+C清除所有的cookiesAlt+K打开选项窗口Alt+O打开警告窗口Alt+W使用教程1、安装完毕后，以IE9为例，我们打开IE，选择查看-浏览器栏-选择“HttpWatchProfessional”，开始进行抓包操作。
2、抓包操作，例如：抓一个登入页面的包，快速的输入登入信息3、点击登入，完成后停止抓包。
这样整个登入的http交互都被详细记录下来了。
4、抓取完毕后，在下面的列表就会出现各种包以及参数和值

人工神经网络实验之一，用hopfield网络解决旅行商问题。
简单，有注解，很实用。

MATLAB-从网上收集的各种车牌识别多个程序打包。
有神经网络和模板识别

1、UdpClient（Udp客户端）代码，适用于初学者学习2、可配套本人文章UdpServer或NetAssist网络调试工具，开客户端收发测试3、windows下使用，本人工具vs2015

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自动注册账号，自动刷新本地token，解放双手应对：you‘vereachedyourtrialrequestlimitpleaseupgradetoprotocontinue、Toomanyfreetrialaccountsusedonthismachine等问题重要提示确保电脑安装了GoogleChrome浏览器，没有？请点击这里下载CursorWeb端必须登录账号，不管账号是否有效，登录是必须的确保电脑网络流畅，最好有国外的节点。
不要开启全局代理

《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。
书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计，其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。
《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式，以智能算法为主线，讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。

BAT机器学习面试1000题系列1前言1BAT机器学习面试1000题系列21归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？222归一化有可能提高精度223归一化的类型231）线性归一化232）标准差标准化233）非线性归一化2335.什么是熵。
机器学习ML基础易27熵的引入273.1无偏原则2956.什么是卷积。
深度学习DL基础易38池化，简言之，即取区域平均或最大，如下图所示（图引自cs231n）40随机梯度下降46批量梯度下降47随机梯度下降48具体步骤：50引言721.深度有监督学习在计算机视觉领域的进展731.1图像分类（ImageClassification）731.2图像检测（ImageDection）731.3图像分割（SemanticSegmentation）741.4图像标注–看图说话（ImageCaptioning）751.5图像生成–文字转图像（ImageGenerator）762.强化学习（ReinforcementLearning）773深度无监督学习（DeepUnsupervisedLearning）–预测学习783.1条件生成对抗网络（ConditionalGenerativeAdversarialNets，CGAN）793.2视频预测824总结845参考文献84一、从单层网络谈起96二、经典的RNN结构（NvsN）97三、NVS1100四、1VSN100五、NvsM102RecurrentNeuralNetworks105长期依赖（Long-TermDependencies）问题106LSTM网络106LSTM的核心思想107逐步理解LSTM108LSTM的变体109结论110196.L1与L2范数。
机器学习ML基础易163218.梯度下降法的神经网络容易收敛到局部最优，为什么应用广泛？深度学习DL基础中178@李振华，https://www.zhihu.com/question/68109802/answer/262143638179219.请比较下EM算法、HMM、CRF。
机器学习ML模型中179223.Boosting和Bagging181224.逻辑回归相关问题182225.用贝叶斯机率说明Dropout的原理183227.什么是共线性,跟过拟合有什么关联?184共线性：多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。
184共线性会造成冗余，导致过拟合。
184解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。
184勘误记216后记219

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。