应用caffe深度学习框架进行mnist手写字体识别，需要mnist数据集。
这里提供了数据集包和解压之后的数据集供您使用！

MatriXay是DBAPPSecurity公司在深入分析研究WEB-数据库构架应用系统中，典型安全漏洞以及流行的攻击技术基础上，研制开发的一款WEB应用安全评估工具。
它采用攻击技术的原理和渗透性测试的方法，对WEB应用进行深度漏洞探测，可帮助应用开发者和管理者了解应用系统存在的脆弱性，为改善并提高应用系统安全性提供依据，帮助用户建立安全可靠的WEB应用服务，对WEB应用攻击说“不！”MatriXay于2006年8月的世界安全大会BlackHat和Def-Con上首次发布，被评价为“最佳的WEB安全评估工具”。
其主要功能为：深度扫描：以风险为导向，对指定的WEB进行遍历；
配置审计：透过检测出的弱点对数据库进行配置审计；
渗透测试：尽可能完整地模拟黑客使用的漏洞发现技术和攻击手段，对目标网络/系统/主机/应用的安全性作深入的探测分析，并实施无害攻击，取得系统安全威胁的真实证据。
MatriXay产品的主要特点：支持95%的主流数据库，包括：Oracle、DB2、Sybase、SQLServer、Access和MySQL；
支持自动扫描、被动扫描两种工作模式；
支持SSL：目前世界上唯一一款支持SSL的扫描工具；
方便易用：所有的扫描配置策略均对用户透明；
提供强大的渗透测试功能，通过渗透测试,可以直接看到应用弱点被攻击的后果，比如：获得系统权限、执行系统命令，篡改数据等等；

将节点相似度矩阵，作为深度稀疏自动编码器的输入，并通过不断迭代，作为输出低维特征矩阵。
（matlab编写）

本C++代码解决了八数码问题，采用深度优先，广度优先和A*算法实现，基于visualstudio2017

在监督模式下训练的深度模型在各种任务上都取得了显著的成功。
在标记样本有限的情况下，自监督学习(self-supervisedlearning,SSL)成为利用大量未标记样本的新范式。

完整的实时深度图平滑代码（像素滤波+加权移动平均））

图像处理所用的标准测试图像，512*512的灰度图，包括：lena,aerial,airfield,baboon,barbara,blonde,boat,bridge,cameraman,couple,darkhair,dollar,fingerprint,goldhill,lake,peppers,priate,plane,yacht。
共计19副图像，位深度为8.

随着材料科学、结构力学的飞速发展，碳纤维增强复合材料(CFRP)越来越多地应用于航空产品中。
CFRP在生产过程中易于产生分层缺陷，难以利用传统检测方法进行检测。
红外热波成像检测技术能够对脱粘型缺陷进行准确定位及尺寸测量，然而对于深度测量方面还处于初级研究阶段。
利用脉冲红外热成像检测技术对CFRP中不同大小及深度分层缺陷进行检测，通过对不同时刻检测表面的温度时间曲线进行比较与处理测量缺陷大小，通过对对数时间曲线进行二次微分方法测量缺陷深度。
同时，将测量结果与实际缺陷尺寸及深度进行比较，分析此种方法对缺陷大小及深度的检测精度。
检测结果表明，脉冲红外热成像方法对宽深比大于3的缺陷，大小检测精度均低于10%，对缺陷深度的检测精度随深度增加及尺寸减小而降低。

深度学习中的RNN算法，实战代码，采用python语言编写

《深度学习：算法到实战》全套论文

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。