文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。
可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。
模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。
数据集前11列为红酒的属性，最初一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。
通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。
需要Python版本3.8及以上；
需要引入第三方库pandas和sklearn。
可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。
模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。
数据集前11列为红酒的属性，最初一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。
通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。
需要Python版本3.8及以上；
需要引入第三方库pandas和sklearn。
2020/10/4 16:03:38
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为预测某条微博的具体转发者，在微博是否会被转发的研究基础上，提出了基于社交网络拓扑结构、用户行为及用户间关联三个层面的逻辑回归分类算法，并针对该算法进行真实数据集检测。
实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比功能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。
实验结果表明，该预测算法与未考虑网络拓扑结构的算法相比功能显著提升，为实现社交媒体信息传播轨迹精准预测打下了重要基础。
2015/6/20 15:57:38
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注：数据集太大，可在压缩包中的数据集html页面中点击链接下载完整数据集。
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）
本项目采用ASSISTments2012数据集，在所有数据集中，问题通常只有一种技能，但极少数可能与两种或三种技能相关联。
它通常取决于内容创建者给出的结构。
一些研究人员通过复制将具有多种技能的记录分成多个单一技能记录。
Wilson[6]声称这种类型的数据处理可以人为地显著提高预测结果，因为这些重复行可以占到DKT模型的Assistment09数据集中大约25%的记录。
因此，为了比较的公正性，我们在所有数据集中去掉了重复和多技能重复记录。
本项目基于pandas+Matplotlib+seaborn等工具包对学生的测试数据进行可视化统计分析，并利用学生2012年和2013年上半年不同类型题目的测试结果数据，构建机器学习面向，实现对学生的画像建模，以此预测2013年下半年测试对不同类型问题的表现。
可以看出，该决策树模型的预测结果如下，可以较好的依据用户测试的行为数据（测试过的试题种类、测试时间、犹豫情况、提示次数等等），预测该学生能否能考试达标（测试准确率＞60%）
2017/4/11 3:14:22
1.53MB
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首先，DPI（DotsPerInch）每英寸的像素点数。
现在的显示器像素点越来越精细，也越来越清晰，但是为什么有些程序字体模糊？下图是在DPI为120%，用易语言编译后运行的效果：因为从WindowsVista开始引入了DPIVirtualization（DPI虚拟化）它会把不支持高DPI的窗口像图片一样缩放，所以看起来模糊。
可以调用SetProcessDPIAware告诉DPI虚拟化不要动我但这样还没完全搞定，因为这个窗口是在DPI为120%设计的，到不同DPI运行界面会错乱。
需要自动调整控件大小，字体大小就不用管了，默认字体会随着DPI变化。
易语言本身不支持DPI顺应，为此我开发了一个模块来支持DPI顺应。
更改：如果是弹出式窗口则计算并缩放客户区（排除边框、标题栏、菜单栏）。
修复：先放大了组合框，再放大组合框内的编辑框导致大小出现问题，已改成先缩放子窗口，再缩放父窗口，这样父窗口会自动调整子窗口。
另外：易语言本身也不支持DPI，会被DPI虚拟化搞得很模糊，请右键e.exe属性-＞兼容性-＞更改高DPI设置-＞勾选代替高DPI缩放行为-＞应用程序-＞确定。
不推荐调用SetProcessDPIAware，因为XP没有这个函数，应该用清单来支持DPI，在易语言菜单栏-＞系统配置-＞存根-＞使用用户自定义清单
现在的显示器像素点越来越精细，也越来越清晰，但是为什么有些程序字体模糊？下图是在DPI为120%，用易语言编译后运行的效果：因为从WindowsVista开始引入了DPIVirtualization（DPI虚拟化）它会把不支持高DPI的窗口像图片一样缩放，所以看起来模糊。
可以调用SetProcessDPIAware告诉DPI虚拟化不要动我但这样还没完全搞定，因为这个窗口是在DPI为120%设计的，到不同DPI运行界面会错乱。
需要自动调整控件大小，字体大小就不用管了，默认字体会随着DPI变化。
易语言本身不支持DPI顺应，为此我开发了一个模块来支持DPI顺应。
更改：如果是弹出式窗口则计算并缩放客户区（排除边框、标题栏、菜单栏）。
修复：先放大了组合框，再放大组合框内的编辑框导致大小出现问题，已改成先缩放子窗口，再缩放父窗口，这样父窗口会自动调整子窗口。
另外：易语言本身也不支持DPI，会被DPI虚拟化搞得很模糊，请右键e.exe属性-＞兼容性-＞更改高DPI设置-＞勾选代替高DPI缩放行为-＞应用程序-＞确定。
不推荐调用SetProcessDPIAware，因为XP没有这个函数，应该用清单来支持DPI，在易语言菜单栏-＞系统配置-＞存根-＞使用用户自定义清单
2019/2/21 8:38:16
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Merrell,K.W.(1994).Assessmentofbehavioral,socialandemotionalproblems:Directandobjectivemethodsforusewithchildrenandadolescents.NewYork:Longman,304pp.,[dollar]49.95144BookReviewsallfourshouldbemadeavailableasreferencevolumesforthepracticingmentalhealthprofessional.Althoughthereaderofthesebookswillundoubtedlygaininknowledgeoflegalissuesinthehelpingprofessions,itshouldbecautionedthatreadingthebooksaloneisnotsufficien
2017/2/3 23:20:17
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1
Wireshark-win32版，适合win2003，win7等系统使用。
Wireshark是一个网络封包分析软件。
网络封包分析软件的功能是截取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。
Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
Wireshark不是入侵侦测系统（IntrusionDetectionSystem,IDS）。
对于网络上的异常流量行为，Wireshark不会产生警示或是任何提示。
然而，仔细分析Wireshark截取的封包能够协助使用者对于网络行为有更清楚的了解。
Wireshark不会对网络封包产生内容的修改，它只会反映出流通的封包资讯。
Wireshark本身也不会送出封包至网络上。
Wireshark是一个网络封包分析软件。
网络封包分析软件的功能是截取网络封包，并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。
Wireshark使用WinPCAP作为接口，直接与网卡进行数据报文交换。
Wireshark不是入侵侦测系统（IntrusionDetectionSystem,IDS）。
对于网络上的异常流量行为，Wireshark不会产生警示或是任何提示。
然而，仔细分析Wireshark截取的封包能够协助使用者对于网络行为有更清楚的了解。
Wireshark不会对网络封包产生内容的修改，它只会反映出流通的封包资讯。
Wireshark本身也不会送出封包至网络上。
2015/3/22 8:02:20
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针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。
将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。
使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。
结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合功能显著提升。
2021/9/2 6:54:54
1.41MB
1
这个版本的OpenSSH是用OpenSSL1.1.1l版本编译的。
因而，安装的所需最低级别的openssl文件集必须为：openssl-1.1.1.12011.如果系统上安装了任何版本的0.9.8、1.0.1或1.0.2（包括FIPS版本）openSSL，此文件集安装将失败。
2.如果系统上安装了低于1.1.1l的任何版本的openssl，ssh的行为是不可预测的。
此版本修复了包含CVE-2021-41617的漏洞日期：2022年6月17日
因而，安装的所需最低级别的openssl文件集必须为：openssl-1.1.1.12011.如果系统上安装了任何版本的0.9.8、1.0.1或1.0.2（包括FIPS版本）openSSL，此文件集安装将失败。
2.如果系统上安装了低于1.1.1l的任何版本的openssl，ssh的行为是不可预测的。
此版本修复了包含CVE-2021-41617的漏洞日期：2022年6月17日
2016/6/3 5:26:22
14.73MB
1
许多企业应用程序将定义应用程序行为的代码与定义其网络通信和其他非功能性问题的代码交织在一起。
由Istio等平台实现的“服务网格”模式可协助您将操作问题推送到基础架构中，从而使应用程序代码更易于理解、维护和适应。
IstioinAction教您如何实现基于Istio的全功能服务网格来管理微服务应用程序。
借助您在本综合教程中学到的技能，您将能够将云原生应用程序的复杂基础架构委托给Istio！IstioinAction是一份使用Istio服务网格平台处理身份验证、路由、重试、负载平衡、收集数据、安全和其他常见网络相关任务的综合指南。
在作者ChristianPosta的专家指导下，您将在探索Istio的服务代理Envoy的功能时尝试基本的服务网格。
通过有用的图表和动手示例，您将学习如何使用这个开源服务网格来控制路由、保护容器应用程序和监控网络流量。
您还将在不更改应用程序的情况下将Istio引入遗留系统，并了解如何在多云世界中使用Istio，并将数据层部署在Kubernetes等集群上。
由Istio等平台实现的“服务网格”模式可协助您将操作问题推送到基础架构中，从而使应用程序代码更易于理解、维护和适应。
IstioinAction教您如何实现基于Istio的全功能服务网格来管理微服务应用程序。
借助您在本综合教程中学到的技能，您将能够将云原生应用程序的复杂基础架构委托给Istio！IstioinAction是一份使用Istio服务网格平台处理身份验证、路由、重试、负载平衡、收集数据、安全和其他常见网络相关任务的综合指南。
在作者ChristianPosta的专家指导下，您将在探索Istio的服务代理Envoy的功能时尝试基本的服务网格。
通过有用的图表和动手示例，您将学习如何使用这个开源服务网格来控制路由、保护容器应用程序和监控网络流量。
您还将在不更改应用程序的情况下将Istio引入遗留系统，并了解如何在多云世界中使用Istio，并将数据层部署在Kubernetes等集群上。
2020/1/1 23:05:31
14.25MB
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许多企业应用程序将定义应用程序行为的代码与定义其网络通信和其他非功能性问题的代码交织在一起。
由Istio等平台实现的“服务网格”模式可协助您将操作问题推送到基础架构中，从而使应用程序代码更易于理解、维护和适应。
IstioinAction教您如何实现基于Istio的全功能服务网格来管理微服务应用程序。
借助您在本综合教程中学到的技能，您将能够将云原生应用程序的复杂基础架构委托给Istio！IstioinAction是一份使用Istio服务网格平台处理身份验证、路由、重试、负载平衡、收集数据、安全和其他常见网络相关任务的综合指南。
在作者ChristianPosta的专家指导下，您将在探索Istio的服务代理Envoy的功能时尝试基本的服务网格。
通过有用的图表和动手示例，您将学习如何使用这个开源服务网格来控制路由、保护容器应用程序和监控网络流量。
您还将在不更改应用程序的情况下将Istio引入遗留系统，并了解如何在多云世界中使用Istio，并将数据层部署在Kubernetes等集群上。
由Istio等平台实现的“服务网格”模式可协助您将操作问题推送到基础架构中，从而使应用程序代码更易于理解、维护和适应。
IstioinAction教您如何实现基于Istio的全功能服务网格来管理微服务应用程序。
借助您在本综合教程中学到的技能，您将能够将云原生应用程序的复杂基础架构委托给Istio！IstioinAction是一份使用Istio服务网格平台处理身份验证、路由、重试、负载平衡、收集数据、安全和其他常见网络相关任务的综合指南。
在作者ChristianPosta的专家指导下，您将在探索Istio的服务代理Envoy的功能时尝试基本的服务网格。
通过有用的图表和动手示例，您将学习如何使用这个开源服务网格来控制路由、保护容器应用程序和监控网络流量。
您还将在不更改应用程序的情况下将Istio引入遗留系统，并了解如何在多云世界中使用Istio，并将数据层部署在Kubernetes等集群上。
2019/3/23 3:05:23
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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。
2024-04-09 15:03
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