分享课程——深度学习-对抗生成网络实战(GAN)；
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
对抗生成网络实战系列主要包括三大核心内容：1.经典GAN论文解读；
2.源码复现解读；
3.项目实战应用。
全程实战解读各大经典GAN模型构建与应用方法，通俗讲解论文中核心知识点与整体网络模型架构，从数据预处理与环境配置开始详细解读项目源码及其应用方法。
提供课程所需全部数据，代码，PPT。
第1章对抗生成网络架构原理与实战解析第2章基于CycleGan开源项目实战图像合成第3章stargan论文架构解析第4章stargan项目实战及其源码解读。
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第9章基础补充-PyTorch卷积模型实例
2024/5/23 10:45:56
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STK雷达仿真资料索引汇编，包括：STK雷达模块介绍 1利用STK分析雷达干扰 1基于STK的临近空间飞行器雷达探测仿真研究 2基于STK的预警机雷达应用及仿真 2基于STK的相控阵雷达反隐身探测效能分析 3一种基于STK平台的相控阵雷达空间目标监视模型 3相控阵雷达对IKONOS卫星的截获效能分析 4天基雷达预警系统星座设计方法 4基于STK平台的相控阵雷达效能仿真分析 5基于STK的地面雷达数据处理软件测试平台的设计 5基于stk的航空兵电子对抗作战仿真方法 6
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为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度，建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法，优化模糊C均值聚类(FCM)算法，用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理；
使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法，使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器；
将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。
研究结果表明，与其他分选模型相比，PCFCM-TLRF模型具有更高的分选准确度，能够有效地实现雷达调制信号的分选。
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本书是一本内容全面的恶意代码分析技术指南，其内容兼顾理论，重在实践，从不同方面为读者讲解恶意代码分析的实用技术方法。
,本书分为21章，覆盖恶意代码行为、恶意代码静态分析方法、恶意代码动态分析方法、恶意代码对抗与反对抗方法等，并包含了shellcode分析，C++恶意代码分析，以及64位恶意代码分析方法的介绍。
本书多个章节后面都配有实验并配有实验的详细讲解与分析。
通过每章的介绍及章后的实验，本书一步一个台阶地帮助初学者从零开始建立起恶意代码分析的基本技能。
,本书获得业界的一致好评，IDAPro的作者IlfakGuilfanov这样评价本书：“一本恶意代码分析的实践入门指南，我把这本书推荐给所有希望解剖Windows恶意代码的读者”。
,本书分为21章，覆盖恶意代码行为、恶意代码静态分析方法、恶意代码动态分析方法、恶意代码对抗与反对抗方法等，并包含了shellcode分析，C++恶意代码分析，以及64位恶意代码分析方法的介绍。
本书多个章节后面都配有实验并配有实验的详细讲解与分析。
通过每章的介绍及章后的实验，本书一步一个台阶地帮助初学者从零开始建立起恶意代码分析的基本技能。
,本书获得业界的一致好评，IDAPro的作者IlfakGuilfanov这样评价本书：“一本恶意代码分析的实践入门指南，我把这本书推荐给所有希望解剖Windows恶意代码的读者”。
2024/4/11 20:33:54
141.33MB
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生成式对抗网络（GAN,GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。
2024/2/17 5:39:41
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这是一门专门为STEM学生开发的机器学习入门课程。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
我们讨论有监督、无监督和强化学习。
笔记开始阐述了没有神经网络的机器学习方法，如主成分分析，t-SNE，和线性回归。
我们继续介绍基本和高级神经网络结构，如传统神经网络、(变分)自编码器、生成对抗网络、受限玻尔兹曼机器和递归神经网络。
2023/12/14 4:52:51
4.08MB
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分数阶Fourier变换的原理与应用。
陶然，齐林，王越著。
本书运用现代信号处理的理论，系统地介绍了分数阶Fourier变换的定义与特性，分数阶Fourier分析的基本原理与方法及其典型的应用。
内容包括：分数阶Fourier变换的起源与发展、定义与基本特性；
分数阶Fourier变换与其他时频分析工具的关系；
分数阶Fourier变换的快速算法；
分数阶Fourier变换在信号的检测与参数估计、雷达信号处理、时频域滤波以及通信信号处理中的应用。
本书可供信号与信息处理、通信与信息系统、信息安全与对抗等学科的专业人员以及高等院校相关专业的教师和研究生阅读和参考，又因书中全面系统地介绍了分数阶Fourier变换的原理，因此亦可供其他领域的研究人员在从事与分数阶Fourier变换有关的科研工作时参考。
陶然，齐林，王越著。
本书运用现代信号处理的理论，系统地介绍了分数阶Fourier变换的定义与特性，分数阶Fourier分析的基本原理与方法及其典型的应用。
内容包括：分数阶Fourier变换的起源与发展、定义与基本特性；
分数阶Fourier变换与其他时频分析工具的关系；
分数阶Fourier变换的快速算法；
分数阶Fourier变换在信号的检测与参数估计、雷达信号处理、时频域滤波以及通信信号处理中的应用。
本书可供信号与信息处理、通信与信息系统、信息安全与对抗等学科的专业人员以及高等院校相关专业的教师和研究生阅读和参考，又因书中全面系统地介绍了分数阶Fourier变换的原理，因此亦可供其他领域的研究人员在从事与分数阶Fourier变换有关的科研工作时参考。
2023/12/9 14:33:10
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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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