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Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道.pdf（带书签）
Python黑帽子：黑客与渗透测试编程之道.pdf 《Python 黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》是畅销书《Python 灰帽子—黑客与逆向工程师的Python 编程之道》的姊妹篇，那本书一面市便占据计算机安全类书籍的头把交椅。《Python 黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》由Immunity 公司的高级安全研究员Justin Seitz 精心撰写。作者根据自己在安全界，特别是渗透测试领域的几十年经验，向读者介绍了Python 如何被用在黑客和渗透测试的各个领域，从基本的网络扫描到数据包捕获，从Web爬虫到编写Burp 扩展工具，从编写木马到权限提升等。作者在《Python 黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》中的很多实例都非常具有创新和启发意义，如HTTP 数据中的图片检测、基于GitHub命令进行控制的模块化木马、浏览器的中间人攻击技术、利用COM 组件自动化技术窃取数据、通过进程监视和代码插入实现权限提升、通过向虚拟机内存快照中插入shellcode 实现木马驻留和权限提升等。通过对这些技术的学习，读者不仅能掌握各种Python 库的应用和编程技术，还能拓宽视野，培养和锻炼自己的黑客思维。读者在阅读《Python 黑帽子：黑客与渗透测试编程之道》时也完全感觉不到其他一些技术书籍常见的枯燥和乏味。
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python选择排序算法简单递归函数二分查找
python选择排序算法简单递归函数二分查找
- 2022-05-16 01:01:34下载
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labelpoint_affine.py
手动选择三对特征点，标注特征点，实现二维图像的仿射配准；每完成一对需要按Q键进行下一对；平台是Spyter(Radiation registration by labeling feature points)
- 2020-06-23 20:20:01下载
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麻将AI
这个项目是基于经验的麻将AI系统。自己做的挺有意思的。国赛获得冠军。
- 2022-03-01 20:50:42下载
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l10n_ve_split_invoice
prueba de subida para activar la cuenta
- 2011-11-05 17:13:57下载
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pyhht
python 3.x 实现希尔伯特黄变换，其中包含了经验模态分解函数，hilbert谱分析函数，和瞬时频率计算等函数。(python 3.x implements a Hilbert yellow transform that contains functions such as empirical modal decomposition functions, hilbert spectral analysis functions, and instantaneous frequency calculations.)
- 2020-11-20 15:19:37下载
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利用Python进行数据分析第二版
说明： 书籍，介绍如何使用python进行数据分析的编程方法(Book, introduces how to use Python for data analysis programming methods)
- 2020-12-08 09:51:22下载
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cdbn
卷积的DBN和RBM，包含详细的代码。可运行，并与论文结果相差不大，适合初学者借鉴。http://web.eecs.umich.edu/~honglak/(DBN and RBM convolution, contains a detailed code. Can run, and with little difference between the results of the paper, suitable for beginners reference.)
- 2021-03-19 11:49:19下载
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MoHuJuLei
说明： 模糊聚类对iris数据集分类，测试结果显示较好的准确率(Classification of iris data sets by fuzzy clustering)
- 2020-03-31 23:59:59下载
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周志华《机器学习》学习笔记
说明： 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解, 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而, 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此, 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生, 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者, 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介。(Machine learning is an important branch of computer science and artificial intelligence. As an introductory textbook in this field, this book covers all aspects of basic knowledge of machine learning as much as possible. In order to make as many readers as possible understand machine learning through this book, the author tries to use mathematical knowledge as little as possible. However, a small amount of probability, statistics, algebra, optimization, logic knowledge seems inevitable. Therefore, this book is more suitable for undergraduates and postgraduates of science and engineering above the third grade of University, And people who are interested in machine learning with similar background. For the convenience of readers, the appendix of this book gives a brief introduction of some basic mathematical knowledge.)
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