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EndMinecraftPlus程序，用于集群假人压测。

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简介：
EndMinecraftPlus是一款专注于Minecraft压测的工具。它能够对Minecraft进行全面的性能测试，帮助开发者和玩家深入了解游戏的运行状况和潜在问题。该工具旨在提供一个高效且可靠的平台，用于模拟各种负载情况，从而优化游戏性能并提升用户体验。

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  • EndMinecraftPlus集群假人压测程序.7z
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    这是一款名为EndMinecraftPlus集群假人压测程序的压缩文件，主要用于对Minecraft服务器进行压力测试，评估其性能和稳定性。 EndMinecraftPlus：对Minecraft进行压力测试。
     
  • 专用于虚假人脸检测的数据集
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    本数据集专注于识别和防范虚假人脸，旨在为研究人员提供丰富的训练及测试资源，促进人脸识别技术的安全性和可靠性。 虚假人脸检测专用数据集
     
  • Minecraft多功能压力测试-假人-MOTD-SRV转发_SRV转发_假人压测_获取在线代理IP
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    本项目针对Minecraft服务器进行多功能压力测试，涵盖假人玩家模拟、动态MOTD信息更新及SRV记录转发技术，旨在优化服务器性能与安全性，并提供实时在线代理IP获取功能。 Minecraft假人压测SRV转发代理IP获取方法。
     
  • 我的世界假人压测工具版本1.1.zip
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    我的世界假人压测工具版本1.1.zip是一款专为《我的世界》服务器设计的压力测试软件。它通过模拟大量玩家同时在线进行游戏，帮助管理员检测和优化服务器性能，确保流畅的游戏体验。 我的世界假人压测工具V1.1
     
  • UCSD人群密度监测数据集
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    该数据集由UCSD提供，专注于记录和分析特定区域的人群密度变化情况，为研究人员与开发者提供了宝贵的数据资源，助力于智慧城市及安全领域的技术创新。 UCSD Pedestrian 是一个人群密度监测数据集，用于测试开放环境中动态人群数量及密度的算法效果。
     
  • 人群密集区域的人头检测训练数据集
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    本数据集专为在人群密集区进行人头检测而设计，包含大量标注图像，旨在提升机器学习模型在复杂背景下的识别精度与速度。 我们已经将人流统计数据集转换为YOLO txt格式的标注文件，包含4374张图片及其对应的4374个YOLO标注格式txt文件。
     
  • 基于群体行为分析的异常人群聚集事件预测
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    本研究利用数据挖掘技术及机器学习算法，对大规模视频监控数据中的群体行为进行模式识别与分析，旨在提前预测并预警可能发生的异常人群聚集事件。通过有效监测和预防潜在的安全隐患，以保障公共安全和社会稳定。 随着智能通信设备的普及以及通信基站定位精度的提高，利用通信基站记录的用户行为数据监测和预测人群密度成为可能。由于人群异常聚集事件具有突发性，使用时间序列分析方法和概率模型进行预测的效果较差。为此，提出了一种基于群体行为分析的预测方法。通过研究聚集人群中上网的行为模式以及不同基站间的人群移动特征，可以发现两者之间的相关性，并结合各基站的人群密度时间序列信息，利用扩张因果卷积神经网络和逻辑回归模型来得出预测结果。 在运营商提供的手机用户上网记录数据集上进行实验后，该预测方法的精确率达到了0.93，召回率为0.97。这表明所提出的方法显著优于ARIMA算法、LSTM算法以及Xgboost算法。证明了人群的上网行为和移动特征能够有效提升对异常聚集事件预测的准确性。
     
  • 基于MATLAB的人工蜂群算法程序
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    本简介提供了一种基于MATLAB实现的人工蜂群算法程序。该工具模拟了蜜蜂觅食行为，适用于优化问题求解，具有高效、易用的特点。 人工蜂群算法是一种模仿蜜蜂行为的优化方法，是集群智能思想的具体应用之一。该算法的主要特点是不需要了解问题的特定细节，只需要进行优劣比较，并通过各个虚拟个体的局部搜索来实现全局最优解的涌现，具有较快的收敛速度。 为解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法（ABC模型）。这里提供的是基于MATLAB的人工蜂群算法代码资源。
     
  • 基于MATLAB的人工鱼群算法程序
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    本简介介绍了一款利用MATLAB开发的人工鱼群算法程序。该工具通过模拟鱼群行为优化问题求解过程，适用于多种复杂系统的优化设计与分析研究。 浙江大学的李晓磊博士提出的人工鱼群算法具有较强的跳出局部极值的能力。