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隐写分析及完整代码与测试数据

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简介：
本项目专注于隐写分析技术的研究与实践，提供详尽的源代码和全面的测试数据集，旨在帮助研究者深入理解并开发先进的数字媒体取证方法。 隐写分析（包括全部代码及测试数据）可以用于检测 JPEG 图像中的秘密数据。JPEG 中常用的两种隐写算法是 Jsteg 和 F5，这两种算法可以在图像中嵌入隐藏信息。本次实验的目标是在不同类型的 JPEG 隐写分析方法的帮助下，判断出一张图像是否为原始图像或经过隐写的载密图像，并对这些分析方式进行测试和评估。

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  • 隐写分析及完整代码与测试数据
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    本项目专注于隐写分析技术的研究与实践，提供详尽的源代码和全面的测试数据集，旨在帮助研究者深入理解并开发先进的数字媒体取证方法。 隐写分析（包括全部代码及测试数据）可以用于检测 JPEG 图像中的秘密数据。JPEG 中常用的两种隐写算法是 Jsteg 和 F5，这两种算法可以在图像中嵌入隐藏信息。本次实验的目标是在不同类型的 JPEG 隐写分析方法的帮助下，判断出一张图像是否为原始图像或经过隐写的载密图像，并对这些分析方式进行测试和评估。
     
  • 逻辑回归训练与测试的完整代码及数据集
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    本资源提供一个关于逻辑回归模型的全面教程，包括从准备数据到实现训练和测试的完整Python代码。通过一系列步骤详细解释了如何使用逻辑回归进行分类任务，并附有实际的数据集以供实践操作。非常适合机器学习初学者深入理解逻辑回归的工作原理与应用。 这段文字描述了一个完整的逻辑回归数据集及训练过程的Python代码示例。该代码使用Python 3编写，可以直接运行，并在模型训练完成后展示点的颜色分布以及通过训练得到的直线方程。整个流程包括了从数据准备到最终结果可视化的所有步骤。
     
  • Hadoop气象数据分析完整代码
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    本项目包含了利用Hadoop进行大规模气象数据处理和分析的完整源代码，适用于研究与教学。其中包括数据清洗、统计分析及可视化等模块。 《分布式》布置了一道小作业，这是作业的所有代码，里面包含了Hadoop的MapReduce代码、以及SSM框架显示数据的代码。如果有缺失可以私信我，并且请给1积分哈哈。
     
  • SRM隐写分析代码实现
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    本项目旨在提供一套基于SRM（分块重排模型）的图像隐写分析工具包，用于检测数字媒体中的隐蔽通信信息。通过Python语言实现，涵盖特征提取、机器学习分类等模块，助力学术研究与安全应用开发。 这段代码只需更改文件路径就可以运行！
     
  • RS隐写检测分析
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    本项目使用Python进行蔬菜价格的数据分析，包含详尽的数据集和完整的源代码，旨在帮助用户掌握数据分析流程和技术。 基于Python的蔬菜价格数据分析完整代码及数据已经准备好。这段分析使用了多种库来处理和可视化数据，并对市场上的常见蔬菜进行了详细的价格趋势研究。通过这份资料，你可以学习如何从原始数据开始进行清洗、探索性数据分析以及创建有洞察力的数据图表。希望这些资源能帮助你更好地理解和应用Python在实际问题中的解决方案。
     
  • 信息隐藏及隐写的分析
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    本研究探讨了信息隐藏与隐写术的技术原理、实现方法及其检测手段，旨在深入理解数据安全和隐私保护机制。 1. 隐写：分别完成位图格式图像头文件冗余、图片尾部追加和数据区覆盖三种隐写。 2. 分析：分别分析位图格式图像在进行头文件冗余、图片尾部追加和数据区覆盖这三种隐写处理后的变化，并提取其中隐藏的数据。
     
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    本项目提供一套完整的Python代码，用于收集、清洗和展示电影票房的历史数据，帮助用户通过图表清晰地理解市场趋势。 对票房排行榜网站进行数据爬取，并制作相应的数据可视化。
     
  • 航班价格数据分析与预测实战教程（附19段代码及53.07MB完整数据集）.zip
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    本教程深入浅出地讲解了如何分析和预测航班价格，并提供了19段实用代码以及一个包含53.07MB完整数据集，适用于希望掌握相关技能的数据分析师与研究人员。 AI实战：航班价格数据集分析预测实例（包括19个源代码文件及53.07 MB完整的数据集） 所有代码经过手工整理，确保无语法错误且可运行。 使用到的模块： pandas, sklearn.model_selection.train_test_split, sklearn.ensemble.RandomForestRegressor, math.sqrt, sklearn.metrics.mean_absolute_error, sklearn.metrics.mean_squared_error, sklearn.metrics.r2_score, matplotlib.pyplot, sklearn.model_selection.GridSearchCV, numpy, seaborn, warnings random, os sklearn.linear_model.LinearRegression sklearn.linear_model.Ridge sklearn.linear_model.Lasso sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor xgboost sklearn.preprocessing.LabelEncoder sklearn.svm.SVR sklearn.neighbors.KNeighborsRegressor catboost, lightgbm plotly.express sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.ensemble.BaggingRegressor xgboost.XGBRegressor pickle zstandard sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.model_selection.cross_val_score statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV, scipy.stats.randint sklearn.inspection.PartialDependenceDisplay lime.lime_tabular sklearn.impute.SimpleImputer sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.pipeline.FeatureUnion sklearn_features.transformers.DataFrameSelector sklearn.linear_model.SGDRegressor IPython.display.Image IPython.display.display sklearn.preprocessing.RobustScaler, sklearn.decomposition.PCA, sklearn.linear_model, sklearn.tree.DecisionTreeRegressor, sklearn.ensemble.ExtraTreesRegressor math
     
  • CCJRM隐写检测代码
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    CCJRM隐写检测代码是一款基于复杂特征与JPEG元数据的先进隐写分析工具，用于识别图像中隐藏的秘密信息，保障信息安全。 隐写检测代码包含7个.m文件，在Matlab环境中可以正常运行。这套自适应隐写分析检测代码能够有效进行相关测试与研究工作。