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DLWF: 我们在NDSS18的论文《利用深度学习实现自动网站指纹识别》的源码分享 - Source Code Learning

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简介：
本文介绍了我们在NDSS 2018上发表的研究成果——使用深度学习技术实现自动化网站指纹识别方法，并公开了相关源代码，便于研究者们进一步探索与应用。 这段文本是关于研究论文《通过深度学习实现自动网站指纹识别》的源代码描述：该代码即将更新，并将在稍后提供最终框架。如果我们的框架对您的研究有帮助，请引用以下文献： @inproceedings{Rimmer2018, title={Automated Website Fingerprinting through Deep Learning}, author={Rimmer, Vera and Preuveneers, Davy and Juarez, Marc and Van Goethem, Tom and Joosen, Wouter}, booktitle={Proceedings of the 25th Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2018)}, year={2018}}

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  • DLWF: 我们在NDSS18的论文《利用深度学习实现自动网站指纹识别》的源码分享 - Source Code Learning
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    本文介绍了我们在NDSS 2018上发表的研究成果——使用深度学习技术实现自动化网站指纹识别方法，并公开了相关源代码，便于研究者们进一步探索与应用。 这段文本是关于研究论文《通过深度学习实现自动网站指纹识别》的源代码描述：该代码即将更新，并将在稍后提供最终框架。如果我们的框架对您的研究有帮助，请引用以下文献： @inproceedings{Rimmer2018, title={Automated Website Fingerprinting through Deep Learning}, author={Rimmer, Vera and Preuveneers, Davy and Juarez, Marc and Van Goethem, Tom and Joosen, Wouter}, booktitle={Proceedings of the 25th Network and Distributed System Security Symposium (NDSS 2018)}, year={2018}}
     
  • MP-DQN: 学习的源代码-Source Code Learning
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    MP-DQN是一种创新的人工智能算法，专注于从头开始学习和理解计算机程序的结构与逻辑。该方法通过深度强化学习技术解析并生成源代码，为自动编程领域开辟了新路径。 多通道深度Q网络的存储库包含几种强化学习算法：P-DQN, MP-DQN, SP-DQN, PA-DDPG 和 Q-PAMDP。MP-DQN 通过使用多次遍历（并行批处理）将动作参数输入分配给Q网络，解决了P-DQN中的过度参数化问题。拆分深度Q网络 (SP-DQN) 是一种较慢的解决方案，它利用多个具有/不具有共享特征提取层的 Q 网络。此外还为 P-DQN 提供了加权索引的动作参数损失函数。 依存关系： - Python 3.5+（已通过3.5和3.6测试） - Pytorch 0.4.1（1.0+应该可以使用，但速度会慢一些） - Gym 0.10.5 实验脚本可以在以下域上运行每种算法： - 平台 - 机器人足球进球 - 半场进攻 安装上述 OpenAI Gym 环境的最简单方法是通过 pip。
     
  • UDTL: 智能故障诊断中无监督深度迁移学习论文的源代码 - Source Code Learning
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    这段简介可以描述为：“UDTL”项目专注于智能故障诊断中的无监督深度迁移学习研究，并提供了相应的源代码。此代码旨在促进该领域的学术交流和应用开发。 基于UDTL的智能诊断基准代码已由张启阳和余晓磊发布。 2020年6月2日，我们修正了util train_utils_combines中的错误（class_num-> num_classes）。 该项目提供了一个基线精度及一个统一的智能故障诊断库，该库采用无监督深度迁移学习技术。它为用户提供了扩展接口以加载自己的数据集和模型进行新的研究。所有实验均在配备Intel Core i7-9700K处理器、GeForce RTX 2080Ti显卡及16GB内存的计算机上，使用Windows 10操作系统和Pytorch 1.3完成。 项目要求： - Python版本：Python 3.7 - 脾气暴躁（可能是指numpy）: 版本1.16.2 - 熊猫 (pandas): 版本0.24.2 - 泡菜 (pickle, 可能是误写，应为Pickle) - tqdm: 版本 4.31.1 - 斯克莱恩（可能是指scikit-learn）：版本0.21.3 - Scipy: 版本 1.2.1 - OpenCV-Python (cv2) : 版本4.1.0.25 - PyWav
     
  • SleepNet:利用深度学习实现睡眠自动分期-源码
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    SleepNet是一款基于深度学习技术的软件工具，旨在提供准确、高效的睡眠自动分期分析。通过解析并分类用户的睡眠数据，该工具能够帮助用户更好地理解自身的睡眠模式，并为医生和研究人员提供了宝贵的数据支持。本项目附带完整源码，便于研究与二次开发。 SleepNet是一个使用单通道EEG信号的轻量级自动睡眠阶段分类算法的设计项目。最初的目标是尝试多种不同的深度神经网络结构（如LSTM、ResNet、DFCNN等），以实现对单通道EEG数据进行自动化分期的目的。目前，该项目已经完成了最终设计，并将重点转向如何在实际应用中使用代码以及平衡计算能力和准确性之间的关系。 此外，项目团队还将提供一些预先训练好的模型，方便用户直接利用这些模型来预测自己的数据结果。我们相信这些分类算法不仅适用于EEG信号的分析，在其他生理信号（如ECG、EMG等）的应用上也有潜在价值。希望这一成果能够对您的研究或项目有所帮助。 如果您想要运行此代码进行模型训练或者使用预训练好的模型来进行数据分析，可以参考相关文档和说明页面上的指导信息。我们使用的两个公开可用的睡眠数据集分别是CinC Challenge 2018的数据以及sleep-edf等标准数据库，其中对于前者仅利用了其C4-M1通道的信息。 以上就是关于该项目的主要内容概述，请根据具体需求进行进一步探索。
     
  • Fingerprint_TF：基于TensorFlow2的深度学习指纹识别
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    Fingerprint_TF是一款基于TensorFlow2开发的深度学习框架，专为指纹识别设计，通过先进的神经网络模型实现高效、准确的身份验证功能。 指纹_TF 使用Tensorflow2进行深度学习指纹识别。图片大小为160x160（500DPI）。环境要求：Python 3.7版本及更高，Tensorflow版本需大于等于2.0。 样本数据集可以从指定位置获取，该数据集是从FVC2000_DB4_B创建的。 预训练模型发布信息如下： - 发布日期：2020年2月21日 - 型号版本：v0.1 - 训练数据数量：17,859张图片（343个手指） - 图片大小及分辨率：160 x 160（500DPI） - 验证准确性：0.9702 - 发布日期：2020年4月13日 - 型号版本：v0.2_Beta1 - 训练数据数量：5,800张图片（203个手指） - 图片大小及分辨率：160 x 160（500DPI） - 验证准确性：0.9748 在训练模型之前，必须进行预处理。
     
  • Bacteria-ID：利用拉曼光谱与深度学习迅速鉴定病原菌的源码及演示-Source Code Learning
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    Bacteria-ID项目结合了拉曼光谱技术和深度学习算法，旨在快速准确地识别病原细菌。该项目提供源代码和操作演示，便于科研人员和医学专家使用。 最佳的开始方式是使用一个记录详尽并带有注释的Jupyter笔记本，并立即投入使用。我们提供了一个已经通过参考数据集训练过的预训练模型。此存储库中的代码已经在特定软件版本（例如Python 3.7.0）上进行了测试。
     
  • 掌纹识别技术：利用分类网络进行掌纹识别的学习指南 для小白
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    本学习指南为初学者介绍掌纹识别技术，通过使用分类网络解析和识别人类手掌图像特征，提供易于理解的教学内容。 在掌纹识别领域中，资源可以分为数据集、模型与算法、开发工具和硬件设备四大类： 1. 数据集资源 公开的掌纹数据集： PolyU Palmprint Database：一个广泛使用的数据库，包含数千张不同条件下采集的掌纹图像。该数据库用于训练和评估掌纹识别模型。 2. 模型与算法资源 特征提取算法： 纹理分析方法：例如Gabor滤波器、Laplacian滤波以及Sobel边缘检测等技术被用来提取掌纹中的纹理特征。 传统算法：如PCA（主成分分析）及LDA（线性判别分析），用于掌纹特征的抽取和降维处理。 深度学习模型： 卷积神经网络（CNN）：此方法能够自动从大量数据中学习并提取关键特征，适用于大规模的掌纹识别任务。 预训练模型如ResNet、Inception等也可以微调应用于掌纹识别领域，并能取得较高的准确率。这些深度学习框架通常使用torch和torchvision库实现。
     
  • Python基于TensorFlow的深度学习卷积神经网络在网站验证码自动识别中的应用与实现（毕业设计）
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    本毕业设计探讨了利用Python结合TensorFlow框架开发深度卷积神经网络技术，以实现对网站验证码的自动化识别。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为验证码破解提供了新的思路和技术支持。 本项目旨在通过Python结合TensorFlow深度学习框架实现对网站验证码的自动识别，并基于Django构建登录系统及使用selenium进行自动化测试。开发环境包括PyCharm、Python 3.7、Django 2.2以及SQLite数据库。 具体来说，该项目利用卷积神经网络在TensorFlow平台上建立了一个三层卷积和两层全连接结构的模型，训练出了一个准确率为91.3%的验证码识别模型。此外，在项目中还基于Django框架构建了登录系统，并通过selenium实现了从验证码识别到自动登录的一整套流程。
     
  • 深度学习驱动的交通标志识别系统源码及论文
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    本项目提供一套基于深度学习技术的交通标志识别解决方案，包含详尽的源代码和研究论文。该系统旨在提高道路安全与自动驾驶汽车性能，通过先进的机器视觉算法实现高效精准的交通标志检测与分类。 在当今社会，随着车辆数量的不断增加，交通管理面临着巨大的挑战。其中，交通标志作为道路交通管理的重要组成部分，在保障道路安全方面发挥着不可忽视的作用。传统的交通标志识别方法依赖于人工检测，效率低下且受环境因素影响较大。因此，基于深度学习的交通标志识别系统应运而生，利用计算机视觉和机器学习技术模拟人脑的学习过程，实现对交通标志的自动识别，并提高其准确性和效率。 深度学习是一种通过多层神经网络来提取数据特征的方法，在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。对于交通标志识别而言，深度学习能够从大量交通标志图片中高效地进行特征提取和分类，从而在各种复杂场景下实现精准的交通标志识别。该系统通常包括数据预处理、特征提取、分类器设计以及训练与测试等环节。其中，在数据预处理阶段会执行图像归一化及增强操作以提高后续步骤的效果；在特征提取部分则采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，自动从图像中抽取有用信息；而分类器通过这些特征对交通标志进行准确识别；最后训练和测试环节利用大量交通标志图片数据来优化系统性能并评估其效果。 本段落档涉及的几个关键文件名称如“基于深度学习的交通标志识别系统的源码解析与.docx”、“基于深度学习的交通标志识别系统一引言.html”，可能包含对该技术的具体介绍及其实现细节。其中，“1.jpg”可能是展示实验结果的部分，例如正确率图表或特定交通标志识别示例等。 此外，“大数据”标签提示该系统在处理和分析过程中需要大量数据的支持，包括收集、存储、管理以及分析工作。深度学习模型的训练依赖于海量的数据以确保其泛化能力，并且实时交通标志识别也需要快速处理大量的即时信息流。 通过应用深度学习技术到交通标志识别领域，不仅可以提升智能交通系统的自动化程度，还能有效降低交通事故的发生率。例如，在智能驾驶辅助系统中，该技术可以用来帮助驾驶员更好地理解道路环境；同时作为监控系统的组成部分，实现自动检测和报警功能。 基于深度学习的交通标志识别系统利用先进的机器学习方法，并通过持续的学习大量图像数据来精准地辨识各种类型的交通标志。这一技术的进步对于提高智能交通系统的智能化水平以及保障道路交通安全具有重要的现实意义与广泛应用前景。
     
  • 基于TensorFlow的Python深度学习卷积神经网络在网站验证码自动识别中的应用设计
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    本研究运用TensorFlow框架下的Python语言，构建了卷积神经网络模型，专门针对网站验证码进行自动识别的设计与实现，提升了验证码破解效率和准确性。 本研究旨在开发基于深度网络的网站验证码识别系统，并通过实际应用验证其有效性。该系统主要利用卷积神经网络，在TensorFlow平台上构建了一个三层卷积、两层全连接模型，训练得到一个准确率为91.3%的验证码识别模型。此外，还使用Django框架搭建了登录系统，并结合selenium工具实现了自动测试功能，从而完成了从验证码识别到实现自动化登录的整个过程。