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CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类（多分类任务），比赛排名23，队员:FurenXu.zip

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简介：
在2022年CCF-BDCI竞赛中，我作为团队成员参与了“Web攻击检测与分类”赛道，并取得了第23名的成绩。我们面对的是一个多分类挑战，旨在提升网站安全防护水平。 此仓库代码为本人参加的CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类识别（多分类任务）的比赛作品，比赛排名第二十三名。

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  • CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类（多分类任务），比赛排名23，队员:FurenXu.zip
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    在2022年CCF-BDCI竞赛中，我作为团队成员参与了“Web攻击检测与分类”赛道，并取得了第23名的成绩。我们面对的是一个多分类挑战，旨在提升网站安全防护水平。 此仓库代码为本人参加的CCF-BDCI-2022赛道：Web攻击检测与分类识别（多分类任务）的比赛作品，比赛排名第二十三名。
     
  • 英超联赛球员数据爬取分析：进球趋势、球队攻击力比较及预测
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    本项目通过爬虫技术收集英超联赛球员的进球数据，深入分析各队攻击效能与个人进球趋势，并尝试基于历史数据进行未来赛事结果预测。 2. 使用pandas库的`read_csv`函数读取名为`result.csv`的数据文件。 3. 对数据进行预处理，包括解决球员名字翻译更迭的问题，并对特定球员属性做出相应的调整。 4. 利用seaborn和matplotlib这两个绘图库绘制各种图表（如散点图、箱型图、柱形图、饼图、折线图等），以分析球员的进球数、俱乐部总进球数量以及各国家入选射手榜的人次等相关信息。 5. 进行线性回归分析，预测特定球员在2023赛季中的可能进球数（例如萨拉赫和孙兴慜）。 6. 使用WordCloud库生成球衣号码的词云图，并通过这一图表来分析顶级射手们选择球衣号的趋势与偏好。 7. 对曼城队在2022年的射手榜上的球员信息进行深入剖析，绘制出该俱乐部主要进攻火力分配情况的相关柱形图。
     
  • 网页攻击检测与分类识别的数据集
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    本数据集专注于收集和整理网页攻击样本及正常网页数据，旨在为研究者提供一个全面的资源库，用于开发和完善网页攻击检测与分类算法。 某业务平台每月平均捕获的Web攻击数量超过2亿次，涉及常见的注入攻击、代码执行等多种类型。传统的威胁检测手段主要依靠已知攻击特征进行规则匹配，难以识别未知漏洞或新型攻击手法。因此，快速准确地发现和分类这些未知威胁对于提升Web安全防护能力至关重要。利用机器学习与深度学习技术来分析并归类网络攻击报文已经成为解决这一问题的新思路，并且有助于推动人工智能技术在网络安全检测领域的研究与发展。
     
  • CCF_BDCI_2019_datafountain350: CCF BDCI 2019 互联网新闻情感分析复赛第八名代码
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    这段简介可以描述为：在2019年中国计算机学会大数据与智能系统竞赛（CCF BDCI）的互联网新闻情感分析项目中，所提交的作品取得了复赛阶段的第八名佳绩。 这段文字简洁地概述了该代码在比赛中的表现和成就。如果有更多具体的技术细节或创新点希望加入简介，请告知我以便提供更加详尽的帮助。 CCF BDCI 2019互联网新闻情感分析复赛top8代码开源方案见知乎。
     
  • CCF-BDCI大赛OCR赛题冠军天晨破晓团队去水印网络CGAN模型baseline.zip
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    这段内容是针对CCF-BDCI大赛中获得OCR赛题冠军的“天晨破晓”团队所开发的一款基于条件生成对抗网络（CGAN）技术的去水印图像处理模型。本资源包包含了该模型的基础实现代码，为研究者和开发者提供了一个有价值的起点来探索去除文档图片中的电子水印的技术路径。 天晨破晓团队在CCF-BDCI大赛的OCR赛题中荣获第一名，并提供了基于去水印网络CGAN模型的baseline代码，文件名为“ccf-bdci-ocr-cgan-baseline.zip”。
     
  • Kaggle猫狗分类比赛数据集
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    简介：Kaggle猫狗分类比赛数据集是由数千张猫和狗的照片组成的训练集，用于机器学习模型识别与分类图像中的动物类型。 这是Kaggle竞赛中的猫狗大战公开数据集，包含train和test文件夹及一个csv说明文件。由于在Kaggle上注册比较麻烦，并且下载速度较慢，有需要的可以寻找其他途径获取该数据集。代码获取方法可以在相关技术博客或论坛中搜索相关信息。
     
  • 20newsgroup分类任务
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    20newsgroup数据集是一个广泛使用的文本分类任务集合，包含来自20个不同主题新闻组的文章，用于训练和测试邮件过滤、情感分析等自然语言处理模型。 20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。它包含18828个文档，来自20个不同的新闻组。该资源包括一个原信息文件和3个目录：test、train和raw。测试和训练目录将整个数据集分为60%的训练文档和40%的测试文档。
     
  • 数学建模竞赛获奖论文分类汇总：排队论方向
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    本资料汇集了历届数学建模竞赛中关于排队论方向的获奖论文，内容涵盖模型构建、优化策略及应用案例分析，适合参赛选手和研究者参考学习。 数学建模国赛获奖论文可以按主题分类整理。其中使用排队论算法的论文集合尤其值得研究，这些文章能够帮助系统地学习排队论算法在数学建模中的应用，并且非常实用。