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该网站用于检测个人数据泄露，尤其适用于近期传播的40GB及以上的数据量 - 源码。

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简介：
腾讯方面已明确指示，隐私项目的所有代码以及示例网站相关的数据均已永久性地移除。我们衷心感谢各位对该项目的持续关注与宝贵贡献！期待未来在我的其他开源项目中再次与大家相遇。本项目的执照和版权归 KallyDev 拥有（c）KallyDev。 版权声明表明该作品受到许可保护。

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  • 隐私保护：个人数据泄露检测网站，支持最近流行的40GB+数据-源码
    优质
    本项目提供一个先进的个人数据泄露检测平台，专为识别大型数据库（40GB+）中的敏感信息而设计。通过开源代码，用户可以自定义设置以增强隐私保护功能。 本项目应腾讯要求已永久删除所有代码及示例网站的数据。感谢大家的关注与贡献！期待在未来的其他开源项目中再次相见。执照版权所有（c）KallyDev，保留所有权利。根据许可规定使用。
     
  • 基于ASP和HTML的个人网站（使用Access数据库）
    优质
    本个人网站采用ASP与HTML技术构建，并结合Access数据库进行数据管理。它提供动态内容展示及交互功能，为用户带来便捷的信息访问体验。 网站通过ASP HTML Access功能实现动态网页的创建：将访问者的留言存入数据库，并实时统计访问人数以及管理友情链接等功能。
     
  • 个人设计的网上商城源码及数据库
    优质
    该网上商城源码及其配套数据库由本人独立设计开发，涵盖用户管理、商品展示与交易系统等模块，支持个性化定制和扩展功能。 之前完成的一个练手项目现在没地方存放了，可以放到上面去。技术栈包括JSP、Servlet、MYSQL、BootStrap、Html、CSS以及Jquery。这个项目完全由我自己设计并编写，没有参考网上的其他资源进行抄袭。
     
  • 基于Python的数据挖掘——利用空气站点检测数据构建空气质量监测模型（含数据表、源码及报告）
    优质
    本项目运用Python进行数据分析与建模，通过收集和处理多个空气监测站的数据，建立有效的空气质量预测模型。项目包含详尽的数据表格，清晰的源代码以及深入的研究报告。 数据表、源码和报告是大三数据挖掘课程的作业内容。
     
  • Python+Django视频点播网站系统源码及数据教程（适用于毕业设计）.zip
    优质
    本资源提供基于Python和Django框架构建的视频点播网站系统的完整源代码与数据库教程，适合用于高校计算机专业学生的毕业设计项目。 基于Python+Django的视频点播网站系统源码、全部数据及教程（毕业设计）.zip项目完整下载即用，无需任何修改。此资源非常适合作为毕业设计、期末大作业或课程设计使用，能够帮助使用者轻松获得高分。
     
  • YOLOV5交通标志识别与检测数据集及代码模型（适用于95分以上期末大作业）.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5框架下的交通标志识别与检测数据集及训练代码模型，专为计算机视觉课程设计，助力学生完成高质量期末项目。 《YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型》是一个已获导师指导并通过的高分大作业设计项目，评分高达97分。此项目适用于毕业设计、课程设计及期末大作业，并且可以直接下载使用，无需任何修改和调整。整个项目的完整性得到了保证，确保能够顺利运行。
     
  • 一份适用于个人学习的数据分析资源包
    优质
    这份数据分析资源包专为个人自学设计，包含全面的学习材料、实用案例和工具指南，帮助初学者快速掌握数据处理与分析技巧。 本资源包汇集了数据分析领域的核心工具与资源，为数据科学家、分析师及爱好者提供了一站式解决方案。其中包含了多种用于数据处理和分析的软件、算法库以及可视化工具，并提供了丰富的数据集和案例研究供用户参考学习。 此外，该资源包还涵盖了从数据清洗到统计分析再到机器学习等各个方面的实用教程与技巧，旨在帮助使用者迅速掌握数据分析的核心技能。我们密切关注数据分析领域的最新进展，定期更新资源包的内容以确保提供最前沿的知识和技术支持。 无论是刚入门的新手还是经验丰富的专家，这个全面的资料库都将为你的职业生涯带来不可替代的价值和便利性。立即获取这份珍贵的学习材料吧！让我们一起踏上精彩纷呈的数据分析探索之旅。
     
  • 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
     
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    TF_Wildlife_Detector_Dataset 是一个专为TensorFlow 2.0设计的野生动物对象检测数据集，包含大量标注图片和注释文件，旨在促进生态保护领域的机器学习研究。 TF野生动物探测器数据集是我为了训练自己的Wildlife检测器而收集的数据集，并且是为与我的MSc论文一起使用而开发的：一种基于神经网络的优化算法，用于自动识别和量化高分辨率无人机图像上的保护性对象。由于时间和资源限制，我们无法从鸟瞰图中获得足够的野生动物图像。因此，决定采用由3D模型生成的“鸟瞰图”来创建或使用野生动物模拟，并将这些3D模拟产生的图片作为训练与验证的数据集。整个数据集中大约有794张这样的3D模拟野生动物图像。该数据集按照90%:10%的比例划分成训练和测试部分。 入门资料夹结构如下： - annotations：包含以PASCAL VOC格式的xml文件。 - data：包括TF对象检测API的输入文件以及标签等信息。
     
  • VisDrone2019数据集适用于小目标检测
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    简介：VisDrone2019数据集专为挑战性的小目标检测任务设计，包含大量城市监控视频中的复杂场景与多类低分辨率目标标注，推动了无人机视觉领域的研究进展。 visDrone2019数据集适用于小目标检测。