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【源代码】程序设计-校内整理-07 DGA域名识别（初步探索MLP）.zip

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简介：
本资料为高校课程《程序设计》中关于DGA域名识别的研究内容，通过初步探索多层感知机(MLP)模型，帮助学生理解机器学习在网络安全中的应用。 【博客源代码】程序设计-在校整理-07 DGA域名识别（MLP初探）源代码与数据文件

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  • 【源代码】程序设计-校内整理-07 DGA域名识别（初步探索MLP）.zip
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    本资料为高校课程《程序设计》中关于DGA域名识别的研究内容，通过初步探索多层感知机(MLP)模型，帮助学生理解机器学习在网络安全中的应用。 【博客源代码】程序设计-在校整理-07 DGA域名识别（MLP初探）源代码与数据文件
  • Spark源码初步探索.md
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    本篇文章带领读者进行一次关于Apache Spark源码的初步探索之旅，旨在揭开大数据处理框架的核心机制与工作原理，适合对Spark感兴趣的初学者和进阶学习者。 Spark是一个强大的数据处理框架，它提供了快速、通用的计算引擎，并支持多种编程语言。Spark的核心是RDD（弹性分布式数据集），这是一种容错的数据结构，能够存储大量原始数据或中间结果并执行各种操作。此外，Spark还包含SQL查询引擎、机器学习库MLlib和图形处理库GraphX等组件，这些都使得它在大数据分析领域非常受欢迎。 重写后的内容： Spark是一个强大的数据分析工具，提供快速且通用的计算能力，并支持多种编程语言。其核心是RDD（弹性分布式数据集），这是一种容错的数据结构，能够存储大量原始数据或中间结果并执行各种操作。此外，Spark还包含SQL查询引擎、机器学习库MLlib和图形处理库GraphX等组件，使其在大数据分析领域非常受欢迎。
  • 【源代码】程序设计-校内整理-排班系统(03)
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    本课程为《源代码》系列之一，专注于校内使用的排班系统的程序设计。通过理论与实践结合的方式，教授如何高效地利用编程语言创建、测试和优化排班软件。适合对计算机科学感兴趣的学生深入学习。 【博客源代码】程序设计-在校整理-03 排班系统的源代码与数据文件
  • 基于隐式马尔可夫模型的DGA域名识别算法.zip
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    本研究提出了一种基于隐式马尔可夫模型的算法，专门用于检测和识别由恶意软件生成的动态域 generation algorithm (DGA) 产生的域名。该方法通过分析域名序列的概率特性来增强网络安全防御能力。 本项目是一个进阶教程，同时也适用于初学者。它包含数据集和训练脚本。
  • ExPASy初步探索.pptx
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    本演示文稿《ExPASy初步探索》旨在介绍ExPASy这一生物信息学资源平台的基本功能和应用方法，帮助用户快速掌握其核心工具和服务。 ExPASy 是 SIB 生物信息资源门户网站，提供生命科学各领域的科研数据库和软件工具的访问权限（包括但不限于蛋白质组学、基因组学、系统发育、系统生物学、群体遗传学及转录组学等）。在该网站左侧菜单中的“分类”选项中可以找到更多相关信息。此外，这个平台汇集了来自多个 SIB 研究小组以及外部机构的各种资源。
  • 【源代码】程序设计 在校整理 05 上网计费系统.zip
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    这是一个包含大学在校期间整理的上网计费系统的源代码压缩文件。内容涉及编程实现校园网络收费的相关逻辑与功能模块。 程序设计-在校整理-05 上网计费系统源代码与数据文件
  • 校内网小程序源代码.zip
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    该文件为校内网小程序的源代码，包含实现各项功能所需的程序设计和数据文件。适合开发者学习参考或直接用于环境部署。 校内网小程序源码适合大学生练习使用。可以直接导入源码并开始使用，代码有详细注释，对于想了解小程序项目开发的同学非常合适。
  • MATLAB声纹识别完整源程序代码
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    本项目提供一套完整的MATLAB声纹识别系统源代码，包括特征提取、模型训练及验证等模块，适用于研究与教学。 声纹识别MATLAB源程序全代码是一套用于研究与实现声纹识别技术的软件资源，涵盖了特征提取、模型构建及模式匹配等多个关键步骤。作为一种生物特征识别手段，声纹识别通过分析个体语音的独特模式来确认或辨识说话人的身份，在安全验证、电话银行服务和智能家居等领域得到广泛应用。 在声纹识别中，首要任务是进行特征提取。MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）是一种常用的表示方法，它模仿人类听觉系统对声音的感知方式，将原始语音信号转换为与听觉相关的参数序列。具体而言，该过程首先通过预加重处理去除高频成分，并执行分帧和加窗操作；接着利用梅尔滤波器组进行频谱分析；最后应用离散余弦变换（DCT）得到 cepstrum 参数，通常保留前13个系数作为特征向量。 GMM（高斯混合模型）是声纹识别中常用的统计建模工具。每个说话人的声纹被视为一个概率分布，并假设为多个高斯分部的组合体；在训练过程中，通过学习各成分的均值、方差和权重来最大程度地拟合特征数据，在完成模型训练后，则可通过最大后验概率（MAP）原则对新语音样本进行分类。而HMM（隐马尔科夫模型），则用于描述特征序列的变化规律，并通常与GMM结合使用，即每个GMM状态代表一个高斯分布；通过Baum-Welch算法优化参数迭代训练，同时利用Viterbi算法实现最优化解码过程。 MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化环境，在声纹识别等信号处理及机器学习任务中表现突出。源代码通常涵盖从数据预处理、特征提取到模型训练直至最终测试的完整流程；通过阅读与理解这些代码，开发者能够深入了解声纹识别原理，并灵活调整参数以优化性能。 实际应用时，系统可能面临噪声干扰、变音条件和说话速度变化等挑战，因此提高系统的鲁棒性和泛化能力是研究重点。此外，在现代技术中，还经常结合深度学习方法如卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN），以进一步提升识别精度。 综上所述，声纹识别MATLAB源程序全代码为研究人员及开发者提供了宝贵的教育资源和技术支持；通过深入学习和实践，不仅能掌握核心技术还能探索前沿应用。
  • 驾校报名小程序源代码（Java+小程序+MySQL+LW）.zip
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    这是一个包含Java后端、微信小程序前端及MySQL数据库的驾校报名系统源代码项目。文件内含详细文档和部署说明。 （1）管理员功能需求 当管理员登录后，系统将提供一系列的功能模块供其使用：首页、个人中心、用户管理、驾校教练管理、驾校信息管理、驾校报名管理、驾校车辆管理、预约教练管理、车辆预约管理、驾校考试管理、考试报名管理、课程安排管理和课程进度管理系统。 （2）用户功能需求 当用户登录后，他们将进入小程序的主页。这里包括首页和通知公告等模块，在个人中心页面中，用户可以操作与驾校报名、预约教练、车辆预约、考试报名以及课程相关的各项服务，如查看课程计划或咨询情况。 （3）驾校教练功能需求 对于驾校教练而言，系统提供了以下主要功能：首页、个人中心、预约管理（包括教练和车辆）、考试报名管理、课程安排管理和进度管理系统。 项目包含了完整的前后端源代码及数据库文件。 开发环境： - 开发语言：Java - JDK版本：JDK1.8 - 数据库：mysql 5.7 - 数据库工具：Navicat11 - 开发软件：eclipse idea - Maven包管理器: Maven3.3 - 部署容器：tomcat7 - 小程序开发工具：hbuildx微信开发者工具
  • Android单元测试初步探索——Instrumentation
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    本文将带领读者初探Android应用开发中的单元测试技术，重点介绍基于Instrumentation框架进行单元测试的方法与实践。适合有一定Android开发基础的技术人员阅读。 学习Android已经有一段时间了，在这段时间里我了解到一些关于软件测试的知识，但接触Android单元测试还是第一次。最近在参加物流大赛，因此对于Android的单元测试没有深入研究。所以这里先写一个入门级的文章吧！首先来了解一下Android测试类的层次结构：可以看出，Android中的主要测试方法有AndroidTestCase和InstrumentationTestCase。在这篇文章中我将介绍一种叫做Instrumentation的方法进行测试,那么什么是Instrumentation呢？从概念上讲，它与Activity有些类似，不过不同的地方在于Activity需要一个界面展示而Instrumentation不需要。