无人驾驶汽车转向模拟器 这是基于Sully Chen的NVIDIA自驾车端到端学习（DAVE-2）的实现的自驾车转向模拟器。 怎么跑 要驱动，只需在项目目录中输入以下命令即可（我使用tensorflow创建了项目，因此无需在其前面键入model.json ）： python drive.py 要训​​练，请输入以下内容： python train_on_game.py 为了进行训练，在项目文件夹中需要有两个metatdata（csv）文件： driving_log.csv （用于培训和验证） test_driving_log.csv （用于测试） 模型 该模型具有五个卷积层，四个完

使用机器学习对服务拒绝服务DoS攻击进行有效检测 该研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该问题将解决以下研究问题：“以有效方式利用机器学习检测拒绝服务攻击并与其他使用的机器学习算法进行比较”。 本研究项目中讨论的DoS攻击类型为UDP泛洪攻击，TCP-SYN攻击和ICMP泛洪攻击。 UDP泛洪攻击是一种DoS攻击，其中向目标服务器或客户端发送了大量的用户数据报协议（UDP）数据包，目的是使设备无法处理和响应请求。 TCP-SYN攻击是一种DoS攻击，攻击者利用TCP-SYN请求与服务器进行的三向握手，攻击者向服务器发送重复的SYN请求，从而使服务器对合法流量不响应。 ICMP泛洪攻击是一种攻击类型，其中目标系统被ICMP回显请求泛洪，这导致正常流量无法访问系统。 本研究项目中讨论的机器学习算法是Logistic回归，决策树，多层感知器，K最近邻和光梯度增强机。 该研究项目强

消耗api-dummy-android 出于学习目的 在Android Java中使用Retrofit和Okhttp来使用JSONPlaceholder API USER API： ：

交互式3D人心可视化 可视化 功能性 在右上角，您可以选择器官的一部分。 将强调这一点，并在右侧添加一个合适的Wikipedia文章。 如果一个器官隐藏了另一个器官，则可以切除部分心脏以获得更好的外观。 控制项 可以通过拖动鼠标来旋转可视化效果。 要在Mac上进行翻译，必须按下CONTROL键。 如果单击一个解剖结构，可见性将设置为false。 要选择并突出显示一个对象并获取更多信息，请在右上角有一个菜单。 不同类型解剖结构的配色方案 器官结构 颜色 冠状动脉 红色的 肺静脉 红色的 主动脉 红色的 冠状静脉 蓝色 肺动脉 蓝色 上腔静脉和下腔 蓝色 骨小梁肌 马鞍棕色 心肌卡 棕色的 左右耳廓 ＃ffc0a1 心脏瓣膜 浅蓝 资料来源： 图书馆与数据 型号：BodyParts3D，:copyright:生命科学数据库中心，获得CC Attribution-Share Alike 2.1 Japan的

针对多变量有约束动态矩阵控制问题, 以输出预测值与未来参考轨迹序列误差的绝对值之和 作为性能指标, 通过线性化处理使其转化为目的规划问题,从而使在线滚动优化变得非常容易,并可充 分利用全部操作变量优化系统的动态性能。当约束遭到扰动短暂破坏时, 不会象线性规划那样终止计 算,而是继续向参考轨迹逼近, 在有限时域内达到设定值。仿真实例验证了该算法的有效性。

1．前言 2．5S的定义与目的 3．5S的效用 4．推行步骤 5．推行要领 6．“要”与“不要”物品的判定标准 7．公司各级员工在5S活动中的职责 8．5.S的检查要点——办公室 9．5.S的检查要点——生产现场 10．开展五分钟 ／十分钟5S活动 11．5.S的评分计算方法 12．5.S的评比 13．5.S推展手法（实施技巧） 14．文件的5.S 15．5.S检查内容与考核标准 16．现场管理制度 17．5.S的常用表格

使用.Net Core 3.1 开发该其余API的目的是为了了解Web API结构，SOLID原理和设计模式（存储库，DTO等）。

C加号 C ++中实现的所有算法和小型项目的存储库（仅用于教育目的）。

脑电图可视化项目 目的：使用Neurosky EEG数据以任何用户易于理解的方式可视化心理状态。 （请参阅projectOverview） MusicEEG-art数据来自第35组

NN-demos:演示的目的，并学习一些很酷的东西。这是我自己做的工作