Monash University Software Security大作业.zip 软件安全/网络安全实验

假新闻挑战 这是NLP课程的最终项目。 我们的工作包括以下几个部分： 数据预处理 常规机器学习方法 Seq2seq注意模型 TextCNN和暹罗网络 其他（例如比赛中的相关工作，未来的工作） 1.数据预处理 我们提供了几种数据预处理方法：BoW（单词袋），TF-IDF，word2vec，doc2vec。 每个py文件都会生成x_1（文档表示形式）x_2（标题表示形式）和y（标签）。 这些数据可以作为间谍数据输出，可以在模型中使用。 2.常规机器学习 我们提供py文件以通过常规机器学习（例如SVM，随机森林）对实例进行分类，代码在sklearn上实现。 环境要求：sklearn numpy 3. Seq2seq注意模型 这些代码通常基于一个带有预训练模型的基于注意力的序列到序列模型（ ）。 要使用代码生成文本摘要。 运行：python3 run_summarization.py -

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哈佛大学--PH526x-使用Python进行研究 edx上的在线课程包括作业解决方案及其各自的数据集。

布鲁克林Bang Bang 在学生中进行项目/竞赛的设置，以训练经典游戏Bomberman的获奖强化学习代理。 方法 简单神经网络方法 （ 是基于的代理 罗莎·迪亚兹（Rosa Diaz） 杰克·佩拉尔塔（Jake Peralta） Github动作 培训代理商可能会令人讨厌。为了简化我们的工作，我们集成了一个Github Action来自动培训我们的代理商。可悲的是，我的服务器没有图形卡，因此我们仍然使用CPU进行训练。好吧，我并不富有：D 使用映像运行 ： docker run -it --name github-runner \ -e RUNNER_NAME=private \ -e GITHUB_ACCESS_TOKEN=... \ -e RUNNER_TOKEN=... \ -e RUNNER_REPOSITORY_URL=https://gi

动作类 斯坦福CS193U参考项目（20秋季）详细信息： 当前引擎版本：4.26 将分支“ Lecture29-FinishedProject”用于仅课程代码。 （主/主分支包括其他抛光和添加） 项目特色 第三人称动作角色动作 动作系统（精简游戏能力系统） 短跑能力（通过弹丸传送） 黑洞能力 魔法弹丸攻击 “刺”抛光效果（反映伤害） 燃烧损坏随时间变化的效果 AttributeComponent（保持健康状态等） SaveGame系统可持久保持角色和世界状态的进步。 大量使用事件来推动用户界面和游戏React。 C ++和Blueprint的混合以及如何有效地将它们组合在一起。 GameplayTags到加价演员，抛光轮，操作。 多人对所有功能的支持 游戏模式逻辑 EQS用于绑定bot / powerup生成位置。 Bot产生系统（机器人产生的成本点数，游戏模式随着时间的流逝而获得积分） DataTable包含机器人信息 保留敌人配置的DataAssets 资产管理器：异步加载数据资产 异步加载UI图标 人工智能 带有行为树的Minion AI（漫游，看见，追逐

清华大学 2018级本科培养计划 2017－2018学年度清华大学本科专业设置

该书是剑桥大学出版社出版的关于并行计算机组成及其设计的书籍。

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