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网络安全机器学习资源综合指南

机器学习网络安全数据集恶意软件检测入侵检测 Github 开源项目

该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。

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介绍相关项目

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

awesome-security-hardening - 系统与服务安全加固指南大全

Github安全加固容器安全开源项目操作系统安全最佳实践网络安全

这是一个全面的安全加固资源库，包括指南、最佳实践、清单、基准和工具等。涵盖GNU/Linux、Windows、macOS、网络设备、虚拟化和容器等多个领域的安全加固建议。为IT专业人员提供系统性的安全加固参考，有助于提升系统和服务的安全性。内容不断更新，欢迎社区贡献。

awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型

awesome-network-analysis - 全面的网络分析与可视化资源列表

Github图论复杂网络开源项目数据可视化社交网络网络分析

该项目整理了丰富的网络分析资源,包括构建、分析和可视化网络数据的工具与材料。涵盖书籍、会议、课程、数据集、期刊、研究组织、综述文章和软件等多方面内容,涉及社交网络、生物网络、复杂网络等领域。列表还收录经典论文、教程和网络科学相关资料,为研究人员和爱好者提供全面的学习参考。

awesome-devsecops - DevSecOps资源与工具集锦

CI/CDDevSecOpsGithub基础设施即代码安全开发开源项目漏洞扫描

这个项目整理了DevSecOps领域的优质资源和工具,包括文章、书籍、社区、会议、培训材料等。它还收录了依赖管理、动态分析、基础设施代码分析等多种工具。开发人员和安全专家可以借助这些资源将安全实践融入开发流程,提升应用安全性。项目内容全面,适合不同水平的DevSecOps从业者参考使用。

awesome-embedded-and-iot-security - 优化嵌入式和物联网安全资源合集

GithubIoT安全固件分析嵌入式安全开源项目硬件安全逆向工程

该项目收集了嵌入式和物联网安全领域的精华资源,包括分析工具、硬件设备、专业书籍和研究论文等。内容涵盖软硬件安全、漏洞分析、安全测试等多个方面,适合不同水平的学习者和从业者使用。资源列表定期更新,旨在为提升嵌入式和物联网安全能力提供全面参考。

awesome-cryptography - 全面收录密码学算法工具及学习资源

Github加密算法哈希函数密码学密码库开源工具开源项目

该项目收录了丰富的密码学资源,包括加密理论、算法、工具、框架和库等。内容涵盖对称和非对称加密、哈希函数等核心概念,并提供相关书籍、课程和文章。项目还列出了多种编程语言的加密库和工具,可作为开发人员的实用参考。无论密码学初学者还是专业人士,都能在此找到有价值的信息。

awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库

AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化

本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。

awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全

Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源

该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。

Awesome-Learning-with-Label-Noise - 噪声标签学习研究资源汇总

Github开源项目数据集机器学习标签噪声深度学习算法

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

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