弱学习器

整理了百万弱口令数据，可用于6位验证码测试。在网站后台使用效果良好。

本项目实现了Adaboost方法，利用一系列弱分类器集成强二元分类器。我们选用决策树桩作为弱分类器，展示了在合成数据集和包含数字图像的MNIST数据集上的分类效果。

弱密码是指易于被破解的密码，通常由简单数字组合、重复字符或常见姓名等构成。据统计，网民常用的弱密码主要包括简单数字组合、顺序字符组合、临近字符组合以及带有特殊含义的组合。中国版弱密码榜单显示，国内网民偏爱使用6位字符密码，其中TOP25中有18个是6位字符，占比高达72%。此外，像\"a1b2c3\"和\"p@ssword\"这样的密码，虽然看似复杂，实际上也属于黑客关注的重点密码。

使用Matlab编写的卷积滤波器用于WSOD（弱监督对象检测或定位），是一份详尽的文献综述。该综述整理了2015年之前关于无监督本地化和通用知识学习的相关文献，包括贝叶斯联合主题建模（ICCV 2013）、多重MIL训练（CVPR 2014）、潜在类别学习的弱监督对象定位（ECCV 2014）以及最小监督下对象定位的学习（ICML 2014）。此外，综述还介绍了具有凸聚类的弱监督对象检测（CVPR 2015）和2016年新兴的WSDDN监督不足深度检测网络（CVPR 2016），以及ProNet、渐进域自适应和WELDON等技术。

基于统计的弱变异测试路径生成工具挺实用的，尤其对搞单元测试或自动化测试的你来说，能省不少功夫。它不走传统变异测试那条高成本路线，而是利用统计手段，挑出那些更出错的程序路径，再搞定覆盖，效率高得多。 变异测试应该都听过吧，原理不复杂——改点程序代码，看测试能不能发现问题。但常规做法太费资源，变异体一多，生成覆盖路径就是灾难。嗯，这篇研究的厉害之处在于它不硬刚，而是先用把路径过滤、分组，再走已有的路径覆盖方法，走得挺聪明。 它引入的是“弱变异”的概念，不是非得杀死所有变异体，只看能不能检测到变化。这听起来像打折，其实反而效率高——测试数据更容易命中目标，生成快、覆盖也还不错。如果你平时测试项目代码

这篇文章展示了使用Matlab实现的方法，通过改进的上下文提示技术，从视频中提取电视连续剧中人物的弱标签。该方法由Makarand Tapaswi、Martin Bäuml和Rainer Stiefelhagen在2015年IEEE国际自动人脸和手势识别（FG）会议上提出，并在Ubuntu 14.04系统上的Matlab版本R2014a-R2015a进行了测试。首次运行时，startup.m脚本将调用first_init.m以初始化环境。用户可以使用BBT(1, 1)或BUFFY(5, 1)来创建视频结构，并使用speaking_face2_wrapper函数直接调用主要功能。数据包括了《生活

精选的关于弱监督时间动作本地化的出版物列表，帮助研究者在这一领域导航。此存储库仅包含接受的会议论文，以确保可靠性和更新性。最近更新日期为2021年5月3日。性能指标报告了在不同IoU阈值下的平均精确度（mAP），涵盖了THUMOS14和ActivityNet的不同版本。链接指向实现框架的规范。

Matlab分时代码经过修改，使得快速R-CNN能在无bbox注释的弱监督环境下运行。快速R-CNN是由Redmond的Microsoft Research的Ross Girshick开发的基于快速区域的卷积网络，用于对象检测。该框架训练速度显著优于传统的R-CNN和SPPnet，并且在PASCAL VOC数据集上表现出更高的mAP。

采用大涡模拟(LES)方法对弱分层湍流进行了数值模拟研究，分析了其统计特性、垂向热通量以及流场的各向异性特征。研究表明，弱分层条件对湍流强度有轻微抑制作用，且温度脉动相较于速度脉动表现出明显的滞后现象；此外，沿流向，脉动强度和垂向热通量呈显著衰减规律。总体而言，无论温度作为主动标量还是被动标量考虑，均未对湍流的统计特性产生明显影响。

感知器学习规则是：Wnew = Wold + e*p，其中e = t - a。更新权重和偏差，直至达到正确的输入目标。例如，对于AND门：P=[0 0 1 1; 0 1]; t=[0 0 0 1]; w=[0 0]; b=0; ep=20；[wb]=perceplearn(P,t,w,b,ep);