开源情报

《开源情报方法与工具》专注于深入理解如何利用开源情报（OSINT）技术、方法和工具，从公开可获取的在线来源获取信息，支持情报分析。这些获取的数据可以用于不同的场景，如金融、犯罪和恐怖主义调查，以及更常规的任务，如分析商业竞争对手、进行背景调查和获取个人及其他实体的情报。本书还将提升您从表层网、深层网和暗网在线获取信息的技能。许多估计显示，情报服务获取的有用信息中，90%来自公开来源（即OSINT来源）。社交媒体网站因其集中了大量有用信息而成为调查的良好资源。例如，您可以从一个地方获取大量个人信息。

参与者可以通过制作个性化身份卡成为“神秘人”，或者作为“解密人”根据线索揭示神秘人身份。成功解密后，“解密人”将获得神秘人的联系方式。

LMS moodle中已经集成了数据挖掘应用程序，提供了强大的分析功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。

企业竞争和发展中，财务竞争情报至关重要，企业应重视竞争对手财务情报的收集与利用。在信息技术广泛应用的今天，企业可通过网络、数据库和数据挖掘技术获取财务情报，建立自己的竞争情报体系。这些技术不仅帮助企业积极获取和分析竞争对手的财务数据，还为战略决策提供了宝贵信息，助力企业在竞争中占据主动地位和获得竞争优势。

基于ASP和SQL Server构建的音乐网站，代码完全公开，可供开发者学习和使用。

这款软件是建立在Java3d的网格平台上，同时依赖于jvm和matlab。

源代码的压缩包整理得还挺全的，里面像是PostgreSQL、Redis、Hadoop这类主流组件的源码一应俱全。对于平时做底层调试或者想深入了解系统架构的同学来说，真的蛮有的。尤其是你想复刻项目结构或者拿来改造成自己的组件，这包资源省事。 DIAL 项目的资源也在里面，嗯，这个文件结构比较清晰，适合那种要快速搭建原型的场景。还有像mnist 数据集这种经典训练数据，直接能上手跑。.rar压缩包格式，也方便统一管理，不怕丢三落四。 比较适合经常折腾各种开源项目的你。不管是数据库方向的，还是搞机器学习或者数据的，应该都能找到点有用的东西。只是记得解压前杀下毒，老习惯别丢哈～ 如果你正好需要复盘某个

tiq-test 的威胁情报测试，是一套比较实用的统计演示合集，挺适合搞安全情报或者需要评估 TI 源质量的你来参考。资料里头不仅有三个经典测试案例，还串了点历史演讲内容，像 BSides LV 2014 和 DEF CON 22 那种，有参考价值。 威胁情报源的检测方式设计得比较有意思，直接通过数据流来打分，TI 源的“聪明程度”，嗯，像在做 IQ 测试一样。如果你平时跟情报源打交道多，应该能从中对比出各家厂商的差距。 数据统计部分是亮点，用了结合Excel、SAS、SPSS这些常见工具的方式，能帮你快速搞清楚数据集中哪些情报是真有价值，哪些就是凑数的。用熟了这些方法，拿来筛选 TI 源高效

文章利用可视化工具对检索的数据进行分析，展示了国际情报学领域的核心期刊分布情况。同时，通过词频统计揭示了情报学领域的研究热点，为选择研究重点提供了详细参考。

CompLearn Toolkit是一个革新性的开源项目，专注于利用数据压缩技术进行机器学习和数据挖掘。在当前的大数据时代，处理海量信息成为挑战，CompLearn通过融合压缩原理到机器学习算法中，有效解决了这一问题。它允许用户在不减少模型性能的情况下，降低存储和计算资源需求，从而提升效率。其核心理念是利用数据压缩来提取数据的内在结构和模式，通过优化压缩过程来学习数据的潜在表示，以减少数据维度并增强模型泛化能力。CompLearn的开源特性吸引广大开发者和研究人员参与项目的贡献和优化，推动工具的进步。