1.🔒 一文带你了解多文件混淆加密
2.Python机器学习系列一文讲透机器学习中的现金K折交叉验证(源码)
3.亲测新版分享赚钱云盘系统,城通网盘VIP下载系统源码
🔒 一文带你了解多文件混淆加密
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一文带你了解 JavaScript 多文件混淆加密
JavaScript 代码多文件混淆加密能有效保护源代码不被**。通过混淆操作,源码代码变得难以阅读,现金提高复制难度。源码推荐使用 ipaguard 进行代码加密。现金
建议仅对核心代码进行混淆加密,源码仿牛帮源码避免性能损耗。现金了解更多关于使用 safekodo 混淆加密的源码步骤,请阅读本文。现金
目录结构如下:
sk-demo 项目包含 index.html 和两个文件夹:js 存放未加密 JS 代码,源码safekodo-js 存放加密后的现金 JS 文件。
index.html 包含按钮触发的源码代码,a.js 和 b.js 分别包含两个全局方法。现金点击按钮后,源码页面显示按钮调用方法的现金变化。
加密前,页面显示按钮和未点击字样;点击后,显示按钮调用和嵌套调用的字样。
加密后,代码被 ipaguard 加密,zip 压缩,cf人物源码c修改引用路径,点击测试按钮,js 调用依然成功。
使用 ipaguard 加密工具,您已学会如何对多个 JS 文件进行混淆加密。
Python机器学习系列一文讲透机器学习中的K折交叉验证(源码)
本文介绍机器学习中的K折交叉验证的使用方法。交叉验证是一种评估模型性能的技术,通过将数据集划分为训练集和验证集,多次重复过程来估计模型在未知数据上的表现。K折交叉验证是文库管理系统源码将数据分为K份,选取其中K-1份为训练数据,剩余一份为测试数据,循环进行测试。此方法适用于数据量较小的场景。
实现K折交叉验证,首先需准备数据。方法一使用`KFold.split()`实现,设置n_splits=5表示进行5折交叉验证,计算每次的准确率并求平均。方法二直接使用sklearn中的云速成网站源码`cross_val_score()`函数,效果与方法一相同。
K折交叉验证在实际应用中具有多种场景。方法一用于选择模型效果最好的数据集划分,通过`KFold`生成的训练集和测试集索引,划分数据集,训练模型并评估性能,选择具有最佳性能的数据集划分,打印最佳索引以进一步分析和使用。
方法二用于比较不同模型的评分,选择最优模型。抽奖销售系统源码通过比较不同模型的评分,选择评分较高的模型,通常具有更好的性能。
总结,K折交叉验证是评估模型性能的重要技术,能有效提升模型泛化能力。本文介绍了其原理、实现方法及应用场景,旨在帮助读者理解和应用这一技术。关注我,获取更多数据集和源码,一起交流成长。
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新运营级限速网盘系统网站源码提供安全可靠的网盘分享平台,支持微信扫码登录,自定义文件分享链接,一键保存至网盘,兼容微信、支付宝官方接口。
搭建系统后,立即更改后台密码以确保安全。若需修改登录用户名,请数据库操作,进入sk_users表进行修改。
系统运行环境包括Nginx 1..2、PHP-7.2-7.3、phpMyAdmin 4.0、MySQL 5.6.。
设置伪静态和运行目录为public。创建数据库导入数据,解压源码至根目录,修改/config/database.php文件以匹配自身数据库信息。
后台访问域名/admin.php,账号:admin,密码:airymz。完成微信扫码登录配置,点击系统设置-注册访问,设置对应参数,确保公众号为认证服务号。
具体步骤如下:
1. 创建数据库,导入数据。
2. 解压源码至根目录,修改数据库配置文件。
3. 访问后台,账号密码登录。
公众号认证服务号对于微信扫码登录至关重要。本文来源:thatcloud.cn/archives/1...
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