题目谋钓鱼队连续组织钧鱼14天第1天和第二天分别钓了7,9条。从第三天开始的钓鱼数是前两天的总和减去7求钓鱼总数 Python实现py
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Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题
本文实例讲述了Python数据结构与算法之使用队列解决小猫钓鱼问题。分享给大家供大家参考,具体如下: 按照《啊哈》里的思路实现这道题目,但是和结果不一样,我自己用一幅牌试了一下,发现是我的结果像一点,可能我理解的有偏差。 # 小猫钓鱼 # 计算桌上每种牌的数量 # 使用defaultdict类,并设置默认类型为int型,即默认值为0 # cardcounts = defaultdict(int) # 不过deque有对应的方法 def henhenhaahaa(): from collections import deque hen = deque() # hen的手牌
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smtp-email-spoofer-py:基于Python 3.x的电子邮件欺骗器
smtp-email-spoofer-py 基于Python 3.x的电子邮件欺骗器 仅用于教育目的。 不要发送或发送给您不拥有的地址。 电子邮件欺骗通常用于垃圾邮件活动和网络钓鱼攻击。 如果不当使用此工具,可能会违反的《 和/或《 。 您还将进行。 用你的头。 目录 $ git clone https://github.com/mikechabot/smtp-email-spoofer-py.git 激活virtualenv $ pip install -r requirements.txt $ python spoof.py 可以在以下位置找到有关创建和激活virtualenv说明: : 指令 smtp-email-spoofer-py提供了两个全局命令: wizard和cli : $ py spoof.py -h usage: spoof.py [-h] {wiza
Python实现的启发式规则钓鱼网站识别工具包(含可运行代码、标注数据集与完整说明)
一套开箱即用的钓鱼网站检测实践资源,基于URL结构、HTML特征等启发式规则构建分类模型,使用Python编写,集成SVM算法实现二分类判断。包含两个核心脚本:url_svm.py用于解析并提取URL层级特征(如域名长度、IP地址使用、特殊符号数量等),html_svm.py用于抓取网页源码并提取HTML层面特征(如表单数量、iframe标签、重定向行为、JavaScript混淆程度等)。所有代码已在本地环境完成测试,支持直接运行,输入待测URL即可输出判定结果。配套提供已标注的钓鱼/正常网站样本数据集,覆盖常见伪装手法,适合快速验证模型效果。文档详细说明特征设计逻辑、数据预处理步骤、模型训练流程及评估指标(准确率、召回率、F1值),并附有README.html和README.md双格式指引。适用于本科毕业设计、网络安全课程实验、入门级Web安全开发练习,也便于在原有基础上扩展特征维度或替换为其他分类器(如随机森林、XGBoost)。
URL-obfuscator:用于混淆URL的Python程序,使网络钓鱼攻击更难检测。 使用Active Open重定向列表和其他URL模糊处理技术
URL混淆器 一个简单的Python程序,用于混淆URL以使网络钓鱼URL更加难以检测。 快速安装 要从安装: 在Linux终端/ Windows powershell /命令提示符中运行以下命令以从pypi安装:- pip install badurls 然后键入以下命令开始:- 对于Windows: py -m badurls 对于基于Linux的发行版: python3 -m badurls 此工具使用公共开放重定向和http基本身份验证使网络钓鱼攻击难以检测。 包括Tor洋葱服务,该服务也容易受到开放重定向的影响。 最初开发该工具是为了检查防病毒和用户教育的有效性,以此作为对混淆URL的防御措施。 我的验证此软件的PGP密钥可在此处 开发人员对由于使用此工具而引起的任何损坏概不负责。 用户将对使用此工具所使用的内容完全负责。 开发此工具仅用于教育和道德实验目的,而不
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基于Python的钓鱼网站启发式特征识别工具包(含完整源码与文档)
一套开箱即用的钓鱼网站检测工具,采用启发式特征分析方法,通过URL结构、HTML标签、脚本行为等多维度规则识别可疑网站。包含url_svm.py和html_svm.py两个核心检测模块,分别处理URL层面和网页源码层面的特征提取与分类;配套README.md和README.html说明运行环境、依赖安装、数据格式及调用方式;介绍.txt提供项目背景与适用场景。所有代码经实测可直接运行,无需复杂配置,支持Windows/Linux/macOS系统,Python 3.7+环境即可启动。适合课程作业、毕业设计或安全方向入门实践,学生可快速理解特征工程在Web安全中的实际应用,教师可用于教学演示,开发者也可基于现有逻辑扩展检测规则或对接API接口。项目不含第三方在线服务依赖,纯本地运行,隐私友好。
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物理信息神经网络求解 Klein-Gordon 方程的应用研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了物理信息神经网络(PINN)在求解Klein-Gordon方程中的应用,通过构建前馈神经网络模型,将偏微分方程的残差项作为损失函数的重要组成部分,结合初始条件与边界条件进行联合优化训练,实现了对非线性波动方程的高效数值求解。文中详细阐述了PINN的理论基础、网络结构设计、损失函数构建策略及训练流程,并提供了基于Python的完整代码实现,展示了该方法在处理复杂物理系统建模问题中的准确性、灵活性与无需网格划分的独特优势。; 适合人群:具备一定深度学习、偏微分方程理论基础及Python编程能力的研究生、科研人员和工程技术开发者,尤其适合从事科学计算、物理建模与神经网络交叉领域研究的学者。; 使用场景及目标:① 掌握物理信息神经网络的基本原理及其在微分方程求解中的实现路径;② 学习如何将物理先验知识嵌入神经网络训练过程,提升模型的物理一致性和泛化能力;③ 借助所提供的代码实例开展相关科研工作,拓展PINN在量子场论、非线性光学、波动传播等领域的应用研究; 阅读建议:建议读者结合文中给出的Python代码逐行复现求解过程,深入理解损失函数中各物理约束项的设计逻辑与权重配置,同时可尝试调整网络超参数、改变方程形式或应用于其他类型的偏微分方程,以全面提升对PINN方法的掌握与创新能力。
Agent 工具权限沙箱实战:白名单+参数校验+超时限次,零 Key 离线可跑(Python 源码)
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