zhaipro/easy12306：用机器学习算法识别12306验证码

MachineLearning_Python是一个GitHub上的开源项目，它用Python实现了多种机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、K - Means、PCA和异常检测等。项目对每个算法的原理、代码实现、优化和结果都有详细介绍，是学习机器学习算法原理、Python编程实践以及算法优化等方面的优质资源。

这是一个与《Web安全之机器学习入门》相关的Github项目。作者有着丰富的安全行业经验，本书是其机器学习三部曲的第一部，以常见机器学习算法为主线，结合生活和安全场景介绍算法，定位为入门书籍，代码可在普通PC运行，旨在让安全爱好者和从业者了解机器学习并解决实际问题，也为对人工智能感兴趣的CTO等提供科普知识。项目涉及多种机器学习算法，包括K近邻等，代码涉及多种语言。这是一个非常有价值的项目，无论是对于学习机器学习还是Web安全都有很大的帮助。

Backend - Series是GitHub上的一个项目，与后端开发相关。本文介绍其项目简介、背景、目的等内容，分析优势和局限，期待大家留言讨论。

这是一个在Github上名为crownpku/Information - Extraction - Chinese的项目，专注于中文信息抽取工作，其中涵盖命名实体识别和关系抽取等内容。项目使用IDCNN/biLSTM + CRF进行中文命名实体识别，利用biGRU + 2ATT开展关系抽取，并且各子任务有单独详细的README.md文件。这个项目在中文信息抽取相关的深度学习应用方面有独特之处，值得关注与深入探讨。

Lunar - Solar - Calendar - Converter是一个强大的公历与农历转换工具。它支持1900 - 2100的时间段转换，若需更长时间段可利用generate.htm生成的数据。能在Mac、Windows、Android、WP等平台使用且支持C#, java, Objective - C, php, Python, javascript(nodejs), C/C++, ruby, swift, golang等多种编程语言。有完善的数据验证方式，如通过io.js(nodejs)写的http server进行数据一致性验证。各语言版本也有相应的API用于公历和农历的相互转换。这一工具为需要进行公历农历转换的开发者提供了很大的便利。

doocs/advanced - java项目是一个针对Java后端工程师的进阶知识宝库。内容大部分来自中华石杉，版权归作者所有。它涵盖高并发、分布式、高可用、微服务、海量数据处理等众多领域，包含如消息队列、缓存、分库分表等多方面知识问答与原理讲解，也涉及Dubbo、SpringCloud等框架原理，旨在为开发者提供全面知识体系，方便学习查阅并分享经验。