1.【Python机器学习系列】机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）
2.分享几个开源的源码案例Python游戏代码
3.Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）
4.多个系统源代码暴露在互联网，超四百万公民个人隐私信息存在泄露的源码案例风险
5.Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

【Python机器学习系列】机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

       本文将探讨如何使用GridSearchCV在Scikit-Learn中寻找最佳的超参数组合。GridSearchCV允许用户指定需要尝试的源码案例超参数及其值，它会利用交叉验证评估所有组合，源码案例从而找到表现最优的源码案例模型。

       在GridSearchCV的源码案例java 获得网页源码实现过程中，首先需要定义参数网格（param_grid），源码案例该参数中值的源码案例含义涉及多个超参数及其可能的值。例如，源码案例对于RandomForestClassifier，源码案例参数网格可能包括n_estimators和max_features。源码案例在例子中，源码案例参数网格被分为两个部分进行探索，源码案例首先评估n_estimators和max_features的源码案例组合，接着评估另一个参数的源码案例组合。总共有种超参数组合被探索，每个模型进行5次训练（cv=5），共计次训练。可能需要较长时间，但最终可能会找到最佳的超参数组合。

       接下来，低点止损源码可以查看评分最高的超参数组合和当前的最佳估算器。输出仅显示非默认参数。

       此外，本文还将计算各种超参数组合的评分，并使用最佳模型进行推理与评价。

       作者有丰富的研究背景，包括在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文，目前在某研究院从事数据算法相关研究工作。作者结合自身科研实践经历，不定期持续分享关于Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与案例。致力于只做原创，以最简单的方式理解和学习，关注我一起交流成长。

       欲了解更多详情，请参阅原文链接：

       Python机器学习系列机器学习模型微调---网格搜索（案例+源码）

分享几个开源的源码加网络验证Python游戏代码

       以下是一些开源的Python游戏代码分享：

       I wanna，源代码链接：pan.baidu.com/s/1DlULys...

       提取码：kh2h

       Covid-Hero，源代码github地址：github.com/zixinzeng-je...

       The Game of Purifier，源代码github地址：github.com/epcm/PURIFIE...

       进击的豌豆，源代码链接：pan.baidu.com/s/1YcojAC...

       提取码：tsfm

       以上游戏均采用Pygame Zero库（简称Pgzero）开发。Pgzero是Pygame的精简版本，能够实现Pygame库的主要功能，同时屏蔽了复杂的细节，对新手十分友好。

       若想快速了解Pgzero，可以参考下文：

       若要全面系统学习Pgzero，可以参考《趣学Python游戏编程》一书。该书通过十个经典游戏案例，深入浅出地介绍了游戏编程的基本原理，以及Pgzero的具体使用方法。相信学完这本书后你也能开发出上面这样精彩的Python游戏。

Python可视化系列一文教你绘制带误差线的折线图（案例+源码）

       在Python的数据可视化系列中，本文将引领你步入折线图的精细世界，特别是在需要展示数据波动范围时，如何巧妙地添加误差线。让我们通过一个实例来一步步学习。绝对底源码公式

       首先，导入必要的数据是基础。以下代码演示了数据的读取过程：

       ...

       读取后的数据如图所示：

       接下来，为了清晰地展示数据的分布情况，我们需要计算每个数据点的均值和标准差。以下是相应的计算代码：

       ...

       执行后，得到的均值和标准差分别是：

       ...

       现在，到了重头戏——绘制带误差线的折线图。通过结合计算结果，我们可以这样实现：

       ...

       最终，你将看到这样的折线图，其中数据点的上下波动范围清晰可见：

       作为拥有丰富科研经验的作者，我在读研期间已发表多篇SCI论文，目前专注于数据算法研究。我的目标是用最直观的方式分享Python、数据分析等领域知识。如果你对数据和源码感兴趣，欢迎关注我，一起探索更多有趣的案例和技巧。

多个系统源代码暴露在互联网，视频app源码购买超四百万公民个人隐私信息存在泄露的风险

       截至年3月，绿盟科技创新研究院监测到上万个互联网中暴露的DevOps资产存在未授权访问情况，源代码仓库成为“重灾区”。这些暴露的源代码仓库包含了境内多家机构的重要系统源代码，部分源代码中硬编码了数据存储服务配置信息，存在敏感信息意外泄露的风险。事件敏感，以下仅示例部分脱敏案例，并已上报给相关监管机构。

       案例1：某沿海地区的科技公司使用Gitblit维护多个医疗IT系统源代码时配置错误，导致这些系统存在未经授权的访问漏洞。结果，包括某大学附属医院的排班系统在内的多个平台源代码被公开暴露在互联网上。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致约万名病人的姓名、身份证号、住址等信息以及近1万名医护人员的姓名、****、学历和身份证等个人隐私信息暴露，存在严重隐私泄露风险。

       案例2：某互联网科技有限公司使用Gogs维护开发系统的源代码时配置错误，系统被暴露在互联网中并允许未经授权访问。暴露源代码中含有详细的数据库连接信息，导致大约万公民的姓名、手机号、身份证号码等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。

       案例3：某教育科技有限公司使用Gitea维护开发系统的源代码时配置错误，系统存在未经授权的访问漏洞。暴露源代码中包含数据库连接详细信息，导致大约万学员姓名、手机、QQ号等个人隐私信息暴露，存在严重隐私数据泄露风险。

       此类安全事件不仅暴露了系统的源代码，还暴露了公民的个人隐私信息及敏感数据。这些泄露可能带来数据被不法分子出售、公民面临电诈风险、安全漏洞暴露以及关键基础设施单位存在安全隐患等严重后果。案例显示，数据泄露风险来源于配置错误，导致源代码、敏感信息被不安全方式暴露在互联网上。

       云计算技术广泛应用，但带来了安全风险问题。DevOps流程在提升开发、测试和部署效率的同时，也引入了云上安全风险，尤其是源代码、敏感信息的不当管理。绿盟科技创新研究院通过云上网络空间的测绘，揭示云组件暴露面，识别攻击面，以深入了解可能隐藏的安全风险。

       针对此类事件，监管部门开始采取行动。如衡阳市网信办对某开发应用网站数据库存在未授权访问漏洞、泄露公民个人信息的公司进行了行政处罚。企业可通过利用绿盟公有云测绘技术、敏感泄露发现服务以及EASM服务，加强自身风险暴露面的发现与防护。定期对内外部和上下游供应链人员进行安全培训，也能有效减少数据泄露事件。

       综上，源代码暴露事件对国家安全、关键基础设施单位、企业和公民隐私构成严重威胁。应加强技术监控、提高安全意识、定期进行安全培训，以有效应对云上安全风险。

Python深度学习系列网格搜索神经网络超参数：丢弃率dropout（案例+源码）

       本文探讨了深度学习领域中网格搜索神经网络超参数的技术，以丢弃率dropout为例进行案例分析并提供源码。

       一、引言

       在深度学习模型训练时，选择合适的超参数至关重要。常见的超参数调整方法包括手动调优、网格搜索、随机搜索以及自动调参算法。本文着重介绍网格搜索方法，特别关注如何通过调整dropout率以实现模型正则化、降低过拟合风险，从而提升模型泛化能力。

       二、实现过程

       1. 准备数据与数据划分

       数据的准备与划分是训练模型的基础步骤，确保数据集的合理分配对于后续模型性能至关重要。

       2. 创建模型

       构建模型时，需定义一个网格架构函数create_model，并确保其参数与KerasClassifier对象的参数一致。在定义分类器时，自定义表示丢弃率的参数dropout_rate，并设置默认值为0.2。

       3. 定义网格搜索参数

       定义一个字典param_grid，包含超参数名称及其可选值。在本案例中，需确保参数名称与KerasClassifier对象中的参数一致。

       4. 进行参数搜索

       利用sklearn库中的GridSearchCV类进行参数搜索，将模型与网格参数传入，系统将自动执行网格搜索，尝试不同组合。

       5. 总结搜索结果

       经过网格搜索后，确定了丢弃率的最优值为0.2，这一结果有效优化了模型性能。

       三、总结

       本文通过案例分析与源码分享，展示了如何利用网格搜索方法优化神经网络模型的超参数，特别是通过调整dropout率以实现模型的正则化与泛化能力提升。在实际应用中，通过合理选择超参数，可以显著改善模型性能，降低过拟合风险。