K-means 文章使用的 150 条 Iris 样本。

包含标准化、K-means++ 初始化、多次重启和 SSE 选择。

对应 C 程序执行顺序的 SVG 流程图。

基于花瓣长度和花瓣宽度投影的二维散点图。

包含数据、源码、流程图和可视化图。

文章内包含可直接复制运行的 scikit-learn 分类脚本。

手写数字 softmax 分类器的 C 语言源码。

手写数字训练集压缩包，包含 42000 条带标签样本。

手写数字测试集压缩包，包含 28000 条待预测样本。

官方提交格式示例，可直接对照最终输出字段。

当前 C 项目跑出的预测结果文件。

浏览器实验台使用的轻量 softmax 演示模型与样本。

从训练集中抽取的小型手写数字预览网格。

包含源码、压缩数据、提交文件、浏览器模型和样本预览图。

单文件 C 语言 tiny CNN，包含 CIFAR-10 读取、卷积、池化、softmax 和反向传播。

一次本地小样本运行生成的模型权重文件。

CIFAR-10 tiny CNN 输出的测试预测样例。

配套 CNN 项目说明材料。

去除控制口令、真实节点和目标列表后的 mld_chaffing_v2.py 控制流程说明。

用于记录 CPU、内存、线程峰值、微脉冲速率、延迟和错误数的脱敏 CSV 模板。

用于记录 TP、FN、FP、TN、accuracy、precision、recall、F1、ROC-AUC、熵和 JS 散度的 CSV 模板。

说明公开资源为何只提供脱敏代码、测试模板和架构笔记。

说明 AI 安全攻防系列的安全边界、安装命令和 quick-run 实验。

包含安全 toy scripts、结果 CSV、风险登记表、攻防矩阵和架构图。

面向 AI 威胁建模和上线评审的 CSV 风险登记模板。

把攻击面、toy demo、指标和防护控制映射到一张 CSV 表。

展示威胁建模、鲁棒评估、数据完整性、模型隐私和 RAG 防护之间的关系。

本地 digits 分类器的 FGSM-style 扰动和准确率下降实验。

用 digits 数据演示污染率、触发器和 attack success rate。

输出 membership AUC、target accuracy、surrogate fidelity 和 surrogate accuracy。

用确定性 toy agent 演示外部数据降权和工具权限阻断。

用于分享深度学习 / CNN 专题页的 1200x630 SVG 图。

用于分享 K-means、Iris 和机器学习流程专题页的 1200x630 SVG 图。

用于分享 8 皇后、回溯、位运算和实验台专题页的 1200x630 SVG 图。

用于分享手写数字、C 分类器和浏览器实验台专题页的 1200x630 SVG 图。

4 个内容集群的 45-60 秒短视频脚本，可后续交给 Remotion 制作。

Remotion 生成的 8 秒短动画，展示 3x3 卷积核如何扫描输入并形成特征图。

Remotion 生成的短动画，展示样本分配、质心更新和 SSE 下降。

Remotion 生成的短动画，展示逐行尝试、冲突剪枝和回溯。