【免费软件】2024年8款最佳免费防病毒软件,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

国内十大杀毒软件(Top 10 Antivirus Software in China) 在如今数字化时代,计算机安全显得尤为重要。随着网络威胁与日俱增,一款可靠的杀毒软件变得不可或缺。那么,在国内众多的杀毒软件中,哪一款才是最适合你的呢?今天,我们详细介绍国内十款最受欢迎的杀毒软件,帮助你找到最理想的选择。 阅读详情
AI摘要

本文推荐了八款免费的Windows防病毒程序,包括卡巴斯基免费版、Avast免费杀毒软件等。这些程序能自动更新定义,保护文件免受恶意软件侵害,且各具特色。同时,作者还提供了网络安全入门/进阶学习资料的获取链接。

一个好的防病毒程序对于一个安全的系统至关重要,您_绝对不必为_一个程序付费即可获得出色的保护。以下是我精心挑选的八个最佳免费防病毒程序列表,您今天可以为 Windows 下载这些程序。

这些程序会自动执行定义更新,始终运行以确保您的文件免受恶意软件的侵害,并且您的个人信息保持私密,并且可以随时按需启动扫描。

但是,它们中的每一个确实有一些突出的差异,使它们脱颖而出,因此在决定使用哪一个时请注意这些差异。

01卡巴斯基免费版

卡巴斯基免费版是一个不错的选择,如果你想要一个拥有很多功能的简单程序。我发现它在测试时易于使用,我喜欢它提供了许多高级选项,您可能愿意研究一下。

如果您的计算机系统资源不足,它也很有用,因为如果 CPU 运行过高,它会自动推迟扫描并减少显示动画。该程序支持在您离开时进行空闲扫描,并通过更改整体安全级别来使您更倾向于性能而不是保护。

包括一项称为“自我防御”的功能,该功能可阻止所有更改或删除卡巴斯基进程、注册表项和安装文件的尝试。

在我深入研究该程序期间,我认为这些是其他一些值得一提的细节:搜索 rootkit 并可以删除恶意工具、广告软件、自动拨号程序和可疑软件包;密码保护程序以保护其设置不被更改或阻止其被卸载或关闭;使用文件和网络扫描程序以及网络攻击阻止程序、AMSI 保护、邮件防病毒和安全浏览;并启用游戏模式以在全屏模式下使用任何程序时禁止通知。

我也喜欢这些功能:在特定应用程序启动时或一天中的某些时间自动暂停扫描仪;选择检测到威胁时发生的情况:通知、杀毒、如果杀毒不起作用则删除或删除;自动扫描外部驱动器或在插入时提示您扫描它们;并安排快速或完全扫描的频率,如每分钟或指定时间,或在每次更新或应用程序启动后;选择扫描的内容;如果扫描时间过长,请跳过项目;通过仅检查新文件和更改的文件来加快防病毒扫描速度;从扫描中排除文件和文件夹,甚至阻止扫描特定威胁;查看您的电子邮件地址是否涉及数据泄露;并定义受信任的应用程序,以便不对其进行扫描。

它在 Windows 11、10、8 和 7 上运行。还有一个适用于Android和iOS的应用程序具有相同的名称。

下载地址:https://usa.kaspersky.com/free-antivirus

02Avast 免费杀毒软件

Avast被数亿人使用,并且在几乎所有防病毒程序的“最佳列表”中都名列前茅,这是有充分理由的。如果您想要一个可靠的程序,它肯定会阻止新威胁,但仍然很容易自定义,您应该考虑使用它。

Avast 的免费 AV 软件的工作方式与此列表中的其他软件有点相似;补充模块增强了病毒防护,并提供与安全和隐私相关的附加服务。

防病毒部分有很多你可以更改的选项,但它仍然很容易让任何人使用,因为大多数项目旁边都有信息简介,所以你不会想知道如果你启用它们会发生什么。

此外,定义和程序更新都是自动执行的(也可以使用手动选项),这意味着您可以安装 Avast 并让它完成它的工作,而不必担心您是否正在运行最新和最好的版本。

Avast 是可自定义的,可让您更改所有内容,从检测到威胁时是否发出声音以及通知应在屏幕上保留多长时间,到应扫描的文件扩展名类型。

以下是我发现值得注意的更多功能:计划扫描,只能检查内存,rootkit,自动启动程序等的自定义扫描,检查所有文件或仅检查某些文件扩展名,防止勒索软件,通过内容而不是后缀识别文件,微调启发式灵敏度,扫描潜在有害程序,遵循快捷方式扫描真实文件, 扫描存档,如自解压DOS和Win32可执行文件以及7Z和RAR,Windows文件资源管理器上下文菜单集成,文件夹,HDD和URL(但不是特定文件)的排除项,易于保存以供将来使用的自定义扫描,修复盘实用程序可让您使用Avast扫描仪,即使您无法启动计算机, 程序的特定区域可以使用密码和请勿打扰模式进行保护。

在安装 Avast 之前,您可以选择包含十几种不同的工具:文件、行为、Web 和邮件盾;软件更新程序、浏览器清理器、修复盘、Wi-Fi 检查器、安全和 SafePrice 浏览器扩展;密码管理器;垃圾文件清理器;和游戏模式。

Wi-Fi 检查器会扫描网络以查找可能容易受到攻击的设备。例如,它可能会识别计算机正在运行已知会促进某种蠕虫传播的文件共享服务。

您可以安装这些工具(只需不到五分钟),然后禁用或完全删除它们。或者,您可以在安装过程中忽略它们,稍后再安装它们,或者根本不安装它们。

但是,密码管理器和清理工具只是试用版,将在限时试用后过期。还有一个防火墙、文件粉碎机和沙盒功能,在此免费版本中无法使用。

Avast Free Antivirus 與 Windows 11、10、8 和 7 相容。还有一个适用于macOS,Android和iOS的版本。

下载地址:https://www.avast.com/en-us/free-antivirus-download#pc

03 Adaware 防病毒免费版

Adaware Antivirus 可在几分钟内安装,占用系统资源很少,可以通过以下两种方式之一使用。第一个是常规模式,它会在威胁发生时检查威胁,但另一个允许您在主要防病毒程序之外使用它。

这种所谓的“第二道防线”的作用是禁用实时保护,但仍允许您使用Adaware Antivirus 手动扫描现有威胁。如果您的主要 AV 软件似乎找不到您知道正在感染您的计算机的恶意软件,则此功能非常有用。

无论您以哪种方式使用它,该软件都可以防御勒索软件、间谍软件、病毒和其他形式的恶意软件。您可以通过快速、完整或自定义扫描找到这些威胁。

支持每日、每周和每月计划扫描,您甚至可以运行扫描来仅检查某些内容,例如仅检查 rootkit 或仅跟踪 cookie 和引导扇区病毒。

Adaware Antivirus 还允许您选择自定义性能设置,以使用更多系统资源来运行扫描(以使其更快),从扫描中排除文件/文件夹/文件扩展名,并决定检查新定义更新的频率(例如,每小时或每天一次)。

对于实时保护,您可以打开或关闭以下选项:扫描存档文件、扫描电子邮件数据库、检查 CHM 文件和可执行文件的深度扫描、跳过以前检查的文件的云安全扫描、扫描引导扇区、在文件在整个网络中移动时扫描文件,以及跳过超过自定义文件大小的扫描文件(例如, 10 MB 跳过视频文件)。

我喜欢您还可以使用 PIN 保护程序的设置,以及启用游戏/静音模式以抑制通知。

广告软件防病毒绝对有其优势,但由于您还可以升级到非免费版本,因此不支持许多其他选项。

例如,家长控制和高级网络、Web 和电子邮件保护仅在 Adaware 防病毒专业版中可用。这些选项在免费版中可见,但在您输入 Pro 许可证密钥之前,它们实际上不可单击/可用。

兼容操作系统的官方列表包括Windows 10,Windows 8和Windows 7。我已经在 Windows 11 中使用它,没有任何问题。

下载地址:https://www.adaware.com/free-antivirus-download

04Avira 免费安全

Avira 免费软件套件中使其脱颖而出的主要组件是可选的“云中检测”功能,称为_保护云_。这种扫描方法使 Avira 的防病毒工具能够在威胁失控之前识别并阻止威胁。

其工作原理如下:当在任何运行 Avira 的计算机上检测到可疑文件时,会生成该特定文件的指纹并将其匿名上传到 Avira,以便他们可以对其进行扫描并将其状态(无论是安全还是危险)报告给每个 Avira 用户,以便程序可以采取适当的措施。

Avira 可以扫描和删除现有威胁,并自动检测和阻止新威胁。它可以保护您免受勒索软件、特洛伊木马、间谍软件和其他类型的恶意软件的侵害。您甚至可以选择要主动注意的,并禁用其他(尽管不推荐),例如拨号器,笑话,广告软件等。

该软件还可以按计划扫描,检查具有任何文件扩展名的文件或仅检查您手动选择的文件,禁用停止活动扫描的功能(以便病毒无法阻止程序找到它们),调整扫描仪的优先级,扫描主引导扇区,按照符号链接扫描实际文件, 在开始扫描之前搜索 Rootkit,扫描 Windows 注册表,忽略网络驱动器上的文件,在发现威胁时自动修复、重命名、隔离、删除或忽略威胁,使用启发式扫描,将文件、文件夹和进程添加到忽略列表,管理 Windows 防火墙设置,使用密码保护程序的设置,阻止在可移动设备上自动运行,并将主机文件设为只读。

该程序提供的不仅仅是非常广泛的防病毒应用程序。它包括将自动安装的其他几个安全“层”,并且由于有几个,它们可能需要一段时间才能下载。但是,您不必使用它们,除非您打开它们,否则它们不会打扰您。

这些单独的模块包括一个加密所有流量(每月最多500 MB)的VPN,一个用于安全存储复杂密码的密码管理器,以及一个识别过时程序并为您提供下载链接以更新它们的软件更新程序。

此外,Avira 还可以通过其优化工具加快计算机速度并缩短启动时间,帮助您在网上购物时找到最优惠的价格,并在您下载恶意网站或软件包之前警告您。

在使用该软件时,这些额外的功能对我来说有点烦人,因为我严格遵循防病毒解决方案。但同样,您不必使用它们;只要把它们藏在原地,你就不必担心它们。

Avira Free Security 旨在运行在装有 Windows 7 及更高版本的计算机上。我在Windows 11中查看了它,但它也适用于Windows 10 / 8。还有一个适用于macOS的版本,以及一个特殊的Windows XP版本。

下载地址:https://www.avira.com/en/free-security

05 AVG防病毒免费

AVG的免费防病毒程序易于使用,甚至更易于使用。扫描按钮就在屏幕中间,关闭功能非常简单,所有高级选项都在设置中可用。

与大多数防病毒工具一样,此工具可让您计划扫描,检查存档中的威胁,在发现病毒时立即删除病毒,扫描USB驱动器,从扫描中排除文件/文件夹/网站以及运行启动时扫描。

AVG防病毒免费版是高度可定制的。您可以安装它并保留设置以获得定期保护,或者进入设置并对几乎任何内容进行调整。

我很欣赏选择如何扫描文件的选项 - 仅包含可能包含恶意软件的内容(如可执行文件数据),仅包含使用被认为具有潜在危险的文件扩展名的文件(如 EXE),或_所有_文件,无论内容类型或文件扩展名如何。

您还可以启用 rootkit 检测、硬核模式和 CyberCapture 技术,这有助于检测无法识别文件中的威胁。

在安装过程中,您可以完全控制在安装 AVG 后应启用或禁用哪些组件。选项包括文件盾、行为盾、Web 盾、电子邮件盾、安全价格浏览器扩展、文件粉碎机、清理和请勿打扰模式。

还包括一个文件粉碎机工具,您可以从右键单击上下文菜单中使用它来使用几种不同的数据清理方法来覆盖文件。

Windows 11、10、8、7 和 XP 是官方的最低操作系统系统要求。它还可以在Mac(10.10 Yosemite及更新版本),Android和iOS上运行。

下载地址:https://www.avg.com/en-us/free-antivirus-download#pc

06熊猫免费杀毒软件

Panda Security的免费防病毒程序只需几分钟即可安装,而且设计简单。然而,尽管它不是CPU或内存占用者,而且似乎也不可定制,但它的许多选项都隐藏在程序的设置中。

从那里,你可以做一些事情,比如设置按需扫描和自动扫描来检查压缩文件,并扫描潜在的不需要的程序。

自动永久扫描仪还包括一些额外的选项,如行为和分析扫描选项,在中和病毒之前询问您的能力,以及阻止文件运行数秒,直到从云中获得安全或有害的结果。

Panda Free Antivirus的独特之处在于它的安全新闻和警报部分,可以向您显示关键、警告和信息消息,比如当一家受欢迎的供应商遇到可能影响您个人信息的数据泄露时。但是,如果你愿意,你可以把它们关掉。

我在使用它时喜欢的一点是,我可以在几分钟内完成扫描。它只检查活动运行的威胁,如浏览器cookie、进程和当前加载在内存中的内容。当然,也有一个完整系统扫描或自定义扫描的选项;我两者都试过了,它们的工作原理与其他AV程序非常相似。

您还可以做其他一些事情:对整个应用程序进行密码保护,每隔一段时间清空隔离区,在全屏显示时禁用通知,从扫描中排除文件/文件夹/扩展名,启用USB保护以扫描连接的可移动设备,监控运行中的进程以及它们访问的任何URL,在事件报告中记录所有内容,您可以浏览并打印或导出到TXT或CSV文件,使用Panda Safe Web保护免受恶意网站的攻击,并使用他们的免费VPN限制日常流量。

这个软件做得很好,可以将重要的按钮放在前面,并将其他选项隐藏在菜单中,这样你就不会经常被选项或警报轰炸。

最低操作系统要求是你有Windows XP,所以它可以与Windows 11、10、8等配合使用。这家公司还有一款安卓防病毒应用程序,还有一款适用于macOS,尽管它只在试用期间免费。

下载地址:

https://www.pandasecurity.com/en/homeusers/free-antivirus/

07 COMODO Antivirus

COMODO Antivirus在以下几个方面表现出色:它可以根据您的防病毒工具经验水平,简单也可以复杂,它支持基于云的扫描来检测新的威胁,内置的沙盒技术可以隔离程序,使它们不会影响您的文件,即使它们确实是恶意的。

安装了这个免费的防病毒程序后,我的电脑立即开始扫描,以确保它是安全的。它还可以随时运行扫描,包括快速扫描、全扫描、常见感染区域扫描和自定义扫描。

自定义扫描允许您选择要检查的文件或文件夹,并启用许多其他自定义,如是否解压缩和扫描存档、使用云扫描、自动删除威胁、启用启发式扫描、检查内存中运行的威胁、跳过最大大小的文件、使用完整系统资源运行扫描、删除PuP等。

程序设置的基本视图在虚拟模式下运行扫描、取消阻止应用程序、更新程序和运行软件,而高级视图则报告有关程序这些区域的更多详细信息、显示日志以及切换HIPS和VirusScope等各种功能。

我想关注的一个领域是COMODO Antivirus中的虚拟化功能。你可以在与其他文件完全分离的虚拟空间中运行任何你想要的程序。这是一个测试应用程序以确保其真实性的机会,而不仅仅是让你安装病毒的把戏。从COMODO程序内部启动此受保护容器中的程序,或右键单击可执行文件并选择菜单中的选项。

这里还有一些其他值得一提的功能:密码保护程序,显示浮动桌面小部件,隐藏升级广告,选择要解压缩和扫描的存档文件类型,启用网络上文件的实时扫描,定义启发式扫描级别(低、中、高),将扫描安排为每小时一次到每月一次,自定义HIPS规则,启用静默模式,强制自动遏制可疑或恶意文件,并为虚拟桌面功能使用唯一密码。

该程序与Windows 10、Windows 8和Windows 7正式兼容。

下载地址:

https://antivirus.comodo.com/free-antivirus.php

08 ZoneAlarm Free防病毒软件

ZoneAlarm Free Antivirus,也称为ZoneAlarm Security和ZoneAlarm FreeAntivirus+防火墙,正是你所认为的:内置防火墙工具的防病毒软件。您不仅可以抵御间谍软件、病毒、特洛伊木马和机器人程序等威胁,还可以通过防火墙屏蔽入侵者访问您的计算机文件。

以下是这个免费防病毒工具的其他一些重要功能:实时、基于云的安全更新,依靠数百万其他用户快速阻止威胁;玩家模式阻止游戏时的中断,如扫描、更新和警报;您可以将所有警报设置为自动拒绝或允许;使用密码锁定ZoneAlarm的配置,以保护其设置不被更改;备份程序的安全设置,稍后再进行恢复;按照时间表进行快速或完整的扫描;一个网络防火墙,可以用你必须明确允许或拒绝的“可疑行为”警报屏蔽每个程序;并为可疑信贷活动设置通知。

高级防火墙是一个很好的附加功能,它可以阻止碎片、可信服务器和公共服务器,还可以启用ARP保护,过滤1394端口上的IP流量,允许/阻止VPN协议,并锁定主机文件。

ZoneAlarm Free防病毒+防火墙据说适用于Windows 11、Windows 10和Windows 7。

下载地址:

https://www.zonealarm.com/software/free-antivirus

我经常测试这些程序,以确认它们的功能仍然有效,我一直在寻找额外的免费病毒扫描程序来添加到这个列表中。如果你有什么建议,请告诉我们!

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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