在使用Selenium时候，有些Selenium的特征可能会被网站所识别，然后就不准我们正常访问。该文件可以隐藏Selenium的身份特征的，从而达到成功访问网站的效果。 读者们也可以在这里获取，但是需要科学：https://github.com/berstend/puppeteer-extra

2.1 基本测试流程 在使用 CMW 进行 WLAN 非信令射频测试的时候设备搭建如下，CMW 射频端口通 过射频线缆连接到待测件的天线，或者 CMW 射频端口连接到外置天线或耦合板通过空 中耦合的方式连接到待测件的天线上。 发射机射频测试 接收机射频测试 在进行非信令测试的时候，CMW 提供信号分析仪或者信号产生器的作用，从而进 行待测件的发射机射频测试和接收机射频测试。在这种情况下，CMW 并不能控制待测 件进行信号的产生和接收，所以需要借助于芯片商提供的芯片控制方式辅助测试。如上 图所示，进行发射机射频测试的时候，控制芯片在所测试的带宽，信道，功率等上进行

论文研究-以特征函数为传递参数的CF-GERT及其矩阵法求解.pdf,  本文构建了以特征函数和传递概率为传递函数的CF-GERT（characteristic function based GERT）模型，利用特征函数的性质，证明了CF-GERT网络串联结构、并联结构、自环结构的传递关系与信号流图等价传递参数计算完全相同，故可借鉴信号流图理论求解CF-GERT模型.考虑以梅森公式为基础的经典GERT解析算法需要分析复杂的网络拓扑结构，提出了CF-GERT网络的矩阵式表征方法，进而设计了CF-GERT的矩阵式求解算法，推导了期望、方差、等价特征函数的计算公式.若等价特征函数绝对可积，则利用傅里叶逆变换推导概率密度函数；否则，运用Fang等提出的COS方法推导.最后用两个案例说明了所提方法的有效性.

针对现有的SIFT特征在车辆细粒度分类中存在的分类精度低的问题，提出了一种融合FV-SIFT特征和深度卷积特征的车辆图像细粒度分类算法。首先采用SIFT算法与Fisher Vector算法相结合的方式提取车辆图像的FV-SIFT特征，然后采用VGG-16卷积神经网络提取车辆图像的深度卷积特征，最后将FV-SIFT特征与深度卷积特征进行线性融合并采用支持向量机对融合后的车辆特征进行分类。实验结果表明，该方法的分类准确率达到82.3%，较FV-SIFT算法在分类准确率上提高了15.4%。

多模态生物特征识别：基于人脸与人耳信息

首先声明，本篇文章直接包含所有matlab源代码，直接复制粘贴即可运行，全部都是源代码，可以自己更改的源代码！（不是.p文件！！！，浅浅痛斥一下很多文章为了盈利，还给程序加密！谴责！！）以西储大学数据集为例，选用105.mat中的X105_BA_time.mat数据。 首先进行VMD分解，采用麻雀优化算法（SSA）对VMD的两个关键参数（惩罚因子α和模态分解数K）进行优化，以最小包络熵为适应度值。其他智能优化算法同样适用，关键要学会最小包络熵代码的编写，实验过程中，会实时显示每次寻优后的最小包络熵值和VMD对应的两个最佳参数。本次寻优共100次（自己可以随意更改寻优次数）。

基于多序列特征提取的蛋白质相互作用预测

数值特征 离散值处理 数值特征的处理，最常见的方法，就是离散值处理了 对于一份新拿到手的数据来说，会有很多不能被计算机识别的数据，这就需要对它们进行处理 LabelEncoder import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 vg_df = pd.read_csv('datasets/vgsales.csv', encoding = ISO-8859-1) vg_df[['Name', 'Platform', 'Year', 'Genre', 'Publisher']].head() # 拿到某个特征的离散数据 genres = np.uniq

Prony算法能根据实测数据辨识系统的相关特性参数，有助于分析系统低频振荡。针对传统Prony算法只能分析部分数据且对噪声敏感的问题，提出一种Prony滑动平均窗算法，分窗口对数据进行分析，不仅能充分利用数据，而且采用求和取平均的方法在一定程度上能削弱噪声，即使在信噪比非常小的情况下仍能得到准确的辨识结果。基于PSASP软件的仿真分析验证了Prony滑动平均窗算法所得结果的准确性。

易语言搜索定位内存特征码源码 Sunday算法是Daniel M.Sunday于1990年提出的字符串模式匹配。其核心思想是：在匹配过程中，模式串发现不匹配时，算法能跳过尽可能多的字符以进行下一步的匹配，从而提高了匹配效率。 注意:测试代码为查找易语言e.exe模块加载call需要的地址(EP助手里面扣出来的演示代码) 模块加载call调用(在开发插件的小伙伴可以直接使用)