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classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

脑机接口（BCI）为大脑和外部设备之间提供了一个直接通信通道。基于稳态视觉诱发电位的脑机接口（SSVEPBCI）因其高信息传输率而受到越来越多的关注。任务相关成分分析法（TRCA）是一种最新的单独校准 SSVEPBCI 的方法。然而，在 TRCA 中，从每个刺激中学习到的空间滤波器可能是冗余的，时间信息没有得到充分利用。针对这一问题，本文提出了一种新方法，即任务判别成分分析法（TDCA），以进一步提高单独校准的 SSVEPBCI 的性能。通过两个公开的基准数据集对 TDCA 的性能进行了评估，结果表明 TDCA 的性能明显优于集合 TRCA 和其他竞争方法。测试 12 名受试者的离线和在线实验进一步验证了 TDCA 的有效性。本研究为设计经过视频校准的 SSVEPBCI 解码方法提供了新的视角，并为其在高速脑拼写应用中的实现提供了启示 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「紫钺-高山仰止」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43158059/articl

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数据标准化（Normalization）是指：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个特定的小区间。 为什么要进行数据标准化呢？ 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同量级、不同单位或不同范围的数据转化为统一的标准数值，以便进行比较分析和加权。 通过手写Python代码对海伦约会对象数据集完成数据标准化归一化的预处理。 其中包含： （1）Min-Max标准化 （2）Z-Score标准化 （3）小数定标标准化 （4）均值归一化法 （5）向量归一化 （6）指数转换

Python剪映关键帧是一个用Python编程语言编写的工具，旨在帮助用户自动化剪辑视频的过程。该工具可以识别视频中的关键帧，并根据用户设定的条件自动选择最佳的关键帧进行剪辑。通过Python剪映关键帧，用户可以节省大量时间和精力，同时确保视频剪辑的质量和效率。该工具具有灵活性和可定制性，用户可以根据自己的需求和喜好调整参数，从而实现个性化的视频剪辑效果。无论是制作个人视频日志，还是专业视频编辑项目，Python剪映关键帧都可以成为用户的强大助手，为他们带来更加高效和令人满意的剪辑体验。

使用说明：https://blog.csdn.net/obliv/article/details/127975916 每日早安提醒，可以弹出消息，可以微信聊天置顶，可以消息内增加图片

分布式网络检测 针对我们的本地测试平台和相应流程的几种攻击的代码 流量 1.正常情况下的流量以及wireshark收集的攻击情况下的流量。 2.从Google云端硬盘流量 档案结构 1.ARP_Spoofing-master包含用于发起ARP欺骗攻击的代码。 2.DDos-Attack-master包含用于发起DDos攻击的代码。 3.ICMP_Smurf_Attack-master包含用于启动ICMP Smurf攻击的代码。 4.ping_of_death-master包含用于发起ping死亡攻击的代码。 5.Python-SYN-Flood-Attack-Tool-master包含用于发起同步洪水攻击的代码。 6.replay-attack-master包含启动重放攻击的代码。 7.TCP-UDP-Flood-master包含用于发起TCP-UDP-Flooding攻击的代码。 8.U

尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。