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

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摄像机标定matlab代码 Double-target Author HoshinoKun E-mail 目录 介绍 一款摄像头的双目测距程序，包含了标定用图以及标定数据，使用Matlab标定工具箱标定 包含两种像素的不同代码及标定图片与结果 运行 当想使用摄像头拍照时，请使用 python cap.py 当拍照完成后，使用MATLAB工具箱标定相机，得到的数据类似Calib_Results_stereo_data.txt内所描述，将其手工填至camera_config.py内，使用 python test.py 在代码内含有两种不同的匹配算法，可手动调节，BM算法速度较快，SGBM算法精确度较高，默认使用SGBM算法

1、程序功能： 1.1调整地震波格式 程序主要针对太平洋地震中心的地震波文件格式，该类格式一般为5列，读取顺序为从左至右，从上至下，如下文操作方法中所示。将下载文件导入程序后，可生成一列的地震波文件，导出保存为txt、excel。 1.2生成反应谱、与设计谱进行对比 导入地震波加速度时程后，会显示各类反应谱。因建筑抗震设计规范的设计反应谱采用绝对加速度反应谱标定，所以绝对加速度反应谱与设计反应谱进行对比。 1.3生成人工波

流星(蝴蝶)键盘锁定[DisableWindowsKeys.rar]-精品源代码

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matlab矩阵求和函数代码Matlab 中 TRCA 的两种实现方法的比较 SSVEP 识别中使用的最先进算法之一是任务相关组件分析 (TRCA)。 这里我比较了 Matlab 中 TRCA 的两种实现方法。 一个是由 Masaki Nakanishi 在 . 基于这个版本（参见trca.m），我提出了一种新的实现方式，计算速度更快，参见trca_fast.m。 它们之间的主要区别在于函数 trca() 使用 FOR 循环来计算协方差矩阵，而 trca_fast() 使用矩阵计算来计算协方差矩阵。 我们知道 Matlab 使用矩阵计算比使用 FOR 循环更好地进行计算，trca_fast() 可以更快地进行计算。 使用 FOR 循环： 它计算 FOR 循环（即 S 和 Q）中任意两次试验之间的协方差矩阵的总和，如以下代码所示： % eeg : Input eeg data % (# of channels, Data length [sample], # of trials) for trial_i = 1:1:num_trials-1 x1 = squeeze(eeg(:,:,tr

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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

《面向对象系统分析与设计》三级项目-基础源码（容易重构）包含简易版代码、完整版代码