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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

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

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算法设计与分析：回溯法求解地图涂色问题（含代码，4种改进方法）完整代码！

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