link 欧氏距离 标准化欧氏距离 马氏距离 夹角余弦距离 汉明距离 曼哈顿(Manhattan)距离 ...

原理:使用Shellcode和加载器分离的方法,方法很low,但是值得尝试 Python 参考自K8 #scrun by k8gege import ctypes impor ...

很久没有出去溜达了，今天天气好，就放松放松去，晚上在办公室没啥事，把以前写的一个基于标准的欧式距离的模板匹配代码共享吧。 opencv有模板匹配的代码，我没看他是如何优化的，所以不管他吧，我只描述我自己实现。 基于欧式距离的模板匹配就是遍历被匹配图的每一个像素 ...

标准化方法（Normalization Method）数据的标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。一般常用的有以下几种方法。(1) 最小-最大规范化 ...

1、协方差 协方差：两个向量每一项与各自平均数只差 的对应项乘积之和的平均数。 方差：每一项与平均数只差 的平方的平均数。 标准差： 方差开平方 皮尔逊相关系数：两个向量的协方差 除以 两个向量的标准差的乘积。 ...

1 数据处理案例 (1)数据输入 student<-c("John Davis","Angla williams","Bullwink Moose", "David ...

一、原理 数据标准化（Normalization）：将数据按照一定比例进行缩放，使其落入到一个特定的小区间。 数据标准化的类别： Min-Max标准化 Z-Score标准化（Standard Score，标准分数） 小数定标（Decimal scaling）标准化 ...

数据标准化处理是数据分析的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲，数据之间的差别可能很大，不进行处理会影响到数据分析的结果。为了消除指标之间的量纲和取值范围差异对数据分析结果的影响，需要对数据进行标准化处理，就是说，把数据按照比例进行缩放，使之落入一个特定的区域，便于进行综合分析。 在继续 ...