link 歐氏距離 標准化歐氏距離 馬氏距離 夾角余弦距離 漢明距離 曼哈頓(Manhattan)距離 ...

原理:使用Shellcode和加載器分離的方法,方法很low,但是值得嘗試 Python 參考自K8 #scrun by k8gege import ctypes impor ...

很久沒有出去溜達了，今天天氣好，就放松放松去，晚上在辦公室沒啥事，把以前寫的一個基於標准的歐式距離的模板匹配代碼共享吧。 opencv有模板匹配的代碼，我沒看他是如何優化的，所以不管他吧，我只描述我自己實現。 基於歐式距離的模板匹配就是遍歷被匹配圖的每一個像素 ...

標准化方法（Normalization Method）數據的標准化是將數據按比例縮放，使之落入一個小的特定區間。由於指標體系的各個指標度量單位是不同的，為了能夠將指標參與評價計算，需要對指標進行規范化處理，通過函數變換將其數值映射到某個數值區間。一般常用的有以下幾種方法。(1) 最小-最大規范化 ...

1、協方差 協方差：兩個向量每一項與各自平均數只差 的對應項乘積之和的平均數。 方差：每一項與平均數只差 的平方的平均數。 標准差： 方差開平方 皮爾遜相關系數：兩個向量的協方差 除以 兩個向量的標准差的乘積。 ...

1 數據處理案例 (1)數據輸入 student<-c("John Davis","Angla williams","Bullwink Moose", "David ...

一、原理 數據標准化（Normalization）：將數據按照一定比例進行縮放，使其落入到一個特定的小區間。 數據標准化的類別： Min-Max標准化 Z-Score標准化（Standard Score，標准分數） 小數定標（Decimal scaling）標准化 ...

數據標准化處理是數據分析的一項基礎工作，不同評價指標往往具有不同的量綱，數據之間的差別可能很大，不進行處理會影響到數據分析的結果。為了消除指標之間的量綱和取值范圍差異對數據分析結果的影響，需要對數據進行標准化處理，就是說，把數據按照比例進行縮放，使之落入一個特定的區域，便於進行綜合分析。 在繼續 ...