import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as mp def get_data_zs(inputfile): data = pd.read_excel(inputfile, index_col='Id', encoding='gb18030') data_zs = 1.0 * (data - data.mean()) / data.std()

本文链接:https://blog.csdn.net/James_Ray_Murphy/article/details/79209172 import numpy as np import cv2 # 脸 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') face_cascade.load('D:BROWSE/Opencv/opencv/sources/data/haarcascades/haa

摘要:本文提出了两个用于无监督的具备可解释性和鲁棒性时间序列离群点检测的自动编码器框架. 本文分享自华为云社区<解读ICDE'22论文:基于鲁棒和可解释自编码器的无监督时间序列离群点检测算法>,作者:云数据库创新Lab . 导读 本文(Robust and Explainable Autoencoders for Unsupervised Time Series Outlier Detection)是由华为云数据库创新Lab联合丹麦Aalborg University与电子科技大学发表在顶会I

1. 异常检测简介 异常检测,它的任务是发现与大部分其他对象不同的对象,我们称为异常对象.异常检测算法已经广泛应用于电信.互联网和信用卡的诈骗检测.贷款审批.电子商务.网络入侵和天气预报等领域.这些异常对象的主要成因有:来源于不同的模式.自然变异.数据测量以及随机误差等.而常见的异常检测算法都是针对独立的数据点进行异常检测,此时异常检测又称为离群点检测.而在序列数据的异常检测过程中,我们既可以直接使用对序列进行异常检测的算法,也可以先对序列数据进行特征提取然后转化为传统的离群点检测. 2. 基本

资源下载 #本文PDF版下载 C#下实现的K-Means优化[1]-「离群点检测」 前言 在上一篇博文中,我和大家分享了「C # 下实现的多维基础K-MEANS聚类」的[C#下实现的基础K-MEANS多维聚类 - xlxw - 博客园].在上篇文章中使用的是最传统的K-Means均值聚类方法,在上文中只是介绍了有一些能优化的方法但是没有具体的讲怎么去优化.所以在这篇博文中,我会和大家分享.我学到的关于我们前面说的聚类前的预处理-离群点的检测. 离群点的检测方法 离群点的检测是数据挖掘中很重要的部

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基于Python实现的死链接自动化检测工具   by:授客 QQ:1033553122 测试环境: win7 python 3.3.2 chardet 2.3.0 脚本作用: 检测系统中访问异常(请求返回code值非200)的链接 使用方法: 1. 配置 编辑deadLinkDetection\conf\init.conf 配置项如下 protocol:协议,比如https, http host:主机.域名,如192.168.1.3 port:端口号,比如 80, 8080, 443 usern

邮件快速检测工具 概要介绍 mmpi,是一款使用python实现的开源邮件快速检测工具库,基于community框架设计开发.mmpi支持对邮件头.邮件正文.邮件附件的解析检测,并输出json检测报告. mmpi,代码项目地址:https://github.com/a232319779/mmpi,pypi项目地址https://pypi.org/project/mmpi/ mmpi,邮件快速检测工具库检测逻辑: 支持解析提取邮件头数据,包括收件人.发件人的姓名和邮箱,邮件主题,邮件发送时间,以及

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统 源代码地址 概述 这是我的本科毕业设计 它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ultralytics YOLO V5 tag v5.0 . 相应地,我也使用了ultralytics/YOLOv5的预训练模型. 我通常使用两个最简单的预训练模型--yolov5s.pt和yolov5s.pt.你可以在./weights中直接看到它们. 在语义分割部分,我使用了PSPNet(全称

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 功能需求 实现思路 代码实践(关键技术点实现) 代码模块组织结构 配置文件解析 MyTCPServer.py MyTCPClient.py appClient.py loadAgent.py 运行效果 13 测试环境 Win7 64位 Linux 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(window

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完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

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Jenkins简介 Jenkins是Java编写的非常流行的持续集成(CI)服务,起源于Hudson项目.所以Jenkins和Hudson功能相似. Jenkins支持各种版本的控制工具,如CVS.SVN.Git.Mercurial.Perforce和ClearCase,而且可以执行用Apache Ant或Java Maven构建的项目.同时,它也可以利用一些插件.Shell脚本和Windows批处理命令来构建其他平台的项目. Jenkins除了构建软件功能外,还可以用于搭建自动化测试环境,比如

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

基于python操纵zookeeper介绍 by:授客  QQ:1033553122 测试环境 Win7 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(windows) kazoo-2.6.1.tar.gz (linux) https://pypi.org/project/kazoo/#files zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址: http://zookeeper.apache.org/releases.html#d