环境检测

这段代码提供了一种简单有效的方法来判断代码当前的运行环境是Matlab还是Octave。

这个程序设计完全独立，非常适合大学生学习和数字图像处理课程的实践。欢迎下载使用，也欢迎进行交流和学习。

大数据环境下的恶意 URL 检测，靠的是 Spark 的分布式能力加上决策树模型的聪明判断，配合黑白名单策略，整体流程还蛮顺的。你用已知的 URL 数据集训练模型，模型训练好之后，就能专门拿来判断那些名单里搞不定的新 URL，准确率还不错。 训练逻辑也不复杂，模型靠的是决策树算法，就是把一堆 URL 特征一点点分裂，最终归到“恶意”还是“正常”这两类里。训练过程可以用Spark MLlib搞定，性能也挺好，跑大数据量的时候也不卡。 再加上黑白名单的策略，就是先快速筛一波的 URL，剩下那些模棱两可的交给模型来判断。分类过程响应也快，尤其适合实时检测的场景，比如邮件网关、浏览器插件、防火墙这种地

这是一段适用于Matlab软件的二进小波图像多尺度边缘检测代码，经过亲自测试，效果非常显著，强烈推荐给所有对此感兴趣的人使用。

在Matlab命令窗口中粘贴并执行文本，可用于共同学习。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。

帐号密码安全性检查

光点检测是通过识别光点并计算其精确坐标来实现的过程。

异常检测是数据和机器学习中不可忽视的一部分，是在大量时序数据或高维数据时，了解和使用合适的检测方法重要。如果你对这个话题感兴趣，以下这些资源都挺不错的，你更好地理解和实现异常检测。 异常入侵检测技术探究这篇文章通过深入不同的入侵检测方法，你理解网络安全中的异常行为探测。点击查看。 对于时序数据的异常检测，pyculiarity是一个有用的工具，它支持各种时序数据的异常检测和可视化，你可以在这篇文章中找到详细的使用指南：点击查看。 如果你用的是 Matlab，可以试试iForest的异常检测代码。它是基于孤立森林算法，适用于大数据集的异常检测，下载链接：点击查看。 除了这些，还有多与异常检测相关

提供了易懂的椭圆检测程序，只需运行 zuihoubanben.m 即可在测试图像上生成结果。程序参数可根据需要进行自定义以处理自己的图像，特别适合检测大小相似的多个椭圆。