中心化变换

数据规范化： 最小-最大规范化 Z-score规范化 小数定标规范化 其中：- Max(| |)为最大绝对值

Apollo是百度开源的分布式配置中心，集中管理应用配置并支持实时推送，避免服务重启。深入探讨Apollo初始化脚本的作用及其在软件环境中的应用。

几年前，银行总是通过短信、电话等途径向客户推送各种推荐信息，如新信用卡、房屋贷款等，这种市场营销方式忽视了客户个性化需求。然而，随着大数据技术的发展，银行业正经历从传统批量营销向以客户为中心的精细化服务的转型。大数据分析技术通过深入挖掘海量业务数据，帮助银行理解客户行为模式和潜在需求，提升市场营销效率，减少无效投入，增强客户满意度，建立稳固客户关系。银行借助Hadoop系统和数据仓库快速处理和分析客户数据，实现实时决策，预测客户未来行为，提升个性化服务水平。

模块化的数据中心架构，真的是提升部署效率的一把好工具。按应用群来划分模块，像拼乐高一样，想扩就扩，方便又直观。模块的复制也挺简单，一套架构多个区域都能用。比如安全模块，能集中部署，控制策略也清晰，减少关键区域被影响的概率。网络部分也有讲究，强调结构化网络的对称性，设计出来的拓扑图清楚好看，协议调试也顺手。尤其适合那种需要灵活扩展的场景。冗余设计也没落下，一般双节点冗余就够用，过度设计反而不好维护——有时候多不一定就是好，对吧？如果你正忙着搭建或改造云数据中心，这个方案可以参考一下。响应快，稳定性也不错。你要是对模块化设计感兴趣，也可以看看下面这几个例子：在线考试模块化设计、MATLAB 模块化

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直接输入邻接矩阵计算亲近中心性。

该程序使用Matlab实现了二维Haar小波变换，并提供图形用户界面进行交互式演示。用户可以通过GUI选择本地图像，点击“Press for haar”按钮执行Haar变换，并以金字塔形式展示变换结果。此外，程序还提供了查看低频分量（LL分量）的功能，用户只需点击“按LL分量”按钮即可。

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自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。