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KDDCUP99数据集预处理成果.zip

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简介：
本资料包包含KDDCUP99数据集经过预处理后的版本，旨在为研究网络入侵检测提供便捷的数据支持。含清洗、标准化与特征选择等步骤，方便科研人员快速开展实验分析工作。 KDD CUP99 数据集中包含 kddcup.data_10_percent 训练集和 corrected 测试集的字符特征已经完成数字化处理。标记为 1 的是原始数据 txt 文件形式，标记为 2 的则是经过数字化后的结果。

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  • KDDCUP99数据集预处理成果.zip
    优质
    本资料包包含KDDCUP99数据集经过预处理后的版本，旨在为研究网络入侵检测提供便捷的数据支持。含清洗、标准化与特征选择等步骤，方便科研人员快速开展实验分析工作。 KDD CUP99 数据集中包含 kddcup.data_10_percent 训练集和 corrected 测试集的字符特征已经完成数字化处理。标记为 1 的是原始数据 txt 文件形式，标记为 2 的则是经过数字化后的结果。
     
  • KDDCup99 数据集
    优质
    KDDCup99数据集是由知识发现和数据挖掘(KDD)会议提供的一个著名的数据集，主要用于识别网络流量中的各种入侵行为，是网络安全研究的重要资源。 KDDCup99的原始数据来源于1998年的DARPA入侵检测评估项目，所有网络数据来自一个模拟的美国空军局域网，在该网络中加入了多种模拟攻击。实验训练数据包括7周内的约500万条网络连接；测试数据则包含2周内大约200万条网络连接的数据。尽管时间久远，KDD99数据集依然是网络入侵检测领域的事实标准，并为基于计算智能的网络入侵检测研究奠定了基础。
     
  • KDDCUP99数据集
    优质
    KDDCup99数据集是由知识发现与数据挖掘会议(KDD)在1999年发布的网络入侵检测挑战赛的数据集合，广泛应用于机器学习和网络安全研究。 用于入侵检测的数据测试集非常实用。如果真的对你有帮助，那真是太好了。
     
  • KDDCUP99各数据集
    优质
    KDDCUP99是由知识发现与数据挖掘会议(KDD)举办的数据挖掘竞赛中1999年的比赛资料集合，包含多个用于检测网络入侵的数据集。 KDDCUP99数据集包括总数据集、训练集和测试集等内容。
     
  • Caltech行人数据集的预处理.zip
    优质
    本资料包包含针对Caltech行人数据集进行预处理后的文件，旨在为行人检测与识别的研究提供便捷的数据准备工具。 由于官网下载的数据集的图像和标签格式分别是seq和vbb，不方便直接使用。可使用其自带的工具包将图像和标签转为jpg和txt格式。我们将工具包和脚本进行了打包，并写了一个使用教程：知乎上的相关文章提供了详细的指导说明。
     
  • 对联生成的数据集和预处理代码
    优质
    本数据集包含丰富的对联文本资源及预处理代码，旨在支持自然语言处理任务中的创意文本生成研究与应用开发。 使用seq2seq模型与attention注意力机制生成对联。数据集中包含预处理代码的工程代码可以在GitHub上找到相关项目地址。
     
  • NSL-KDD(1).rar_NSLL_KDD预处理_NSLL_KD数据集、预处理和实验_NSLL_KDD数据集_NSLL_KDD_KDD
    优质
    NSL-KDD是KDD杯竞赛的一个改进版本的数据集，主要用于网络安全入侵检测。本资源包含其预处理方法及基于该数据集的实验分析。 我已经使用NSL-KDD数据集完成了预处理、训练部分程序以及测试部分程序的编写，并且所有代码都已调试通过，实现了较为理想的实验效果。
     
  • Python数据预处理资料包.rar_Python数据预处理_数据清洗_python预处理
    优质
    本资源为《Python数据预处理资料包》，包含全面的数据清洗与预处理技巧，适合希望提升Python数据分析能力的学习者。 Python数据预处理示例包括数据清洗、数据整合和数据变换等操作。
     
  • 经过预处理的BelgiumTSC数据集
    优质
    本数据集为比利时交通信号灯图像，经一系列预处理步骤优化，旨在提升交通标志识别算法性能，适用于研究与开发领域。 处理好的BelgiumTSC数据集（包含标签），以及用于训练的代码可以在GitHub上找到：https://github.com/cqfdch/BelgiumTSC-pytorch。不过根据要求，这里仅保留描述内容，即关于使用处理过的BelgiumTSC数据集和相关训练代码的信息。
     
  • CEDAR（115*220）英文签名数据集（已完成预处理）
    优质
    CEDAR 数据集包含 115x220 分辨率的英文签名图像，并已进行预处理。该资源旨在促进签名识别和验证的研究工作。 本研究适用于笔迹鉴定与签名认证领域。共有55名志愿者参与测试，其中真实标签24个，伪造标签24个。总计收集了2640张图片，在实际测试中错误拒认率（FRR）能够降至5%以下，错误接受率（FAR）在4%以下，整体认证准确率达到接近95%的水平。