一、网安学习成长路线图

网安所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、网安视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

三、精品网安学习书籍

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、网络安全源码合集+工具包

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

五、网络安全面试题

最后就是大家最关心的网络安全面试题板块

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三、归一化处理

fit_transform() 可以对数据进行「归一」处理

from sklearn import preprocessing
from sklearn import datasets


# 初始化
mm = preprocessing.MinMaxScaler()

# 获取数据源
iris = datasets.load_iris()

# 归一化处理
new_data = mm.fit_transform(iris.data)
print(new_data)

输出：

[[0.22222222 0.625      0.06779661 0.04166667]
 [0.16666667 0.41666667 0.06779661 0.04166667]
 ......
 [0.44444444 0.41666667 0.69491525 0.70833333]]

从结果可以看到，归一后的结果，数据规格都在 0~1 之间。

实际上，fit_transform() 不只可以 “归1” ，我们自己设置归一的范围。

四、设置归一化范围

实例化 MinMaxScaler 时，指定 feature_range 参数的值，可以设置归一的「范围」。

from sklearn import preprocessing
from sklearn import datasets


# 初始化
mm = preprocessing.MinMaxScaler(feature_range=(2,3))

# 获取数据源
iris = datasets.load_iris()

# 归一化处理
new_data = mm.fit_transform(iris.data)
print(new_data)

输出：

[[2.22222222 2.625      2.06779661 2.04166667]
 [2.16666667 2.41666667 2.06779661 2.04166667]
 ......
 [2.44444444 2.41666667 2.69491525 2.70833333]]

从输出结果可以看到，数据的范围变成 2~3 区间。

接下来，我们了解一下，MinMaxScaler 是如何进行归一的。

五、归一化原理

MinMaxScaler 根据以下「公式」进行归一：

• 以列为基准，max为一列的最大值，min为一列的最小值
• mx、mi是归一指定的区间，默认mx=1，mi=0

我们准备一些测试数据：

我们拿特征一这一列举例，第一个数是90，先带入第一个公式：X‘=（90-60）/（90-60）=1
再带入第二个公式：X"=1*1+0=1
那么第一个数就转换成1.

知道了归一化的计算方式后，可以发现归一化存在一定的「局限性」。
归一化是根据最大值和最小值来计算的，当最大值/最小值出现异常时，比如最大值跟其他数据差的非常多，那么这种计算方式就会存在较大的误差。只适合传统精确小数据场景，对于其他场景，可以使用标准化的方式。

六、标准化

sklearn.preprocessing.StandardScaler()

• StandardScaler.fit_transform（ data ）：接收array类型数据，返回保准化后的array类型数据。

我们将归一化的案例，用「标准化」函数再处理一遍

from sklearn import preprocessing
from sklearn import datasets


# 初始化
ss = preprocessing.StandardScaler()

# 获取数据源
iris = datasets.load_iris()

# 标准化处理
new_data = ss.fit_transform(iris.data)
print(new_data)

输出：

[[-9.00681170e-01  1.01900435e+00 -1.34022653e+00 -1.31544430e+00]
 [-1.14301691e+00 -1.31979479e-01 -1.34022653e+00 -1.31544430e+00]
 ......
 [ 6.86617933e-02 -1.31979479e-01  7.62758269e-01  7.90670654e-01]]



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