使用[tag：database-normalization]来规范化数据库结构，使用[tag：unicode-normalization]来规范化unicode文本。归一化是指旨在减少各种类型数据变化的转换，从而允许更一致的处理，搜索，排序，比较等。
我想借助python中的“映射列表”（我怎么称呼它）来规范化文件名。例如，我有一些这样命名的文件：Abb。 1-Streßfaktorìmpersóna.jpgAbb。 2-...
我习惯于查看关系数据库，其中不同的实体存储在不同的表中。 （简单示例：国家，州，城市）。最近，我看到了更多情况不同但相似的情况。
我正在尝试解决有关证明给定分解是有损还是无损的问题，请通过应用...
我有一个庞大的3D坐标矢量，我想对其进行归一化，以便它们位于尺寸为[0,1] x [0,1] x [0,1]的立方体内（即每个x，y，坐标的z应该在0到1之间，...
我习惯于查看关系数据库，其中不同的实体存储在不同的表中。 （简单示例：国家，州，城市）。最近，我看到了更多情况不同但相似的情况。
我习惯于查看关系数据库，其中不同的实体存储在不同的表中。 （简单示例：国家，州，城市）。最近，我看到了更多情况不同但相似的情况。
[Object Model：class Object（models.Model）：author = models.ForeignKey（ProfileUser，on_delete = models.CASCADE）title = models.CharField（max_length = 300）category = models.ForeignKey（Category，...
哪种标准化方法，最小-最大或z缩放（零平均单位方差），最适合深度学习？
我有代表相对计数（0.0-1.0）的数据，如下例所示。使用公式单元格值（例如23）/列总和（例如1200）= 0.01916计算得出的示例数据...
`order`参数在tf.keras.utils.normalize（）中意味着什么？
请考虑以下代码：将numpy导入为np A = np.array（[[.. 8，.6]，[.1，0]]）B1 = tf.keras.utils.normalize（A，axis = 0， order = 1）B2 = tf.keras.utils.normalize（A，axis = 0，order = 2）print（'A：'）...
我使用TensorFlow固定估计器从有利于最高分的情况（没有“好”或“坏”的答案，但根据情况要比另一个更好的答案）预测游戏动作。 ...
我正在努力解决的一个概念上很简单的问题。我将观察值（“值”）随时间按ID分组，并希望将每个观察值归一化为其先前的观察值。在下面的示例中...
我正在努力解决的一个概念上很简单的问题。我将观察值（“值”）随时间按ID分组，并希望将每个观察值归一化为其先前的观察值。在下面的示例中...
我工作的一些“面子归化”项目。我所做的到现在是：人脸检测面部标志检测（68）斯普利特面对的是通过连接多个标记（几个三角形...
我有一个数据帧结构如下。 （这是JSON标准化的结果）是myDF ID可乐COLB ... colArray foo的A1 B1 [{ '日期'： '... ' 'DATA1'：' ...'， '数据2'：0.1 ...
使用Javascript - 带口音，空格和大写字母文本转换为一个不带连字符和小写的重音
我想转换与口音，空格和大写字母文本到一个不带连字符和小写的口音。我的解决方案是：VAR文本=“Canción德尔奥马尔”;常量NT = text.replace（/ \ S + /克， ' - '）....
我为特征归一化编写了以下代码：这里X是特征矩阵（m * n），其中m =例子数n =特征数mu = mean（X）; sigma = std（X）; m =大小（X，1）; ％...
不使用Excel标准化（重新格式化）Tableau的交叉表数据
当输入数据采用“标准化”格式而非交叉表时，Tableau通常效果最佳。这也称为从“宽格式”转换为“长格式”。也就是说，转换自：......
我正在做一些测试，但是当我使用或不使用normalize（）方法时，我认为没有区别。但是ExampleDepot网站上的例子使用它。那么，它是为了什么？ （文件对我来说不明确......
我正在使用某些Tensilica处理器，但我不了解规范化过程。 NSA-标准化班次金额用法：NSA at，NSA计算左班次...
我是机器学习的初学者。所以任何帮助或建议都会有很大的帮助。我已经读过，在功能和预测上加权是一个非常糟糕的主意。但是，如果很少有功能需要......