如何将范围<0; 99>中的数字映射到范围<-1.0; 1.0>？ - 腾讯云开发者社区

（即主成分）的统计程序，PCA类训练模型用于将向量映射到低维空间，下面例子演示了如何将5维特征向量映射到3维主成分； from pyspark.ml.feature import PCA from pyspark.ml.linalg...，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型，会被强转为字符串再处理；假设我们有下面这个包含...'a'映射到0，因为它出现次数最多，然后是‘c’，映射到1，‘b’映射到2；另外，有三种策略处理没见过的label：抛出异常，默认选择是这个；跳过包含未见过的label的行；将未见过的标签放入特别的额外的桶中...b 2.0 2 c 1.0 3 d 3.0 4 e 3.0 看到，未见过的标签被统一映射到一个单独的数字上，此处是‘3’； from pyspark.ml.feature import StringIndexer...，默认是0到1，参数如下： min：默认0，指定范围下限； max：默认1，指定范围上限； MinMaxScaler计算数据集上的总结统计，生成MinMaxScalerModel，这个模型可以将每个特征转换到给定的范围内

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rand()函数的用法

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 C++中rand() 函数的用法 1、rand()不需要参数，它会返回一个从0到最大随机数的任意整数，最大随机数的大小通常是固定的一个大整数。...2、如果你要产生0~99这100个整数中的一个随机整数，可以表达为：int num = rand() % 100; 这样，num的值就是一个0~99中的一个随机数了。...，所以有一定的范围里可看成是随机的， rand() 会返回一随机数值，范围在 0 至 RAND_MAX 间。...rand()产生的是假随机数字，每次执行时是相同的。若要不同,以不同的值来初始化它.初始化的函数就是 srand()。...若用unsigned int 双字节是 65535，四字节是 4294967295 的整数范围。 0~RAND_MAX 每个数字被选中的机率是相同的。

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【Java】数据类型与变量详解！！！

字面常量定义：程序无论何时运行，都是固定不变的量字面常量分类： 1.空常量：null； 2.整形常量:直接写的数字（没有小数）； 3.浮点数常量：含有小数的数字； 4.布尔常量：只有两种true和false...static void main9(String[] args) { double a=0; double b=1.0; double c=0.1;...因为计算机的CPU通常是按照4个字节位单位从内存中读写数据，为了让硬件上方便实现，byte和short这种低于4种字节的类型，会先提升成int，再参与计算 byte与byte之间运算 byte的范围是...System.out.println(h);//99 System.out.println(k);//99 char c ='3'; char...字符串没有所谓的以\0结尾；字符串只能进行相加，结果是字符串的连接；字符串的转型只能是数字的时候才能转型，否则编译器的结果报错；转型格式为，转型类型的包装.parse+数据类型（字符型变量名）；

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【说站】java产生随机整数指定范围

java产生随机整数指定范围本教程操作环境：windows7系统、java10版，DELL G3电脑。...1、Math.random()会产生0-1的随机返回值[0，1)，即大于等于0.0，小于1.0。举例来说：0.5105802498623931。...利用这一特性，推出以下特定范围的随机数量: （1）产生从0到n的随机整数，即返回值[0，n] int num=(int)(Math.random()*(n+1); （2）生成从a到b的随机整数，即返回值...返回的随机数量范围为origin(包括)~bound(不包括) 举例来说，生成10(包括)~99(包括)的数字，代码如下： int randomNum = ThreadLocalRandom.current...().nextInt(10, 99 + 1); 以上就是java产生随机整数指定范围的方法，有两种指定范围的随机数用法，大家在看完基本的方法说明后，可以对两种不同的使用分别展开练习。

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Threejs入门之十二：认识Threejs中的材质

默认为true id : 材质实例的唯一编号 needsUpdate：指定需要重新编译材质 opacity : 在0.0 - 1.0的范围内的浮点数，表明材质的透明度。...值0.0表示完全透明，1.0表示完全不透明。如果材质的transparent属性未设置为true，则材质将保持完全不透明，此值仅影响其颜色。默认值为1.0。...受光照的影响，它可以很好地模拟一些表面（例如未经处理的木材或石材），但不能模拟具有镜面高光的光泽表面（例如涂漆木材），我们之前的例子中也使用过这种材质const material = new THREE.MeshLambertMaterial...({ color:0x00ffff,//设置颜色 })效果 4.MeshNormalMaterial MeshNormalMaterial：法线网格材质，一种把法向量映射到RGB颜色的材质。...默认为true combine : 如何将表面颜色的结果与环境贴图（如果有）结合起来选项为THREE.MultiplyOperation（默认值），THREE.MixOperation， THREE.AddOperation

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教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的Logistic回归

yhat 预测值为 0 到 1 之间的实数，它需要舍入到整数值并映射到预测类值。输入数据中的每一列都有一个相关系数 b（一个常数实数值），这个系数是从训练集中学习的。...它是一个二元分类问题，其中预测是 0（无糖尿病）或 1（糖尿病）。它包含 768 行和 9 列。所有值都是数字型数值，含有浮点值（float）。下面的例子展示了数据前几行的结构。...该模型的预测方程是： y = 1.0 / (1.0 + e^(-(b0 + b1 * X1 + b2 * X2))) 或者，代入我们主观选择的具体系数值，方程为： y = 1.0 / (1.0 + e^...该示例假定数据集的 CSV 副本位于当前工作目录中，文件名为 pima-indians-diabetes.csv。首先加载数据集，将字符串值转换为数字，并将每个列标准化为 0 到 1 范围内的值。...如何将该技术应用到真正的分类预测建模问题。 ?

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PID控制器开发笔记之十二：模糊PID控制器的实现

1.1、输入量的量化输入数据都是精确的，要实现模糊算法需要现对其实现量化。所谓量化就是通过量化函数将输入量投射到一定的数字级别，一般都是相对于0对称的数字区间。...具体投射到怎样的区间根据实际情况而定，因为这会直接影响到计算的精度。...比如对应PID的参数则可进行必要的转换和修正在输出给PID控制器。 2、模糊PID算法的设计前面简单的描述了模糊算法的基本原理，接下来我们将讨论如何将其应用于PID控制当中。...对于任何一个物理量测量信号都有一个量程范围，我们记为Vmax和Vmin，和自然在PID调节时设定值的范围预期相同，所以偏差e的范围就是Vmin-Vmax到Vmax-Vmin的范围内，而偏差的增量范围则是其两倍...index[1]=2; ms[0]=-0.5*qv-1.0; //y=-0.5x-1.0 ms[1]=0.5*qv+2.0; //y=0.5x+2.0 } else

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终端图像处理系列 - OpenGL ES 2.0 - 3D基础(矩阵投影)

Overview 移动设备的屏幕是二维平面,要想把一个三维场景渲染在手机二维屏幕上，需要利用OpenGL中的矩阵投射，将三维空间中的点映射到二维平面上。...矩阵运算矩阵简介数学上，一个 m x n 的矩阵是一个m行n列元素排列成的矩形阵列。以下是一个由6个数字元素构成的3行3列的矩阵： ? 矩阵运算规则矩阵的加减矩阵与标量之间的加减： ?...世界空间（World Space）：物体在更大的空间范围的坐标；如我们构造了一个圆球来表示世界,圆心为世界坐标原点O2，把正方体放在圆球中t(x1,y1,z1)位置。...投影矩阵会将在这个指定范围内的坐标变换为标准化设备坐标的范围（-1。0，1.0）。使用投影矩阵能将3D坐标投影到2D的标准化设备坐标系中。...正交投影矩阵直接将坐标映射到2D平面上。不过正交投影没有透视效果，远处箱子和近处箱子投射到平面上是一样大的，这和我们日常生活中看东西时近大远小的视觉效果是不符的。

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SQL, PLSQL 之NUMBER数据类型

1、可表示范围及存储空间从1.0 x 10-130 到 1.0 x 10126(不包括)，如果表达式或值大于1.0 x 10126，Oracle会返回错误信息所需的存储空间为1到22...precision也叫精度，是指数中的总数字个数，默认情况下，精度为38 位，取值范围是1～38 之间。 scale是小数位数，即数中小数点右边的数字个数。...其范围从-84到127，能够决定舍入规则。如果我们不指定scale的值，默认就为0。不可以用常量或变量指定NUMBER的长度和精度。NUMBER类型最大的长度是38位。 ...然后检验有效数位是否<=p+|s| (有效数位：从左边第一个不为0的数算起) 对于浮点数则不考虑精度问题 c、表示整数当s的值被省略时，即等同于s等于0，表示整数...-->对于列M，其所用的存储空间保持不变 -->从上可知，并非数值越大，耗用的存储空间越多。Oracle仅仅存储有效数字，以及指定小数点位置的指数，数值的符号信息等。

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【机器学习】逻辑回归原理（极大似然估计，逻辑函数Sigmod函数模型详解！！！）

应用场景逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。...若选择我，则事件发生的发生概率为0.01%，因为我不会打猎；若选择猎人，则事件发生的概率为99%，而事件已经发生，因此选择猎人更为合适。...已经知道了样本观测值（例子中的兔子被猎人打死了），从w的一切可能值中（引例中是我和猎人）选出一个使该观察值出现的概率为最大的值，作为w参数的估计值，这就是极大似然估计。...：更进一步我们定义logit函数，它是概率比的对数函数（log-odds） Logit函数耳朵输入值范围介于[0,1]之间，它能将输入转换到整个实数范围内。...对logit函数求反函数，我们将logit的反函数叫做logistic函数：该函数的图像如下图：对图像的理解：sidmod函数以实数值作为输入并将其反射到[0，1]区间，拐点在y=0.5地方

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AISP之Tone Mapping | HDR中智能色调映射

换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。...大多数显示器能够显示 [0,255][0,255] 范围内的 RGB 值。然而，在现实生活中，入射到一个点上的光“能量”的数量是没有限制的。...大多数渲染器在 [0,∞)[0,∞) 中输出线性辐射值，需要将其映射到可视范围。...简单地说，色调映射是一个将 [0,∞)[0,∞) 中的 HDR 值映射到 LDR 值（例如 [0,255][0,255] 或 [0.0,1.0][0.0,1.0] 中的值）的过程。...该方法计算整个图像的单个匹配亮度。因此处理速度更快，但生成的图像细节较少。色调映射问题考虑如何将现实世界中的高动态范围辐射值映射到低动态范围显示亮度值，使得暗区和亮区的细节也可见。

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hive数据库数据类型_hive decimal类型

Number表示说明：Number(p, s) ——声明一个定点数其中p(precision)为精度，精度最大值为38s(scale)表示小数点右边的数字个数，scale的取值范围为-84到127 因此...1、int类型只能存储整数; 2、Number可以存储浮点数，也可以存储整数； oracle中数据类型number(m,n) oracle中数据类型number(m,n)中m表示的是所有有效数字的位数...m的范围是1-38，即最大38位。...： -1.0e-130 1.0e+126 保存在机器内部的范围： 1 ~ 22 bytes 有效位：从左边第一个不为0的数算起的位数...类型可以用来存储0，正负定点或者浮点数，可表示的数据范围在 1.0 * 10(-130) —— 9.9…9 * 10(125) {38个9后边带88个0} 的数字，当Oracle中的数学表达式的值

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ieee754标准一个浮点数由什么组成_某数采用ieee754单精度浮点数格式

6.浮点数的精度和数值范围 6.1 浮点数的数值范围 6.2 浮点数的精度 7.小结参考文献 1.浮点数的存储格式浮点数（Floating-point Number）是对实数的一种近似表示，由一个有效数字...计算机对浮点数的表示规范遵循电气和电子工程师协会（IEEE）推出的 IEEE754 标准，浮点数在 C/C++ 中对应 float 和 double 类型，我们有必要知道浮点数在计算机中实际存储的内容。...IEEE754 标准中规定 float 单精度浮点数在机器中表示用 1 位表示数字的符号，用 8 位表示指数，用 23 位表示尾数，即小数部分。...如何将移码转换为真值 -3 呢？先将移码转换为补码，再求值。 3.浮点数的规格化若不对浮点数的表示作出明确规定，同一个浮点数的表示就不是唯一的。...浮点数的精度是指浮点数的有效数字的最大位数，从左边第一个不为 0 的数字开始的个数。阶码的二进制位数决定浮点数的表示范围，尾数的二进制位数决定浮点数的精度。

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⭐️ 关键字深度剖析 ⭐️第五章（深入C语言三种类型（floatbool指针）与“零值“的比较）

目录 float类型与"零值"的比较浮点数的存储精度关于需不需要取等号 Bool（布尔）类型与"零值"的比较深入理解C 中 bool C中bool 值与0的比较指针类型与"零值"的比较如何理解类型转化...个人看法：XXX_EPSILON是最小误差,是：XXX_EPSILON+n不等于n的最小的正数 XXX_EPSILON+n不等于n的最小的正数: 有很多数字+n都可以不等于n，但是XXX_EPSILON...万一非得使用bool，推荐c99标准，不推荐MS自定义 C中bool 值与0的比较 int main() { int pass = 0; //0表示假,C90，我们习惯用int表示bool /...(pass == false){ //不推荐，尽管在C99中也可行 //TODO } if (pass){ //推荐 //TODO } //理论上可行，但此时的pass是应该被当做bool看待的，...= true){ //不推荐，尽管在C99中也可行 //TODO } if (!

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产生随机数算法

不过默认情况下，其产生的随机数范围比较小，为大于等于0到小于1的double型随机数。虽然其随机数产生的范围比较小，不能够满足日常的需求。如日常工作中可能需要产生整数的随机数。...如现在程序要需要生成一个1-100范围内的偶数。此时该如何实现?首先，需要生成一个0到99之内的随机数(至于这里为什么是99，大家耐心看下去就知道原因了)。...如果其返回的余数不为零，那么就表明其是奇数，我们只要加上1就变为了偶数，返回即可。注意，在上面的随机数生成中，笔者采用的范围是0到99，然后再加上1让其变为1到100的随机数。...b、生成[0,5.0)区间的小数 double d2 =r.nextDouble() * 5; 因为nextDouble方法生成的数字区间是[0,1.0)，将该区间扩大5倍即是要求的区间。...同理，生成任意非从0开始的小数区间[d1,d2)范围的随机数字(其中d1不等于0)，则只需要首先生成[0,d2-d1)区间的随机数字，然后将生成的随机数字区间加上d1即可。

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PyTorch 深度学习（GPT 重译）（二）

files (1.0%99/99 files (100.0%) Found 1 correct series....这样，分数 1 可以映射到向量(1,0,0,0,0,0,0,0,0,0)，分数 5 可以映射到(0,0,0,0,1,0,0,0,0,0)，依此类推。...我们可以将它们的范围映射到[0.0, 1.0] # In[13]: temp = daily_bikes[:, 10, :] temp_min = torch.min(temp) temp_max =...为此，已经开发了许多使用更多比特作为代码以涵盖更广字符范围的编码。这更广范围的字符被标准化为 Unicode，将所有已知字符映射到数字，这些数字的位表示由特定编码提供。...有一个更简单的方法来控制事物：改变输入，使得梯度不那么不同。我们可以确保输入的范围不会远离-1.0到1.0的范围，粗略地说。

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opengl入门教程pdf

想象你在一个建模软件中创建了一个立方体。你创建的立方体的原点有可能位于(0, 0, 0)，即便它有可能最后在程序中处于完全不同的位置。甚至有可能你创建的所有模型都以(0, 0, 0)为初始位置。...投影矩阵接着会将在这个指定的范围内的坐标变换为标准化设备坐标的范围(−1.0,1.0) (−1.0,1.0)。...所有在范围外的坐标不会被映射到在−1.0 −1.0到1.0 1.0的范围之间，所以会被裁剪掉。...将特定范围内的坐标转化到标准化设备坐标系的过程（而且它很容易被映射到2D观察空间坐标）被称之为投影(Projection)，因为使用投影矩阵能将3D坐标投影(Project)到很容易映射到2D的标准化设备坐标系中...屏幕空间最终的坐标将会被映射到屏幕空间中（使用glViewport中的设定），并被变换成片段。

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干货：用Python进行数据清洗，这7种方法你一定要掌握

score 0 1.0 1.0 Bob 99.0 1 1.0 1.0 Bob NaN 2 NaN 1.0 Mark 87.0 3 2.0 3.0...盖帽法盖帽法将某连续变量均值上下三倍标准差范围外的记录替换为均值上下三倍标准差值，即盖帽处理（图5-10）。 ? ▲图5-10：盖帽法处理噪声值示例 Python中可自定义函数完成盖帽法。...如下所示，参数x表示一个pd.Series列，quantile指盖帽的范围区间，默认凡小于百分之1分位数和大于百分之99分位数的值将会被百分之1分位数和百分之99分位数替代： >def cap(x,quantile...分箱法包括等深分箱：每个分箱中的样本量一致；等宽分箱：每个分箱中的取值范围一致。直方图其实首先对数据进行了等宽分箱，再计算频数画图。...依旧以之前的sample数据为例，现进行等深度分2箱，首先找到2箱的分位数： >sample.normal.quantile([0,0.5,1]) 0.0 0.0 0.5 4.5 1.0

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标量量化入门

准确地划分这些值并不是简单地将浮点数值四舍五入到最近的整数。许多模型输出的向量维度在 -1.0, 1.0 范围内连续分布。所以，两个不同的向量值 0.123 和 0.321 都可能被四舍五入到 0。...最终，一个向量在 int8 中只会使用 255 个可用桶中的 2 个，失去了太多的信息。图 1：量化目标示意图，将连续值从 -1.0 到 1.0 划分为离散的 int8 值。...例如，99% 的浮点值可能位于 -0.75, 0.86 范围内，而不是 −1.0, 1.0 的真正最小值和最大值。任何小于 -0.75 和大于 0.86 的值都被视为离群值。...如果在尝试量化结果时包括离群值，您的大多数常见值将有更少的可用桶。更少的桶可能意味着更低的准确性，从而导致信息丢失。图 3：99% 置信区间和各个分位数值的示意图。...99% 的所有值都落在 -0.75, 0.86 范围内。这一切都很好，但是既然我们知道如何量化值，我们实际上如何计算两个量化向量之间的距离呢？这是否与常规的点积一样简单？

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12 | PyTorch全连接网络：建立区分鸟和飞机的模型

) 这是一辆可爱的红色小汽车数据集我们现在已经有了，接下来我们要回忆一下，在最开头的给图片分类的试验中，我们还需要一个预处理的环节，在里面对图像做了各种变换，然后才能够输入到模型中，如果你已经忘了可以翻一下这个系列的第...] type(img_t) outs: torch.Tensor 在ToTensor变换中，数据的值也会被缩小到0-1的范围。...#这是说输入到imshow方法的数据范围应该在0-255的整数范围或者0-1的浮点数范围，这里我们有一些负的值显然不能满足要求，所以你可以看到大片区域都黑了。...label_map = {0: 0, 2: 1} #把原来的标签映射到新的标签上，原来分别是0和2，映射到0和1 class_names = ['airplane', 'bird'] cifar2 =...考虑我们前面关于温度变换的输出，是预测一个温度结果值，但是在这个分类任务中，我们这里有两个结果，0表示飞机，1表示鸟。

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