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数据库的规范化

元组：表中的一行就是一个元组。 分量：元组的某个属性值。...二、函数依赖 1、函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时，则它们的Y属性值也相同，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于X记作X→Y。...4、完全函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，X’是X的真子集，存在X→Y，但对每一个X’都有X’!→Y，则称Y完全函数依赖于X。...5、部分函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，则称Y部分函数依赖于X。...三、5大范式及其特点 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库(所以在正常的关系数据库中是不可能创建出不符合1NF的表的); 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物，1NF消除非主属性对码的部分函数依赖之后就是

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深度学习中的规范化

这篇文章介绍深度学习四种主流的规范化, 分别是Batch Normalization(BN[9]), Layer Normalization(LN[7]), Instance Normalization...，将activation变为均值为0，方差为1的正态分布，而最后的“scale and shift”\((\gamma,\beta)\)操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的规范化能够有可能还原最初的输入...首先要弄清楚为什么没有BN，收敛会慢，对于一个深层网络来说，会发生梯度弥散, 这样在反向传播更新梯度时，会更新得非常慢，收敛也会变得慢，而BN将原来要变小的activation通过规范化操作，使activation...为了消除batch的影响，LN，IN，GN就出现了。这三个规范化操作均对于batch都是不敏感的。 BN是针对不同神经元层计算期望和方差，同一个batch有相同的期望和方差。...在图像风格化任务中，生成结果主要依赖于单个图像实例，所以这类任务用BN并不合适，但可以对HW做规范化，可以加速模型收敛[6][8]。

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    Sparksql Expression的canonicalized(规范化)操作

    >,2都是expression Expression的canonicalized操作 这个操作返回经过规范化处理后的表达式 规范化处理会在确保输出结果相同的前提下通过一些规则对表达式进重写 这个规范化有啥用呢...而规范化操作会把b，B 和 sum(A+b)和sum(B+a)在外观上统一，这样可以使它们引用同一个实际计算的结果，避免多次计算。 这个规范化具体是怎么操作的呢？...消除外观差异 def execute(e: Expression): Expression = { expressionReorder(ignoreNamesTypes(e)) } 规范化结果集中的命名...两种情况： 对于AttributeReference引用类的表达式，主要做法是消除名称和可空性带来的差异 GetStructField复杂类型的表达式，消除名称带来的差异 对于引用类型的表达式，判断是否相同...true,判断依据是：两个表达式都确定性的， // 且两个表达式规范化之后相同 def semanticEquals(other: Expression): Boolean = deterministic

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    一行代码制作数据分析交叉表，太便捷了

    return pd.read_csv('coffee_sales.csv', parse_dates=['order_date']) 那这里小编是通过自定义一个函数，然后通过调用该函数来读取数据，在实际工作当中每个人都可以根据自己的喜好来操作...简单来说，就是将两个或者多个列中不重复的元素组成一个新的DataFrame，新数据的行和列交叉的部分值为其组合在原数据中的数量，我们先来看一个简单的例子，代码如下 pd.crosstab(index =...，出来的结果总共有336条数据，和交叉表中的结果一致， 我们可以对列名以及行索引更换名字，通过调用rownames参数以及colnames参数，代码如下 pd.crosstab( index...，我们还想要知道到底不同品种的咖啡在批发和零售之间销量的数据，就可以这么来操作 pd.crosstab( index = df['region'], columns = [df['product_category...数据集当中的列有两层，最上面的是咖啡的种类，然后紧接着第二层的便是不同的市场，当然我们也可以在行方向上添加多个层次的索引，代码如下 pd.crosstab( index = [df['region

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    Go API 多种响应的规范化处理和简化策略

    一个对外提供API接口的服务，在真正动工开发接口前一般需要先确定一下接口响应的通用格式，无论接口响应里返不返回业务数据，返回的数据是字符串、列表、对象还是其他类型都会遵照这个通用的响应格式。...这篇内容我跟大家一起分析项目接口响应的通用格式应该是什么样的，然后动手为Go项目封装一个统一的接口响应组件，让它能为项目生成通用格式的响应，该组件还会对返回分页数据的接口做一个逻辑简化，为错误响应做好兜底...本节对应的代码版本为c5，订阅后加入课程的GitHub项目后可以直接查看本章节对应的代码更新 确定项目接口响应的通用格式 一般的响应格式必须有这么几个要素： code : 响应中的业务Code码，一般...比如我们的API返回单一的对象或者不需要分页的列表信息时不会设置响应的分页信息，加上这个标签后接口的响应结果中就不会有pagination这个字段了。data字段也是同一个道理。...(string) } r.RequestId = requestId // 兜底记一条响应错误, 项目自定义的AppError中有错误链条, 方便出错后排查问题 logger.New(r.ctx

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    规范化的软件项目演进管理--从 Github 使用说起

    规范化的软件项目演进管理 从 Github 使用说起 1   前言 首先，本文的层次定位是：很基本很基础的 Github 工具的入门级应用，写给入门级的用户看的。...就拿年轻人置业买房来说，先不说房子的市场属性和社会属性的种种不好，单说它的好处：“房子（House）实际是一个家（Home）的实际物理载体，有了它之后，家庭或者个人的生活经历能够得到持续的积累和传承，家里的用品和设备也能得到比较好的积累...由于Git的理论和操作是属于工具型的，最好的办法就是多在项目中磨炼，熟练即可，其实常用的功能了并不多，上手也不难。 本文中使用的客户端管理工具是：Linux平台下的git工具。...，适合小，中，大型文档的系统开发 缺点 实现复杂高级的功能时上手的门槛也比较高 两种写文档的方式的具体细节可以到网上查阅相应的语法即可，在此不再赘述。...总之，熟练使用这两种语言中的一种，可以使得写文档者以后就更多的关注于文档的内容的产生，而不是格式的调整了。

    1.1K80

    网站URL规范化设计的8个命名规则

    RL在搜索结果列表中式显示的内容之一，因此SEO在设计网站结构时需要对目录及文件命名系统做事先规划。基于推广优化考虑，URL设计应从用户体验角度出发，清晰、易记是首要原则，然后在考虑对排名的影响。...基于以上原则，SEO在URL规范化设计时，应当遵守8个命名规则。...6、字母全部小写 URL使用小写字母用户输入更加方便，有些服务器是区分大小写字母的，如果URL中大小写字母混淆，容易造成404错误，另外强调一下，robots文件代码也区分大小写字母的。...7、适当使用连词符 目录或文件名中单词间一般建议使用短横线（-）分割，不要使用下划线或者其他更奇怪的字母，一般来说短横线在英文命名的URL使用多一些。...8、目录还是文件形式 目录形式的URL在更换程序时，URL不需要重写；文件形式的URL更换程序之后，文件扩展名可能会有所变化，URL重写可以便面。

    1.5K00

    规范化你的代码提交：探索和推荐Conventional Commits

    在软件开发的过程中，代码提交(commit)是记录项目进展的重要手段。一个良好、一致的提交信息可以极大地提升项目的可维护性和团队的协作效率。...Conventional Commits是一个轻量级的、用于规范化提交信息的约定。它提供了一个简单的集合规则来创建清晰的提交历史，这使得版本控制和发布管理更加高效。...作用域：一个可选项，表明了变更影响的范围，例如组件或文件的名称。 描述：一个简短的描述，说明了变更的动机和效果。 正文：一个可选项，提供更详细的变更描述。...团队可以从定义一组适合自己项目的类型和作用域开始，逐步培养编写规范化提交信息的习惯。...结语 Conventional Commits提供了一种简单而有效的方法来规范化提交信息，不仅能提高项目内部的开发效率，也能增强与外部贡献者的交流。

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    关于机器学习，你需要了解的规范化方法

    (x) print (minmax_x) 2.Z-Score规范化 假设 A 与 B 的考试成绩都为 80 分，A 的考卷满分是 100 分（及格 60 分），B 的考卷满分是 500 分（及格...虽然两个人都考了 80 分，但是 A 的 80 分与 B 的 80 分代表完全不同的含义。 那么如何用相同的标准来比较 A 与 B 的成绩呢？Z-Score 就是用来可以解决这一问题的。...]]) # 将数据进行 Z-Score 规范化 scaled_x = preprocessing.scale(x) print (scaled_x) 我们能看到 Z-Score 的优点是算法简单...不足在于，它需要数据整体的平均值和方差，而且结果没有实际意义，只是用于比较。3.小数定标规范 小数定标规范化就是通过移动小数点的位置来进行规范化。小数点移动多少位取决于属性 A 的取值中的最大绝对值。...那么 A 的取值范围就被规范化为 -0.999 到 0.088。

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    浅谈深度学习训练中数据规范化(Normalization)的重要性

    我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。...例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。...也就是说，模型设计的正确只是第一步，我们输入的图像数据的格式的正确性也是特别重要的，我们平常输入的图像大部分都是三通道RGB彩色图像，数据范围大部分都是[0-255]，也就是通常意义上的24-bit图(...均值，方差 一组图像集的均值和方差可以很好地概括这组图像的信息和特征。均值就是一组数据的平均水平，而方差代表的是数据的离散程度。...另外，不同图像像素点范围的mean和std是不一样的，一般我们输入的都是[0-1]或者[0-255]的图像数据，在pytorch的模型中，输入的是[0-1]，而在caffe的模型中，我们输入的是[0-255

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    中国式多重行列表头的数据规范化

    小勤：公司有个表居然是多重表头的，逆透视搞不定啊。你看： 大海：嗯，这种情况处理起来稍为复杂一点点，不过也不难，都是一些基础操作的灵活运用。...1：获取数据 Step-2：向下填充完善[区域]列 Step-3：用冒号（按自己喜欢选择）合并[区域]和[事业部]列 Step-4：对表格进行转置 Step-5：向下填充[分期]列——关于填充的文章可参考...《PQ-数据转换：那个迷倒无数表妹的数据填充技能》 Step-6：合并[分期]和[月份]列 Step-7：将第一行提升为标题 Step-8：逆透视 Step-9：按分隔符（冒号）拆分[区域：事业部...]列 Step-10：用同样的方式拆分[分期：月份]列 Step-11：更改列名称 Step-12：数据上载 小勤：嗯，真好。...原来只要用填充再加上合并就变成规范的二维表了。 大海：对的，这就是其中的核心思路，因为最终肯定得靠逆透视，所以就先想办法变成通过填充、合并、转置等办法变成规范的二维表。 小勤：知道了。我先动手练一练。

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    BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。

    ,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。...下图是二值化的图像，可以看到背景已经完全去除： ? 图片的分割和规范化： 通过二值化图像，我们可以分割出每一个字符为一个单独的图片，然后再计算相应的特征值，如下图所示： ?...xs 和 ys 分别是横向和竖向切割的分界点，由手工测试后指定，t = im.crop(box).copy() 代码行是从指定的区域中“抠”出图片，然后通过 normalize_32_32 进行规范化。...进行规范化是为了产生规则的训练和测试数据集，也是为了更容易地地计算出特征码。 产生训练数据集和测试数据集 为简单起见，我们使用了最简单的图像特征——黑色像素在图像中的分布来进行训练和测试。...首先，我们把图像规范化为 32*32 像素的图片，然后按 2*2 分切成 16*16 共 256 个子区域，然后统计这 4 个像素中黑色像素的个数，组成 256 维的特征矢量，如下是数字 2 的一个特征矢量

    1.1K20

    袋鼠云平台代码规范化编译部署的提效性改进实践

    面对如此庞大的客户，平台需要不断更新迭代，以适应最新的产品特性，给客户呈现更完备的功能，以达到客户使用平台的极佳体验效果。...三、优化策略设计原则 1、规范目录 基于拆分各个平台自身的jar和第三方依赖的jar的原则，我们可以约定平台层输出的编译包的制定统一路径，以便运维统一路径下的产品包的输出。...规范化的编译指定目录，将对于的平台服务层面的配置文件、脚本、依赖等相关的核心内容进行目录拆解，这个也是平台层面去统一抽离编译目录的核心部分。...2、平台编译 基于规范化的编译目录的制定，我们通过assembly maven: (https://maven.apache.org/plugins-archives/maven-assembly-plugin-LATEST...基于增量打包的策略能更细粒度的对于升级包的大小和增量升级的维护，需要注意的是，系统运维出包需要维护当前内部jar包的md5值，以作为下次增量产品包输出的依据。

    51520

    一种新型滥用缓存密钥规范化的缓存投毒技术

    虽然缓存通常是为了帮助提高服务的可靠性，使其更易于用户访问，但一些自定义缓存配置可能会引入拒绝服务漏洞，导致服务易受攻击。...技术一：主机Header大小写规范化 根据RFC-4343的定义，FQDN（全限定域名）必须是大小写敏感的，但是在某些情况下，框架并不会严格遵循这一点。...在将这两种行为配对时，我能够使用自定义配置的Varnish作为缓存解决方案在主机上实现以下DoS攻击： GET /images/posion.png?...Header值，它将导致404错误，然后Varnish将使用cache键中主机Header的规范化值来缓存该数据。...技术二：路径规范化 在使用缓存识别子域时，我发现了一个托管图像的特定子域。

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    一种新的滥用缓存密钥规范化的缓存投毒技术分享

    虽然缓存通常是为了帮助提高服务的可靠性，使其更易于用户访问，但一些自定义缓存配置可能会引入拒绝服务漏洞，导致服务易受攻击。...技术一：主机Header大小写规范化 根据RFC-4343的定义，FQDN（全限定域名）必须是大小写敏感的，但是在某些情况下，框架并不会严格遵循这一点。...在将这两种行为配对时，我能够使用自定义配置的Varnish作为缓存解决方案在主机上实现以下DoS攻击： GET /images/posion.png?...Header值，它将导致404错误，然后Varnish将使用cache键中主机Header的规范化值来缓存该数据。...技术二：路径规范化 在使用缓存识别子域时，我发现了一个托管图像的特定子域。

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    2013年11月26日 Go生态洞察：Go中的文本规范化

    2013年11月26日 Go生态洞察：Go中的文本规范化 摘要 嗨，我是猫头虎！今天我们来探索Go语言中一个重要但经常被忽视的主题：文本规范化。在处理多语言文本时，理解和实现文本规范化是至关重要的。...引言 在Go的多语言文本处理中，文本规范化占据了核心地位。本文将重点介绍Go文本库中的go.text/unicode/norm包，它处理的正是文本规范化这一主题。 正文内容 什么是文本规范化？...Go如何处理规范化 Go语言本身并不保证字符串中的字符是规范化的，但go.text包提供了弥补这一点的工具。例如，collate包可以在未规范化的字符串上正确地执行语言特定的排序。...规范化的性能和实用性 虽然规范化不是免费的，但它是快速的，特别是在排序和搜索时。绝大多数的网络HTML内容（不包括标记）都是NFC格式的。...知识点总结 概念 描述 文本规范化 将多种字符串表示统一为标准形式的过程 Go的规范化处理 go.text包提供了处理未规范化字符串的工具 性能和实用性 规范化是快速且有效的，尤其在排序和搜索时 规范化写入

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    Python Bokeh 库进行数据可视化实用指南

    功能强： Bokeh 具有易于兼容的特性，可以与 Pandas 和 Jupyter 笔记本一起使用。 样式： 我们可以控制图表，我们可以使用自定义 Javascript 轻松修改图表。...我们可以给 figure() 对象取任何名字，这里我们给了 fig. fig = figure() ''' 自定义绘图代码 ''' show(fig) 使用 ColumnDataSource 创建图表...对象共有的三组主要属性： 线属性 填充属性 文本属性 基本造型 我将只添加自定义图表所需的代码，您可以根据需要添加代码。最后，我将展示带有演示代码的图表，以便清楚地理解。...： 准备数据 创建一个新的情节 为您的数据添加渲染，以及您对绘图的可视化自定义 指定生成输出的位置（在 HTML 文件中或在 Jupyter Notebook 中） 显示结果 Python 中的Bokeh...df_min = pd.crosstab(df['Min'], df['Sabotages Fixed']).reset_index() df_min = df_min.rename(columns={

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