normalization

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    如何从文本中去除发音指导？

    我正在处理一批维基百科文本，我想删除这些条目中包含的各种发音指南。例如，给出下面的条目： Sigmund Freud (/ˈfrɔɪd/ FROYD; German: [ˈziːkmʊnt ˈfʁɔʏt]; born Sigismund Schlomo Freud; 6 May 1856 – 23 September 1939) was an… Plato (/ˈpleɪtoʊ/; Greek:
    text awk sed normalization wikipedia 2017-07-03

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    有没有合并这两个表的方法？

    我有两个表： question_likes: question_id references question(id) user_id references users(id) primary key (user_id, question_id) answer_likes: answer_id references answers(id) user_id references u
    sql postgresql database-design normalization database-normalization 2017-07-06

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    必须正常化数组数据的状态形状涉及对象数组和对象之间的往返转换

    关于normalizing state shape的每个文档，本质上列表的数据将作为对象存储在状态树中，这意味着返回数组数据从API调用首先被转换为动作创建者中的对象。然后，必须将对象数据转换回mapStateToProps（）中的数组，以便使用render（）内数组的.map（）函数渲染结果道具。这种来回转换对于规范化状态而言是否合理？还是有更好的设计模式来处理与Redux一起使用ReactJS
    reactjs redux react-redux normalization 2017-07-16

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    如何正常化神经网络的fft值

    我计算给定soundfile的fft并获得形状的数组，例如（100,257）具有100行和257个频率仓。我想用这个作为输入向量为神经网络，但之前我想与librosa LIB正常化 https://librosa.github.io/librosa/generated/librosa.util.normalize.html#librosa.util.normalize 所以应该我正常化过轴= 0或
    neural-network fft normalization librosa 2017-07-17

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    为什么LayerNormBasicLSTMCell比LSTMCell更慢，更不准确？

    我最近发现LayerNormBasicLSTMCell是LSTM的一个版本，其中实现了图层标准化和丢弃。因此，我用LayerNormBasicLSTMCell替换了使用LSTMCell的原始代码。这种变化不仅使测试精度从约96％降低到约92％，而且训练花费了更长的时间（约33小时）（原始训练时间约为6小时）。所有参数都是相同的：历元数（10），堆叠层数（3），隐藏矢量大小数（250），退出保持概率
    tensorflow normalization lstm 2017-07-17

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    非规范化与儿童/父母与嵌套

    我们正在设计弹性搜索模型的事件，他们的日程安排和场地，事件发生的地方。 设计是以下几点：查询 例子，我们可能需要： 查找活动，这是音乐会，2017年1月7日和2017年7月7日 查找艺术家之间谁执行伦敦，而该事件剧院玩 查找事件，这是电影和有得分> 70％ 个查找用户，谁参加活动AwesomeEvent 找到场地，这是本地伦敦，从今天起 我读过elastic doc和像this和几篇文章有些堆qu
    mysql elasticsearch filtering normalization nosql 2017-07-18

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    规范Keras中的神经网络的验证集合

    所以，我明白规范化对于训练神经网络很重要。 我也明白，我必须正常化validation-和测试设置与训练组的参数（例如见这个讨论：https://stats.stackexchange.com/questions/77350/perform-feature-normalization-before-or-within-model-validation） 我的问题是：如何做到这一点的Keras？ 什
    python machine-learning neural-network keras normalization 2017-07-25

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    如何计算图像直方图，而无需在Matlab中对数据进行归一化处理

    我有一个图像I哪些像素强度落在0-1的范围内。我可以通过标准化来计算图像直方图，但我发现曲线与原始数据的直方图不完全相同。这会对后来的峰值查找过程造成一些问题（请参阅附上的两张图片）。 我的问题是在Matlab中，有没有什么办法，我可以绘制图像直方图没有正常化的数据，这样我可以保持曲线形状不变？当像素强度不在0-1范围内时，这将对这些原始图像有益。目前，如果我不规范化数据，我无法计算它们的直方图。
    matlab image-processing histogram normalization 2017-06-19

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    熊猫：忽略字符串列，而这样做归一化

    我使用下面的代码正常化大熊猫数据帧： df_norm = (df - df.mean())/(df.max() - df.min()) 当所有列是数字这工作得很好。但是，现在我在df中有一些字符串列，上面的规范化出错了。有没有办法只对数据框的数字列执行这种规范化（保持字符串列不变）？谢谢！
    python-3.x pandas normalization 2017-06-19

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    当使用vis.gam进行mgcv GAM时，将z轴值归一化到[0，1]

    我刚完成使用mgcv程序包（我将称这个模型为gam1.5）来完成拟合GAM。我一直在玩vis.gam函数，我有一个问题，我一直无法解决。 我想标准化我的模型的拟合值，所以当我使用vis.gam时，z轴的限制为[0，1]。 我的想法就是将正常化公式在我的GAM模型的$fitted.values如下： gam1.5$fitted.values<-(gam1.5$fitted.values-min(ga
    r plot normalization gam mgcv 2017-06-22
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