normalization

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    我使用简单的Keras模型进行系列预测。 我给它的输入在整个系列中进行归一化。 模型预测准确性在训练期间似乎是正确的。但是,当我绘制model.predict()函数的输出时,我可以看到输出已经以某种方式缩放。这似乎是某种标准化/标准化缩放类型。 更改培训中的批量大小会影响结果。我尝试将批处理大小设置为输入集的大小,以便整个系列的训练在单个批处理中完成,这样可以提高结果,但仍会缩放。 我的假设是这

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    我正在使用NAudio打开一个wav文件。在使用SimpleCompressor类之后,我还必须将文件的音量归一化到0db,但我不知道该怎么做。目前我有这个: string strCompressedFile = ""; byte[] WaveData = new byte[audio.Length]; SimpleCompressorStream Compressor = new Si

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    我有一个关系A,B,C,d,E与函数依赖 1)A-> BC 2)CD->电子 3 )B-> d 4)E->甲 使用1给出了一个,d,E,然后使用4将使它d,E 使用2给出了A, B,C,d,然后使用3给出A,B,C并使用1给出了一个 使用2给出了A,B,C,d,并使用1给出了A,d 使用4给出了B, C,d,E和使用2给出了B,C,d,并使用3给出B,C 使用3给出了A,B,C,E和使用1给出了A

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    (粗体主键。) 在我的一次演讲中,我们采取了以下模式 R(A,B,Ç,d,E) 甲 - >乙 ë - >乙 C,d - >一个 C,d - >乙 C,d - >电子 并把它带到2NF如下: R1(Ç,d,A,E) C,d - > a和e R2(A,E ,b)(不在2NF) 甲 - >乙 ë - >乙 当然,如果我想利用我的模式,以3NF这会导致一个问题,因为b不能被部分遏制由a和e开采。我想要做的

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    我有一个数据帧如下: A B C ab gb 0.03 fn mn 0.12 po er 0.43 oo et 0.22 iu ew 0.77 ii mn 0.14 dd wr 0.99 qw ty 0.45 我怎样正常化列C是从0-5的范围内。我知道你可以用dplyr这样做,但它不会将它转换为0-5。 normalize <- funct

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    我在我的数据库中有Suppliers,Clients和Items表。我需要跟踪从供应商处收到的货物。每批货物都包含很多物品。我还需要跟踪运输中损坏的物品以及损坏的物品是否退回。 我刨创建两个名为额外的表: Shipment(Shipment_id,supplier_id) Shipment-Tracking(Shipment_id,items_id,损坏,返回) 有没有更好的如何创建这种关系?

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    我将如何创建一个函数,例如normalist(x,y),它返回一个数字列表'x',归一化,以便规范化列表的总和为1.0,填充以包含'y '元素。例如, normalist([2,2,2,2,2], 5) => [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2] normalist([5], 4) => [1.0, 0.0, 0.0, 0.0].` 我不知道如何去填充,而我试图让norma

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    我已经写了一些Python代码,模仿MATLABs的互相关函数xcorr: def xcorr(x, y, scale='none'): # Pad shorter array if signals are different lengths if x.size > y.size: pad_amount = x.size - y.size y = np.

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    任何方式来做到这一点?假设我有A=[0.1 0.2 0.3 0.4],那么在标准化后,A_norm=[1 2 3 4]基于每个值的“重要性”,这意味着0.4将是最大的(4个分配的)并且0.1将是最少的(1个分配的)。 您可能会建议只使用A_norm=A*10,但请注意,该数字可以是任意数字,最多可包含10位以上的有效数字。也不要使用像floorceil和round这样的命令四舍五入到最接近的整数。

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    我有一个自动化的过程生成本地化的Uri,然后将它们与从云中的远程源收集的列表进行比较。当在路径上使用Uri.Compare时,如果其中一个路径包含不同的斜线(/ vs \),则报告1而不是O。 比如/sites/OmegaSandbox\Shared Documents与/sites/OmegaSandbox/Shared Documents的比较。 怎么能一个正常化的URI有效,或者调整Comp