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我有销售人员和专柜正试图向客户销售定制产品,这很好.但是当收到一个复杂的变更请求,我发回了一个很大的估计时,他们会感到困惑.他们经常回我说“你为什么不能添加另一列?"换句话说,它们是指每个客户端的十几个自定义列. 到目前为止,我只能说“我们正在努力使数据库保持良好的规范化",这对他们来说毫无意义.我告诉他们我可以创建一个表格系统,允许每个客户定义他们自己的一组自定义字段,但当然这比“仅添加几
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我有一个多列的 org.apache.spark.sql.DataFrame.我想使用 MinMax Normalization 或任何技术来缩放 1 列 (lat_long_dist) 以在 -1 和 1 之间缩放数据并将数据类型保留为 org.apache.spark.sql.DataFrame scala>val df = sqlContext.csvFile("tenop.csv")df
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我正在尝试根据子属性的值过滤 jmespath 中对象的属性,并希望包含仅那些将子属性设置为特定值的属性. 基于此示例数据: {“一种": {“特征": {“启用":真,}},“乙":{},“C": {“特征": {“启用":假}}} 我想获取一个包含启用该功能的所有属性的对象. {“一种": {“特征": {“启用":真,}}} 我想我可以使用这个 jmespath 查询来过滤 属
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我正在尝试根据子属性的值过滤 jmespath 中对象的属性,并希望包含仅那些将子属性设置为特定值的属性. 基于此示例数据: {“一种": {“特征": {“启用":真,}},“乙":{},“C": {“特征": {“启用":假}}} 我想获取一个包含启用该功能的所有属性的对象. {“一种": {“特征": {“启用":真,}}} 我想我可以使用这个 jmespath 查询来过滤 属
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假设我们有六列 A B C D E F,在删除传递依赖时,我们遇到了依赖,其中F->E,D,C,B,A(假设 F 是主键) A->B(A 是 B 的传递键) C->D(C 是 D 的传递键) 在这种情况下,我们会做什么,是创建一个有四列的新表,还是创建两个各有两列的表? 解决方案 如果你有一个关系模式 R(A B C D) 和依赖: A → BC→D 那么以下事实成立
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我有 5 张桌子: tbl省 tblDivision tblDistrict tblCity tbl 选区 tblProvince: 身份证 姓名 面积 TblDivision: 身份证 姓名 面积 Province_id tblDistrict: 身份证 姓名 面积 Province_id 部门_id tblCity:
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我正在使用 PyTorch 来训练线性回归模型.我使用包含 200 张绘图的数据集训练了这个模型,这些绘图由几个有趣的特征表示.因为所有特征都在不同的规模上工作,所以我决定对我的训练数据进行标准化以获得更好的结果.与这些图画相关的标签表明公众对它们的看法.这一切都很顺利,我已经得到了一个非常一致的模型,因为我知道我只有 200 张图纸的训练集.下面是我的代码以获取更多详细信息: #读取数据dat
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我有一个如下所示的数据框(名为 net_asset),从 2015 年到今天 a b c d e f g h i j k l m n o p q r日期2015年4月30日162.20100 38.69620 98.88842 11.75094 8.92177 1.07767 112.81237 110.08090 NaN的4.20428 221.5440 NaN的1.63142 155.30
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有什么方法可以判断 URL 中是否有尾随问号?理论上,这将是一个空的非空查询字符串,而根本没有问号将是一个空查询字符串.但无论哪种方式,我的网络应用程序都得到 request.getQueryString() == null. 解决方案 这样的事情怎么样:- boolean hasTrailingQuestionMark = "GET".equals(request.getMethod(
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谁能就如何对完全规范化的表进行非规范化提出建议?尽管在谷歌上搜索,我还是没能找到太多内容. 每当在 TableA 中更新记录(虽然没有插入,但现在不用担心)时,都会将记录插入到 HistoryOfTableA 中,其中包含已更改的字段值以及执行时关联的时间戳. > 例如 表A字段: TableA_Id、FieldA、FieldB、FieldC、FieldD...等 Histor
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我试图找出在这种情况下设置数据库的合适方法: 我正在创建一个电影/电视数据库.一部电影可能有多种类型,而电视节目可能有多种类型. 基本上我想知道的是您是否有电影桌、电视桌...您应该: 有一个 MovieHasGenre 表,该表由 Movie 表的外键和流派值的常规字段组成 或 有一个 MovieHasGenre 表和一个 Genre 表,其中 MovieHasGe
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我有一个名为 Users 的表,其中包含越来越多的首选项.这些首选项可以包括 ReligionId(这将关闭包含宗教列表的另一个表). 偏好列表越来越多.我想将它从 Users 表中拆分为 2 个表.我认为行之有效的策略是创建一个名为 UserPreferences 的单独表.我想知道这样做是否符合规范化规则.这是一个插图,使事情更清楚一些. 这是规范化的吗?有更好的方法吗?感谢所有评
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我正在设计一个 SQL 数据库,它需要是一个五表数据库才能满足 Air-Crewe 的要求.到目前为止,我有以下几点: 我为 UNF 准备了这个: CrewID、Crew Type、Title、Forename、Surname、Gender、CAALicenceNum、FlightID、FlightNum、IATADep、IARAArr、Date、SchDep、SchArr、Comme
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我想创建一个文档术语矩阵.在我的情况下,它不像文档 x 个单词,而是句子 x 个单词,因此句子将充当文档.我正在使用“l2"规范化后术语矩阵创建. 术语计数对我在后续步骤中使用 SVD 创建摘要很重要. 我的查询是哪个轴适合应用“l2"规范化.经过充分的研究,我明白了: Axis=1 :会给我一个句子中单词的重要性(按列归一化) Axis=0 :单词在文档中的重要性(按行归一化
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我使用 brick() 将一个多波段(20 层)光栅作为 RasterBrick 加载到 R 中.我的计划是使用此线程中提出的方法将每个波段从 0 标准化为 1:https://stats.stackexchange.com/questions/70801/how-to-normalize-data-to-0-1-range 这里有一些示例代码来可视化我的问题: for(j in 1:nl
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我有一张桌子 id 名称 sec1 sec2 sec3 sec4 sec5 sec61 abc mp(6) 向上(7) sp(8) cp(7) 2 4 我想输出为 id 名称测试值插槽1 美国广播公司国会议员 6 21 abc 向上 7 21 abc sp 8 21 abc cp 7 21 美国广播公司国会议员 6 41 abc 向上 7 41 abc sp 8 41 abc cp 7 4
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我想知道在 R 中是否有一种简单的方法来创建按列值分组的 Z 分数列. 例如,像这样转动一个数据框 Obs 年美元1 1960 22 1960 33 1960 54 1960 65 1961 156 1961 207 1961 258 1961 40 变成这样 Obs Year Dollars Z-Score1 1960 2 -1.2652 1960 3 -0.6333 1960
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最近,我做了一个关于使用的实验:tf.layers.batch_normalization(input, training=True) 和 using tf.layers.batch_normalization(input),两者都两种情况都在训练期. 但是发生了一些奇怪的事情.如果我使用:tf.layers.batch_normalization(input, training=True)
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我正在使用具有以下结构的 DataFrame 学习 Python/Pandas: 将pandas导入为pddf = pd.DataFrame({'key' : [111, 222, 333, 444, 555, 666, 777, 888, 999],'score1' : [-1, 0, 2, -1, 7, 0, 15, 0, 1],'score2' : [2, 2, -1, 10, 0, 5,
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我浏览了互联网和书籍,但在如何确定这种关系的范式上仍有一些困难 R(a, b, c, d, e, f, g, h, i)FD =乙→乙BI→CDEH→AGG→DE 到目前为止,我知道唯一的候选键是 BHI(如果我应该用 F 来计算,那么 BFHI).因为根本没有使用属性 F.完全独立于给定的 FD. 那么我应该如何处理属性 F? 如何确定关系 R 的最高范式? 解决方案 那么我
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