这是一个有点软的问题,如果有更好的地方,请随时告诉我.
我正在开发一些接受需要国际字符的密码的代码 - 所以我需要将输入的unicode字符串与存储的unicode字符串进行比较.很容易.
我的问题是这样的 - 国际字符集的用户通常期望在这种情况下正常化吗?我的谷歌搜索显示了一些冲突,从"总是这样做"(http://unicode.org/faq/normalization.html)到"不要打扰".没有正常化的利弊吗?(即,不太可能猜出密码等)
我正在开发一个需要用户表的快速项目,并且希望他们能够存储配置文件数据。当我意识到用户将永远只有一个配置文件时,我已经接触到ASP.NET配置文件提供程序。
我意识到,频繁更改的数据会影响诸如索引和内容之类的性能,但是太频繁了又太频繁了?
如果我每个月每个用户要更改1000个用户的个人资料,那么很多吗?
还是我们说的更像是用户每小时更改一次个人资料数据?
我意识到这不是一门精确的科学,但是我正在尝试确定阈值在何时达到峰值,并且由于我的用户个人资料数据可能很少改变,如果我应该费心额外的工作或仅等待几十年的时间成为一个问题。
我正在研究面向数据的新项目意味着数据量非常大(每天都在增加).所以请建议我应该使用哪种方法来实现任何障碍的欲望功能.
orm entity-framework normalization sql-server-2008 linq-to-sql
我的问题听起来可能很愚蠢,但我必须在准备自己的学士考试时回答这个问题.
那么,您如何看待C++中的这种表达式'ab'=="ab"?这不是真的,或者根本就不合法并且编译错误?我用谷歌搜索了一下并且知道'ab'是int类型而"ab"当然不是......
我不得不考虑编译器说的是什么,而是说正式的语言描述.
我正在尝试计算每个顶点的法线.但我做错了什么.当我运行代码时,我看到了这个:

这是我的代码,请注意,vertex1是当前顶点之前的顶点,vertex2是当前顶点之后的顶点.
for (int j = 0; j < meshes[t].face[i].numOfPoints; j++)
{
if (normalSetChange)
{
vector3D vertex1, vertex2;
if ((j < meshes[t].face[i].numOfPoints - 1) && (j > 0))
{
vertex1 = vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j + 1]] - vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j]];
vertex2 = vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j - 1]] - vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j]];
}
else if (j < meshes[t].face[i].numOfPoints - 1)
{
vertex1 = vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j + 1]] - vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j]];
vertex2 = vertexes[meshes[t].face[i].vertex[meshes[t].face[i].numOfPoints - 1]] - vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j]];
}
else if (j > 0)
{
vertex1 = vertexes[meshes[t].face[i].vertex[0]] - vertexes[meshes[t].face[i].vertex[j]];
vertex2 = …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我试图理解由Fitzgibbon,Pilu和Fisher(由Halir和Flusser改进)开发的直接最小二乘椭圆拟合算法中的归一化和"非标准化"步骤.
编辑:关于理论的更多细节补充.特征值问题是否源于混淆?
简短理论:
椭圆由隐式二阶多项式(一般圆锥方程)表示:
哪里:
要将此一般圆锥约束为椭圆,系数必须满足二次约束:
这相当于:
其中C是零的矩阵,除了:
设计矩阵D由所有数据点x sub i组成.
圆锥和数据点之间距离的最小化可以用广义特征值问题表示(某些理论已被省略):
表示:
我们现在有了这个系统:
如果我们求解该系统,则对应于单个正特征值的特征向量是正确答案.
代码:
这里的代码片段直接来自作者提供的MATLAB代码:http: //research.microsoft.com/en-us/um/people/awf/ellipse/fitellipse.html
数据输入是一系列(x,y)点.通过减去平均值并除以标准偏差来归一化这些点(在这种情况下,计算为范围的一半).我假设这种规范化允许更好地拟合数据.
% normalize data
% X and Y are the vectors of data points, not normalized
mx = mean(X);
my = mean(Y);
sx = (max(X)-min(X))/2;
sy = (max(Y)-min(Y))/2;
x = (X-mx)/sx;
y = (Y-my)/sy;
% Build design matrix
D = [ x.*x x.*y y.*y x y ones(size(x)) ];
% Build scatter matrix
S = D'*D; %'
% Build …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在尝试对希腊文本进行某种形式的标准化(使用小写字母,删除重音符号并将?替换为?)。例如,我想要“ ?????????” (希腊语多调性)和“ ?????????” (现代希腊语)成为“ ?????????”。我浏览了unicode-table.com,记下了应该替换哪些字符。
Greek and Coptic (Range: 0370— 03FF)
??? -> ?
??? -> ?
??? -> ?
????? -> ?
??? -> ?
?????? -> ?
??? -> ?
Greek Extended (Range: 1F00— 1FFF)
?????????????????????????????????????????????? -> ?
???????????????? -> ?
?????????????????????????????????????????? -> ?
???????????????????????????? -> ?
???????????????? -> ?
???????????????????????? -> ?
?????????????????????????????????????????? -> ?
??? -> ?
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我想知道是否有一种聪明的方法来进行这些替换,并避免逐字符检查字符串。
Greek and Coptic (Range: 0370— 03FF)
??? -> ?
??? -> ?
??? -> …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)我正在尝试在Caffe中对图层执行L2规范化.这个想法是在对比度损失中使用这些L2规范化fc7特征,如http://www.cs.cornell.edu/~kb/publications/SIG15ProductNet.pdf.
我可以找到一些链接,其中人们发布了L2规范化层的代码.但是我想知道是否可以使用Caffe的Local Response Normalization层或者其他任何一个.
我有一个1x2048的最终fc向量(大小为1x1的2048个通道).有人可以指导我这件事吗?
使用sklearn l2归一化器对数据进行归一化并将其用作训练数据后:如何将预测的输出恢复为“原始”形状?
在我的示例中,我将归一化的住房价格用作y,将归一化的居住空间用作x。每个都适合自己的X_和Y_Normalizer。
y_predict也处于标准化状态,我该如何变成原始原始货币状态?
谢谢。
python machine-learning normalization standardized scikit-learn
最近,许多深层架构使用"批量标准化"进行培训.
什么是"批量标准化"?它在数学上做了什么?它以什么方式帮助培训过程?
如何在培训期间使用批量标准化?它是插入模型的特殊层吗?我需要在每一层之前标准化,还是只需要一次?
假设我使用批量标准化进行训练.这会影响我的测试时间模型吗?我应该用"部署"网络中的其他/等效层/操作替换批量规范化吗?
这个问题有关批标准化只涉及这个问题的一部分,我的目标,并希望更详细的解答.更具体地说,我想知道批量标准化的培训如何影响测试时间预测,即"部署"网络和网络的TEST阶段.
machine-learning normalization neural-network deep-learning caffe
normalization ×10
c++ ×2
caffe ×2
asp.net ×1
character ×1
database ×1
javascript ×1
linq-to-sql ×1
matlab ×1
opengl ×1
orm ×1
profiles ×1
python ×1
regex ×1
scikit-learn ×1
standardized ×1
types ×1
unicode ×1