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  卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）在提出之初被成功应用于手写字符图像识别，2012年的AlexNet网络在图像分类任务中取得成功，此后，卷积神经网络发展迅速，现在已经被广泛应用于图形、图像、语音识别等领域。 图片的像素数往往非常大，如果用多层全连接网络来

  2024年02月08日

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  软考系统架构师知识点集锦十：计算机网络、数学与经济管理、知识产权与标准化

  2.1.1常见协议及功能          网际层是整个TCP/IP体系结构的关键部分,其功能是使主机可以把分组发往任何网络并使分组独立地传向目标。 POP3: 110 端口，邮件收取 SMTP: 25 端口，邮件发送 FTP: 20数据端口/21控制端口，文件传输协议 HTTP: 80端口，超文本传输协议，网页传输

  2024年02月07日

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  python实现z-score标准化和0-1标准化

  目录 标准化处理 0-1标准化: z-score标准化： 1、用自带的函数来操作 实现z-score标准化 实现0-1标准化 2、自定义函数实现 实现z-score标准化 实现0-1标准化 对输出结果范围有要求，数据较为稳定的，不存在极端的最大最小值 数据存在异常值和较多的噪音，可以间接通过中心化避

  2024年02月11日

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• LA@二次型标准形@标准化问题介绍和合同对角化@二次型可标准化定理

  如果二次型只含有变量的平方项,则称之为 二次型的标准形 或 法式 ,即 f ( y 1 , ⋯   , y n ) f(y_1,cdots,y_n) f ( y 1 ​ , ⋯ , y n ​ ) = ∑ i = 1 n k i y i 2 sum_{i=1}^{n}k_iy_i^2 ∑ i = 1 n ​ k i ​ y i 2 ​ 标准形的矩阵式 f ( y 1 , ⋯   , y n ) = ∑ i n k i y i 2 = ( y 1 , y 2 , ⋯   , y n ) ( k 1 0 ⋯

  2024年02月09日

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  不要再搞混标准化与归一化啦，数据标准化与数据归一化的区别！！

  数据的标准化是将数据按照一定的 数学规则进行转换 ，使得数据满足特定的标准，通常是使数据满足正态分布或标准差为1的标准。 标准化的常见方法包括 最小-最大标准化 和 Z-score标准化 。最小-最大标准化将数据映射到 [0,1 ]的范围内，最小-最大标准化将数据映射到0-1区间

  2024年01月21日

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  GEE：影像标准化

  本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行影像标准化的公式和代码。 影像标准化是一种预处理方法，用于将不同区域、不同时间、不同传感器拍摄的影像进行比较和分析。在GEE平台上进行影像标准化，可以使用本文代码，本文以EVI为例，将影像进行了标准化处理。 其结

  2023年04月09日

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• 数据标准化方法

  今天看到了“指数移动平均窗口标准化”，就研究了一下这是个啥东西，然后又顺便看了一下其他的数据标准化方法，这里顺便记录一下，方便以后查阅。 zscore标准化是一种 基于数据分布的标准化方法 。它的基本思想是 将数据转换为均值为0，标准差为1的分布 ，从而使得数

  2023年04月22日

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  用UiPath实现网页抓取——表格数据提取-1-单击选择分类-ISO标准化-01-综合、术语、标准化、文献目录获取

  准备获取目录的链接是 全国标准信息公告服务平台链接: https://std.samr.gov.cn/search/iso?tid=q= 第一步，标注啊类型选择——ISO 第二步，标准化状态选择——现行 第三步，ICS分类选择——01_综合、术语标准化、文献 将数据分别复制到excel文件中，如下图。 由于国际标准分类号在

  2024年02月04日

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  标准化归一化方法

  分别是0-1标准化（Max-Min Normalization）和Z-Score标准化。 1.1 0-1标准化方法 每一列中的 元素减去当前列的最小值 ， 再除以该列的极差 。 不过在深度学习领域，我们更希望输入模型的数据是Zero-Centered Data，此时 Z-Score标准化会更加合适。 1.2 Z-Score标准化 Z-Score标准化并不会将数据

  2023年04月12日

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• python三种数据标准化

  数据变换是数据准备的重要环节，它通过 数据平滑 、 数据聚集 、 数据概化 和 规范化 等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。常见的变换方法： 1.数据平滑：去除数据中的噪声，将连续数据离散化。这里可以采用分箱、聚类和回归的方式进行数据平滑 2.数据聚集：对

  2024年02月07日

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