属性：教科书上解释为：“实体所具有的某一特性”，由此可见，属性一开始是个逻辑概念，比如说，“性别”是“人”的一个属性。在关系数据库中，属性又是个物理概念，属性可以看作是“表的一列”。...元组：表中的一行就是一个元组。 分量：元组的某个属性值。...二、函数依赖 1、函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，当任何时刻R中的任意两个元组中的X属性值相同时，则它们的Y属性值也相同，则称X函数决定Y，或Y函数依赖于X记作X→Y。...5、部分函数依赖 设X,Y是关系R的两个属性集合，存在X→Y，若X’是X的真子集，存在X’→Y，则称Y部分函数依赖于X。...三、5大范式及其特点 1NF:原子性 字段不可再分,否则就不是关系数据库(所以在正常的关系数据库中是不可能创建出不符合1NF的表的); 2NF:唯一性 一个表只说明一个事物，1NF消除非主属性对码的部分函数依赖之后就是
软件系统经常使用各种长期保存的信息，这些信息通常以一定方式组织并存储在数据库或文件中，为减少数据冗余，避免出现插入异常或删除异常， 简化修改数据的过程，通常需要把数据结构规范化。...数据规范化 通常用“范式(normal forms)” 定义消除数据冗余的程度。 (1) 第一范式（1NF） 每个属性值都必须是原子值，即仅仅是一个简单值而不含内部结构。...通常按照属性间的依赖情况区分规范化的程度。属性间依赖情况满足不同程度要求的为不同范式，满足最低要求的是第一范式，在第一范式中再进一步满足一些要求的为第二范式，其余依此类推。...第一范式(1 NF)数据冗余程度最大，第五范式(5 NF)数据冗余程度最小。但是，范式级别越高，存储同样数据就需要分解成更多张表，因此，“存储自身”的过程也就越复杂。...第二，随着范式级别的提高，数据的存储结构与基于问题域的结构间的匹配程度也随之下降，因此，在需求变化时数据的稳定性较差。 第三，范式级别提高则需要访问的表增多，因此性能(速度)将下降。
前面章节初步学习数据的采集和一些快速的数据分析方法，如果需要更加深入去做数据分析，那么会使用到更加丰富的知识。自然语言处理（NLP）的其中一个方向就是文本处理。...后面两章节将讲解基础的文本分类的知识点，学习完成入门知识点后将在实践中开始数据分析之旅。 为了实现数值格式的特征输入，我们需要清洗、规范化和预处理文本数据。...通常情况下，在进行文本分析之前拿到的文本数据都是杂乱无章，文本语料库和原始文本数据也并不是规范化的。所以文本的预处理是需要使用各种方法和技术，将原始的文本转成定义好的语言成本序列。...每一个分词工具包并不能做到百分百的完美分词，很多模型的准确率已经到95%以上。 文本规范化 文本规范化是指对文本进行转换、清洗以及将文本数据标准化形成可供NLP、分析系统和应用程序的使用的格式的过程。...在文本规范化方面上，中文和英文有很大差异，在英文文本中，规范化操作可能还需要一些缩写词扩展、大小写转换、拼写错误的单词校正等等方面的规范化处理。
1的数据，常用于权重的处理，在不同数据比较中，常用到权重值来表示其重要性，往往也需要进行加权平均处理。...有些时候我们需要对数据进行粗粒度、细粒度划分，以便模型更好的学习到特征的信息，比如： 粗粒度划分(连续数据离散化)：将年龄段0~100岁的连续数据进行粗粒度处理，也可称为二值化或离散化或分桶法 细粒度划分...离散化有很多的好处，比如能够使我们的模型更加的简单、高效且低耗内存等优点， 因为相对于连续类型数据，离散类型数据的可能性更少。 离散化的通用流程如下： （1）对此特征进行排序。...特别是对于大数据集，排序算法的选择要有助于节省时间， 提高效率，减少离散化的整个过程的时间开支及复杂度。...优缺点 无监督的方法的缺陷在于它对分布不均匀的数据不适用，对异常点比较敏感。
1.4 数据规范化 1.4.1 第一范式：确保每列原则性 第一范式：的目标是确保每列的原子性，一个字段表示一个含义 ? 思考如下表是否满足第一范式 ?...结论：不满足第三范式，因为语文和数学确定了，总分就确定了 1.4.4 反3NF 范式越高，数据冗余越少，但是效率有时就越地下，为了提高运行效率，可以适当让数据冗余。...当性能和规范化冲突的时候，我们首选性能。这就是“反三范式”。...小结 1、第一范式约束的所有字段 2、第二范式约束的主键和非主键的关系 3、第三范式约束的非主键之间的关系 4、范式越高，冗余越少，但表业越多。...5、规范化和性能的关系 ：性能比规范化更重要 1.4.5 例题 需求 假设某建筑公司要设计一个数据库。
引言 git cz: git commit 规范化提交 参考: commitizen/cz-cli: The commitizen command line utility....#BlackLivesMatter 规范化git commit信息_abcde158308的博客-CSDN博客 基于node的Commitizen git提交模板_The blog of CSDN in...杨天福-CSDN博客 优雅的提交你的 Git Commit Message - 掘金 方式1: 全局安装 此种方式特别适用于 非 Node.js 项目 (无 package.json) npm install...本文作者： yiyun 本文链接： https://moeci.com/posts/分类-github/git规范化/ 版权声明： 本博客所有文章除特别声明外，均采用 BY-NC-SA 许可协议。
一、 数据规范化 1.1 数据规范化的概念 定义 数据规范化是数据库设计中的一种方法，通过组织表结构，减少数据冗余，提高数据一致性和降低更新异常的过程。...二、 反规范化 2.1 反规范化的概念 定义： 反规范化是一种数据库设计的技术，通过有意地引入冗余以提高查询性能或简化数据模型。...在写入密集型的系统中，反规范化可能导致维护冗余数据的复杂性。 三、 数据规范化与反规范化的权衡 3.1 设计考虑因素 在数据库设计中，数据规范化和反规范化是两种相对的策略，它们在一定程度上存在权衡。...数据一致性： 规范化： 更容易维护数据的一致性，因为没有冗余数据。 反规范化： 需要额外的机制来确保冗余数据的一致性。...变更频率： 规范化： 适用于数据变更频繁的场景，因为规范化减少了更新的复杂性。 反规范化： 适用于数据变更较少的场景，因为冗余数据的更新可能较为复杂。
概论一个关系数据库由一组关系模式组成，一个关系由一组属性名组成，关系数据库设计就是如何把已给定的相互关联的一组属性名分组，并把每一组性名组织成关系的问题。...主要点: ֍存储异常֍冗余度֍插入异常֍删除异常 关系的规范化一个关系数据库中的每个关系模式的属性间一定要满足某种内在联系，而这种联系又可对关系的不同要求分为若干个等级 规范化可按属性间不同的依赖程度分为...第一范式：如果关系模式R中不包含多值属性（不可分的数据项），则R∈1NF。（FirstNor-malForm） 第二范式：若关系模式R∈1NF，且每个非主属性都完全依赖于R的键，则R∈2NF。...如果只考虑函数依赖，则BCNF的关系模式规范程度已经达到最高 如果考虑多值依赖，那么4NF的关系模式规范化程度最高 函数依赖：是关系模式内属性间最常见的依赖关系（一个值的确定也随之确定了另一个值，则称后一个数正常依赖于前一个数...） 规范化问题研究：模式分解的研究 若要求满足无损联接性，则模式分解一定可以达到BCNF 若要求满足依赖保持性，则模式分解一定可以达到3NF，但不一定可以达到BCNF 若既要求满足无损联接又要求满足依赖保持性
关键词：数据库；关系规范化理论；范式；函数依赖；属性 1 关系规范化理论的几个相关概念 1.1 数据依赖 数据库的一张表中，数据之间存在着某种相互关系，也就是数据依赖，是各属性之间的相互约束的关系。...2 关系数据库的规范化 关系数据库的形式是一张二维表，关系数据库的关系必须要满足一定的要求，最基本的一定要满足第一范式，满足的范式越高级，则该关系数据库的规范化程度就越高。...数据库设计人员对具体问题设计的规范化的程度直接影响了数据库逻辑设计的成功与否，所以我们研究关系规范化理论对数据库的逻辑设计是非常有必要和重要的。...3 总结 关系数据库的规范化理论是数据库逻辑设计的一个强有力的工具，为数据库设计提供了一个理论的指南。 经过了规范化处理的模式通常结构都变得比较简单，数据间的联系也变得更清晰。...根据具体的问题，数据库的设计者在规范化程度与操作数据库时应有良好的性能之间找到一个恰到好处的平衡点，这时设计质量才是比较高的。而不是单纯地理解为规范化程度越高设计就越好。
，将activation变为均值为0，方差为1的正态分布，而最后的“scale and shift”\((\gamma,\beta)\)操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的规范化能够有可能还原最初的输入...BN训练阶段与测试阶段：训练阶段的期望和方差通过当前批数据进行计算，\(\gamma\)和\(\beta\)则是BN层的可学习参数，由于BN层会减去期望，所以前一层是没必要加上偏置的。...，BN严重依赖批数据，通过批数据的统计信息来近似估计全局的统计信息，而在测试阶段，没有进行统计信息的计算，而是通过训练阶段的统计信息来估计新数据，当新数据来自未知的domain（风格迁移将每张图片当作一个...为了消除batch的影响，LN，IN，GN就出现了。这三个规范化操作均对于batch都是不敏感的。 BN是针对不同神经元层计算期望和方差，同一个batch有相同的期望和方差。...BN统计的是数据的整体分布，判别模型的结果主要取决于数据的整体分布，所以BN经常用于固定深度的DNN，CNN中。
关系规范化理论 | 数据库原理 虽然但是吧…… 这节课学习的内容在实践中基本不会用到这些概念, 不过感觉如果想深入了解数据库的底层特别是看数据库的底层数据操作函数源代码, 特别是想要了解其处理逻辑的原则...所以就记了这篇文章了 泛关系模型 简单说就是全部数据都写到一个表中,这样子会造成大量的数据冗余 函数依赖和范式 定义4.1 定义4.2 定义4.3 由定义可以导出下列概念: 决定因素 若X→y，则X叫做决定因素...平凡的函数依赖 X-→V，yCX，则称X-→y是平凡的函数依赖 非平凡的函数依赖 X→y，且X不包含Y，则称X→y是非平凡的函数依赖。...外码: 关系模式R中属性或属性组X并非R的码,但X是另一-个关系模式的码，则称X是R的外码 主码与外码提供了一个表示关系间联系的手段 主属性: 包含在任何一一个侯选码中的属性。...范式(规范化) 我们将低级范式转化为高级范式的过程就称为规范化 第一范式(1NF) 定义:满足关系的每一个分量是不可分的数据项这- 条件的关系模式就属于第一-范式(1NF)。
好吧，我的代码虽然实现了和设计一样的界面，但是还是太臭了，类的命名都是特别的差劲。。找了命名规范，，拿来共享一下，警告自己，，代码不仅要实现功能，更要优美，华丽。。...1：原则上，符合人的阅读常识与习惯，用{}来分隔的时候要，排版对齐，让人看到名字，往左可以看到起始符号，然后从名字立着往下可以看到结束符合， 2：减少嵌套层数，防止代码出现大三角型。...，idcade-right，这样可以体现出左右id卡的同级关系。...5：针对逻辑，需要把相关的放置在一起，并且大的逻辑块用空行分割， 6：针对每一个小块，要避免可能出现的逻辑问题，例如应该让内容和样式分离，并且，要防止出现重复。...7：写代码就要写出规范的代码，让别人 看得舒服，自己用得也舒服。反复省视代码，看能否更精简。
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>,2都是expression Expression的canonicalized操作 这个操作返回经过规范化处理后的表达式 规范化处理会在确保输出结果相同的前提下通过一些规则对表达式进重写 这个规范化有啥用呢...而规范化操作会把b，B 和 sum(A+b)和sum(B+a)在外观上统一，这样可以使它们引用同一个实际计算的结果，避免多次计算。 这个规范化具体是怎么操作的呢？...消除外观差异 def execute(e: Expression): Expression = { expressionReorder(ignoreNamesTypes(e)) } 规范化结果集中的命名...两种情况： 对于AttributeReference引用类的表达式，主要做法是消除名称和可空性带来的差异 GetStructField复杂类型的表达式，消除名称带来的差异 对于引用类型的表达式，判断是否相同...true,判断依据是：两个表达式都确定性的， // 且两个表达式规范化之后相同 def semanticEquals(other: Expression): Boolean = deterministic
最近从svn转到git进行代码版本控制，今天了解了git commit规范化的一些知识后，写此文章记录下配置过程。...环境 编辑器使用的是vscode，项目框架是vue3.0 规范化工具 规范化git commit消息的工具commitizen # 将commitizen命令行安装到全局 npm install -g...版本发布 进行commit规范化的好处是为了提高团队协作效率，使代码阅读性更强。还有另外一个节省后期维护版本信息的成本。...standard-version可以自动帮助我们做以下几件事情: 自动在数据中生成版本号 使用conventional-changelog更新 CHANGELOG.md 提交package.json (...，并不会做实际的操作 } 这就是我对git commit规范化的一些实践。
小勤：公司有个表居然是多重表头的，逆透视搞不定啊。你看： 大海：嗯，这种情况处理起来稍为复杂一点点，不过也不难，都是一些基础操作的灵活运用。...Step-1：获取数据 Step-2：向下填充完善[区域]列 Step-3：用冒号（按自己喜欢选择）合并[区域]和[事业部]列 Step-4：对表格进行转置 Step-5：向下填充[分期]列——...关于填充的文章可参考《PQ-数据转换：那个迷倒无数表妹的数据填充技能》 Step-6：合并[分期]和[月份]列 Step-7：将第一行提升为标题 Step-8：逆透视 Step-9：按分隔符（冒号...）拆分[区域：事业部]列 Step-10：用同样的方式拆分[分期：月份]列 Step-11：更改列名称 Step-12：数据上载 小勤：嗯，真好。...原来只要用填充再加上合并就变成规范的二维表了。 大海：对的，这就是其中的核心思路，因为最终肯定得靠逆透视，所以就先想办法变成通过填充、合并、转置等办法变成规范的二维表。 小勤：知道了。我先动手练一练。
我们训练的所有数据在输入到模型中的时候都要进行一些规范化。...例如在pytorch中，有些模型是通过规范化后的数据进行训练的，所以我们在使用这些预训练好的模型的时候，要注意在将自己的数据投入模型中之前要首先对数据进行规范化。...但是有些东西需要注意： 模型的权重参数是训练好的，但是要确定你输入的数据和预训练时使用的数据格式一致。 要注意什么时候需要格式化什么时候不需要。...均值，方差 一组图像集的均值和方差可以很好地概括这组图像的信息和特征。均值就是一组数据的平均水平，而方差代表的是数据的离散程度。...显然，格式化就是使数据中心对齐，如cs231n中的示例图，左边是原始数据，中间是减去mean的数据分布，右边是除以std方差的数据分布，当然cs231n中说除以std其实可以不去执行，因为只要数据都遵循一定范围的时候
然后判断是否存在非主属性传递依赖,如果存在则不满足第二范式,如果不存在则关系模式的规范化最高为第三范式....通俗理解1NF,2NF,3NF. 1NF的定义: 一个关系模式R的所有属性都是不可分的基本数据项. 1NF容易理解就不多解释了,在这里举两道简单的题帮助理解....规范化的关系模式中，所有属性都必须是( C)。...A.相互关联的 B.互不关联的 C.不可分解的 D长度可变的 关系数据库中的每个关系必须最低到达__第一范式__,且该范式中的每个属性都是__不可再分__的。...函数依赖 求出码后我们就根据2NF,3NF中的函数依赖来判断关系模式的规范化最高为?
背景：一个平台或系统随着时间的推移和用户量的增多，数据库操作往往会变慢；而在Java应用开发中数据库更是尤为重要，绝大多数情况下数据库的性能决定了程序的性能，如若前期埋下的坑越多到后期数据库就会成为整个系统的瓶颈...；因此，更规范化的使用MySQL在开发中是不可或缺的。...3、设计数据库时所有表和字段必须添加注释 使用Comment从句添加表和列的备注，或直接在数据库连接工具的注释栏添加注释，从项目开始就进行数据字典的维护。...数据库连接工具添加注释 4、单个表的数据量大小控制在500万以内 尽量控制单表数据量的大小，建议控制在500万以内；500万并不是MySQL数据库的极限，但数据量太多不利于对表结构进行修改...2、避免使用TEXT、BLOB数据类型 避免使用TEXT和BLOB数据类型，其中最常见的TEXT类型可以存储64K数据，MySQL内存临时表不支持TEXT、BLOB这样的大数据类型，若查询中包含这样的数据
概念 在自己获取的图像样本上，在网络的训练之前还需要做预处理操作。...预处理步骤： 操作均值0中心化(zero-center) 规范化(normalize) 效果图 原图： 预处理结果图 (像素值已扩大100倍)： 实现代码 # coding=utf-8 import...cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': # 均值0中心化(zero-center), 规范化
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