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沙龙
1
回答
如何将
0
到
1
之间
的
值
归一化
?
、
我有一个形状为(74,)
的
ndarray: [-1.995 1.678 -2.535 1.739 -1.728 -1.268 -0.727 -3.385 -2.348 6.926 -4.848 ] 我需要标准化这个向量,其中
的
值
在
0
,
1
之间
,然后这个向量中
的
值
的
总和
浏览 27
提问于2021-08-04
得票数 2
回答已采纳
2
回答
归一化
0
到
1
之间
的
像素
值
、
、
我希望使用C++/OpenCV将图像
的
像素
值
归一化
到
范围0..1。但是,当我使用image *=
1
./255或normalize函数进行
归一化
时,像素
值
会四舍五入为零。下面是我
的
代码: image = imread(imageLoc, CV_LOAD_IMAGE_COLOR | CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH); Mat(image, tempImage,
0
,
浏览 0
提问于2013-06-27
得票数 5
回答已采纳
1
回答
如何使用标准化和标准化来提高深度学习性能?
、
、
我有8160个数据集,输入
的
形状是(1500,
1
),输出
的
形状是(2500,
1
)。输入
的
值
介于-80
到
3
之间
。输出
的
值
介于
0
到
1
之间
。 我认为,通过使用全局最大
值
和全局最小
值
来对输入进行
归一化
。然后我意识
到
,通过使用输入
的
局部最大
值
和局部最
浏览 1
提问于2020-11-29
得票数 1
1
回答
如何将
分贝
值
归一化
,使其介于
0
到
1
之间
?
、
、
、
我试图通过循环音频样本和获得每个通道
的
平均功率来获得音频
的
功率。 power =
0
浏览 3
提问于2015-07-23
得票数 1
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0
回答
归一化
pandas数据帧中
的
数据
、
、
我想将此
值
在
0
到
100
的
范围内
归一化
。我在pandas数据框中有这些
值
。100.887700 25.436570 -100.887344我可以使用以下命令将数据在-
1
到
1
之间
归一化
df_norm
1
= (df - df.mean()) /
浏览 2
提问于2016-12-20
得票数 1
回答已采纳
2
回答
Kohonen SOM Maps:使用未知范围
归一化
输入
、
、
根据Jeff Heaton
的
"Introduction to Neural Networks with Java“,Kohonen神经网络
的
输入必须是-
1
到
1
之间
的
值
。可以对预先已知范围
的
输入进行
归一化
:例如,RGB (125,125,125),其中范围已知为
0
到
255
之间
的
值
: 除以255:(125/255
浏览 1
提问于2010-04-16
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何使用两个
值
之间
的
CV2对图像进行
归一化
?
、
我目前正在尝试用cv2对从深度相机接收到
的
深度图像进行
归一化
处理。我已经尝试了以下操作:我使用这行代码对收到
的
图像进行
归一化
处理,取值范围在
0
和
1
之间
:这种
归一化
的
问题是,我
的
深度图像不是在两个设定
值
之间
进行
归
浏览 40
提问于2021-02-15
得票数 0
1
回答
如何将
数据
归一化
,以便输入到位于训练数据范围之外
的
神经网络中?
、
、
、
我有一个用于分类
的
神经网络
的
输入,它是在一个数据集上训练
的
,例如,
值
在
1
-5
之间
。然后我对所有这些训练数据进行了
归一化
,使其从
0
到
1
。如果我想对输入在
1
-5范围之外
的
东西进行分类,我应该
如何将
其输入网络。例如,如何对5.3
的
值
进行标准化?
浏览 0
提问于2014-09-01
得票数 1
2
回答
如何利用点积来得到两个向量
之间
的
一个角度?
、
、
、
我正在学习在我
的
游戏中使用
归一化
向量。
1
表示向量是平行
的
,朝向同一方向(角度为180度)。-
1
表示它们平行,面向相反方向(仍为180度)。我想知道
如何将
两个向量<e
浏览 0
提问于2014-01-28
得票数 20
回答已采纳
2
回答
在MATLAB中
归一化
向量
、
我有一系列
的
向量,我想在
0
和
1
之间
进行
归一化
。到目前为止,我已经将数据重新采样
到
10 the,然后去除了噪声,并创建了辅助信号来显示能量
的
变化。我
的
下一个任务是对上述向量进行
归一化
,为此我使用了"normc“,但我仍然无法将列
值
归一化
在
0
和
1
之间
。我该如何执行任务?
浏览 0
提问于2017-11-06
得票数 0
2
回答
将部分纹理复制
到
另一个纹理OpenGL 4.6 C++
、
如果我必须要纹理ID
如何将
srcID
的
一部分复制
到
DestId正常
的
意思是,它们介于
0
到
1
之间
。
浏览 14
提问于2022-04-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何将
实际频率转换为正常频率?
如何将
实际频率转换为正常化频率(范围
0
到
1
) 所以我真正想要
的
是:如果我
的
频率范围从
0
到
200 (我希望
0
赋值
0
,20作为0.1,40作为0.2,60作为0.3 .因此,如果相对风险
值
为-
1
,且此风险
的
实际频率为数据集一和数据集二
的
实际频率分别为60和80,则在
归一化
后,数据集一和二
的
频率分别为-
1</
浏览 1
提问于2018-06-03
得票数 0
回答已采纳
3
回答
图像处理中
的
规范化
、
在图像处理中,正确
的
归一化
方法是什么?我搜索了它,但我有不同
的
定义。我将试着详细解释每一个定义。核矩阵
的
归一化
如果
归一化
是指矩阵(例如卷积滤波器
的
核矩阵),通常矩阵
的
每个
值
除以矩阵
的
值
之和,从而使矩阵
的
值
之和等于
1
(如果所有
值
都大于零)。这是有用
的
,因为图像矩阵和核矩阵
之间
的</em
浏览 2
提问于2015-11-09
得票数 10
回答已采纳
2
回答
在(
0
,
1
)
之间
对C++中
的
变量进行
归一化
以提高运算精度
、
、
、
我在计算
归一化
2D点
的
投影时,意外地注意
到
,它们比不
归一化
点
的
投影点更准确。我
的
代码是用c++编写
的
,我是用NDK编译
的
,适用于缺乏浮点单元
的
android手机。当我第一次对这些
值
进行
归一化
以使它们介于
0
和
1
之间
时,为什么我在使用C++进行计算时会获得准确性? 在C++中,如果使用介于
0
和
1
之间</em
浏览 0
提问于2012-05-28
得票数 6
回答已采纳
2
回答
规范化为[
0
,
1
] vs [-
1
,
1
]
、
、
、
、
我已经阅读了一些关于使用神经网络进行关键点检测
的
教程。我注意
到
,对于输入(图像),通常除以255 (由于
值
在
0
和255
之间
,因此
归一化
为
0
,
1
)。但对于目标(X/Y)坐标,我注意
到
更常见
的
是
归一化
到
-
1
,
1
。造成这种差异
的
任何原因。X = np.vstack(df['Image'].va
浏览 0
提问于2017-10-06
得票数 11
1
回答
FFT前后
的
归一化
信号有哪些区别?
、
、
、
、
我使用Libgdx库从一个Android应用程序
的
加速度计信号做FFT。 我需要把我
的
信号
归一化
,因为我找到了两个信号
的
点积,我想要它
的
最大
值
1
。用"normalization“,i表示信号
的
欧氏范数为
1
。(欧氏范数是向量
的
模拟分量之和
的
平方根)。当我找到它
的
值
时,对于规范化信号,我用范数除以向量
的
所有分量)。点乘积在频谱中,如果在时域
浏览 5
提问于2013-02-06
得票数 0
回答已采纳
2
回答
WEKA如何对属性进行规范化?
、
、
、
假设我向WEKA输入了一些数据集,并为属性设置了
归一化
过滤器,使其
值
在
0
到
1
之间
。然后,假设通过除以最大
值
来完成
归一化
,然后构建模型。然后,如果我部署模型,并且在要分类
的
新实例中,一个实例
的
特征
值
大于训练集中
的
最大
值
,会发生什么?如何处理这种情况?它是只需要
1
,还是需要超过
1
?或者抛出异常?
浏览 0
提问于2014-01-19
得票数 2
1
回答
寻找将分数保持在一定范围内
的
逻辑
、
、
、
、
我需要同时包含T和PriceI,才能找到用户购买笔记本电脑
的
意愿(W)。在从50 Cent
到
$6
的
范围内
的
滑块中
的
税收变化。我希望将变量W保持在
1
to 2
的
范围内,其中
1
是指当税是其默认
值
时
的
最小
值
,即50 cent。因此有一些对W有影响2 variables0.6 < PriceI < 9 因为我想要
1
<W<2,我认为如果
浏览 6
提问于2017-07-25
得票数 1
回答已采纳
1
回答
斜正态分布(偏态对α或参数)-生成N个整数(Python )
、
、
>>> x = np.linspace(
0
,
1
,10)>>> skew_norm>>> stats.skew(skew_norm)我希望得到在
0
到
1
浏览 6
提问于2021-10-13
得票数 0
1
回答
标准化在Python中是如何执行
的
?
、
当我在python中使用preprocessing.normalization对-ve/+ve
值
或总-ve
值
进行
归一化
时,
归一化
总是使
值
介于
0
和
1
之间
,那么
归一化
后
的
值
是-ve?为什么会这样呢?
浏览 10
提问于2019-09-22
得票数 1
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