- 国标GB28181公网平台EasyGBS国标GB28181软件构建标准化视频监控网络
在当今的数字化时代，视频监控已成为公共安全、企事业单位等领域不可或缺的一部分。为了规范这一领域的信息传输、交换和控制，我国推出了GB/T28181标准，并在此基础上，国标GB28181公网平台EasyGBS以其丰富的视频能力和灵活的部署方式，为视频监控领域带来了诸多创新和便利。国标GB/T2......
- sklearn当中fit_transform和transform方法的区别；数据标准化
为什么要标准化？如何标准化？内容fit_transform和transform的区别这两个方法都用于对数据进行转换，但它们的适用场景和作用略有不同。1.fit_transform()作用：对数据执行拟合（fit）和转换（transform）操作。用法：用于训练数据，计算均值和标准差等统计量，并基于这些统计量对数据进行转......
- Normalized Mutual Information(NMI, 归一化互信息)
NormalizedMutualInformation(NMI,归一化互信息)值域是$[0,1]$，值越高表示两个聚类结果越相似。归一化是指将两个聚类结果的相似性值定量到$0\sim1$之间。$$\text{NMI}=\frac{2\sum_i\sum_jn_{ij}ln\frac{n_{ij}N}{n_in_j}}{-\sum_in_iln\frac{n_i}{N}-\sum_jn_jln\fra......
- 特征工程中的「归一化」有什么作用
归一化在特征工程中的作用包括：1、缩小数据范围、2、加速机器学习模型训练、3、提高模型准确率、4、降低模型复杂度。对1、缩小数据范围进行展开：在数据集中，不同特征可能具有不同的数量级和量纲，导致在模型训练过程中一些特征对结果影响过大，而归一化通过将数据按比例缩放，使之落入一个......
- 数据进行标准化处理有什么作用
数据进行标准化处理有以下主要作用：1.提升模型算法性能；2.加快模型训练速度；3.提高数据可解释性；4.避免或减少算法偏见；5.增强模型的泛化能力。本文深入探讨这些作用的具体体现和实际应用场景，旨在为数据处理提供理论指导和实践建议。提升模型算法性能即通过消除不同量级带来的影......
- 【深度学习代码调试5】标准化数据集：TensorFlow Datasets (TFDS)自动化数据加载与预处
【标准化数据集】TensorFlowDatasets、TFDS：自动化数据加载与预处理写在最前面1.什么是TensorFlowDatasets(TFDS)?主要特点：2.TFDS的核心API：`tfds.builder`和`download_and_prepare``tfds.builder`：创建数据集构建器示例：`download_and_prepare`：下载与准备数据集......
- 精选7款创建SOP软件，加速企业标准化进程
在快节奏的现代企业中，标准化操作程序（SOP）的制定与执行至关重要。为了确保每个流程都能精准无误地执行，选择合适的SOP创建软件成为了企业提升效率的关键。以下是精心挑选的7款软件，它们各自拥有独特的功能特点，能够助力企业轻松创建、管理和优化SOP，提升整体运营效率。1.HelpLoo......
- 三、归一化与标准化
归一化与标准化前言一、最小最大值归一化1.1原理（公式）1.2API介绍1.2.1参数介绍1.2.2属性介绍1.2.3注意事项1.2.4代码演示1.3举例说明二、标准化2.1原理（公式）2.2API介绍2.2.1参数介绍2.2.2属性介绍2.2.3注意事项2.2.4代码演示2.3举例说明三、案例代码：......
- 【旧文重发】MATLAB 通过函数封装一劳永逸地解决线性规划与运输问题的linprog的标准化
这篇随笔原本是我上实验课时候的笔记，2023年7月曾经在CSDN平台上发布过。今天恰好有朋友跟我问起MATLAB自带的求解器输入很不直观的问题，我打开这个文章发给他的时候发现自己一年前写的LaTeX公式依托答辩，所以重打了一遍。再加上由于CSDN平台的持续摆烂，终于是用不下去......
- YoloV8改进策略：归一化改进|ContraNorm在YoloV8中的创新应用（全网首发）
论文介绍ContraNorm提出背景：过平滑是图神经网络（GNNs）和Transformer中普遍存在的一种现象，随着层数的增加，性能会恶化。现有方法多从表征完全收敛到单一点的视角来刻画过平滑，但论文深入到一个更一般的维度坍缩视角，其中表征位于一个狭窄的锥体中。ContraNorm的提出：受对比学习......