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序言：斯坦福大学利用LoLCats技术将1000亿参数模型的训练成本降低到20美元；微软则通过BitNet技术进一步将模型量化，使其能在消费类电子产品中运行，例如个人电脑、手机、智能手表等嵌入式设备。人工智能就这样顺理成章的进入了大家的日常生活。关联的文章：《斯坦福大学推出线性前

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数据缩放（DataScaling）是数据预处理的一种重要方法，用于将不同取值范围的特征值调整到统一的范围，从而提高机器学习模型的性能和稳定性。本文将总结常见的数据缩放方法，并分析它们的优缺点及适用场景。1.均值归一化（MeanNormalization）：将数据缩放到[-1,1]的范围内，使数据的均值为0。具

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