아직 프로그래밍에 익숙하지 않아 구현 방법에 대한 많은 연구를 해왔지만이를 이해할 수는 없습니다. 나는이 사건을 사용하고 문자를 구분하지 않는 정렬 : for (size_t i = 0; i < copy.size() - 1; i++) //use copy vector to organize in ascending order
{
int smal
있는 테이블을 정규화 I 현재 항목 Item (material1, material2, material3)
다른 재료가 최근에 추가 된를 만드는 데 사용되는 물질을 저장하는 테이블을 가지고있다. 그러나이 테이블을 표준화하여 나중에 새로운 재질을 추가 할 때 데이터베이스에 새 열을 추가 할 필요가 없도록하려고합니다. 다음 접합 테이블에 재료를 추출했습니다.
맨 먼저이 글은 내가 이해할 수없는 과거 숙제를위한 것임을 말씀 드리고자합니다. 이 특정 질문에 대한 정규화에 문제가 있습니다. 주어진 1.PetStore(storeBranchName, storeAddr, storeManager,(customerName, customerAddr, customerPhone,(petName, petBreed, petSex, p
아래의 데이터를 원형 차트로 플롯하려고합니다. 먼저 그룹에 기반한 원형 차트를 분할 한 다음 ID를 기반으로합니다. 하지만 일부 행의 경우 개수가 매우 적기 때문에 원형 차트에서 볼 수 없습니다. 데이터를 표준화하려고합니다. 어떻게하는지 잘 모르겠습니다. 어떤 도움도 진심으로 감사 할 것입니다. Group Id Count
G1 12 276938
테이블 template에 json 테이블이 있습니다. 은 많은 사람이 동일 할 수 있으므로 template (1 : n) 테이블 template_json을 새로 만들고 에 template_json_id (FK) 필드를 추가했습니다. INSERT INTO db.template_json (`json`)
SELECT `json`
FROM db.template
나는 얼굴에서 감정 (슬픔, 행복, 분노 등)을 인식하는 것과 관련된 프로젝트를 진행 중이다. 나는 68 관심점을 감지 dlib 라이브러리에서 얼굴 표식 탐지기를 사용하고 있습니다. 같은 감정의 경우,이 관심 지점은 얼굴의 방향, 눈의 크기, 다른 얼굴의 입술 등에 따라 달라질 수 있습니다. 얼굴의 방향, 눈의 크기, 입술 등을 변화시키지 않는 이러한 관심
그래서이 교과서에서이 문제를 시작했습니다 : http://imgur.com/Ax8hXj6 그리고 난 모든 의존성을 찾아서 원본에서 3NF를 만들어야했습니다 ... 저는 이것을 알아 내려고 노력했습니다. 밖으로 나가 올바른지 확인하십시오. 누군가 내 최종 제품에 대한 피드백을 제공 할 수 있습니까? http://imgur.com/PE2hY56 (저는 이것이
저는 기계 학습에 익숙하지 않고 선형 피처 스케일링을 사용하여 훈련 데이터를 사전 처리하고 있습니다. 제 질문은 데이터의 각 열이 피쳐를 나타내는 .csv 파일이고, 데이터를 표준화해야하는 minX 및 maxX 값은 무엇입니까? 더 구체적으로, 각 열에서 minX/maxX 값을 사용하여 각 피쳐를 개별적으로 표준화해야하고, 모든 데이터를 한 번에 정규화해야
행렬에 정수 값이 있다고 가정합니다. 확률 행렬 (행렬의 각 행을 1과 합한 행)을 만들어야합니다. 무작위 행렬을 만들고 각 행의 개수 합을 계산하고 행 합계를 위해 행의 각 요소를 나눕니다. dt = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10000,size=10000).reshape(100,100))
dt['sum_row'] = d