현재 작업 데이터베이스를 정규화하려고 시도하고 있습니다. 현재 하나의 테이블에 약 120 개의 열이 있으며, 많은 테이블을 수정하는 새 테이블을 작성하고 있습니다. 문제. 패널이 아직 설치되어 있는지 확인하는 쿼리를 작성하는 방법을 알아 내려고합니다. 테이블의 필드 중 , 가장 관련성이 중 일부는 다음과 같습니다 ActualCompleteDate
Pane
@ "Urbański, Mariusz"라는 텍스트가 포함 된 테이블에 행이 있습니다. 문자 "ń"의 16 진수 표현은 "6e cc 81"입니다. 그래서 이것은 분해 유니 코드 정규화 형식으로 저장됩니다. "...... Identification = N'Urbański, Mariusz '"및 문자 "ń"과 같은 쿼리를 사용하면 분해 양식 ("6e cc 81"
테이블에서 선택하고 각각에 대해 선택하려고합니다. 테이블 : category
+====+=======+
| id | title |
+====+=======+
this table has list of category
email
+====+=======+==========+=============+
| id | eMail | domainId |
테이블 사람 (PID, 이름, 생년월일, AddressId) PID가있는 대용 키 (자동 증가) 주소 (Address1, Line1, Line2, City, State) 주소 대리 키가됩니다. (자동 증가) 많은 트랜잭션 테이블에서 PersonID (PID)가 사용됩니다. 일정 기간 동안 사람의 주소가 바뀔 수 있으므로 데이터베이스에 레코드 버전을 저장해야
실제 데이터 세트 (.csv 파일)에서 자체 구성지도 (SOM)로 작업했습니다. 최소 최대 정규화를 기반으로 데이터를 정규화하여 효율성을 높이려고합니다. . 하지만 오류가 발생했습니다. 오류는 "unsupported operand type(s) for list and float"입니다. 나는 더 나은 해결책을 찾을 수 없으며 나는 이것으로 완전히 잃어버린다
R 초보자를 사용하여 데이터 프레임 열을 정규화합니다. 표준 편차 등을 기준으로 데이터를 정규화하는 기능을 만드는 데 대한 글을 보았습니다.하지만 내 문제는 조금 다릅니다. 큰 데이터 프레임이 있습니다. 나는하고 싶다. 데이터 세트의 모든 이름에서 평균을 찾습니다. 비. 최대 값을 기준으로 평균값을 표준화하십시오. 샘플 데이터 : df<- data.fram
현재 흥미로운 프로젝트를 진행 중입니다. 나는 몇 가지 직선적 인 데이터베이스를 개발했지만이 현재의 설정은 여러 0 : 1 관계를 가지고 있기 때문에 다소 당혹 스럽다. 테이블과 관계를 올바르게 설계하고 있는지 확실하지 않다. 나는 몇 가지 질문을 How to Create Multiple one to one's 읽었습니다. 그러나 이러한 질문의 대부분은 깊
특정 열을 자체 테이블에 푸시해야하는지 또는 다른 방법이나 제약 조건을 사용해야하는지 결정하려고합니다. 내가 같은 테이블이 있다고 가정하자 : tbl_Location
LocationID PK int
Address varchar(100)
City varchar(50)
State varchar(50)
을 또 다른 테이블과 같은 : tbl_Store
나는 다중 클래스 분류를 위해 backpropagation 신경망을 사용합니다. 내가 데이터를 범위로 확장 네트워크에 공급하기 전에 내 데이터가이 65535, 8710, 55641, 5396, 23.6056640625
65535, 8600, 65535, 5305, 10.0318359375
64539, 8664, 65535, 5305, 11.0232421
나는 svm과 아주 가깝습니다. 두 파일 trainingSeta.data과 testingSeta.data이 있습니다. 이 벌금은 FAQ에 명시된대로 올바른 형식입니다. 두 파일의 데이터를 표준화하려고합니다. 그러나 그것을 이해하는 데 어려움을 겪고있다. 그것은 내가 svm-scale을 사용해야한다고 말하고 있지만 그것은 작동하지 않는 것 같습니다. 두 파일