normalize

normalize相关知识

• Vue CLI3 中使用compass normalize

  normalize：统一了基本的样式，如margin: 0;（类似compass中的reset模块） compass：对sass的封装，扩展 1.安装 npm i normalize.css compass-mixins --save-dev 1.1 normalize.cssx引用 在main.js中 import 'normalize.css' 这样就完成了引用，F12，查看 body { margin: 0; // 如果是0则说明normalize已经起作用 } 2.1 compass引用 在vue.config.js中配置 module.exports = { css: { loaderOptions: { sass: { // 设置全局引用 data: ` @import "./node
• 机器学习中为什么要做归一化normalization

  作者:Michael原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000015283224我们处理feature的时候往往先要normalize encoding，使用python可以很容易做：from sklearn import preprocessing from scipy.stats import rankdata x = [[1], [3], [34], [21], [10], [12]] std_x = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(x) norm_x= preprocessing.MinMaxScaler().fit_transform(x) norm_x2= preprocessing.LabelEncoder().fit_transf
• 浏览器兼容性总结以及处理方法

  浏览器的兼容性问题，往往是个别浏览器（没错，就是那个与众不同的浏览器,你知道我说的是谁）对于一些标准的定义不一致导致的。 Normalize.css 不同浏览器的默认样式存在差异，可以使用 Normalize.css 抹平这些差异。当然，你也可以定制属于自己业务的 reset.css。 <link href="https://cdn.bootcss.com/normalize/7.0.0/normalize.min.css" rel="stylesheet"> 简单粗暴法 *{ margin: 0; padding: 0; } html5shiv.js 解决 ie9 以下浏览器对 html5 新增标签不识别的问题。
• package.json文件说明解释

  1、package.json是什么？       什么是Node.js的模块（Module）？在Node.js中，模块是一个库或框架，也是一个Node.js项目。Node.js项目遵循模块化的架构，当我们创建了一个Node.js项目，意味着创建了一个模块，这个模块的描述文件，被称为package.json。       通常情况下package.json内容出错，会导致项目出现bug，甚至阻止项目的运行。下面是normalize包的package.json文件：{  "name": "normalize.css",  "version": "3.0.3",  "description":&nb

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• 2. 定义归一化处理函数 def normalize(input_image, input_mask): input_image = tf.cast(input_image, tf.float32) / 255.0 return input_image, input_mask它接收两个参数，第一个参数是图片，我们会将其归一化到 [0, 1] ，第二个参数是图像的标签。
• 3. 构建数据集 def load_image_train(data): input_image = tf.image.resize(data['image'], (128, 128)) input_mask = tf.image.resize(data['segmentation_mask'], (128, 128)) input_image, input_mask = normalize(input_image, input_mask) return input_image, input_maskdef load_image_test(data): input_image = tf.image.resize(data['image'], (128, 128)) input_mask = tf.image.resize(data['segmentation_mask'], (128, 128)) input_image, input_mask = normalize(input_image, input_mask) return input_image, input_masknum_examples = info.splits['train'].num_examplesBATCH = 64step_per_epch = num_examples // BATCHtrain = dataset['train'].map(load_image_train)test = dataset['test'].map(load_image_test)train_dataset = train.cache().shuffle(1000).batch(BATCH).repeat()test_dataset = test.batch(BATCH)在构建数据集函数之中，我们做了两件事情：将图像与标签重新调整大小到 [128, 128] ；将数据归一化。然后我们进行了分批的处理，这里取批次的大小为 64 ，大家可以根据自己的内存或现存大小灵活调整。
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