目录规范化理论不好的模式设计范式第一范式 1NF第二范式 2NF第三范式 3NFBCNF 范式第四范式 4NF多值依赖4NF 的定义参考资料 规范化理论 规范化理论是用来改造关系模式，通过分解关系模式来消除其中不合适的数据依赖，以解决插入异常、删除异常、更新异常和数据冗余问题。 不好的模式
一、props规范化 1.1概念：规范化只是格式上的规范化，确保我们的props是一个对象，对象的key的value又是一个对象； 1.2流程： 规范化主要发生在这几个流程中： <script> const A = { name:'A', props:['name','nick-name'], template:` <div id=
Git 代码提交规范化 项目代码 git commit 提交信息规范校验 项目使用 commitizen + husky + commitlint，提交信息规范校验 commitizen：使用 git cz 代替 git commit，引导用户填写规范的 commit 信息 husky + commitlint：git commit 动作时，校验 commit 信息，如果不满足 commitizen
1.新建文件如图所示 2.先看看store.js ，引入vue以及vuex 模块化car.js 和user.js 2.再看看car.js 里面是怎么写的 ，通过导出模块expoort.default 且开启命名空间 ，里面有state mutations getters ....这些属性模板 （官网可以找到） 3.通过
前端开发： 模块化（js、css、资源）， 组件化（复用现有的UI结构，样式，行为）， 规范化（目录结构的划分、编码规范化、接口规范化、文档规范化、Git分支管理）， 自动化（自动化构建、自动部署、自动化测试） 什么是webpack 前端项目工程化的具体解决方案 主要功能：提供了友好的前端模块化开发支持，以及代
约定式提交规范 ，我们知道如果严格安装 约定式提交规范， 来手动进行代码提交的话，那么是一件非常痛苦的事情，但是 git 提交规范的处理 又势在必行，那么怎么办呢？ 你遇到的问题，也是其他人所遇到的！ 经过了很多人的冥思苦想，就出现了一种叫做 git 提交规范化工具 的东西，而我们要学习的 commi
关系规范化技术涉及一系列规则，实施这些规则，可以确保关系数据库被规范到相应程度。规范化范式（Normal Forma,NF）是关系表符合特定规范化程度的模式。规范化范式的种类与函数依赖有着直接的联系。 关系规范化技术涉及一系列规则，实施这些规则，可以确保关系数据库被规范到相应程度。
代码规范化的七大原则 代码规范化基本上有七大原则，体现在空行、空格、成对书写、缩进、对齐、代码行、注释七方面的书写规范上。 空行 定义变量后要空行。尽可能在定义变量的同时初始化该变量，即遵循就近原则。如果变量的引用和定义相隔比较远，那么变量的初始化就很容易被忘记。若
医学影像重采样 - 码农教程本文章向大家介绍医学影像重采样，主要包括医学影像重采样使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项，具有一定的参考价值，需要的朋友可以参考一下。http://www.manongjc.com/detail/14-cpagtylrvatsdqn.html
类似的问题统称为操作异常。为什么会出现以上种种操作异常现象呢？ 是因为这个关系模式没有设计好，这个关系模式的某些属性之间存在着“不良”的函数依赖关系。如何改造这个关系模式并克服以上种种问题是关系规范化理论要解决的问题，也是我们讨论函数依赖
幂法的主要作用是求矩阵的主特征值，这种方法特别适用于求大型稀疏矩阵。 定理: 设A∈有n个线性无关的特征向量，主特征值满足>·····，则对任意非零初始向量(0),按照下述方法构造的向量序列{}，{}： (P.S)过程迭代讲解： 第一步：定义一个初始规范化向量。 第二步：初始规范化向量与矩阵
需求分析：分析用户的需求，包括数据、功能和性能需求；得到数据流图、数据字典和需求说明书。 概念设计：用数据模型明确地表示用户的数据需求。其反映了用户的现实工作环境，与数据库的具体实现
规范化数据库设计 1、为什么需要数据库设计 当数据库比较复杂时我们需要设计数据库 糟糕的数据库设计 : - 数据冗余,存储空间浪费 - 数据更新和插入的异常 - 程序性能差 良好的数据库设计 : - 节省数据的存储空间 - 能够保证数据的完整性 - 方便进行数据库应用系统的
2、主属性、非主属性 3、范式 4、规范化理论 模式分解 保持函数依赖分解 定义:对于R (U,F）的分解，p={R1(U1,F1),(U2,F2),...,Rk(Uk,Fk)}，其中，F1，F2，...Fi,分别对应为F中在R1，R2，...Rk上的函数依赖集
前端工程化：模块化、组件化、规范化、自动化 模块化(js模块化、css的模块化、资源的模块化) 组件化(复用现有UI结构、样式、行为) 规范化(目录结构的划分、编码规范化、接口规范化、文档规范化、git分支管理) 自动化(自动化构建、自动化部署、自动化测试)
关系的规范化：·规范化程度过低的关系不一定能够很好地描述现实世界，可能会存在插入异常、删除异常、修改复杂、数据冗余等问题。·一个低一级范式的关系模式，通过模式分解可以转换为若干个高一级范式的关系模式集合，这种过程就叫关系模式的规范化。
目录 工具简介 实现思路 具体实现 总结 附录 代码千万行，规范第一行。编码不规范，同事两行泪。 早几年接手过一个项目，一堆bug不说，代码还又臭又长，据说之前写代码的那位仁兄经常改一个bug又带出十个bug
一、Python数据分析工具 二、数据探索 一、 对数据的质量分析 异常值的分析： 简单的统计量分析：查看最大最小值是否在合理范围 2.3δ原则，在正态分布下异常值被定义为一组定值与平均值的距离超过3倍的标准差。 3.箱形图分析： 异常值被定义为小于QL-1.5IQR 或大于QR+1.5IQR QL是所有
零、前言 本篇博客为结合题士两阶段开发流程针对罗杰软工课程敏捷开发规范化的建议，为个人作为题士PM的反思与总结，旨在提升敏捷开发效率与质量 规范化建立在利用Gitlab issue进行项目管理之上，若有偏颇，还望指出 一、流程 首先明确团队开发流程： 建立团队并确定选题 需求调研与分析，根
在VQA， Image Caption等任务中，构建模型是一件工作量较大的工作。有没有什么能减少这些重复的工作量呢？与此同时，Pytorch，tensorflow等开源的深度学习工具包发布，大大减少了研究人员在构建模型上的重复工作。于是，有机构开始着手以Pytorch为基础，构建了VQA的框架。由Facebook AI Resea
背 景在人工智能应用发展火热的今天，创新的网络模型及其训练技巧成为了人工智能发展的核心技术。例如在 2016 年何凯明及其团队提出 ResNet 的残差学习结构后，大部分 SOTA 的识别系统都是基于这种在卷积网络与加性残差连接堆叠的结构上添加一些规范化机制而设计的。除了图像分类
本章节主要介绍在生产环境中（Linux 系统）规范化部署大规模并行集群。 服务器硬件需求 按实际业务需求，选择合适的服务器，准备 2 台服务器，服务器参数建议如下： 硬件 要求 物理内存 >=16 GB 交换区 Swap 空间>=物理内存 /tmp大小 > 1000 MB 网络 物理机器需要 4 个网卡，2 个 public
本文作者Juliuszh，本文首发于知乎专栏【机器学习炼丹记】，AI 研习社获其授权转载。 深度神经网络模型训练之难众所周知，其中一个重要的现象就是 Internal Covariate Shift. Batch Norm 大法自 2015 年由 Google 提出之后，就成为深度学习必备之神器。自 BN 之后， Layer Norm / Weight
规范化标准 规范化是践行前端工程化中重要的一部分 为什么要有规范化准备 软件开发需要多人协同不同开发者具有不同的编码习惯和喜好不同的喜好增加项目维护成本每个项目或者团队需要明确统一的标准 哪里需要规范化标准 代码、文档、甚至是提交日志 开发过程中人为编写的成
概述 1.模块化演变过程 2.模块化规范 3.常用的模块化打包工具 4.基于模块化工具构建现代web应用 5.打包工具的优化技巧 模块化演变过程 1.污染全局作用域 2.命名冲突问题 3.无法管理模块依赖关系 模块化规范的出现 1.CommonJS 一个文件就是一个模块 每个模块都有单独的作用域
