normalize

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ハイブで列を正規化しようとしています。つまり、列の各値をその列の最大値で割る必要があります。例えば：私は、テーブルXを持っている： A B C D 1 0.1 3 0.2 2 0.2 4 0.5 3 0.3 5 0.2 私はC列を正規化したい、要求されたテーブルYは次のとおりです。 A B C D 1 0.1 0.6 0.2 2 0.2 0.8 0.5 3 0.3 1 0.2

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three.js内のオブジェクトのサーフェスに法線をレンダーする方法

私は矢印が法線を描くので、3js.orgにthe exampleが見つかりました。矢印は複雑なオブジェクトであり、ArrowHelperによって作成されます。ソースコードを見て、setDirectionメソッドが見つかりました。 function setDirection(dir) { // dir is assumed to be normalized if (dir.

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なぜhtml5boilerplateは、すべてのBootstrap、normalize＆modernizrの古いバージョンでV5.3.0に固執していますか？

私はちょうど私がhtml5boilerplateのV5.3.0をダウンロードするとき、それはブートストラップv3.3.1に付属していることに気づいた（しかし、ブートストラップv3.3.7が利用可能です） normalize.cssのV3.0.2（しかしnormalize.css 7.0 0.0））は modernizr 2.8.3応答1.4.2（しかしmodernizr 3.5が利用可能です利用

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Symfony ObjectNormalizer空のプロパティパス

私は現在、かなり複雑なオブジェクトをシリアル化して、jsonのSymfonyシリアライザで応答として返します。私は、次のオブジェクトだ： /** * @Doctrine\Entity * @Doctrine\Table(name="Fichiers") */ class Fichier{ /** * @Doctrine\Column(name="id", type="integer"

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json_normalizeを使用してネストされたjsonを平坦化する

私はPython（Pandas）でjson_normalizeを使用してjsonファイルを平坦化しようとしていますが、これはいつもKeyErrorで終わるようです。私が達成したいのは、ゲーム内のすべてのプレイを含むDataFrameです。私はパスと接頭辞の数々の変種を試しましたが、成功しませんでした。グーグルも同様にグーグルではありますが、私はまだ不足しています。データフレームのようなものです

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正規化された値からデータを戻す

私はscaleを使ってデータを正規化しました。 pp.pmhouravg cc.cmhouravg ss.sdhouravg nn.ndhouravg 1 -0.1504657 0.8893812 0.9702219 0.8259116 2 0.9290599 0.6183329 0.1404438 1.4645030 3 -1.0397516 0.4311897 0.3672155 -0.

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Normalizr v2からv3にスキーマを変換する際に問題が発生しました

normalizrバージョン3.1.xに更新しましたので、私は非正規化を利用できます。彼らはAPIを大幅に変更しましたが。私はスキーマを転送するのに問題があります。 import { normalize, Schema, arrayOf, valuesOf } from 'normalizr'; const usersSchema = new Schema('users') const ph

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評価を1から5の目盛で正規化する方法は？

Yahoo!ムービーデータセットでは、レーティングスケールは1から13までです。ここで1は良いレーティングを表し、13はレーティングに最も低いレーティングを表します。 0の場合は、そのユーザーがその映画を評価していないことを表します。 rating { 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0} OR rating { A+ A A- B+ B B- C+ C C- C+

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意味によって単語を正規化します

私は文を理解し、その情報を鍵の値のペアに解読しています。例えば { "product" : "milk" , "money": "200 usd" } { "product" : "chair" , "cost": "200 usd" } { "product" : "chair" , "price": "200 usd" } 今、このJSONアウトプットのためのようなは、私はそれを