cubase5里如何对一组音频做响度的标准化？

Normalize：按照一定标准，将矩阵的行、列或者整个矩阵进行标准化处理，这是二值化处理中的其中一部分内容。UCINET软件是由加州大学欧文（Irvine）分校的一群网络分析者编写的。对该软件进行扩展的团队是由斯蒂芬·博加提（Stephen Borgatti）、马丁·埃弗里特（Martin·Everett）和林顿·弗里曼（Linton Freeman）组成的。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques,clans,plexes）和区域（components,cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。

normalized anomaly归一化异常双语对照例句:1.By using normalized anomaly, linearity inclination rate, moving average and comparative analysis, the monthly mean temperature, monthly total precipitation, monthly sunshine hours and early rice unit yield data at meteorological observing station from 1962 to 2006 in xinyi city were analyzed. 利用标准化距平、线性倾向率、滑动平均和对比分析等方法，对信宜市1962-2006年间气象观测站的月平均气温、月总降水量、月日照时数以及早稻单产资料进行分析。

gdjjytf

标准化，规范化:在英语里就是一个意思: standardization

第一步，右键radiation, Insert Far Field Setup，Infinite Sphere第二步 ，右键result，Create Far Field Report，Rectangular Plot，出现如下对话框，如图操作即可(normalize 是归一化的意思，选项中的normalize是线性归一化，没有换算成dB表示）

实现的方法和详细的操作步骤如下：1、首先，打开软件，如下图所示，然后进入下一步。2、其次，完成上述步骤后，单击SparkLines图以查看趋势图，如下图所示，然后进入下一步。3、接着，完成上述步骤后，纵坐标显示的数据没有归一化，如下图所示，然后进入下一步。4、然后，完成上述步骤后，执行以下归一化过程，然后选择整个数据列，如下图所示，然后进入下一步。5、随后，完成上述步骤后，右键单击并选择“Normalize”选项，如下图所示，然后进入下一步。6、接着，完成上述步骤后，弹出框可以设置一些信息，默认即可，如下图所示，然后进入下一步。7、最后，完成上述步骤后，可以看到数据已归一化，如下图所示。这样，问题就解决了。

估计你给的句子不全，只给出几个词，无法进一步确定。个人看法，仅供参考：normalize：热处理正火，mediaBlast喷砂介质处理，整个normalizeandmediablast的意思就是正火，然后进行表面喷砂处理。

问题一：数据归一化处理怎么弄 归一化,就是把原来数据范围缩小（或放大）到 0 和 1 的范围。 例如 RGB（红绿兰）颜色，原来范围 红绿兰 分别是 十六进制 0 到 0xFF. 归一化，变 到 0 到 1 的范围，只要分别 除以 0xFF，就可以了。 另一种RGB归一化，是把RGB变 HSV / HSL。颜色可以用色度 0到1来表示。（有公式计算）。 再例如，屏幕上1点位置，你可以用x,y几何尺寸表示，可以用x,y,pixel表示。归一化，就是把位置坐标变成0到1表示。 只要把 原 x 除以屏幕宽度 w, 原 y 除以屏幕高度 H, 就可以了。 数学上 归一化，丹是物理上 “无因次化”。 问题二：数据归一化怎么处理？ 你用的是什么软件？ 如果是Origin，那么选中要归一化的数据列，点击右键，在弹出的对话框中选择 Normalize 问题三：数据处理 归一化 根据你的公式可以返归一，相当于x1"已知，但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。 问题四：怎样把数据归一化到-1到1 很简单，用函数mapminmax，文档太长我就不翻译了，只提醒几个关键 1 默认的map范围是[-1, 1]，所以如果需要[0, 1]，则按这样的格式提供参数: MappedData = mapminmax(OriginalData, 0, 1); 2 只按行归一化，如果是矩阵，则每行各自归一化，如果需要对整个矩阵归一化，用如下方法： FlattenedData = OriginalData(:)"; % 展开矩阵为一列，然后转置为一行。 MappedFlattened = mapminmax(FlattenedData, 0, 1); % 归一化。 MappedData = reshape(MappedFlattened, size(OriginalData)); % 还原为原始矩阵形式。此处不需转置回去，因为reshape恰好是按列重新排序 文档全文如下： mapminmax Process matrices by mapping row minimum and maximum values to [-1 1] Syntax [Y,PS] = mapminmax(YMIN,YMAX) [Y,PS] = mapminmax(X,FP) Y = mapminmax("apply",X,PS) X = mapminmax("reverse",Y,PS) dx_dy = mapminmax("dx",X,Y,PS) dx_dy = mapminmax("dx",X,[],PS) name = mapminmax("name"); fp = mapminmax("pdefaults"); names = mapminmax("pnames"); remconst("pcheck",FP); Description mapminmax processes matrices by normalizing the minimum and maximum values of each row to [YMIN, YMAX]. mapminmax(X,YMIN,YMAX) takes X and optional parameters X N x Q matrix or a 1 x TS row cell array of N x Q matrices YMIN Minimum value for each row of Y (default is -1) YMAX Maximum value for each row of Y (default is +1) and returns Y Each M x Q matrix (where M == N) (optional) PS Process settings that allow consistent processing of values mapminmax(X,FP) takes parameters as a struct: FP.ymin, FP.ymax. mapminmax("apply",X,PS) returns Y, given X and settings PS. mapminmax("reverse",Y,PS) returns X, given Y and settings PS. ......>> 问题五：如何将spss数据0~1归一化 归一化方法你在百度上搜一下 其实就是把所有数据郸起来（或者加权）得个总数，然后每个数据除以这个总数，就归一了 问题六：origin 数据归一化处理 所谓数据的归一化，最简单的理解是将一组数据全部除以某一个数值，一般是这组数的最大的那个数，得到的结果就是这组数中最大值变为 1，其余的数均小于1。 【 或者，按照你的要求，将所有数据除以某一个特定的数值，得到与这个被除数相关的一组数据。 你的截图上已经显示得很清楚了，在你选择的数据范围内最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的归一化，那么直接在归一化对话框中点 OK 就行了。 问题七：训练输入数据为什么可以归一化？ 为什么要归一化。主要原因是消除不同维度数据之间的差异，还以加快训练算法的收敛速度。包括去除量纲不一致的缺陷，时间序列不平稳。 查看原帖>> 问题八：数据归一化，标准化？ 30分 标准化是指在执行过程中,不同的执行人参考同样的流程,同样的方法进行.以避免因为人的因素导致的数据差. 归一化是指建立共享平台,所得到的数据资料统一归档并对需要的人开放.以避免需要的人再去重复收集数据浪费人力时间. 补充一点:标准化是指过程,归一化是针对结果,只有共同作用才能得到合理,科学的结果 问题九：机器学习数据归一化的的方法有哪些 常用的就是先减去平均值，再除以标准差。这么做会把数据集做成标准正态分布，但不是归一化。 归一化常用的就是求出数据最大值和最小值，然后把每个数据减去最小值，再除以值域。 问题十：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum($A$1:$A$10),点击B1右下角的抚十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。数据多的话只需改动公式中sum函数的引用位置，如A列有100个数，B1中改为”=A1/sum（$A$1：$A$100）“

主要区别Normalize.css保留同浏览器同标签相同默认值重置同默认式差异说css reset高级版相于普通css resetNormalize浏览器兼容性更毕竟专业士经同版本浏览器测试打造css文件看看兼容性知道强悍：支持浏览器：Google Chrome (latest)Mozilla Firefox (latest)Mozilla Firefox ESROpera (latest)Apple Safari 6+Internet Explorer 8+

楼主你好，你可以重新下载一个normalize.dll文件，然后按如下步骤操作：文件上传到附件了一、解压后直接拷贝该文件到系统目录里：1、Windows 95/98/Me系统，复制到C:WindowsSystem目录下。2、Windows NT/2000系统，复制到C:WINNTSystem32目录下。3、Windows XP/WIN7/Vista系统，复制到C:WindowsSystem32目录下。4、如果您的系统是64位的请将文件复制到C:WindowsSysWOW64目录二、打开"开始-运行-输入regsvr32 normalize.dll"，回车即可解决。已上传并提供下载连接，可根据需要下载。normalize.dll下载地址:http://51dll.com/dll/file/?41618.1.27691.htm小技巧：如果无法进入桌面，可以启动安全模式或者使用PE启动电脑，然后修复。【重要】：一定要选择与系统版本一致的DLL才可以normalize.dll无法定位、丢失、找不到、加载失败 等问题的修复

　　1、解压安装包，打开“install”目录，运行“setup.exe”开始安装　　2、选择软件版本，Origin 2016或OriginPro 2016　　3、输入任意姓名　　4、点击确定　　5、取消勾选　　6、根据系统选择32或64位软件版本　　7、选择软件安装目录　　8、帮助文件，可以选择安装，有英语、德语和日语三种版本　　9、选择“All users”　　10、等待安装完成　　11、点击“Finish”完成安装　　12、打开安装包进入“patch”目录，将文件“origin2016.sr0-patch.exe”复制到OriginPro 2016目录下运行，默认目录C:Program FilesOriginLabOrigin2016,运行后点击“Patch”　　13、选择“是”，然后打开OriginPro 2016目录，将右下角的选项修改为“All fies”，然后选择文件“ok9_64.dll”点击打开，即可完成破解。

对比度增强或者称为对比度拉伸就是图像增强技术的一种，它主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来更加清晰。对比 度增强有几种常用的方法，如线性变换、分段线性变换、伽马变换、直方图正规化、直方图均衡化、局部自适应直方图均衡化等。 灰度直方图是图像灰度级的函数， 用来描述每个灰度级在图像矩阵中的像素个数或者占有率（概率）。 OpenCV提供了函数 calcHist 来实现直方图的构建，但是在计算8位图的灰度直方图 时，它使用起来略显复杂。下面是OpenCV源码 可以定义函数 calcGrayHist 来计算灰度直方图，其中输入参数为8位图，将返回的灰度直方图存储为一个1行256列的 Mat 类型。 图像对比度是通过灰度级范围来度量的，而灰度级范围可通过观察灰度直方图得到，灰度级范围越大代表对比度越高；反之，对比度越低，低对比度的图像在视觉上给人的感觉是看起来不够清晰，所以通过算法调整图像的灰度值，从而调整图像的对比度是有必要的。最简单的一种对比度增强方法是通过灰度值的线性变换来实现的。 当a=1，b=0时，O为I的一个副本；如果a>1，则输出图像O的对 比度比I 有所增大；如果0<a< 1，则O的对比度比I有所减小。而b值的改变，影响的是输出图像的亮度，当b> 0时，亮度增加；当b<0时，亮度减小。 在OpenCV中实现一个常数与矩阵相乘有多种方式。 1、convertTo 注：当输出矩阵的数据类型是 CV_8U 时， 大于255的值会自动截断为255 2、矩阵乘法运算 使用乘法运算符“*”， 无论常数是什么数据类型， 输出矩阵的数据类型总是和输入矩阵的数据类型相同，当数据类型是 CV_8U 时，在返回值中将大于255的值自动截断为255。 3、convertScaleAbs 直方图正规化是一种自动选取a和b的值的线性变换方法。 利用 minMaxLoc 函数不仅可以计算出矩阵中的最大值和最小值， 而且可以求出最大 值的位置和最小值的位置。 当然， 在使用过程中如果只想得到最大值和最小值， 则将其 他的变量值设为 NULL 即可。 OpenCV提供的函数： normalize() 使用函数 normalize 对图像进行对比度增强时， 经常令参数 norm_type=NORM_MINMAX ， 和直方图正规化原理详解中提到的计算方法是相同的， 参数 alpha 相当于 Omax ， 参数 beta 相当于 Omin 。 注意， 使用 normalize 可以处理多通道矩阵， 分别对每一个通道进行正规化操作。 非线性变换 。 假设输入图像为I，宽为W、 高为H，首先将其灰度值归一化到[0，1]范围，对于8位 图来说，除以255即可。 I （r， c） 代表归一化后的第r行第c列的灰度值， 输出图像记为 O， 伽马变换就是令 O（r， c） =I（r， c） γ ， 0≤r<H， 0≤c< W， 当γ=1时， 图像不变。 如果图像整体或者感兴趣区域较暗， 则令0< γ< 1可以 增加图像对比度； 相反， 如果图像整体或者感兴趣区域较亮， 则令γ>1可以降低图像对比度。 伽马变换在提升对比度上有比较好的效果， 但是需要手动调节γ值。 全局直方图均衡化操作是对图像I进行改变， 使得输出图像O的灰度直方图 hist O 是“平”的， 即每一个灰度级的像素点个数是“相等”的。 注意，其实这里的“相等”不是严格意义上的等于， 而是约等于， 上述分别为I和O的累加直方图 总结，对于直方图均衡化的实现主要分四个步骤： OpenCV实现的直方图均衡化函数 equalize-Hist ， 其使用方法很简单， 只支持对 8位图 的处理。 虽然全局直方图均衡化方法对提高对比度很有效，但是均衡化处理以后暗区域的噪声可能会被放大，变得清晰可 见，而亮区域可能会损失信息。为了解决该问题， 提出了自适应直方图均衡化（Aptive Histogram Equalization） 方法。 自适应直方图均衡化首先将图像划分为不重叠的区域块（tiles） ，然后对每一个块分别进行直方图均衡化。 显然， 在没有噪声影响的情况下， 每一个小区域的灰度直方图会被限制在一个小的灰度级范围内； 但是如果有噪声， 每一个分割的区域块执行直方图均衡化后， 噪声会被放大。为了避免出现噪声这种情况， 提出了“限制对比度”（Contrast Limiting） [3]，如果直方图的bin超过了提前预设好的“限制对比度”， 那么会被裁减， 然 后将裁剪的部分均匀分布到其他的bin， 这样就重构了直方图。 OpenCV提供的函数 createCLAHE 构建指向 CLAHE 对象的指针， 其中默认设置“限制 对比度”为40，块的大小为8×8。

1.Vector3.normalized unity里对它的解释是，如下图 2.Vector3.Normalize unity里对它的解释是，如下图 它们的区别和共同点是： 共同点：实现规范化，让一个向量保持相同的方向，但它的长度为1.0

B

其实这个和normalized作用一样，都是得到单位向量，只是这个是个方法，会改变当前变量的值，大多时候还是用normalized的

c++?matlab?matlab 我已经有了，因为我自己都用的很频繁

这个是重置浏览器的基本样式的，你可以放在head标签里放在所有css文件的最前面<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>Document</title><link rel="stylesheet" type="text/css" href="normalize.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="css1.css"><link rel="stylesheet" type="text/css" href="css2.css"></head>

vector.normalize的作用是使向量的方向不变，但是大小变成1

Batch Normalization算法自从15年提出，到现在已经成为深度学习中经常使用的技术，可以说是十分powerful。 我们先从Feature Scaling或者Feature Normalization说起，不管你是不是做深度学习的方法，其实你都会想要做Feature Scaling。原因是： 在没有进行Feature Scaling之前，如果两个输入数据 的distribution很不均匀的话，导致 对计算结果的影响比较大（图左），所以训练的时候，横纵方向上需要给与一个不同的training rate，在 方向需要一个更大的learning rate， 方向给与一个较小的learning rate，不过这样做的办法却不见得很简单。所以对不同Feature做了normalization之后，使得error surface看起来比较接近正圆的话（图右），就可以使训练容易得多。 不管你是不是deep learning的方法，你都会用到Feature Scaling技术。通常 经典的Feature Scaling 的方法是怎么做的？ 现在给你一大堆的数据，你的训练数据总共有大 笔data。而接下来你就对每一个dimension去计算dimension的 mean 跟dimension的 standard deviation ，假设你这个input是39维，所以就算出39个mean跟39个standard deviation；然后对每一维中的数值，假设你取第 维中的数值出来，你就把它 减掉第 维的mean，除以第 维的standard deviation，作为一个Normalization ，你就会让第 维的feature的分布 mean=0，variance=1 ，一般来说，如果你今天做了Feature Scaling这件事情往往会让你的training变得比较快速。 刚才都是还没有讲到deep learning了，现在我们进入deep learning的部分，我们知道说在deep learning里面它的卖点就是有很多个layer，你有个 进来通过一个layer得到 ，把 放入layer 2得到输出 ，我们当然会对network输入的 做Feature Scaling。但是你仔细想想从layer 2的角度来看，其实它的input的feature是 ，我们可以把network前几个layer想成是一个feature的提取，我们知道说network的前几个layer的工作其实就是在抽比较好的feature，后面几个layer当做classify可以做得更好，所以对layer 2来说，他吃到的feature就是layer 1的output ，如果我们觉得说Feature Scaling是有帮助的，我们也应该对layer 2 的feature，也就是layer 1的output 做Feature Scaling，同理layer 2的输出 他是下一个Layer 3的输入，它是下一个layer的feature，我们应该要做一下Normalization，这样接下来layer可以learn的更好。 其实对每一个layer做Normalization这件事情，在deep learning上面是很有帮助的，因为它解决了一个叫做 Internal Covariate Shift 的这个问题，可以令这个问题比较轻微一点。 Internal Covariate Shift 这个问题是什么意思？ 如上图所示：你就想成说现在每一个人代表1个layer，然后他们中间是用话筒连在一起，而今天当一个人手上的两边的话筒被接在一起的时候，整个network的传输才会顺利，才会得到好的performance。 现在我们看一下中间那个小人，他左手边的话筒比较高，他的右手边的话筒比较低。在训练的时候为了将两个话筒拉到同一个水平高度，它会将左手边的话筒放低一点，同时右手的话筒放高一点，因为是同时两边都变，所以就可能出现了下面的图，最后还是没对上。 在过去的解决方法是调小learning rate，因为没对上就是因为学习率太大导致的，虽然体调小learning rate可以很好地解决这个问题，但是又会导致训练速度变得很慢。 你不想要学习率设小一点，所以怎么办？ 所以今天我们要讲batch Normalization，也就是对每一个layer做Feature Scaling这件事情，就可以来处理Internal Covariate Shift问题。 为什么？因为如果我们今天把每一个layer的feature都做Normalization，我们把每一个layer的feature的output都做Normalization，让他们永远都是比如说 ，对下一个layer来看，前个layer的statistics就会是固定的，他的training可能就会更容易一点。 首先我们把刚才的话筒转化为deep learning中就是说，训练过程参数在调整的时候前一个层是后一个层的输入，当前一个层的参数改变之后也会改变后一层的参数。当后面的参数按照前面的参数学好了之后前面的layer就变了，因为前面的layer也是不断在变的。其实输入数据很好normalization，因为输入数据是固定下来的，但是后面层的参数在不断变化根本就不能那么容易算出mean和variance，所以需要一个新的技术叫Batch normalization。 Batch的数据其实是平行计算的，如下图。实际上gpu在运作的时候，它会把 拼在一起，排在一起变成一个matrix，把这个matrix乘上 得到 ，因为今天是matrix对matrix，你如果把matrix对matrix作平行运算，可以比matrix对三个data分开来进行运算速度还要快，这个就是gpu加速batch运算的原理。 接下来我们要做 Batch Normalization 。怎么做？我们现在想要做的事情是对第一个隐藏层的output， ，做Normalization。 我们可以先做Normalization，再通过激活函数，或者先通过激活函数再做Normalization。我们偏向于先做Normalization，再通过激活函数，这样做有什么好处呢？ 因为你的激活函数，如果你用tanh或者是sigmoid，函数图像的两端，相对于 的变化， 的变化都很小。也就是说，容易出现梯度衰减的问题。因此你比较喜欢你的input是落在变化比较大的地方，也就是你的前后 零 的附近，如果先做Normalization你就能够确保说在进入激活函数之前，你的值是落在你的附近。 我们现在来做Normalization：你想要先算出一个 ， ，先算出这些 的均值。接下来算一下 ， 。好，接下来这边有件事情要跟大家强调一下，就是 是是由 决定的。 是由 和 决定的。等一下会用上。 这边有一件事情要注意:在做Normalization的话，在选的 跟 的时候我们其实希望它代表的是 整个training set全体的statistics 。但是因为实做上统计整个training set全体的statistics是非常耗费时间的，而且不要忘了 的数值是不断的在改变的，你不能说我把整个training set的data导出来算个 ，然后 的数值改变以后，再把整个导出来的再算一次 ，这个是不切实际的做法; 所以现在我们在算 跟 的时候，只会在batch里面算，这意味着什么？ 这意味着说你的batch size一定要够大 ，如果太小的话Batch Normalization的性能就会很差，因为你没有办法从一个batch里面估测整个data的 跟 ，举例来说，你可以想象极端case，如果今天batch size=1，你根本不能够apply这套想法。 接下来，有了 跟 以后，我们可以算出： ，这里面的除法代表element wise的除法。好，我们做完Normalization以后就得到了 ，经过Normalization以后 的 每一个dimension它的 ，你高兴的话就把它通过sigmoid得到A，然后再丢到下一个layer，Batch Normalization通常会每一个layer都做好，所以每一个layer的 ，在进入每一个激活函数之前，你都会做这一件事情。 它这边有一个其实大家可能比较不知道的事情是： 有batch Normalization的时候怎么作training？ 很多同学想法也许是跟原来没有做背Normalization没有什么不同。其实不是这样，真正在train这个batch Normalization的时候， 会把整个batch里面所有的data一起考虑 。我不知道大家听不听得懂我的意思，你train这个batch Normalization的时候，你要想成你有一个非常巨大的network，然后它的input就是 ，然后得到 ,中间它还会算两个东西 跟 ，它会产生 ， ，你一路backout回来的时候，他是会通过 ,通过 ，然后去update z的。 为什么这样？因为假设你不这么做，你把 跟 视为是一个常数。当你实际在train你的network的时候，你Backpropagation的时候，你改的这个 的值，你会改动这个 的值，改动这个 的值，其实你就等同于改动了 跟 的值。但是如果你在training的时候没有把这件事情考虑进去会是有问题的。所以其实在做batch Normalization的时候， 对 的影响是会被在training的时候考虑进去的。所以今天你要想成是你有一个非常巨大的network，input就是一整个batch，在Backpropagation的时候，它error signal也会从这个path（上图粗箭头的反向路径）回来，所以 对 跟 的影响是会在training的时候被考虑进去的，这样讲大家有问题吗？ 如果有问题，就忽略吧…… 接下来继续，我们已经把 Normalize ； 但是有时候你会遇到的状况是，你可能不希望你的激活函数的input是 ，也许有些特别的激活函数，但我一下想不到是什么，他的mean和variance是别的值，performance更好。你可以再加上 跟 ，把你现在的distribution的mean和variance再做一下改动，你可以把你的 乘上这个 ，然后再加上 得到 ，然后再把 通过sigmoid函数，当做下一个layer的input，这个 跟 你就把它当做是network的参数，它也是可以跟着network一起被learn出来的。 这边有人可能会有问题是如果我今天的 正好等于 ， 正好等于 ，Normalization不就是有做跟没做一样吗？就是把 Normalize成 ，再把 Normalize成 ，但是如果今天 正好等于 ， 正好等于 的话就等于没有做事，确实是如此。但是加 和 跟 和 还是有不一样的地方，因为 和 它是受到data所影响。但是今天你的 和 是独立的，他是跟input的data是没有关系的，它是network自己加上去的，他是不会受到input的feature所影响的，所以它们还是有一些不一样的地方。 好，我们看一下在testing的时候怎么做，假设我们知道training什么时候怎么做，我们就train出一个network，其实它在train的时候它是考虑整个batch的，所以他其实要吃一整个batch才work。好，他得到一个 ，他会用 减掉 除以 ， 跟 是从一整个batch的data来的，然后他会得到 ，它会乘上 ，再加上 ， 和 是network参数一部分，得到的 。training的时候没有问题，testing的时候你就有问题了，因为你不知道怎么算 跟 ， 对不对？因为training的时候，你input一整个batch，算出一整个batch的 跟 。但是testing的时候你就有点问题，因为你只有一笔data进来，所以你估不出 跟 。 有一个ideal的solution是说：既然 跟 代表的是整个data set的feature的 均值和标准差 ，而且现在的training的process已经结束了，所以整个network的参数已经固定下来了，我们train好network以后再把它apply到整个training set上面，然后你就可以估测现在 的 跟 ，之前没有办法直接一次估出来，是因为我们network参数不断的在变，在你的training结束以后，把training里的参数已经确定好，你就可以算 的distribution，就可以估出 的 跟 。 这是一个理想的做法，在实做上有时候你没有办法这么做，一个理由是有时候你的training set太大，可能你把整个training set的data都倒出来再重新算一次 跟 ，也许你都不太想做，而另外一个可能是你的training的data是一笔一笔进来的，你并没有把data省下来，你data一个batch进来，你要备参数以后，那个batch就丢掉，你的训练资料量非常大，所以要训练是不省下来的，你每次只进来一个batch，所以也许你的training set根本就没有留下来，所以你也没有办法估测training set的 跟 ; 所以可行的solution是怎么做呢？这个critical 的solution是说把过去在update的过程中的 跟 都算出来，随着这个training的过程正确率会缓缓地上升，如上图红色框中图示：假设第一次取一个batch算出来是 ，第100次取一个batch算出来是 ……你可以说我把过去所有的 连起来当作是整个data的statistic，我这样做也不见得太好，为什么？因为今天在训练过程中参数是不断的变化，所以第一次地方算出来的 跟第100次算出来的 显然是差很多的，对不对？因为真正最后训练完的参数会比较接近100次得到的参数，第一次得到参数跟你训练时候得到参数差很多，所以这个地方的 跟你实际上你训练好的network以后，他会算出来的 的 是差很多的，所以在实做上你会给靠近training结束的这些 比较大的 weight ，然后给前面这些比较少的 weight 。

1、打开OriginPro8.5。2、点击SparkLines的图，可以看到趋势图。3、纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便数据对比。4、下面进行归一化处理，选中整列数据。5、右键选择Normalize点击。6、弹出框可以设置一些信息，默认就好。7、可以看到数据被归一化了，OriginPro默认采用的是线性归一化。注意事项：Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。

原文链接： https://my.oschina.net/u/4503882/blog/4511789 可以看到，肿瘤样品的表达量整体就比正常对照样品的表达量高出一大截，这样的数据进行后续分析，就会出现大量的上调基因。 因为我一直强调，做表达矩阵分析一定要有三张图，见： 你确定你的差异基因找对了吗？ ，所以就让粉丝继续摸索，其中PCA如下：第一个策略是直接normalizeBetweenArrays处理，然后走差异分析。 第二是先去除批次效应，然后走差异分析。 建议你比较一下，这两个差异分析的区别。 然后粉丝的行动也很迅速，两三天就回复了邮件，给出了两个摸索结果： 可以看到，直接normalizeBetweenArrays处理其实就是一个quantile的normalization而已，大家可以去看quantile normalization到底对数据做了什么 - ，了解一下。 从韦恩图可以看到，没有进行normalizeBetweenArrays处理之前呢，上调基因真的是超级多啊！经过了normalizeBetweenArrays处理之后呢，其中616个上调基因变成了没有显著性改变的基因，然后637个居然由上调基因变成了下调基因，当然了，也有341个基因维持原来的上调属性。 是不是很可怕！！！但是，如果是bulk转录组测序，或者表达量芯片，就基本上不可能做到区分具有生物学差异的两个样品的批次效应了。虽然说我在《生信技能树》写过不少相关教程，比如： 多种批次效应去除的方法比较 ，但那样的去除是针对生物学差异与批次效应交叉的情况来去除。比如： 这个时候，就可以使用 limma 的 removeBatchEffect 函数或者 sva 的 ComBat 函数，把批次效应去除掉，然后保留生物学差异供后续的差异分析。 但是如果你的实验设计是： 那我就只能奉劝你，对这个数据集说拜拜了！ normalizeBetweenArrays removeBatchEffect

传统的方式是直接引入 .css 文件，如：<link rel="stylesheet" href="node_modules/normalize.css/normalize.css" /> ，但是我现在想让 Angular 通过 import 模块的方式自动为 index.html 引入 normalize.css 样式表。我先是按照之前引入 Material 2 的方式：// angular-cli-build.jsmodule.exports = function(defaults) {return new Angular2App(defaults, {vendorNpmFiles: ["normalize-path/index.js",]});};// system-config.ts const map: any = {"normalize": "vendor/normalize-path",};/** User packages configuration. */const packages: any = {"normalize": {main: "index.js"},};// app.component.tsimport { normalize } from "normalize-path";这时编辑器会提示：Cannot find module "normalize-path".并且编译也不通过，也许我的出发点是错的。

传统的方式是直接引入 .css 文件，如：<link rel="stylesheet" href="node_modules/normalize.css/normalize.css" /> ，但是我现在想让 Angular 通过 import 模块的方式自动为 index.html 引入 normalize.css 样式表。我先是按照之前引入 Material 2 的方式：// angular-cli-build.jsmodule.exports = function(defaults) {return new Angular2App(defaults, {vendorNpmFiles: ["normalize-path/index.js",]});};// system-config.ts const map: any = {"normalize": "vendor/normalize-path",};/** User packages configuration. */const packages: any = {"normalize": {main: "index.js"},};// app.component.tsimport { normalize } from "normalize-path";这时编辑器会提示：Cannot find module "normalize-path".并且编译也不通过，也许我的出发点是错的。

没看懂，什么“归一化”？

根据你的公式可以返归一，相当于x1"已知，但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。

Normalize.css 是一种CSS reset的替代方案。它在默认的HTML元素样式上提供了跨浏览器的高度一致性。相比于传统的CSS reset，Normalize.css是一种现代的、为HTML5准备的优质替代方案。 知乎总结的html tags html一共有114个标签，但html5有添加了一些标签，如nav、header、article、section、aside、footer等。 闭合标签的基本格式如下： <标签名>文本内容</标签名> 可以给这个标签添加一些属性，比如： <标签名 属性_1="属性值" 属性_2="属性值">文本内容</标签名> 标题、段落等文本元素都要求闭合标签，也就是要有一个开标签和一个闭标签，比如： <标签名 属性_1="属性值" 属性_n="属性值" /> 非文本内容是通过自闭合标签显示的。闭合标签与自闭合标签的区别在于，闭合标签包含的是会显示的实际内容，而自闭合标签只是给浏览器提供一个对要显示内容的引用。 <标签名 属性_1="属性值" 属性_n="属性值" /> ** 块级元素盒子会扩展到与父元素同宽** 块级标签 行内元素盒子会“收缩包裹”其内容，并且会尽可能包紧。 行内标签： CSS规则分两部分，即选择符和声明。声明又由两部分组成，即属性和值。声明包含在一对花括号内。 图中文字：selector：选择符；declaration：声明；property：属性；value：值；opening curly bracket：左花括号；closing curly bracket：右花括号。 对这个基本的结构，有三种方法可以进行扩展。 第一种方法：多个声明包含在一条规则里。 p {color:red; font-size:12px; font-weight:bold;} 这样，一条规则就可以把段落文本设置成红色，12像素大，粗体。 第二种方法：多个选择符组合在一起。如果想让h1、h2和h3的文本都变成蓝色，粗体，可以这样分别写： 但其实，把三个选择符组合在一起也可以，这样就能减少重复输入： 千万注意每个选择符之间要用逗号分隔（最后一个后面不用加）。 第三种方法：多条规则应用给一个选择符。 假设，你在写完前面那条规则后，又想只把h3变成斜体，那可以再为h3写一条规则： 用于选择特定元素的选择符又分三种。 上下文选择符的格式如下： 标签1 标签2 {声明} 上下文选择符，严格来讲（也就是CSS规范里），叫后代组合式选择符（descendant combinator selector），就是一组以空格分隔的标签名。用于选择作为指定祖先元素后代的标签。 article p {font-weight:bold;} 这个例子中的上下文选择符表明，只有是article后代的p元素才会应用后面的样式。换句话说，上面这条规则的目标是位于article上下文中的p元素。 css class style 显示效果 多类选择符 <p class="specialtext featured">Here the span tag <span>may or may not</span> be styled.</p> .specialtext .featured {font-size:120%;} 多个类名，如这里的specialtext和featured，放在同一对引号里，用空格分隔。实际上，更准确的说法，就应该是HTML的class属性可以有多个空格分隔的值。要选择同时存在这两个类名的元素，可以这样写： ID与类的写法相似，而且表示ID选择符的#（井号）的用法，也跟表示类选择符的.（句号）类似。 如果有一个段落像下面这样设定了ID属性 那么，相应的ID选择符就是这样的： #specialtext {CSS样式声明} ID的用途是在页面标记中唯一地标识一个特定的元素。它能够为我们编写CSS规则提供必要的上下文，排除无关的标记，而只选择该上下文中的标签。 相对来说，类是可以应用给任意多个页面中的任意多个HTML元素的公共标识符，以便我们为这些元素应用相同的CSS样式。而且，使用类也让为不同标签名的元素应用相同的样式成为可能。 规则一：包含ID的选择符胜过包含类的选择符，包含类的选择符胜过包含标签名的选择符。 规则二：如果几个不同来源都为同一个标签的同一个属性定义了样式，行内样式胜过嵌入样式，嵌入样式胜过链接样式。在链接的样式表中，具有相同特指度的样式，后声明的胜过先声明的。 规则三：设定的样式胜过继承的样式，此时不用考虑特指度（即显式设定优先）。 1、块级标签转换为行内标签：display:inline; 2、行内标签转换为块级标签：display:block; 3、转换为行内块标签：display：inline-block 通过对上面css的分析，我们可以初步理解class样式的设置以及对display属性的理解。

你看看Normalize的自带帮助。

图像滤波是一种十分常见的图像处理手段。通常，你可以认为相邻位置像素是紧密联系的，它们共同来显示对某个物体，图像滤波则通过运算来排除图像中和周围相差大的像素。当然，这并不是绝对的， 有时候你为了评估图像的质量，也会将这些“特立独行”的像素作为选取的目标 。无论你采用什么方法，记住你要的目标就行，有时候你的目标可能是别人的背景。 滤波常常会使得图像变得模糊(非绝对)，那么，为什么你需要将一幅清晰的图像变得模糊呢？下面的例子应该可以解释。 高斯滤波采用满足正态分布的核模板，其参数的主要参数是标准差σ，代表核的离散程度，σ值越小，模板中心系数与边缘系数差越大，平滑的程度越小。 高斯滤波对图像采集过程中由于不良照明/高温引起的传感器噪声信号有较好的效果，消除了图像中的高频信号。 由于得到的是一维的Gaussian Kernel，你可以采用下面的方式转为二维的 为了便于直观感受高斯滤波的效果，使用Canny算子来提取轮廓对比，你可以试试在特征提取前加高斯滤波对比。 补充说明：对于均值滤波，你也可以使用cv2.boxFilter(src, ddepth, ksize[, dst[, anchor[, normalize[, borderType]]]])来实现，需要将normalize设置为True,当设置normalize为False时，实现的是将kernel内像素相加，官方文档做出的描述为： 中值滤波对图像中的脉冲型(椒盐等)噪声信号处理效果好，当 你的应用场景存在这种颗粒感的噪声信号时，中值滤波会是一种很好的选择 。它，选取kernel区域内像素点集的中值最为锚点的像素值，对类似投票机制中的最高分(高灰阶点)和最低分(过低灰阶点)影响有很好的抑制作用。 如果你的应用涉及到图像美化，双边滤波可以初步达到你的期望，关于双边滤波，这里不做展开，由你来探索，其函数参数信息如下。 对于opencv-python的图像滤波部分有问题欢迎留言， Have Fun With OpenCV-Python, 下期见。

seurat涉及的数据分析包括很多步骤。 之前只顾着干活儿，也没有系统的整理过分析中的具体内容。 这里就参照网上大神们分享的帖子，来梳理一下。 这个函数就是根据输入矩阵/数据框，创建Seurat对象的。重要步骤是 设置 ident 和添加 meta.data。 *min.cells 表示一个基因至少要在3个细胞中被检测到，否则不要。 *min.features 参数指定每个细胞需要检测的最小基因数量。此参数将过滤掉质量较差的细胞，这些细胞可能只是封装了随机barcodes，而没有任何真实的细胞。通常，检测到的基因少于100或者200个的细胞不会被考虑进行分析。 这里还是设计一个知识点就是R里面的S3类和S4类。 list一般情况下被认为是S3类，S4类是指使用slots存储数据的格式。（如果说的不对欢迎中纠错） 这里读进去的数值是三个文本文件创建的稀疏矩阵。 什么是稀疏矩阵？ 在[矩阵]中，若数值为0的元素数目远远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，则称该矩阵为稀疏矩阵；与之相反，若非0元素数目占大多数时，则称该矩阵为稠密矩阵。 如果自己手上有单细胞数据，那个matrix文件里面包含很多0。 因为在测序之前会对抓取到的RNA进行PCR扩增，所以需要考虑文库深度的对测序的影响，所以需要对上一步得到的稀疏矩阵进行Normalize。 Normalize的方式：每个细胞每个基因的特征计数除以该细胞的特征总计数，再乘以scale.factor（默认10000），然后使用log1p进行对数转换。（log1p=log(n+1)） Normalize之后的数据储存在seurat[["RNA"]]@data这里。 首先我们合并数据的时候一般直接用的是merge，所以不同样本的细胞的数值不会发生变化。 这里截取whitebird的解释。 做过传统转录组分析的家人们都明白，用转录组数据的FPKM和TPM绘制热图等等的时候，因为数值的变化范围太过巨大，都需要进行一个log转换，让数据压缩在一个区间。 其次，也是最重要的改变数据分布：测序数值本身不符合正态分布，log转换能让数据趋近于正态分布，方便后续的进一步分析。 高变异基因就是highly variable features（HVGs），就是在细胞与细胞间进行比较，选择表达量差别最大的基因，Seurat使用FindVariableFeatures函数鉴定高可变基因，这些基因在不同细胞之间的表达量差异很大（在一些细胞中高表达，在另一些细胞中低表达）。 默认情况下，会返回2,000个高可变基因用于下游的分析，如PCA等。 算法实现在 FindVariableFeatures.default() 中。 目的是在var~mean曲线中，不同mean值区域都能挑选var较大的基因。 单细胞基因表达counts矩阵数据经过NormalizeData()处理后，还需要进行scale。 [ScaleData()]函数将基因的表达转换为Z分数（值以 0 为中心，方差为 1）。 它存储在 seurat_obj[["RNA"]]@scale.data，用于下游的PCA降维。 默认是仅在高可变基因上运行标准化。 最开始分析单细胞的时候，这里有点疑惑。 为什么前面已经Normalize，这里还要scale一下？ "Scaling与Normalization的区别" scale改变的是数据的范围，normalize改变的是数据的分布。 scale是将数据的分布限定在一个范围内，这样子方便比较。normalize却是将偏态分布转换成趋近于正态分布。 这里引用“whitebird”所写的内容。 R语言的Z score计算是通过[scale()]函数求得，Seurat包中ScaleData()函数也基本参照了scale()函数的功能。 scale方法中的两个参数：center和scale Z score的概念是指原始数据距离均值有多少个标准差。当以标准差为单位进行测量时，Z score衡量的是一个数值偏离总体均值以上或以下多少个标准差。如果原始数值高于均值，则 Z score得分为正，如果低于均值，则Z score为负。 Z score其实是标准正态分布（Standard Normal Distribution），即平均值μ=0，标准差 σ=1 的正态分布。SND标准正态分布的直方图如下所示： Seurat使用RunPCA函数对标准化后的表达矩阵进行PCA降维处理。 默认情况下，只对前面选出的2000个高可变基因进行线性降维，也可以通过feature参数指定想要降维的数据集。 RunPCA之后会返回5个PC和对应的一大堆基因。 每个PC对应60个基因，分为Positive和Negative，各30个。 Positive和Negative就是PC轴的正负映射关系，正值为Positive，负值为Negative。 返回的是正值和负值绝对值最大的top30，可以理解为对所有细胞区分度最大的基因。 这是PCA之后得到的两个结果。 第一个是每个PC对应的基因。 第二个是每个细胞对应的PC上的坐标。 得到的PCA的结果还可以用以下两种方式来看。 首先计算每个细胞的KNN，也就是计算每个细胞之间的相互距离，依据细胞之间邻居的overlap来构建snn graph。 计算给定数据集的k.param最近邻。也可以选择(通过compute.SNN)，通过计算每个细胞最近邻之间的邻域重叠(Jaccard索引)和其邻近的k.param来构造SNN。 具体在计算细胞之间的距离的时候呢，用得到的KNN算法，即邻近算法。 但是，这个算法我也不太懂，但是其中有个事情还蛮有趣。 就是判定邻近的模块有两个：annoy、rann 其中这个annoy全称又叫做Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah，名字还蛮可爱的。 下面这位博主对于这个算法有非常详细的解释，有兴趣的家人们自行前往观看。 FindNeighbors {Seurat} - (jianshu.com) 就是在已经计算完细胞之间的距离之后，对这些细胞进行分类。 可以指定分为几类细胞。 但是很多参考资料里面最重要强调的都只是一个参数：resolution。 resolution这个参数设置的大小决定了细胞类型的多少，值越大细胞类型越多。 具体分析的时候很多时候就会问：到底多少合理？到底应该分为几群？ 其实对于测序的人来讲，很多时候确实也不太清楚到底有多少种细胞。 那就有两种解决办法。 1）直接看tSNE的图，物理距离就是判断的一种方法。当物理距离很近的一群细胞被拆开了，那就说明可能没拆开之前是合理的。但是，这种方法呢就简单粗暴一些。 2）有另外一个包clustree，可以对你的分群数据进行判断。 如下图中，当分为4、5和6群的时候，细胞之间没有太多的交叉，都是在进一步细分。 但是再往下，那些半透明的箭头就表示，从一个细胞群跑到了另外一个细胞群，说明就不太合适。 所以，参照上述两种判断方法，可以得到结果。 上述两种方法其实都是对数据进行降维。 为什么需要降维？ 常见的降维方法有PCA (principle component analysis)、MDS (multi-dimensional scaling)、Sammon mapping、Isomap 、t-SNE （t-distributed stochastic neighbor embedding）和UMAP（Uniform Approximation and Projection method）。 其中PCA， t-SNE和UMAP在scRNA-seq中使用非常普遍。 之前的分析中已经用PCA降维了，为什么这里还要降维？ 这两种方法有什么区别？ 摘抄自：（ 跟着小鱼头学单细胞测序-scRNA-seq数据的降维和可视化 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) ） 处理完上述数据之后，可视化就很简单了。 具体的参数自行查阅。 以上。 欢迎查漏补缺。

区别和共同点是：共同点：实现规范化，让一个向量保持相同的方向，但它的长度为1.0，如果这个向量太小而不能被规范化，一个零向量将会被返回。不同点：Vector3.normalized的作特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量；Vector3.Normalize的特点是改变当前向量，也就是当前向量长度是1

所谓数据的归一化，最简单的理解是将一组数据全部除以某一个数值，一般是这组数的最大的那个数，得到的结果就是这组数中最大值变为 1，其余的数均小于1。 【 或者，按照你的要求，将所有数据除以某一个特定的数值，得到与这个被除数相关的一组数据。你的截图上已经显示得很清楚了，在你选择的数据范围内最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的归一化，那么直接在归一化对话框中点 OK 就行了。

cocos2d-x 判断两条直线是否相交 bool areVecsEqual(b2Vec2 v1, b2Vec2 v2) { return v1.x == v2.x && v1.y == v2.y; } bool HelloWorld::linesCross(b2Vec2 v0, b2Vec2 v1, b2Vec2 t0, b2Vec2 t1, b2Vec2 &intersectionPoint) { if ( areVecsEqual(v1,t0) || areVecsEqual(v0,t0) || areVecsEqual(v1,t1) || areVecsEqual(v0,t1) ) return false; b2Vec2 vnormal = v1 - v0; vnormal = b2Cross(1.0f, vnormal); float v0d = b2Dot(vnormal, v0); float t0d = b2Dot(vnormal, t0); float t1d = b2Dot(vnormal, t1); if ( t0d > v0d && t1d > v0d ) return false; if ( t0d < v0d && t1d v0d ) return false; b2Vec2 tnormal = t1 - t0; tnormal = b2Cross(1.0f, tnormal); t0d = b2Dot(tnormal, t0); v0d = b2Dot(tnormal, v0); float v1d = b2Dot(tnormal, v1); if ( v0d > t0d && v1d > t0d ) return false; if ( v0d < t0d && v1d < t0d ) return false; intersectionPoint = v0 + ((t0d-v0d)/(v1d-v0d)) * (v1-v0); return true; } bool areVecsEqual(b2Vec2 v1, b2Vec2 v2) { return v1.x == v2.x && v1.y == v2.y; } bool areVecsEqual(b2Vec2 v1, b2Vec2 v2) { return v1.x == v2.x && v1.y == v2.y; }

问题一：如何进行数据的归一化处理 比如对A1到A10中的是个数进行归一化处理，就是分别计算每个数占这是个数这和的百分比，可以用公式计算，不是很难，例如：在单元格B1中输入“=A1/sum($A$1:$A$10),点击B1右下角的黑十字下拉到B10放开鼠标，b列的结果就是你要的归一化结果。数据多的话只需改动公式中sum函数的引用位置，如A列有100个数，B1中改为”=A1/sum（$A$1：$A$100）“ 问题二：如何进行数据的归一化处理 数据归一化应该是有多种算法的吧？ 线性归一化，直接sin()也算是归一化吧？ matlab有一个函数：PREMNMX Preprocesses data so that minimum is -1 and maximum is 1. 你可以查看它的算法的代码看是不是你要的那种算法。 数据统计分析统计我是外行。:) 问题三：均值方差如何进行归一化处理 问题四：数据归一化怎么处理？ 你用的是什么软件？ 如果是Origin，那么选中要归一化的数据列，点击右键，在弹出的对话框中选择 Normalize 问题五：origin 数据归一化处理 所谓数据的归一化，最简单的理解是将一组数据全部除以某一个数值，一般是这组数的最大的那个数，得到的结果就是这组数中最大值变为 1，其余的数均小于1。 【 或者，按照你的要求，将所有数据除以某一个特定的数值，得到与这个被除数相关的一组数据。 你的截图上已经显示得很清楚了，在你选择的数据范围内最大值是 555.3542，最小值是100.0754。如果你是用一般的归一化，那么直接在归一化对话框中点 OK 就行了。 问题六：数据处理 归一化 根据你的公式可以返归一，相当于x1"已知，但是应该要知道x1_MinValue, x1_MaxValue。 问题七：请教怎么用matlab对数据进行归一化处理 数据归一化应该是有多种算法的吧？ 线性归一化，直接sin()也算是归一化吧？ matlab有一个函数：PREMNMX Preprocesses data so that minimum is -1 and maximum is 1. 你可以查看它的算法的代码看是不是你要的那种算法。 数据统计分析统计我是外行。:) 问题八：在excel表格中如何对数据进行归一化处理 详细说一下要求干什么

css中/**/之间的是注释该注释首先声明了文件名normalize.css，以及版本号3.0.1遵循MIT许可证发布于git.io/normalize

seurat包中 ScaleData() 和 NormalizeData() 的区别 以pbmc3k数据为例： 接下来探究NormalizeData和ScaleData对数据的处理： 先看一下原始counts值： 经过 NormalizeData 处理之后TNFRSF18的值变成了 1.625141 。

1 npm i normalize.css --save2 记得设置好style-loader,css-loader3 import "normalize.css";

是热处理的，意思大概是：其余正常的部位硬度最大不超过210bhn

1、打开OriginPro8.5。2、点击SparkLines的图，可以看到趋势图。3、纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便数据对比。4、下面进行归一化处理，选中整列数据。5、右键选择Normalize点击。6、弹出框可以设置一些信息，默认就好。7、可以看到数据被归一化了，OriginPro默认采用的是线性归一化。注意事项：Origin强大的数据导入功能，支持多种格式的数据，包括ASCII、Excel、NI TDM、DIADem、NetCDF、SPC等等。

habit

去重操作可以走个捷径，将列表转换为不重复的集合即可。示例代码见截图：你说的‘凉菜"中的‘凉"字不一样，没看懂，字如果不一样在任何编码规则下其编码必须不同，这是基本的编码规则，不然电脑无法识别你要打出什么字了。

方法/步骤 打开OriginPro8.5 填充好数据，步骤就不介绍了，可以参见本人其他文章 点击SparkLines的图，可以看到趋势图 纵坐标显示的是没有归一化的数据，这有时不方便我们数据对比 下面进行归一化处理，选中整列数据 右键选择Normalize点击 弹出。

法线方向是图学中的术语。曲面上某一点的法线指的是经过这一点并且与曲面垂直的那条直线。对于立体表面而言，它是有正负的规定的：一般来说，由立体的内部指向外部的是正向，反过来的是负法线方向。

normalized ebitda performance归一化的EBITDA表现normalized ebitda performance归一化的EBITDA表现

是取消将normal （法线） 都自动变为从0 到1 的向量。因为其实向量的长度多少其实无关,所指向的方向都是一样的.比如说:（2,2,2）和(1,1,1)指的都是一个方向，但是在加上光源的时候,要计算光源在物体上产生的效果,需要光源的matrix和法线做点乘或者X乘运算.所以要将所有的法线normalize变为值是从0到1 的向量.比如（1,2,4)变(0.25,0.5,1)的向量，所以计算的时候不会出错.

您好，Part1 数据的预处理1、格式转换 2、去除前 n 个时间点的数据 3、时间层校正（Slice Timing） 4、头动校正（Realign） 5、空间标准化（Normalize） 6、平滑（Smooth） 7、去线性漂移（Detrend） 8、 滤波（Filer）一、DICOM 格式——NIFTI 格式。若数据遗失 NIFTI 格式则不用转，直接在工作目录下建 立一个子文件夹“FunImg” ，将数据拷入其中即可 二、一般去 10（8——20 之间即可） ，由于机器刚启动等原因前面一些数据不稳定 三、Slice Timing 的设置：以总层数 25 层为例 SPM 中：Slice order：<—x：1:2:25；2:2:24 Reference Slice 参考层一般取中间层，即第 25 层。因为扫描顺序为： 1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 DPARSF 中：1,3,5,7,9….,n,2,4,6,8,…n-1 四、 头动校正后会在工作目录下生成 Realign Parameter 文件夹， 其中有 spm….ps 这个文件， 用专业版的 Aoboe Reader 打开可查看每个被试头动情况。 或在 Excludesubjects.txt 文件 下可查看头动数据（卡不同值时被排除被试情况） 。对于患有疾病的患者：一般卡 3mm 和 3degre；而对正常人一般卡 1.5mm 和 1.5degere 或取 2. 五、 空间标准化即把被试的原始空间往标准空间上估计， 以克服不同被试的脑结构之间的差 异问题。把结构像分割得到的信息来做功能像的空间标准化，有两种方式： a、 使用 EPI 模板进行空间标准化 SPM 中：原始图像 Source Image：mean_***.img 头动校正后生成的文件，为某被试 各个时间点的平均像；Image to write ：r*.img 所有头动校正后生成的文件；模板图 像 Template Image： EPI.nii ； Bounding box： -126 -72； 90 108 ； -90 90 Voxel sizes： 3 3 3。 . DPARSF 中类似可设 b、 使用一致分割的 T1 像进行空间标准化 分三部分： 1、 配准 coregister 将结构像与功能像匹配，即把被试的结构像变换到功能像空间 （被试的平均功能像） 2、 分割 转换后的结构像用一致的分割法则分割为灰质、白质、脑脊液。这样就 能把功能像弄到标准空间去。此过程中得到一个由功能像去往标准空间的转换 矩阵。转换矩阵会写入*_seg_sn.mat 文件中。 3、 标准化 把转换矩阵写到功能像上去。这样就可以知道怎么从被试的原始空间。

以下婴儿双歧杆菌和长双歧杆菌、鼠李糖乳杆菌根据权威益生菌图谱翻译：Bifidobacterium Infantis婴儿双歧杆菌：1，Suppresses the growth of pathogenic microorganisms抑制病原微生物的生长2，Participate in the process of digestion参与消化过程3，Stimulate intestinal motility刺激肠蠕动4，supports the immune system支持免疫系统5，supports Colon function支持结肠功能6，Normalize intestinal microflora正常化肠道菌群Bifidobacterium Longum长双歧杆菌1.Suppress the growth of pathogenic microorganisms抑制病原微生物的生长2，Stimulate intestinal motility刺激肠蠕动3，supports the immune system支持免疫系统4，Participate in the biosynthesis of vitamins参与维生素的生物合成5，normalize intestinal microflora正常化肠道菌群6，useful for patients with irritable bowel syndrome对肠易激综合症患者有用Lactobacillus rhamnosus鼠李糖乳杆菌1，Treatment of diarrhea casue by rotavirus infection轮状病毒感染治疗腹泻2，Maintains an acidic environment in the vagina维持阴道内的酸性环境3，Normalize intestinal microflora正常化肠道菌群4，stimulate intestinal transit刺激肠道运输5，inhibit the growth of pathogenic microorganisms in the vagina抑制病原微生物在阴道中的生长6，use in the food industry在食品工业中的使用

int *p; complex c,*p=&c;p定义为 int *， 又定义为 complex *，不出错才是怪事。

直接替换使用 float float2 float3 float4 float float2 float3 float4 float float2 float3 float4 直接替换使用 float float2 float3 float4 float float2 float3 float4 float4x4 可直接替换 float float2 float3 float4 float3 使用 dFdx 替代 使用 dFdy 替代 float float4x4 float2 float3 float2 float3 float 可以直接替换 可以直接替换 fmod(x, y) 返回a / b的浮点余数 float frac(x) 返回输入值的小数部分 可以直接替换 frexp(x, exp) 返回输入值的尾数和指数 fwidth(x) 返回 abs ( ddx (x) + abs ( ddy(x)) float2 isfinite(x) 如果输入值为有限值则返回true，否则返回false isinf(x) 如何输入值为无限的则返回true isnan(x) 如果输入值为NAN或QNAN则返回true ldexp(x, exp) frexp的逆运算，返回 x * 2 ^ exp length(v) 返回输入向量的长度 float2 float3 lerp(x, y, s) 对输入值进行插值计算 float3 lit(n u2022 l, n u2022 h, m) 返回光照向量（环境光，漫反射光，镜面高光，1） log(x) 返回以e为底的对数 float log10(x) 返回以10为底的对数 float log2(x) 返回以2为底的对数 可直接替换 max(x, y) 返回两个输入值中较大的一个 可直接替换 min(x, y) 返回两个输入值中较小的一个 可直接替换 modf(x, out ip) 把输入值分解为整数和小数部分 float mul(x, y) 返回输入矩阵相乘的积 float float2 float3 float4 noise(x) Generates a random value using the Perlin-noise algorithm. normalize(x) 返回规范化的向量，定义为 x / length(x) float3 pow(x, y) 返回输入值的指定次幂 float radians(x) 角度到弧度的转换 float reflect(i, n) 返回入射光线i对表面法线n的反射光线 float3 refract(i, n, R) 返回在入射光线i，表面法线n，折射率为eta下的折射光线v float3 round(x) 返回最接近于输入值的整数 float rsqrt(x) 返回输入值平方根的倒数 float saturate(x) 把输入值限制到[0, 1]之间 float sign(x) 计算输入值的符号 float sin(x) 计算输入值的正弦值 可直接替换 sincos(x, out s, out c) 返回输入值的正弦和余弦值 sinh(x) 返回x的双曲正弦 float smoothstep(min, max, x) 返回一个在输入值之间平稳变化的插值 float float2 float3 float4 sqrt(x) 返回输入值的平方根 可直接替换 step(a, x) 返回（x >= a）? 1 : 0 float tan(x) 返回输入值的正切值 float tanh(x) 返回输入值的双曲线切线 float tex2D(s, t) 2D纹理查询 tex3D(s, t) 3D纹理查询 transpose(m) 返回输入矩阵的转置 trunc(x) Truncates floating-point value(s) to integer value(s) 可直接替换

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左键选中需要归一化的一列数据右键---Normalize弹出的对话框Normalize method选择Normalize to [0, 1]