在前一章已經學習過WPF動畫的第一條規則——每個動畫依賴於一個依賴項屬性。然而，還有另一個限制。為了實現屬性的動態化(換句話說，使用基於時間的方式改變屬性的值)，需要有支持相應數據類型的動畫類。例如，Button.Width屬性使用雙精度數據類型。為實現屬性的動態化，需要 ...

一、上節回顧 上一期，我們一起梳理了，網絡時不時丟包的分析定位和優化方法。先簡單回顧一下。網絡丟包，通常會帶來嚴重的性能下降，特別是對 TCP 來說，丟包通常意味着網絡擁塞和重傳，進而會導致網絡延遲 ...

一、數據為什么需要歸一化處理？ 歸一化的目的是處理不同規模和量綱的數據，使其縮放到相同的數據區間和范圍，以減少規模、特征、分布差異對模型的影響。 方法： 1. 極差變換法 2. 0均值標准化（Z-score方法） 1. Max-Min（線性歸一化） Max-Min歸一化 ...

1.機器學習中，為何要經常對數據做歸一化： 1)歸一化為什么能提高梯度下降法求解最優解的速度： 2)歸一化有可能提高精度 2.歸一化的類型 3.哪些機器學習不需要做歸一化 ...

數據歸一化（Feature Scaling） 一、為什么要進行數據歸一化 原則：樣本的所有特征，在特征空間中，對樣本的距離產生的影響是同級的； 問題：特征數字化后，由於取值大小不同，造成特征空間中樣本點的距離會被個別特征值所主導，而受其它特征的影響比較小； 例：特征 ...

做了很多小游戲，都會遇到碰撞和反彈的情況，CC哥大多時候也都是簡單處理一下，包括之前的講座也有提過，但是沒有認真的講解過。今天就專門為這個主題做一講，把這部分內容徹底講透，大家可以一起探討一下。 ...

線性回歸是一種回歸分析技術，回歸分析本質上就是一個函數估計的問題（函數估計包括參數估計和非參數估計），就是找出因變量和自變量之間的因果關系。回歸分析的因變量是應該是連續變量，若因變量為離散變量，則問題轉化為分類問題，回歸分析是一個有監督學習問題。 線性其實就是一系列一次特征的線性組合，在二維 ...

數據歸一化？ 數據標准化(歸一化)處理是在數據挖掘中的一項常見的預處理任務，很多情況下當你在數據預處理時都會浮現出一個問題，是不是要進行數據標准化處理？ 一般來說，數據歸一化后有一個很明顯的優點，最優解的尋優過程明顯會變得平緩，更容易正確的收斂到最優解。 歸一化前 ...