transform

机器学习小组第二期第三周:简单的数据预处理和特征工程

寵の児 提交于 2020-03-17 06:13:17
目录 1.归一化 1.1.最值归一化(normalization) 1.2.均值方差归一化(standardization) 1.3.Sklearn中的归一化 2.缺失值处理 2.1.确定缺失值范围 2.2.填充缺失内容 2.2.1.平均值填充法 2.2.2.中位数填充法 2.2.3.条件平均值填充法 2.2.4.模型预测填充法 2.2.4.1.kNN 2.2.4.2.Regression 2.2.5.利用sklearn填补缺失值 3.处理分类型特征:编码与哑变量 4.处理连续型特征:二值化与分段 1.归一化 问题 :在量纲不同的情况下,不能反映样本中每一个特征的重要程度。 方案 :数据归一化,即标准化。把所有的数据都映射到同一个尺度(量纲)。 归一化可以提升模型精度,避免某一个取值范围特别大的特征对距离计算造成影响。(一个特例是决策树,对决策树不需要归一化,决策树可以把任意数据都处理得很好。) 数据的无量纲化可以是线性的,也可以是非线性的。线性的无量纲化包括 中心化 处理和 缩放 处理。中心化的本质是让所有记录减去一个固定值,即让数据样本数据平移到某个位置。缩放的本质是通过除以一个固定值,将数据固定在某个范围之中,取对数也算是一种缩放处理。 归一化之后的数据服从正态分布。 1.1.最值归一化(normalization) 把所有数据映射到0-1之间。使用范围

iOS UIImagePickerController上载后结果图像方向

落爺英雄遲暮 提交于 2020-03-17 05:25:37
我正在iOS 3.1.3 iPhone上测试我的iPhone应用程序。 我正在使用UIImagePickerController选择/捕获图像: UIImagePickerController *imagePicker = [[UIImagePickerController alloc] init]; [imagePicker setSourceType:UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]; [imagePicker setDelegate:self]; [self.navigationController presentModalViewController:imagePicker animated:YES]; [imagePicker release]; (void)imagePickerController:(UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:(NSDictionary *)info { self.image = [info objectForKey:UIImagePickerControllerOriginalImage]; imageView.image = self.image; [self.navigationController

运用iscroll.js遇到的问题

橙三吉。 提交于 2020-03-16 05:28:04
1.无法滑动的问题   需要检查iscroll.js文件加载上没有,如果加载上检查一下它和jquery文件加载的先后顺序。wrapper的position必须得写,bottom也必须得写。 2.滑不上去的问题   wrapper的height设置成了100%。所以出现这个问题,把这个属性去掉了好了 3.页面滑动不流畅(这样是暂时行可以,还没找到更好的解决办法)     #scroller { transform: translate3d(0,0,0); -webkit-transform: translate3d(0,0,0); -moz-transform: translate3d(0,0,0); } 4.点击input框、select等表单元素时没有响应,这个问题原因在于iscroll需要一直监听用户的touch操作,以便灵敏的做出对应效果,所以它把其余的默认事件屏蔽了,解决的方法是,在iscroll4源码里面找到这一行, onBeforeScrollStart: function (e) { e.preventDefault(); } 然后把它改成: onBeforeScrollStart: function (e) { var nodeType = e.explicitOriginalTarget? e.explicitOriginalTarget.nodeName

h5 移动端适配方案思考

北战南征 提交于 2020-03-15 12:31:19
基础概念 CSS像素(CSS pixels) 这个是浏览器使用的抽象单位,用来精确度量网页上的内容。平时经常写的width:100px;height:100px;都是与设备无关的。 设备独立像素(device independent pixels),也可以称为设备无关的逻辑像素 meta里面设置width=device-width,这个device-width就是设备独立像素 在chrome里 看到的ip6为375 667,ip4为320 480等等都是设备独立像素, 它们在数值上与css数值是相等的 。 设备像素(device pixels ),也可以称为物理像素 是显示屏的最小物理单位 ,每一像素都包含自己的颜色、亮度。像素是没有大小的、是一个抽象概念、是一个相对单位。 关于像素有一个常见的错误理解:认为像素是一个宽高相等的小方块,并且的像素都是“那么大”,但是不知道这个宽高的具体数字。 分辨率 泛指量测或显示系统对细节的分辨能力。以ip6手机屏幕为例,分辨率为750×1334,这是指屏幕纵向能显示1920个像素,横向能显示1080个像素 设备像素比,也成dpr 设备像素比(简称dpr)定义了物理像素和设备独立像素的对应关系,它的值可以按如下的公式的得到: 设备像素比 = 物理像素 / 设备独立像素 // 在某一方向上,x方向或者y方向 适配方案1-固定viewport 好处

移动端常见bug汇总001

半世苍凉 提交于 2020-03-13 09:15:01
点击样式闪动 Q: 当你点击一个链接或者通过Javascript定义的可点击元素的时候,它就会出现一个半透明的灰色背景。 A:根本原因是-webkit-tap-highlight-color,这个属性是用于设定元素在移动设备(如Adnroid、iOS)上被触发点击事件时,响应的背景框的颜色。建议写在样式初始化中以避免所以问题:div,input(selector) {-webkit-tap-highlight-color: rgba(0,0,0,0);}另外出现蓝色边框:outline:none; -webkit-tap-highlight-color : rgba (255, 255, 255, 0) ; // i.e . Nexus5/Chrome and Kindle Fire HD 7 '' -webkit-tap-highlight-color : transparent ; 屏蔽用户选择 Q: 禁止用户选择页面中的文字或者图片 A:代码如下 -webkit-touch-callout: none; -webkit-user-select: none; -khtml-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; 移动端如何清除输入框内阴影 Q:

Babel presets stage

纵饮孤独 提交于 2020-03-12 19:31:51
在一些新框架的代码中,常基于es6/7标准来书写代码。鉴于这些标准被没有被浏览器广泛支持,我们一般使用babel来将使用e6/7标准书写的代码降级编译(或者说转译)为浏览器可解析的es3/5代码。 以.babelrc文件配置babel为例,presets预设编译规则(预设的编译插件集合)可以设置stage-0 至 stage-3, stage-0包含了stage-1 至 stage-3,也就是说如果设置为stage-0,stage-1 至 stage-3的编译功能默认都有了。 Stage 0:提案,经过 TC39 成员提出即可 Stage 1:初步尝试 Stage 2:完成初步规范 Stage 3:完成规范以及主流浏览器初步实现 Stage 4:完全完成,将被添加到下一年度进行发布,因此不会存在针对这个阶段的配置项 Stage < 4的提案,不保证都能成为真正的标准并定稿。 stage-3 包括以下插件:   transform-async-to-generator 支持async/await   transform-exponentiation-operator 支持幂运算符语法糖,用两个**表示 stage-2 包括 stage-3 的所有插件,额外还包括以下插件:   syntax-trailing-function-commas 支持尾逗号函数,额...很鸡肋  

如何处理iOS中照片的方向

自闭症网瘾萝莉.ら 提交于 2020-03-12 19:22:13
使用过iPhone或者iPad的朋友在拍照时不知是否遇到过这样的问题,将设备中的照片导出到Windows上时,经常发现导出的照片方向会有问题,要么横着,要么颠倒着,需要旋转才适合观看。而如果直接在这些设备上浏览时,照片会始终显示正确的方向,在Mac上也能正确显示。最近在iOS的开发中也遇到了同样的问题,将拍摄的照片上传到服务器后,再由Windows端下载该照片,发现手机上完全正常的照片到了这里显示的横七竖八。同一张照片为什么在不同的设备上表现的不同?如何能够避免这种情况?本文将和大家一一解开这些问题。 目录 照片的存储演变 胶片时代 数码时代 方向传感器 EXIF(Exchangeable Image File Format) Orientation iPhone上的情况 验证EXIF Mac平台 Windows平台 开发时如何避免 直观的解决方案 第二种简单的方法 结尾 照片的存储演变 一切都得从相机的发展开始说起。 胶片时代 一般相机拍摄出来的画面都是长方形,在拍摄的那一瞬间,它会将取景器中的场景对应的颜色值存到对应的像素位置。相机本身并没有任何方向的概念,只是使用者想要拍摄的场景在他期望的照片中显示的方式与实际存在差异时,才有了方向一说。如下图,对一个场景F进行拍摄,相机的方向可能会有这样四个常见的角度: 相机是“自私”的,由于相机仅反应真实的场景,它不理解拍摄的内容

css3中的3种和动画相关的属性:变形(transform) 过渡(transtion) 动画(animation)

对着背影说爱祢 提交于 2020-03-12 17:15:38
css3中的3种和动画相关的属性: 变形(transform)----描述元素的静态样式,常用于配合后两者使用,实现动画效果 过渡(transtion)----常和hover等事件配合使用,由事件触发。只能设定头尾。所有样式属性都要一起变化。 动画(animation)----和gif动态图差不多,立即播放。可以设定循环次数。可以设定每一帧的样式和时间。 结论: 如果要灵活定制多个帧以及循环,用animation. 如果要简单的from to 效果,用 transition. 如果要使用js灵活设定动画属性,用transition. transform: 字面上就是变形,改变的意思,定义了元素很多静态样式,只不过通过Transition和Animation指定如何改变不同的属性值,才实现了动画。 Transform包含了 旋转rotate: 通过指定的角度参数对原元素指定一个2D rotation(2D 旋转),需先有transform-origin属性的定义。 transform-origin定义旋转的基点,其中angle是指旋转角度,如果设置的值为正数表示顺时针旋转,如果设置的值为负数,则表示逆时针旋转。 如:transform:rotate(30deg): 顺时针转30度。 扭曲skew: 分为: 沿着水平方向缩放:transform:skewX(2) 沿着垂直方向缩放

纯css实现单张图片无限循环无缝滚动

自作多情 提交于 2020-03-12 12:26:24
参考链接: https://blog.csdn.net/qq_20777797/article/details/77916029 https://www.xiabingbao.com/css3/2017/07/03/css3-infinite-scroll.html 需求是一共有两个, 1、单张竖图持续向上无缝滚动, 2、单张竖图滚动到正中间之后,停留3s,继续滚动。 一、用js setInterval定时器实现 js实现要通过不断的改变定位、复制图片的方式来做,效果极其不稳定 二、用css3 animation动画实现 需求1动画: @-webkit-keyframes scrollUp { 0% { -webkit-transform: translateY(0); transform: translateY(0); } 100% { -webkit-transform: translateY(-400px); transform: translateY(-400px); } } @-moz-keyframes scrollUp { 0% { -moz-transform: translateY(0); transform: translateY(0); } 100% { -moz-transform: translateY(-400px); transform:

深度学习解决局部极值和梯度消失问题方法简析(转载)

眉间皱痕 提交于 2020-03-12 04:49:05
转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15f0112800102wojj.html 这篇文章关于对深度CNN中BP梯度消失的问题的做了不错的解析,可以看一下: 多层感知机解决了之前无法模拟异或逻辑的缺陷,同时更多的层数也让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言,参数越多的模型复杂度越高,“容量”也就越大,也就意味着它能完成更复杂的学习任务。多层感知机给我们带来的启示是,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力——利用每层更少的神经元拟合更加复杂的函数。但是随着神经网络层数的加深,优化函数越来越容易陷入局部最优解(即过拟合,在训练样本上有很好的拟合效果,但是在测试集上效果很差),并且这个“陷阱”越来越偏离真正的全局最优。利用有限数据训练的深层网络,性能还不如较浅层网络。同时,另一个不可忽略的问题是随着网络层数增加,“梯度消失”(或者说是梯度发散diverge)现象更加严重。具体来说,我们常常使用sigmoid作为神经元的输入输出函数。对于幅度为1的信号,在BP反向传播梯度时,每传递一层,梯度衰减为原来的0.25。层数一多,梯度指数衰减后低层基本上接受不到有效的训练信号。那么深度学习中是如何解决局部极值及梯度消失问题的呢? 根据我个人的理解,第一个阶段就是2006年Hinton提出的逐层预训练方法,为了解决深层神经网络的训练问题