机器学习中Nomalize(规范化)和Standardize(标准化)

1. 标准化(Standardize):
标准化给定数据集中所有数值属性(或者分别对每个feature列处理)的值到一个0均值和单位方差的正态分布。

2.规范化(Nomalize):
规范化给定数据集中的所有数值(或者分别对每个feature列处理)属性值,类属性除外。结果值默认在区间[0,1],但是利用缩放和平移参数,我们能将数值属性值规范到任何区间。[......]

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Google FlatBuffers使用教程

在服务端的开发过程中,我们经常需要完成 复杂数据结构 <--> 二进制数据 之间的序列化、反序列化操作。

与易于阅读的Json相比,Google Protocol Buffers是一个不错的选择。然而,其速度依然比较慢。去年,Google又开源了推出了一款序列化利器:Google FlatBuffers。本文将简介其用法,

1、为什么要用Google FlatBuffers

我就不用复杂的文字描述了,一份官方Benchmark数据就足以说明问题:

Screenshot from 2015-01-22 14:43:24可以看到,与[......]

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