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世界上并没有完美的程序，但是我们并不因此而沮丧，因为写程序就是一个不断追求完美的过程。 文章目录normalize场景作用配置项使用索引method : rescale_0_1method : re

如果您有很多类别，则无法提高此查询的效率。单个索引不能一次覆盖两个表MySQL。你所要做的非规范化：添加last_updatd，has_comments并deleted为article_categor

您可以在的文档中.distinct()找到相关说明。我会通过modified_date在Topic模型中添加字段并在保存或删除消息时进行更新来进行反规范化。Queryset APIdistinct（）

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我会尝试规范化您的模型，而不是使用非规范化模型：class CourseInscription(ndb.Model):member = ndb.KeyProperty(kind='User',

仅供参考，下面记录了我所做的事情：XLRD很实用，但是我只是将Excel数据另存为CSV，因此我可以使用 LOAD DATA INFILE我已经复制了标题行并开始编写导入和规范化脚本脚本可以：CREA

网站出现多个不规范网址会给搜索引擎收录和排名带来很多麻烦。网址规范化造成的几个问题：▪CMS系统在不同地方链接到不同的URL，分散了页面权重，不利于排名。▪复制内容过多，搜索引擎可能认为有作弊嫌疑。▪

解决网址规范化问题有以下几点方法：1.确保使用的CMS系统只产生规范化网址，无论是否有静态化。2.在Google管理员工具中设置首选域。3.所有内部链接保持统一，都指向规范化网址。4.使用canoni

Unidepre是正确的答案。它将所有unipre字符串音译为ASCII文本中最接近的可能表示形式。例：accented_string = u'Málaga'# accented_str

从pytz文档中：另外，如果您对跨越DST边界的本地时间执行日期算术，则结果可能是在错误的时区中（即，从2002-10-27 1:00EST减去1分钟，您将获得2002-10-27 0： EST而不是

如第二点regularizer所述，建议使用参数。您可以在中使用它get_variable，也可以在其中设置一次，variable_scope并对所有变量进行规范化。损失收集在图中，您需要像这样将它们

有一个简单的解决方案使用urllib.parse.urljoin：>>> from urllib.parse import urljoin>>> urljoin('http:www.exam

这unipredata.normalize可能对您有帮助。基本上，如果您对来自db的数据进行规范化，并且将选择规范化为相同的形式，那么使用str.find，str.__contains__（即in）s

我建议使用Unidepre模块：>>> from unidepre import unidepre>>> unidepre(u'ıöüç

这里涉及两个不同的字符。一个是MICROSIGN，它是键盘上的一个，另一个是GREEKSMALL LETTER MU。要了解发生了什么，我们应该看一下Python如何在语言参考中定义标识符：ident

- 设置：declare @Device table(DeviceId int primary key, Parts varcha(1000))declare @Part table(PartId i

2016年7月更新 在TensorFlow中使用批处理规范化的最简单方法是通过contrib layers，tflearn或slim中提供的高级接口。如果您想自己动手，则可以使用以前的答案 ：自发布

在《Ioffe and Szegedy2015》中，作者指出：“我们希望确保对于任何参数值，网络始终以期望的分布产生激活”。因此，批处理规范化层实际上是在转换层完全连接层之后