11 2.Scikit-learn主要用法 使⽤Scikit-learn进⾏数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 构建转换器实例 scaler = StandardScaler() 拟合及转换 scaler.fit_transform(X_train) 数据预处理 Z-Score标准化 ?∗ = ? − ? ?

15.2. 表 表标题 标题 - gluster-block 数据库 存储后端： gluster-block Postgresql 是 MongoDB 是 如上所述，GlusterFS 的性能转换器已经是附带最新聚合模式镜像的数据库配置集的一部分。 15.4. 测试结果 对于 Postgresql SQL 数据库，GlusterFS 和 gluster-block 会显示大约相同的性能结果。对于

其为元素。 6.2.6 特征映射和感受野 如在 6.1.4节中所述，图6.2.1中输出的卷积层有时被称为特征映射（feature map），因为它可以被视为一个输 入映射到下一层的空间维度的转换器。在卷积神经网络中，对于某一层的任意元素x，其感受野（receptive field）是指在前向传播期间可能影响x计算的所有元素（来自所有先前层）。 请注意，感受野可能大于输入的实际大小。让我们用

Platform 机器配置。您可以 通过下载对应的二进制文件，在 Linux、Windows 或 macOS 上安装 butane。 提示 提示 Butane 版本与旧版本及 Fedora CoreOS 配置转换器（FCCT）向后兼容。 流程 流程 1. 从 https://mirror.openshift.com/pub/openshift-v4/clients/butane/ 的 Butane 镜像下载页面。