中国电子技术标准化研究院

数据挖掘技术的广泛应用催生了大量的挖掘工具和系统，为了规范软件开发和数据交换，制定数据挖掘技术规范和标准变得尤为重要。数据挖掘标准可以分为过程标准、接口标准、语言标准和 Web 标准四类。基于这四类标准，构建一个综合性的应用程序框架，可以有效解决数据挖掘标准化面临的挑战，并推动数据挖掘技术的未来发展。

前言 xxi 1 数字系统 1 1.1 模拟与数字 1 1.2 数字系统简介 2 1.3 十进制数系统 2 1.4 二进制数系统 3 1.4.1 优点 3 1.5 八进制数系统 4 1.6 十六进制数系统 4 1.7 数字系统 – 一些常见术语 4 1.7.1 二进制数系统 4 1.7.2 十进制数系统 5 1.7.3 八进制数系统 5 1.7.4 十六进制数系统 5 1.8 二进制中的数值表示 5 1.8.1 符号-数值 5 1.8.2 补码 6 1.8.3 反码 6 1.9 寻找十进制等价数 6 1.9.1 二进制转十进制转换 6 1.9.2 八进制转十进制转换 6 1.9.3 十六进制转

在Matlab中运行的灰度标准化程序，能够有效展示处理后的结果。

此函数提供标准化坐标，用于对数功能缩放轴中的二维xy图（如plot、semilogx、semilogy和log图）。

图像压缩技术与标准化 图像压缩算法通过减少图像数据量，实现高效的图像存储和传输。国际上制定了多项图像压缩标准，以确保不同设备和软件之间的兼容性，促进图像信息的便捷共享。这些标准定义了图像压缩的编码和解码方法，以及相关的技术规范。

ORACLE ERP 标准化流程 深入探讨 ORACLE ERP 系统中的标准化流程，涵盖核心模块，最佳实践以及实施策略，助力企业实现流程优化和效率提升。

数据里的归一化操作，是真的蛮关键的一步，尤其你搞机器学习的，肯定绕不开。文档里的内容覆盖挺全，从min-max到z-score，再到怎么多指标、怎么单位量纲问题，讲得都比较实在。像你在训练Neural Network或者SVM的时候，归一化一下，不仅能提升模型表现，还能防止那些稀奇古怪的数据把你模型搞炸了。举个例子，如果你某个特征是 0 到 10000，另一个才 0 到 1，不做归一化，训练过程基本上就是让“大值”统治全场。用min-max直接把它们都压缩到[0,1]，是不是感觉清爽多了？哦对了，像Decision Tree这些模型其实不用太在意归一化，它们对数据分布没那么敏感。但要是你跑SG

如果您对数据库标准化手册感兴趣，可以下载查阅。

FDDI 标准挺有意思的，它是一种基于令牌环网络技术的高速网络方案。通过光纤传输数据，最高支持 100Mbps，适用于局域网骨干网。主要优势是它的双环设计，主环和次环互为备用，保证了网络的高可用性和容错能力。你可以想象，假如主环出问题，网络会自动切换到备用环，继续无缝运行，简直太酷了！ ANSI-X3.263-1995 标准就是定义了 FDDI 的各种技术规范，从物理层到数据传输层都包括了。比如物理层要用光纤，还规定了信号编码方式（4B/5B 编码），MAC 层负责数据传输的管理，还有 LLC 层协议接口。标准化对技术的推动作用也挺大，它不仅增强了设备之间的互操作性，还促使了后续技术的演进。

如果你在搞宽带接入，IEEE 802.3ah-2004这个标准可以说是一个不错的参考。它对物理层和 MAC 层做了扩展，比如支持光纤和语音级铜缆的连接方式，甚至引入了点到多点的EPON技术。更妙的是，它还考虑到了实际运维需求，比如内置的OAM 机制，让你在做网络维护时更轻松。另外，它支持单向传输，适合特定场景下的优化。，这玩意儿适合用在家庭宽带接入、企业园区网或者远程教育等场景。如果你感兴趣，推荐把标准下载下来仔细研究，顺便了解下相关的配置参数哦。