?normalise

normalise發(fā)音

['nɔ:məlaiz]

英：　　美：

normalise中文意思翻譯

vt. 正?；?熱處理解除內(nèi)應(yīng)力, 取準(zhǔn))

normalise常見例句

1 、Tissue Culture of Rootstocks of Rosa banksiae var. Normalis Reg. On Tree Roses───樹狀月季砧木的組織培養(yǎng)

2 、Hopes of a successful outcome were raised on May 3rd when the governments of Sudan and Chad, its western neighbour, agreed to normalise relations after talks brokered by Qatar and Libya.───今年5月3日，在卡塔爾與利比亞做協(xié)調(diào)方的和談結(jié)束之后，蘇丹、乍得與其西方鄰國政府同意關(guān)系的正?；虼司陀邢Ｍ@得和談成功的結(jié)局。

3 、After Obama's election the Cuban government expressed a desire to normalise relations and took down its billboards around the US mission, though the flags remained.───在奧巴馬當(dāng)選之后，古巴政府表達(dá)了與美國實(shí)現(xiàn)關(guān)系正常化的意愿，并且撤掉了圍繞在美國聯(lián)絡(luò)代表處周圍的告示牌，盡管那些旗幟依然保留在那里。

4 、You can t manage the market, maybe it ll normalise in five years time but you ve just got to produce your work as normal.───現(xiàn)在矛盾更復(fù)雜了，沒有正確與否。

5 、Guinea's ability to normalise relations with multilateral and western donors would also be at stake due to the extent of the financing.───由于這筆融資所涉及的范圍，幾內(nèi)亞與多邊及西方捐贈(zèng)者之間關(guān)系的正常化能力也受到影響。

6 、Belinda Dalton, director of eating disorders clinic The Oak House, said eating with family helped "normalise" young people's relationship with food.───“橡樹屋”飲食紊亂診所主任比琳達(dá)?達(dá)爾頓說，與家人一起吃飯有助于促進(jìn)年輕人的飲食“正?；?。

7 、Most of the monks are now in the countryside with their families, too scared to return until things normalise.───大部人和尚現(xiàn)在都回到鄉(xiāng)下與他們的家人在一起，在事情沒有恢復(fù)正常狀態(tài)前他們不敢回去。

8 、It has long wanted to “normalise” monetary policy, raising rates to somewhere near 2.5-3%, but darkening economic clouds abroad and at home keep conspiring to prevent that.───長期以來，它一直期望將利率提高到近2.5-3%，使貨幣政策“正?；保欢鴩鴥?nèi)外的經(jīng)濟(jì)疲軟使得它不能如意。

9 、The BoJ is eager to “normalise” interest rates, which until a year ago were set at zero to counter deflation.───日本銀行急于是利率正常化，因?yàn)橐荒昵耙驗(yàn)橥ㄘ浘o縮而把利率調(diào)整為零。

10 、Rosa banksiae var. normalis───白木香

11 、But dealer spreads are sure to shrink as markets normalise and those that have retreated return to the fray.───但是隨著市場的正?；约捌淠切┏吠说墓局匦麻_始競爭，喊價(jià)差額肯定會(huì)萎縮。

12 、Without this, any attempt to normalise interest rates risks pushing economies off the cliff again;───沒有這一點(diǎn)，任何使利率正?；膰L試，都可能再次把經(jīng)濟(jì)推下懸崖；

13 、"With the situation in financial markets so fluid, much depends on when (and if) credit markets begin to normalise.───目前金融市場如此動(dòng)蕩，完全依賴于信貸市場何時(shí)（或能否）開始正常運(yùn)轉(zhuǎn)起來？

14 、Our guess is that, while dealing with a liquidity trap is difficult, removing stimulus when macro conditions normalise should not be a major problem for the Fed.───雖然流動(dòng)性陷阱難以應(yīng)對，但如果宏觀經(jīng)濟(jì)形勢恢復(fù)正常，那么對美聯(lián)儲(chǔ)而言，消除貨幣刺激措施的影響并非難事。

15 、Mr Clinton had expressed regret that he did not try to normalise relations with North Korea during his last days in office.───克林頓先生對其未能在最后的任期內(nèi)促成美朝關(guān)系正常化而表示遺憾。

16 、to normalise relationships after a quarrel───爭吵后把關(guān)系正常化

17 、A chunk of mark-to-market losses reflect illiquidity discounts on fairly high-quality bonds, which could unwind if markets normalise.───市值下跌很大程度上反映了較高信用債券的流動(dòng)性不足問題，這一問題隨著市場正?；梢缘玫浇鉀Q。

18 、To normalise an activity gives it power.───把一種活動(dòng)正?；瘯?huì)給那種活動(dòng)提供動(dòng)力。

19 、Phorocera normalis───n. 直條蜉寄蠅

20 、oculus normalis───正常眼

21 、SAIC said then that it would work with all parties to help “normalise” Ssangyong's operations.───上汽當(dāng)時(shí)稱，它將與所有有關(guān)方面合作，幫助實(shí)現(xiàn)雙龍運(yùn)營的“正常化”。

22 、Euphorus normalis───n. 常優(yōu)繭蜂

23 、By the time he steps down next March, he wants the bank to “normalise” monetary policy (until last year the short-term rate was set at zero, and is now just 0.5%).───在明年三月份卸職之前，他希望央行將貨幣政策“正?；保ㄖ钡饺ツ甓唐诶蔬€為0，現(xiàn)在也僅為0.5%）。

24 、Vitamins A &F help to balance and normalise the skin especially beneficial for dry and sun exposed skin.───維他命A及F能平衡干操及常被陽光直曬的皮膚。它提供健康的皮膚膠原質(zhì)，能預(yù)防早期的皺紋及松弛的皮膚。

25 、The normalise function does this for us, and returns the old length of the vector.───normalise函數(shù)為我們做了這些事，并返回向量的原始長度。

26 、Nicholsicypris normalis───尼氏細(xì)鯽

聯(lián)機(jī)分析處理的實(shí)施方法

以下就ROLAP和MOLAP的具體實(shí)施方法進(jìn)行討論： 顧名思義，關(guān)系型聯(lián)機(jī)分析處理是以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)的。唯一特別之處在于聯(lián)機(jī)分析處理中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)組織的方式。

讓我們考察一個(gè)例子，假設(shè)我們要進(jìn)行產(chǎn)品銷售的財(cái)務(wù)分析，分析的角度包括時(shí)間、產(chǎn)品類別、市場分布、實(shí)際發(fā)生與預(yù)算四方面內(nèi)容，分析的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括：銷售額、銷售支出、毛利(=銷售額-銷售支出)、費(fèi)用、純利(=毛利-費(fèi)用)等內(nèi)容，則我們可以建立如下的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的中心是主表，里面包含了所有分析維度的外鍵，以及所有的財(cái)務(wù)指標(biāo)，可計(jì)算推導(dǎo)的財(cái)務(wù)指標(biāo)不計(jì)在內(nèi)，我們稱之為事實(shí)表(Fact Table)。周圍的表分別是對應(yīng)于各個(gè)分析角度的維表(Dimension Table)，每個(gè)維表除了主鍵以外，還包含了描述和分類信息。無論原來的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為何，只要原業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)能夠整理成為以上模式，則無論業(yè)務(wù)人員據(jù)此提出任何問題，都可以用SQL語句進(jìn)行表連接或匯總(table join and group by)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)查詢和解答。（當(dāng)然，有一些現(xiàn)成的ROLAP前端分析工具是可以自動(dòng)根據(jù)以上模型生成SQL語句的）。這種模式被稱為星型模式(Star-Schema)，可應(yīng)用于不同的聯(lián)機(jī)分析處理應(yīng)用中。

以下是另一個(gè)采用星型模式的例子，分析的角度和指標(biāo)截然不同，但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式一樣。我們看到的不是表的數(shù)據(jù)，而是表的結(jié)構(gòu)。在聯(lián)機(jī)分析處理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)中，這種表達(dá)方式更為常見：

有時(shí)候，維表的定義會(huì)變得復(fù)雜，例如對產(chǎn)品維，既要按產(chǎn)品種類進(jìn)行劃分，對某些特殊商品，又要另外進(jìn)行品牌劃分，商品品牌和產(chǎn)品種類劃分方法并不一樣。因此，單張維表不是理想的解決方案，可以采用以下方式，這種數(shù)據(jù)模型實(shí)際上是星型結(jié)構(gòu)的拓展，我們稱之為雪花型模式(snow-flake schema).

無論采用星型模式還是雪花型模式，關(guān)系型聯(lián)機(jī)分析處理都具有以下特點(diǎn)：

· 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和組織模式需要預(yù)先設(shè)計(jì)和建立；

· 數(shù)據(jù)查詢需要進(jìn)行表連接，在查詢性能測試中往往是影響速度的關(guān)鍵；

· 數(shù)據(jù)匯總查詢（例如查詢某個(gè)品牌的所有產(chǎn)品銷售額），需要進(jìn)行Group by 操作，雖然實(shí)際得出的數(shù)據(jù)量很少，但查詢時(shí)間變得更長；

· 為了改善數(shù)據(jù)匯總查詢的性能，可以建立匯總表，但匯總表的數(shù)量與用戶分析的角度數(shù)目和每個(gè)角度的層次數(shù)目密切相關(guān)。例如，用戶從8個(gè)角度進(jìn)行分析，每個(gè)角度有3個(gè)匯總層次，則匯總表的數(shù)目高達(dá)3的8次方。

可以采取對常用匯總數(shù)據(jù)建立匯總表，對不常用的匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行Group by 操作，這樣來取得性能和管理復(fù)雜度之間的均衡。 多維聯(lián)機(jī)分析處理實(shí)際上是用多維數(shù)組的方式對關(guān)系型數(shù)據(jù)表進(jìn)行處理。下圖是ROLAP與MOLAP的對比：

圖中左邊是ROLAP方式，右邊是MOLAP方式，兩者對應(yīng)的是同一個(gè)三維模型。MOLAP首先對事實(shí)表中的所有外鍵進(jìn)行排序，并將排序后的具體指標(biāo)數(shù)值一一寫進(jìn)虛擬的多維立方體中。當(dāng)然，虛擬的多維立方體只是為了便于理解而構(gòu)想的，MOLAP實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)放在數(shù)據(jù)文件(Data File)中，其數(shù)據(jù)放置的順序與虛擬的多維立方體按x,y,z坐標(biāo)展開的順序是一致的(如上圖)。同時(shí)，為了數(shù)據(jù)查找的方便，MOLAP需要預(yù)先建立維度的索引，這個(gè)索引被放置在MOLAP的概要文件(Outline)中。

概要文件是MOLAP的核心，相當(dāng)于ROLAP的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)。概要文件包括所有維的定義（包括復(fù)雜的維度結(jié)構(gòu)）以及各個(gè)層次的數(shù)據(jù)匯總關(guān)系(例如在時(shí)間維，日匯總至月，月匯總至季，季匯總至年)，這些定義往往從關(guān)系型維表中直接引入即可。概要文件也包括分析指標(biāo)的定義，因此可以在概要文件中包含豐富的衍生指標(biāo)，這些衍生指標(biāo)由基礎(chǔ)指標(biāo)計(jì)算推導(dǎo)出來（例如ROLAP例子1中的純利和毛利）。概要文件的結(jié)構(gòu)如下圖所示：

一旦概要文件定義好，MOLAP系統(tǒng)可以自動(dòng)安排數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方式和進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。從MOLAP的數(shù)據(jù)文件與ROLAP的事實(shí)表的對比可以看出，MOLAP的數(shù)據(jù)文件完全不需要紀(jì)錄維度的外鍵，在維度比較多的情況下，這種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式大量地節(jié)省了空間。

但是，如果數(shù)據(jù)相當(dāng)稀疏，虛擬的多維立方體中很多數(shù)值為空時(shí)，MOLAP的數(shù)據(jù)文件需要對相關(guān)的位置留空，而ROLAP的事實(shí)表卻不會(huì)存儲(chǔ)這些紀(jì)錄。為了有效地解決這種情況，MOLAP采用了稀疏維和密集維相結(jié)合的處理方式，如下圖。

上圖的背景是某些客戶只通過某些**渠道才購買，但是只要該客戶存在，他在各個(gè)月和各個(gè)地區(qū)內(nèi)均有消費(fèi)(例如，華南IBM只通過熊貓國旅定購南航機(jī)票，但在華南四省在每個(gè)月均有機(jī)票訂購)。則時(shí)間和地區(qū)維是密集維，客戶和**渠道是稀疏維，MOLAP將稀疏維建成索引文件(Index File)，密集維所對應(yīng)的數(shù)值仍然保留在數(shù)據(jù)文件中，索引文件不存儲(chǔ)空紀(jì)錄。這樣保持了對空間的合理利用。我們也可以看到，如果所有維都是稀疏維，則MOLAP的索引文件就退化成ROLAP的事實(shí)表， 兩者沒有區(qū)別了。

在實(shí)際應(yīng)用中，不可能所有分析的維度都是密集的，也絕少存在所有分析的維度都是稀疏的，因此稀疏維和密集維并用的模式幾乎主導(dǎo)了所有的MOLAP應(yīng)用。而稀疏維和密集維的定義全部集中在概要文件中，因此，只要預(yù)先定義好概要文件，所有的數(shù)據(jù)分布就自動(dòng)確定了。

在這種模式中，密集維的組合組成了的數(shù)據(jù)塊(Data Block)，每個(gè)數(shù)據(jù)塊是I/O讀寫的基礎(chǔ)單位(如上圖)，所有的數(shù)據(jù)塊組成了數(shù)據(jù)文件。稀疏維的組合組成了索引文件，索引文件的每一個(gè)數(shù)據(jù)紀(jì)錄的末尾都帶有一個(gè)指針，指向要讀寫的數(shù)據(jù)塊。因此，進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢時(shí)，系統(tǒng)先搜索索引文件紀(jì)錄，然后直接調(diào)用指針指向的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行I/O讀寫(如果該數(shù)據(jù)塊尚未駐留內(nèi)存)，將相應(yīng)數(shù)據(jù)塊調(diào)入內(nèi)存后，根據(jù)密集維的數(shù)據(jù)放置順序直接計(jì)算出要查詢的數(shù)據(jù)距離數(shù)據(jù)塊頭的偏移量，直接提取數(shù)據(jù)下傳到客戶端。因此，MOLAP 方式基本上是索引搜索與直接尋址的查詢方式相結(jié)合，比起ROLAP的表/索引搜索和表連接方式，速度要快得多。

特點(diǎn)

· 需要預(yù)先定義概要文件；

· 數(shù)據(jù)查詢采用索引搜索與直接尋址的方式相結(jié)合，不需要進(jìn)行表連接，在查詢性能測試中比起ROLAP有相當(dāng)大的優(yōu)勢；

· 在進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總查詢之前，MOLAP需要預(yù)先按概要文件中定義的數(shù)據(jù)匯總關(guān)系進(jìn)行計(jì)算，這個(gè)計(jì)算通常以批處理方式運(yùn)行。計(jì)算結(jié)果回存在數(shù)據(jù)文件中，當(dāng)用戶查詢時(shí)，直接調(diào)用計(jì)算結(jié)果，速度非常快。

· 無論是數(shù)據(jù)匯總還是計(jì)算衍生數(shù)據(jù)，預(yù)先計(jì)算的方式實(shí)際上是用空間來換時(shí)間。當(dāng)然，用戶也可以選擇動(dòng)態(tài)計(jì)算的方式，用查詢時(shí)間來換取存儲(chǔ)空間。MOLAP可以靈活調(diào)整時(shí)空的取舍平衡。

· 用戶難以使用概要文件中沒有定義的數(shù)據(jù)匯總關(guān)系和衍生指標(biāo)。

· 在大數(shù)據(jù)量環(huán)境下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以達(dá)到TB級的數(shù)據(jù)量，現(xiàn)有的MOLAP應(yīng)用局限于基于文件系統(tǒng)的處理和查詢方式，其性能會(huì)在100GB級別開始下降，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分區(qū)處理，因此擴(kuò)展性不如ROLAP。因此，MOLAP多數(shù)用于部門級的主題分析應(yīng)用。 假設(shè)分析提出了類似于以下的問題：如果產(chǎn)品降價(jià)5%，而運(yùn)費(fèi)增加8%，對不同地區(qū)的**商的進(jìn)貨成本會(huì)有什么影響？這些問題常用于銷售預(yù)測、費(fèi)用預(yù)算分配、獎(jiǎng)金制度確定等等。據(jù)此，用戶可以分析出哪些角度、哪些因素的變化將對企業(yè)產(chǎn)生重要影響；并且，用戶可以靈活調(diào)節(jié)自己手中掌握的資源(例如費(fèi)用預(yù)算等)，將它用到最有效的地方中去。

假設(shè)分析要求OLAP系統(tǒng)能夠隨用戶的思路調(diào)整數(shù)據(jù)，并動(dòng)態(tài)反映出在調(diào)整后對其他數(shù)據(jù)的影響結(jié)果。事實(shí)上，進(jìn)入OLAP的數(shù)據(jù)分兩大類：事實(shí)數(shù)據(jù)和預(yù)算數(shù)據(jù)。事實(shí)數(shù)據(jù)一般情況下不容修改，而預(yù)算數(shù)據(jù)則應(yīng)常常進(jìn)行調(diào)整。DB2 OLAP Server通過詳細(xì)的權(quán)限定義區(qū)分了數(shù)據(jù)的讀寫權(quán)限，允許用戶對預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行更改，系統(tǒng)可以對其他受影響的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，以反映出假如發(fā)生如上情況，將會(huì)引起以下結(jié)果的結(jié)論。 數(shù)據(jù)評估包括兩方面內(nèi)容，有效性評估和商業(yè)意義評估。在有效性評估方面，數(shù)據(jù)抽取、清洗和轉(zhuǎn)換的規(guī)則的定義是至關(guān)重要的。而合理的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)能有效防止無效數(shù)據(jù)的進(jìn)入。例如在ROLAP中，如果維表沒有采用范式設(shè)計(jì)(normalise design)，可能會(huì)接受如下的維表：

機(jī)構(gòu)代碼 機(jī)構(gòu)名稱 所屬區(qū)縣 所屬城市 所屬省份

001 越秀支行 越秀區(qū) 廣州 廣東

002 祖廟支行 佛山 廣州 廣東

003 翠屏支行 佛山 南海 廣東

004 。。。 。。。 。。。 。。。

顯然，002中顯示的佛山屬于廣州市，與003中顯示的佛山屬于南海市是矛盾的。這顯示出數(shù)據(jù)源有問題，但是如果采用星型模式設(shè)計(jì)，ROLAP無法自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)源的問題！

在類似情況下，MOLAP的表現(xiàn)稍占優(yōu)勢。因?yàn)镸OLAP需要預(yù)先定義概要文件，而概要文件會(huì)詳細(xì)分析維度的層次關(guān)系，因此生成概要文件時(shí)會(huì)反映數(shù)據(jù)源的錯(cuò)誤。因此，在DB2 OLAP Server中，記錄003會(huì)被拒收，并紀(jì)錄在出錯(cuò)日志中，供IT人員更正。

但是，OLAP對數(shù)據(jù)源有效性的驗(yàn)證能力畢竟是有限的，因此，數(shù)據(jù)有效性必須從源數(shù)據(jù)一級和數(shù)據(jù)抽取/清洗/轉(zhuǎn)換處理一級來進(jìn)行保障。

對用戶而言，數(shù)據(jù)的商業(yè)含義評估更有意義。在商業(yè)活動(dòng)中，指標(biāo)數(shù)值的取值范圍是比較穩(wěn)定的，如果指標(biāo)數(shù)值突然發(fā)生變化，或者在同期比較、同類比較中有特殊表現(xiàn)，意味著該指標(biāo)代表的方方面面具有特別的分析意義。普通的OLAP往往需要用戶自己去觀察發(fā)現(xiàn)異常指標(biāo)，而DB2 OLAP Server的OLAP Minor(多維數(shù)據(jù)挖掘功能)能為用戶特別地指出哪些條件下的哪些指標(biāo)偏離常值，從而引起用戶的注意和思考。例如：12月份南部的圣誕禮品銷售額不到同期類似區(qū)域（東部、中部、西部）的50%。

綜上所述，無論ROLAP還是MOLAP，都能夠?qū)崿F(xiàn)聯(lián)機(jī)分析處理的基本功能，兩者在查詢效率，存儲(chǔ)空間和擴(kuò)展性方面各有千秋。IT人員在選擇OLAP系統(tǒng)時(shí)，既要考慮產(chǎn)品內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)機(jī)制，同時(shí)也應(yīng)考慮假設(shè)分析，復(fù)雜計(jì)算，數(shù)據(jù)評估方面的功能，為實(shí)現(xiàn)決策管理信息系統(tǒng)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

如何標(biāo)準(zhǔn)化特征向量HOW TO NORMALISE FEATURE VECTORS

方法/步驟

1

啟動(dòng)Matlab ，在命令窗口輸入要處理的矩陣A

A=[1,4,2,4;1/4,1,1/2,1;1/2,2,1,1/2;1/4,1,2,1]

輸入完成后回車軟件會(huì)按行列的形式顯示矩陣

順便我們可以檢查一下矩陣是否輸入錯(cuò)誤

2

接著輸入[x,y]=eig(A) 回車

就可以看到矩陣的所有特征值和特征向量了

特征值是對角矩陣y 矩陣x的每一列對應(yīng)一個(gè)y中相應(yīng)列的特征值

此處注意括號必須是在英文輸入法下輸入 如果顯示紅色表示有問題需要重新輸入

3

雖然已經(jīng)計(jì)算出了矩陣的特征值和特征向量 但是如果只是計(jì)算這一個(gè)的話完全可以觀察得到最大的特征值

接著輸入

eigenvalue=diag(y);

lamda=eigenvalue(1)

lamda表示最大的特征值 這里lamda=4.2498

此時(shí)再輸入

y_lamda = x(:, 1) 即最大特征值對應(yīng)的特征向量

除了直接輸入變量結(jié)果來查看的方法外 我們還可以直接在workspace中查看變量運(yùn)算結(jié)果