全局归一化具体步骤要怎么做

全局归一化（Global Normalization）是指将整个数据集中的所有样本进行归一化处理，使得它们在整个数据集上的均值为0，标准差为1。它的具体步骤如下：

1. 计算整个数据集的均值$\mu$和标准差$\sigma$。

2. 对每个样本$x_i$进行归一化：

$$
\hat{x_i} = \frac{x_i - \mu}{\sigma}
$$

其中，$\hat{x_i}$为归一化后的样本。

3. 最后得到的归一化后的数据集的均值为0，标准差为1。

可以通过以下公式验证：

$$
\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \hat{x_i} = 0
$$

$$
\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N (\hat{x_i} - 0)^2} = 1
$$

其中，$N$为样本数。

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python图像全局亮度归一化

很高兴为您解答问题。关于Python图像的全局亮度归一化，您可以使用以下代码实现：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像进行全局亮度归一化
normalized_img = cv2.equalizeHist(gray_img)

# 显示处理后的图像
cv2.imshow('Normalized Image', normalized_img)
cv2.waitKey(0)

以上代码中，首先使用`cv2.imread()`函数读取图像，并使用`cv2.cvtColor()`函数将图像转换为灰度图像。接着，使用`cv2.equalizeHist()`函数对灰度图像进行全局亮度归一化。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示处理后的图像。

希望这能帮到您，如果您有其他问题，欢迎继续提问。

Presto全局设置优先级具体步骤

在Presto中，可以通过设置全局参数来调整查询的优先级。具体步骤如下：

1. 找到Presto的配置文件`config.properties`，一般位于Presto的安装目录下的`etc`文件夹中。

2. 在该文件中添加以下参数来设置优先级：

query.initial-scheduler-candidates=1g,2g,4g

其中，`query.initial-scheduler-candidates`参数表示Presto在启动时预设的查询优先级，可以设置多个候选值，之间用逗号隔开。例如，上述参数设置了三个优先级候选值，分别为1GB、2GB和4GB。

3. 保存配置文件并重启Presto服务，使参数生效。

4. 在查询时，可以通过设置`query_max_memory`参数来指定查询的内存限制，例如：

SET SESSION query_max_memory='2GB';

这会将该查询的内存限制设置为2GB，从而影响查询的优先级。

需要注意的是，全局参数会影响所有查询的优先级，因此需要根据实际情况进行调整。另外，除了内存限制外，还可以使用其他参数来调整查询的优先级，例如`query_max_run_time`参数用于设置查询的最长运行时间。