正規化
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本篇說明 AI 專案中資料的重要性，從「資料來源」到「資料清理」建立完整前處理觀念。資料可來自內、外部平台，不同來源影響品質與風險。接著介紹常見的資料問題，包括缺失值、重複值與離群值，它們可能導致模型判斷失準。最後整理資料處理流程。強調 AI 成效取決於資料品質，而非模型複雜度。
本文介紹資料庫正規化的概念與重要性，及其三個主要階段：第一正規化（1NF）、第二正規化（2NF）和第三正規化（3NF）。透過消除重複資料及確保欄位間的關聯性，正規化能夠顯著提升資料庫的管理便捷性與效能。使用不同情境例子幫助讀者瞭解在不同情境下正規化的必要性及其應用。適合所有希望優化資料庫設計的讀者。
本文介紹正規表達式的基本概念和常用符號，幫助讀者瞭解如何使用正規表達式來有效搜尋資料和程式碼。在數位時代，正規表達式成為了數據處理和程式開發中不可或缺的工具。透過示範和範例，讀者可以快速掌握正規表達式的基本語法，並應用於實際場景。
在實務上，條碼槍傳送的資訊可能包含不可見字符或控制字符。這可能是因為條碼槍在傳送條碼數據時使用了一些特殊字符，這些字符在可見字符集合之外，例如 \x06 就是 ASCII 中的 "ACK" 控制字符。
本文將探討，如何查詢及處理這些特殊字符。
