TypeScript 是一个静态类型检查器和编程语言，它在 JavaScript 的基础上添加了类型注解和其他的一些特性以提供更加健壮的代码。虽然 TypeScript 本身不支持直接通过正则表达式定义类型，但是可以通过一些技巧来实现 ...
2023-04-19PyTorch是深度学习领域流行的开源框架之一，它的动态计算图（Dynamic Computational Graph）是其最具特色的一个功能。在传统的静态计算图中，所有的计算过程都需要事先定义好，而在动态计算图中，计算过程可以在运行 ...
2023-04-19在Linux系统中，用户态和内核态是两种不同的运行级别。在用户态下执行的应用程序只能访问其所属进程的资源，而在内核态下执行的操作系统内核可以访问系统的所有资源。当一个应用程序需要访问受限资源时，它必须向内 ...
2023-04-19Pandas和Numpy都是Python中常用的数据科学库。其中，Pandas用于处理和分析结构化数据，通常使用DataFrame和Series等数据结构来表示数据，而Numpy则用于处理数值计算和科学计算，主要是数组运算。 在某些情况下，我们 ...
2023-04-19
德尔菲法是一种专家评估方法，通常用于处理不确定性很高的问题。在这种方法中，一组专家独立地提出他们对问题的看法，并通过反复修正来达成共识。协调系数是一个评估专家之间达成共识程度的指标，它的值越接近1， ...
2023-04-19在 MySQL 中，视图是一个虚拟的表，它由一个 SQL 查询定义。虽然视图本身不存储数据，但是在查询过程中会被频繁使用，因此给视图添加索引可以提高查询性能。 在 MySQL 中，创建视图通常采用以下语法： CREATE VIEW v ...
2023-04-19在 MySQL 中，事务是指一系列的数据库操作，这些操作要么全部执行成功，要么全部回滚。在一个数据库中，事务处理非常常见。但是当涉及到多个数据库时，事务处理就需要特别注意，因为如果没有正确地处理，将会导致数 ...
2023-04-19
Logistic回归是一种广泛使用的统计工具，用于预测二元因变量的概率。在SPSS中，Logistic回归模型的构建需要区分协变量和因子，以确保模型的准确性和可解释性。本文将探讨如何在SPSS中区分协变量和因子，并介绍如何 ...
2023-04-19
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组成部分，它通过卷积操作对输入数 ...
2023-04-19
在SPSS中，将两张频率表整合在一起可以使用交叉分析功能。这个过程可以帮助研究者更好地理解数据、发现趋势和关系，并为进一步研究提供基础。 下面是一个简单的示例，以说明如何在SPSS中将两张频率表整合在一起 ...
2023-04-19
在进行K均值聚类分析时，如何确定最优的分类数是一个非常重要的问题。一般来说，确定分类数需要考虑数据的特征和研究目的。下面将介绍一些常用的方法来确定最优的分类数。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...
2023-04-19MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，支持多种隔离级别来控制事务的并发访问。在MySQL中，RC（Read Committed）隔离级别通常被认为是最常见和默认的隔离级别。在RC隔离级别下，MySQL如何实现读不阻塞呢？ 首先， ...
2023-04-19HBase是一个面向列的分布式NoSQL数据库，它是建立在Hadoop上的开源项目，在数据管理、存储和处理方面具有很高的可伸缩性和可靠性。虽然HBase与关系型数据库（RDBMS）的本质不同，但许多人仍然想知道为什么没有以HBas ...
2023-04-19
当进行多元回归分析时，我们通常使用调整后的R方来评估模型的拟合程度。调整后的R方是对R方的修正，它考虑了自变量的数量和样本量对R方的影响。然而，当调整后的R方为负数时，这表示模型的表现非常糟糕，预测能力 ...
2023-04-19BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...
2023-04-19Python3中的pandas库是一个非常强大的数据处理工具，尤其在与SQL Server等关系型数据库交互时，可以帮助我们快速进行数据读写和分析。本文将介绍一些方法来加快Python3 pandas对SQL Server的读写速度。 一、读取SQL ...
2023-04-18Spark是一款开源的分布式计算框架，支持运行在集群中的大规模数据处理任务。在Spark中，排序是一项非常重要的操作，它能够让我们更加高效地处理和分析大量数据。本文将探讨Spark排序的原理以及其实现方式。 Spark排 ...
2023-04-18
在进行假设检验时，我们通常会计算出一个统计量，并将其与一个临界值进行比较，以确定是否拒绝或接受原假设。在t检验中，我们用t统计量来比较两组样本的平均差异。如果t统计量的值大于临界值，则我们可以得出结论 ...
2023-04-18XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种强大的集成学习算法，常用于解决分类和回归问题。它是一种基于决策树的机器学习算法，在解决分类问题时，每一轮迭代拟合的是残差。本文将对XGBoost分类问题中每一轮迭代 ...
2023-04-18
主成分分析是一种常用的多元统计方法，它可以帮助我们减少数据维度、提取主要特征和结构，并将其转换为新的变量。在进行主成分分析时，一个重要的问题是是否需要对原始数据进行标准化。 首先，让我们了解一下什 ...
2023-04-18CDA 数据分析师报考条件全解析：开启数据洞察之旅 在当今数字化浪潮席卷全球的时代，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱 ...
2025-07-01深入解析 SQL 中 CASE 语句条件的执行顺序 在 SQL 编程领域，CASE语句是实现条件逻辑判断、数据转换与分类的重要工 ...
2025-07-01SPSS 中计算三个变量交集的详细指南 在数据分析领域，挖掘变量之间的潜在关系是获取有价值信息的关键步骤。当我们需要探究 ...
2025-07-01CDA 数据分析师：就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层：为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里，卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程：开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式！CVPR冠军方案BridgeVLA，真机性能提升32% 编辑：LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型，通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差？深入剖析其背后的原因 在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代！只靠Prompt几秒定制大模型，效率飙升12000倍 【新智元导读】最近，来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score：数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中，面对形态各异、尺度不同的数据，如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景（按数据分区）的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中，Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗？ 在当今数字化时代，数据的重要性日益凸显，数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据以前所未有的速度增长，传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域，模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证：数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据，当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革：五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中，金融行业正经历着深刻的变革，大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中，移动加权平均是一种非常有用的计算方法，它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命：解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下，网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域，随机森林模型与 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23
