卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种深度学习模型，常用于计算机视觉任务。除了常见的卷积层、池化层和全连接层，CNN 中还有一个重要的组件就是归一化层 (Normalization Layer)。在本文中，我 ...
2023-04-11卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于图像识别、语音识别等领域的深度学习模型。在CNN中，卷积层和池化层是两个最为常用的层次。池化层也被称为降采样层，它的主要作用是将输入数据的空间维 ...
2023-04-10自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一个快速发展的分支，它提供了许多技术和方法来对自然语言进行处理。其中，词嵌入（word embedding）是NLP中最重要的技术之一，因为它允许将自然语言转换为计算机可以理解和处理 ...
2023-04-10逻辑回归和决策树是两种常见的机器学习模型，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种模型都可以达到相似的分类效果，但它们的实现方式和适用场景有很大不同。 逻辑回归是一种基于概率的分类算法，它尝试为每个类别 ...
2023-04-10卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和自然语言处理等领域广泛应用的深度学习模型。在CNN中，全连接层是网络的最后一层，通常用于将卷积层和池化层输出的特征向量转换为分类或回归输出。 在许多CNN架构中，全连接 ...
2023-04-10MySQL B-Tree的阶（度）通常是1000，但也可以根据具体应用场景调整。下面将详细介绍MySQL B-Tree的阶、结构以及如何优化B-Tree索引。 什么是B-Tree B-Tree是一种多叉树结构，被广泛应用于数据库中的索引数据结构。在 ...
2023-04-10
正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，它可以帮助我们快速有效地搜索和处理各种文本。在正则表达式中，取反匹配是指匹配不满足某个条件的字符串，也就是与条件不符的字符串。 在正则表达式中，取反匹配通常使 ...
2023-04-10树模型和神经网络是两种常见的机器学习模型。它们各有优缺点，在不同情况下会产生不同的表现。本文将讨论树模型何时可能比神经网络更强，并提供一些例子来支持这个观点。 首先，我们需要了解什么是树模型和神经网络 ...
2023-04-10卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用的深度学习模型，可以处理图像、语音和自然语言等高维数据。CNN中的反向传播算法是训练模型的关键步骤之一，本文将对CNN反向传播算法进行详细解释 ...
2023-04-10
SPSS（统计软件包）是一种流行的统计分析工具，它可以用来计算李克特量表的得分。李克特量表是一种常用的测量问卷调查中心态度和信念的工具。在这篇文章中，我们将讨论如何使用SPSS计算李克特量表的得分以及一些操 ...
2023-04-10Docker和Virtualenv是两种不同的技术，分别用于创建独立的开发环境。虽然它们都可以帮助开发人员在不同的环境中构建和运行应用程序，但它们之间存在一些明显的差异。 Docker是一种容器化技术，允许用户创建和管理独 ...
2023-04-10MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统，它使用了复制技术来实现高可用性和数据备份。在MySQL的复制中，主节点将其更新操作记录到二进制日志（binlog）中，并将这些日志发送给从节点进行执行，从而使得从节点的数据 ...
2023-04-10
在训练神经网络时，loss值是一个非常重要的指标，它通常用来衡量模型的拟合程度和优化算法的效果。然而，对于不同的问题和数据集，适当的loss值范围是不同的。本文将探讨在训练神经网络时，loss值在什么数量级上是 ...
2023-04-10在现代神经网络中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已成为图像处理和计算机视觉领域的重要工具。在CNN中，第一层卷积核通常被设置为7*7的大小，这是因为以下原因： 大尺寸卷积核可以提取更多高 ...
2023-04-10
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了许多绘图工具和函数，可以创建各种类型的图形。其中包括网格线（Grid）功能，可以在图形上添加水平和垂直线条以辅助读取数据。但默认情况下，网格线会覆盖 ...
2023-04-10神经网络是一种能够建立预测模型的强大工具，它可以通过对数据的学习和分析来预测未来事件的发生情况。在本文中，我们将探讨如何使用神经网络来建立预测模型，从而提高我们制定决策的准确性和效率。 收集数据 首先 ...
2023-04-10决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在训练决策树模型时，我们通常会遇到不完整数据的情况，即数据中存在缺失值。那么，决策树是如何处理不完整数据的呢？本文将对此进行详细的介绍。 一、 ...
2023-04-10Presto是一个分布式SQL查询引擎，常用于大规模数据分析。与之相似的Spark SQL也是一个分布式SQL查询引擎，但是在一些特定情况下，Presto比Spark SQL更快。以下是几个原因： Presto采用迭代式计算，而不是批处理计 ...
2023-04-10在Linux内核中，多线程栈空间模型的实现是通过使用线程私有数据（Thread-Local Storage，TLS）的概念来实现的。在这个模型中，每个线程都拥有自己独立的栈空间，以便保证线程之间的互相隔离。 通常情况下，线程栈空 ...
2023-04-10卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种基于卷积运算的深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在CNN中，池化层(Pooling layer)通常用于减小特征图的尺寸和参数数量，并 ...
2023-04-10以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda.cn/g ...
2025-04-30CDA持证人简介： 邱立峰 CDA 数据分析师二级持证人，数字化转型专家，数据治理专家，高级数据分析师，拥有丰富的行业经验。 ...
2025-04-29CDA持证人简介： 程靖 CDA会员大咖，畅销书《小白学产品》作者，13年顶级互联网公司产品经理相关经验，曾在百度,美团,阿里等 ...
2025-04-28CDA持证人简介： 居瑜 ，CDA一级持证人国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-27数据分析在当今信息时代发挥着重要作用。单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种关键的统计方法，用于比较三个或更多独立样本组 ...
2025-04-25CDA持证人简介： 居瑜 ，CDA一级持证人国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析就业和实践经验方面有着丰富的积累和经 ...
2025-04-25在当今数字化时代，数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时，往往充满疑惑： 如何成为一名数据分析师？成为 ...
2025-04-24以下的文章内容来源于刘静老师的专栏，如果您想阅读专栏《刘静：10大业务分析模型突破业务瓶颈》，点击下方链接 https://edu.cda ...
2025-04-23大咖简介： 刘凯，CDA大咖汇特邀讲师，DAMA中国分会理事，香港金管局特聘数据管理专家，拥有丰富的行业经验。本文将从数据要素 ...
2025-04-22CDA持证人简介 刘伟，美国 NAU 大学计算机信息技术硕士， CDA数据分析师三级持证人，现任职于江苏宝应农商银行数据治理岗。 学 ...
2025-04-21持证人简介：贺渲雯 ，CDA 数据分析师一级持证人，互联网行业数据分析师 今天我将为大家带来一个关于用户私域用户质量数据分析 ...
2025-04-18一、CDA持证人介绍 在数字化浪潮席卷商业领域的当下，数据分析已成为企业发展的关键驱动力。为助力大家深入了解数据分析在电商行 ...
2025-04-17CDA持证人简介：居瑜 ，CDA一级持证人，国企财务经理，13年财务管理运营经验，在数据分析实践方面积累了丰富的行业经验。 一、 ...
2025-04-16持证人简介： CDA持证人刘凌峰，CDA L1持证人，微软认证讲师（MCT）金山办公最有价值专家（KVP），工信部高级项目管理师，拥有 ...
2025-04-15持证人简介：CDA持证人黄葛英，ICF国际教练联盟认证教练，前字节跳动销售主管，拥有丰富的行业经验。在实际生活中，我们可能会 ...
2025-04-14在 Python 编程学习与实践中，Anaconda 是一款极为重要的工具。它作为一个开源的 Python 发行版本，集成了众多常用的科学计算库 ...
2025-04-14随着大数据时代的深入发展，数据运营成为企业不可或缺的岗位之一。这个职位的核心是通过收集、整理和分析数据，帮助企业做出科 ...
2025-04-11持证人简介：CDA持证人黄葛英，ICF国际教练联盟认证教练，前字节跳动销售主管，拥有丰富的行业经验。 本次分享我将以教培行业为 ...
2025-04-11近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》（下称《蓝皮书》）正式发布。《蓝皮书》指出，当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向 ...
2025-04-10在数字化时代的浪潮中，数据已经成为企业决策和运营的核心。每一位客户，每一次交易，都承载着丰富的信息和价值。 如何在海量客 ...
2025-04-09
