Pandas是一种用于数据分析和处理的常用Python库。在Pandas DataFrame中,归一化某列可以将该列的值从原始比例缩放到0到1之间的标准比例,使其更容易与其他列进行比较和分析。本文将介绍如何对Pandas DataFrame中的某 ...
2023-04-10Linux是一种流行的操作系统,其在内存管理方面采用了虚拟内存技术。虚拟内存是一种将物理内存和硬盘空间结合起来使用的技术,在Linux中,这个过程是由页表来实现的。 页表是一个数据结构,它将虚拟地址映射到物理地 ...
2023-04-10卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在图像处理中的卷积操作使用的是旋转180度后的核(kernel),这种做法源于信号处理中的一种算法——离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform, DFT)。在本文 ...
2023-04-10决策树是一种常用的机器学习算法,它可以对数据进行分类和预测。在决策树中,特征(或属性)重要性是指每个特征对模型准确性的贡献程度。因此,了解如何计算特征重要性是非常有用的,可以帮助我们选择最相关的特征 ...
2023-04-07NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支,但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛,而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先,NLP模 ...
2023-04-07LSTM是一种常用的循环神经网络架构,它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动,其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...
2023-04-07MySQL是一种流行的关系型数据库,用于存储和管理各种类型的数据。当涉及到使用日期和时间相关的信息时,开发人员必须决定如何在MySQL中存储这些信息。 常见的做法是将日期和时间信息存储为INT或DateTime类型。 ...
2023-04-07扩张卷积,也被称为空洞卷积,是一种在深度学习中常用的卷积操作,可以有效地增加模型感受野和步幅,同时减少参数数量。 在PyTorch中,扩张卷积是通过使用nn.Conv2d()函数来实现的。该函数有四个必填参数:in_channe ...
2023-04-07在深度学习模型训练过程中,往往需要处理大量的数据和参数,进而需要较大的计算资源支持。然而,单张显卡的显存有限,当模型过于复杂或者数据集过于庞大时,会导致无法将整个模型同时加载到显存中进行训练。为了充 ...
2023-04-07TensorFlow 1.x版本是Google发布的第一个深度学习框架,它在2015年推出后,迅速成为了业界最受欢迎的深度学习框架之一。然而,TensorFlow 1.x版本也存在一些弊端,这些弊端在TensorFlow 2.0和PyTorch等新一代深度学 ...
2023-04-07Linux Namespace 是 Linux 操作系统中的一种隔离机制,可以用来创建独立的用户空间,使得不同进程之间的资源隔离和沙箱化成为可能。在一个 Namespace 中,进程可以看到自己所处的环境,但是不能访问其它 Namespace ...
2023-04-07MySQL的中间隙锁是指在使用索引进行范围查询时,对于被查询的索引键范围之外的“空隙”部分也会被加锁,以避免幻读的问题。 幻读(Phantom Read)是指在一个事务中多次执行同样的查询语句,但是每次查询结果都不同, ...
2023-04-07在神经网络的训练过程中,我们通常会把数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型,而验证集则用于评估模型的性能。在实际操作中,有时候我们会遇到训练集和验证集的损失(loss)、准确率(acc)差别过大的情况 ...
2023-04-07在PyTorch中,计算矩阵的相关系数矩阵可以使用torch.corrcoef()函数。该函数接受一个张量作为输入,返回该张量的行之间的相关系数矩阵。如果输入张量是二维的,则计算其中每一列之间的相关系数矩阵。下面我们将详 ...
2023-04-07神经网络训练是一种基于反向传播算法的优化过程,旨在通过调整模型参数来最小化损失函数的值,从而使得模型能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。在这个过程中,我们通常会关注训练过程中的损失函数值(或 ...
2023-04-07在进行SPSS(统计软件)相关性分析时,显著性水平(p值)通常用于评估两个变量之间的关系是否显著。简单来说,p值越小表示两个变量之间的关系越显著。 通常情况下,我们使用0.05作为显著性水平的阈值。这意味着 ...
2023-04-07深度学习卷积神经网络(CNN)是一种强大的机器学习算法,已经被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN在图像分类和目标检测等任务中表现出色,其中最重要的原因就是其能够从原始像素数据中提取出高 ...
2023-04-07随着时间序列分析的普及,LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而,在实际应用中,我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多 ...
2023-04-07MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,其日志功能对于数据库的运维和管理至关重要。MySQL中有多种类型的日志文件,分别记录了数据库的各种操作和事件,包括二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志和事务 ...
2023-04-07在神经网络中,难样本和噪音样本是两个重要的概念,它们在模型训练和预测过程中起着不同的作用。 首先,噪音样本是指在数据集中存在的不符合真实分布的异常、异常值或错误标注的数据样本。这些样本可能会对模型的性 ...
2023-04-07CDA 数据分析师:开启数据职业发展新征程 在数据成为核心生产要素的今天,数据分析师的职业价值愈发凸显。CDA(Certified D ...
2025-07-03从招聘要求看数据分析师的能力素养与职业发展 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业的核心资产,数据分析师岗位也随 ...
2025-07-03Power BI 中如何控制过滤器选择项目数并在超限时报错 引言 在使用 Power BI 进行数据可视化和分析的过程中,对过滤器的有 ...
2025-07-03把握 CDA 考试时间,开启数据分析职业之路 在数字化转型的时代浪潮下,数据已成为企业决策的核心驱动力。CDA(Certified Da ...
2025-07-02CDA 证书:银行招聘中的 “黄金通行证” 在金融科技飞速发展的当下,银行正加速向数字化、智能化转型,海量数据成为银行精准 ...
2025-07-02探索最优回归方程:数据背后的精准预测密码 在数据分析和统计学的广阔领域中,回归分析是揭示变量之间关系的重要工具,而回 ...
2025-07-02CDA 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