神经网络是一种基于人工神经元网络的计算模型，被广泛应用于数据预测和其他机器学习任务中。在数据预测方面，神经网络的原理是利用已知数据集来训练模型，然后使用该模型来进行未知数据的预测。 神经网络的基本结构 ...
2023-04-10在SPSS中，降维是指将高维度数据集转换为低维度数据集的过程。这可以通过因子分析等技术实现。当使用因子分析时，通常会生成一组称为因子得分的新变量。因子得分是观察值在每个因子上的得分，从而在减少原始变量数量 ...
2023-04-10神经网络的收敛速度和梯度大小有密切关系。在神经网络训练过程中，我们通常会使用反向传播算法来计算每个权重的梯度，然后根据这些梯度来更新权重。因此，梯度大小对于神经网络的学习效率和收敛速度是至关重要的。 ...
2023-04-10Pandas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 ...
2023-04-07
NLP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 ...
2023-04-07
LSTM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 ...
2023-04-07
MySQL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剖析 CDA 数据分析师考试题型：解锁高效备考与答题策略 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师考试作为衡量数据专业能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取转日期：解锁数据处理的关键技能 在数据处理与分析工作中，数据格式的规范性是保证后续分析准确性的基础 ...
2025-07-04CDA 数据分析师视角：从数据迷雾中探寻商业真相 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已成为企业决策的核心驱动力，CDA（Certifie ...
2025-07-04CDA 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 ...
2025-06-26
