卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）是两种广泛应用于图像识别和自然语言处理领域的深度学习模型。一种结合了这两种模型的网络称为卷积循环神经网络（CRNN）。本文将介绍CRNN的基本原理和实现过程。 一、CR ...
2023-04-03
在使用SPSS进行回归分析时，我们通常需要确定每个自变量对因变量的影响大小程度。下面是一些方法和步骤来实现这一目标。 首先，我们需要运行一个线性回归模型，并检查输出结果。在SPSS中，可以通过选择“回归” ...
2023-04-03在使用PyTorch训练神经网络时，可能会遇到显存不足的问题。这种情况通常发生在训练大型网络或使用大量数据时。如果您的GPU显存不够用，将无法完成训练。本文将介绍几个解决方案来解决这个问题。 减少批次大小 减少 ...
2023-04-03
神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，可以完成很多复杂的任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。在训练神经网络时，最重要的指标是损失函数（loss function），用于衡量模型预测结果与真实值之 ...
2023-04-03
神经网络是一种模拟神经系统的计算模型，其核心是通过学习从输入到输出之间的映射关系来解决各种问题。神经网络中的能量函数是一种用于描述神经元状态的数学函数，它可以帮助神经网络在训练过程中找到最优的权重和 ...
2023-04-03
神经网络是一种强大的机器学习模型，可用于各种任务。然而，在训练神经网络时，我们可能会遇到结果不稳定的情况，这意味着在同样的数据集和超参数下，神经网络的性能可能会有很大的差异。本文将探讨神经网络训练结 ...
2023-04-03神经网络权重矩阵初始化是一个关键的步骤，它影响着网络的学习速度和效果。在这篇文章中，我将解释权重矩阵初始化的意义以及不同的初始化方法。 神经网络是一种由许多神经元构成的模型，每个神经元都有与之相连的权 ...
2023-04-03神经网络是一种强大的机器学习工具，能够用于许多不同的应用程序，包括解决偏微分方程。在过去几年中，人们已经开始探索使用神经网络来解决偏微分方程的问题。这是因为神经网络有很好的表示能力，并且可以使用反向传 ...
2023-04-03神经网络是一种模仿生物神经系统运作的计算模型，它可以通过学习和调整自身参数来解决各种复杂问题。在神经网络中，样本是非常重要的，因为它们是神经网络训练的基础。实际上，在神经网络的训练过程中，加入噪声是一 ...
2023-04-03MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，支持多种锁定机制，包括行锁和表锁。本文将介绍MySQL中的行锁和表锁，它们各自的优缺点以及如何在应用程序中使用它们。 行锁 行锁是MySQL中最常用的锁定机制之一。它可 ...
2023-04-03二值神经网络（Binarized Neural Networks，简称BNN）是一种使用二进制权重和激活函数来进行计算的神经网络模型。相较于传统的浮点数神经网络，它大大减少了模型的存储需求和计算复杂度。 在BNN模型中，每个权重和激 ...
2023-04-03
深度学习中神经网络的层数越多是否越好？这是一个常见的问题。简单来说，增加神经网络的深度会增加其表示能力和拟合能力，但同时也可能会导致梯度消失、过拟合等问题。因此，我们需要根据具体情况权衡利弊。 首 ...
2023-04-03
全连接层是深度神经网络中的一种常见的层类型，也被称为密集层或者全连接层。在全连接层中，每个神经元都与前一层中的所有神经元相连。全连接层的优点包括它的灵活性和表达能力，但其缺点包括参数量大和容易过拟合 ...
2023-04-03
在Unity中使用OpenCV可以帮助游戏开发人员实现复杂的计算机视觉任务。本文将介绍如何在Unity中使用OpenCV，包括设置OpenCV环境、安装OpenCV插件以及编写一个简单的Unity项目来演示如何使用OpenCV。 设置Open ...
2023-04-03
在MySQL中，时间戳（timestamp）通常只能精确到秒级别。然而，在某些场景下，我们需要更高的精度，例如需要记录数据库操作的时间或者需要处理高频数据等。因此，如何解决MySQL中精确到毫秒的问题就变得尤为重要。 ...
2023-04-03Matplotlib 是一个广泛使用的 Python 数据可视化库。其中包含了许多函数和方法，能够实现各种常见和特定的绘图需求。在 Matplotlib 中，设置图形标题和坐标轴标签字体大小是一项常见的任务，以确保图形的可读性和美 ...
2023-03-31SQL查询是我们日常工作中经常要处理的任务之一。它可以从关系数据库中提取所需的数据，以便进行分析和决策。在处理大型数据集时，查询速度可能会很慢，因此优化SQL查询是非常重要的。下面是一些优化SQL查询的方法： ...
2023-03-31
方差分析（ANOVA）是一种广泛使用的统计方法，用于比较两个或多个组之间的平均值是否存在显著差异。通常情况下，我们也需要计算效果量来了解这些组之间的实际差异。在本文中，我们将介绍如何使用SPSS计算方差分析 ...
2023-03-31
神经网络（Neural Network）是一种强大的机器学习模型，它可以对各种类型的数据进行建模和预测。在许多应用程序中，我们需要将神经网络输出值限制在特定范围内，例如0到1之间或-1到1之间。这篇文章将介绍几种限制 ...
2023-03-31
如何让一个二进制可执行程序同时在Windows与Linux下原生启动？ 在计算机科学领域中，有时候我们需要编写跨平台的应用程序，这些应用程序能够在不同的操作系统上运行。为了达到这个目的，我们需要使用一种跨平台 ...
2023-03-31在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中，“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”：各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中，“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术：损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入，拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑，结合医学、工业、教育领域的案例，让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中，常会遇到这样的困惑：某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%，但究竟是 “长期趋势自然增长”，还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行：6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时，“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络（SCNN） 为解决这一痛点，球面卷积神经网络（Spherical Convolutional Neural Network, SCNN） 应运而生。它通 ...
2025-09-30
