图神经网络（GNN）是近年来机器学习领域中备受关注的一种新型神经网络结构。它主要用于处理图数据，并且在社交网络、生物信息学和交通路网等领域有着广泛的应用。目前，GNN的研究方向涵盖了多个领域，本文将从以下几 ...
2023-03-27
SQL是一种用于管理关系数据库（RDBMS）的标准化语言。在使用SQL查询数据时，生成的AST树可以帮助我们理解查询的结构和逻辑。本文将介绍如何通过SQL语句生成干净的AST树。 AST（抽象语法树）是编程语言中表示语 ...
2023-03-27Docker是一款流行的容器化平台，可用于部署和管理应用程序。它提供了一种轻量级、便携式和可靠的环境来运行应用程序，这使得它在Web开发中非常流行。 下面是Docker在Web开发中的使用流程： 安装Docker 首先，需要 ...
2023-03-27SPSS是一种常用的数据分析软件，许多研究人员和学生都会用它来进行统计分析。其中，多元回归分析是SPSS中较为常见的一种分析方法，它可以帮助我们探究多个自变量对于一个因变量的影响。下面，我将详细介绍如何使用SP ...
2023-03-27
Caffe是一个深度学习框架，它支持多种神经网络模型的训练和推断。其中最基本的操作之一就是卷积（Convolution）。在本文中，我将介绍如何在Caffe中进行卷积操作。 首先，我们需要了解卷积的定义。卷积是一种数学运算 ...
2023-03-27在R语言中，可以使用多种方法匹配两个表的数据，包括基于列名、行名、索引和值等。下面将详细介绍这些方法。 基于列名匹配 当两个表具有相同的列名时，可以使用merge()函数根据列名进行匹配。例如，假设我们有两个 ...
2023-03-27Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以让用户通过类SQL语言查询和分析大规模的分布式数据集。下面将介绍Hive的工作原理及其通俗易懂的解释。 首先，我们需要了解Hadoop和MapReduce的概念。Hadoop是一个开源的分 ...
2023-03-23
SPSS是一款广泛应用于统计分析的软件，它提供了许多功能强大的工具来帮助研究人员进行数据分析。其中，敏感性分析是非常重要的一个部分，因为它可以帮助研究人员确定他们的研究结果是否受到某些重要变量的影响。 ...
2023-03-23注意力机制是一种在神经网络中应用广泛的技术，能够帮助模型更好地理解输入数据，提高模型的性能和精度。然而，有时候加入注意力机制后模型的效果并没有得到明显的提升，甚至会变差。那么，为什么有的神经网络加入注 ...
2023-03-23Linux是一款开源的操作系统，它具有高度的自由度和灵活性，因此备受程序员和服务器管理员喜爱。然而，Linux系统中的某些机制并不像其他操作系统那样简单易用。例如，在Linux中删除文件时，并没有像Windows、macOS等 ...
2023-03-23Keras是一个高级神经网络API，它为深度学习提供了一种简单而有效的方式。TensorFlow是一个流行的深度学习框架，它提供了底层API和许多工具和库。虽然两者都是用于深度学习的强大工具，但它们之间有一些区别。 灵活 ...
2023-03-23matplotlib.pyplot.imshow是一个Python库中的函数，用于在matplotlib中显示图像。它可以用于显示彩色或灰度图像，具体取决于输入图像的格式。在本文中，我们将重点介绍如何使用该函数来显示灰度图像。 首先，让我们 ...
2023-03-23
神经网络中的偏置（bias）是一个常数，它被添加到每个神经元的加权输入中。虽然它只是一个小的常数项，但却在神经网络的学习过程中起着重要的作用。在本文中，我们将详细探讨偏置的作用及其在神经网络中的重要性。 ...
2023-03-23
Kafka和MQTT是两种不同的消息传递协议，它们都被广泛地应用于分布式系统中，为开发人员提供了高效、可靠和实时的消息传递机制。本文将会比较与总结这两种协议的特点和区别，并探讨如何选择适合自己的协议。 一 ...
2023-03-23神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法，具有强大的非线性建模能力和自适应性。在回归预测问题中，神经网络通常被用来对输入数据进行函数拟合，从而预测相关的输出值。本文将介绍神经网络进行回归预测 ...
2023-03-23
神经网络在深度学习领域中是一种非常重要的模型，它可以通过处理大量数据来实现各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。每个神经网络都由多个层组成，其中最后一层通常被称为输出层。但是，许多人对于最 ...
2023-03-23
SPSS是一款广泛使用的统计分析软件，常用于数据处理、数据分析以及建模等工作。在实际应用中，我们常常需要将多个指标合并成一个变量，以方便进一步的分析或建模。本文将介绍如何在SPSS中实现这一功能。 一、为 ...
2023-03-23FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种灵活的硬件加速器，与传统的CPU和GPU相比，它可以提供更高效的计算加速。神经网络是一种广泛应用于人工智能领域的技术，其基于大量的矩阵运算和向量乘法来进行计算，这 ...
2023-03-23MapReduce和Spark是两个广泛使用的分布式计算框架，用于处理大规模数据。虽然它们都可以在大数据集合上运行，但它们之间有一些关键区别。 MapReduce最初由Google开发，旨在通过分布式计算来处理大数据集。它将任务分 ...
2023-03-23
在神经网络训练中，随机种子是一个非常重要的超参数，因为它可以影响模型的最终性能。找到一个优秀的随机种子可以提高模型的稳定性和泛化能力。但是，如何找到这个最优的随机种子呢？本文将介绍一些常用的方法。 ...
2023-03-23数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程：协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中，“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代，数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA（Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA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 ...
2025-08-28PCU：游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业，DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析：零代码实现数据分群，赋能中小团队业务决策 在数字化转型中，“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师：数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎，数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX：数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中，索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数：数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中，数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师：数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下，数据已成为企业核心资产，而 CDA（Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验：数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中，“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法：解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域，准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师：数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代，数据已成为企业核心战略资产，其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线（ROC 曲线）是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具， ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中，隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维：驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标：基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师：数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA（Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析：从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analy ...
2025-08-22
