时间序列预测是一项重要的任务，许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来，一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一，因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中，我们将探讨如 ...
2023-03-22人脸识别是一种常见的生物特征识别技术，它通过计算机视觉技术来识别人脸并将其与已知的人脸进行比对，从而实现身份验证或识别。在过去几年中，深度卷积神经网络（CNN）已经成为人脸识别领域取得重要进展的核心技术 ...
2023-03-22神经网络和决策树算法是两种不同的机器学习模型，它们各自有着自己的优缺点。在选择使用何种模型时，需要根据具体情况进行考虑。本文将介绍神经网络和决策树算法，并探讨神经网络是否可以代替决策树算法。 首先，我 ...
2023-03-22树形结构数据是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，可以用来表示层次化的关系。在MySQL表中存储树形结构数据，可以使用多种方法，本文将简要介绍几种主要的方法。 Adjacency List Model 邻接列表模型是存储树形 ...
2023-03-22Numpy是Python中一个非常流行的科学计算库，其中包含了许多方便而强大的函数。其中，where()函数是非常有用的一个函数，它可以帮助我们在数组中找到满足特定条件的元素，并返回相应的索引或值。在本文中，我们将深入 ...
2023-03-22神经网络是模仿人类神经系统的一种机器学习模型。随着计算机技术和算法的不断进步，神经网络的结构也越来越复杂。其中一个重要的因素就是层数的增加。在这篇文章中，我们将探讨为什么神经网络层数越多效果越好。 首 ...
2023-03-22在 Linux 系统中，由于不同的编码方式或字符集的差异，可能会导致解压缩 zip 文件时出现乱码。本文将介绍如何解决这个问题。 1. 检查文件编码 首先，需要检查文件编码。可以通过以下命令查看 zip 文件的编码格式： f ...
2023-03-22对于正则表达式，匹配 3 的倍数可以使用以下的方法： ^(0|([1-9][0-9]))((([0-9]{2})[03])|[09])*$ 这个正则表达式可以分为三个部分。首先，^(0|([1-9][0-9])) 匹配 0 或者以非零数字开始的任意数字。接下来是 (([0- ...
2023-03-22苹果于2020年发布了自家研发的M1芯片，它是一款基于ARM架构的芯片，能够为Mac电脑带来更高的性能和效率。其中一个引人注目的特点就是M1芯片搭载了神经单元（Neural Engine），这是一种专门用于机器学习任务的硬件 ...
2023-03-22LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络架构，主要应用于序列数据的处理。在训练LSTM模型时，由于网络层数和时间步长的增加，会出现梯度弥散和梯度爆炸的问题。本文将介绍LSTM是如何通过一系列的改 ...
2023-03-22卷积神经网络是一种深度学习模型，其核心组成部分之一就是卷积层。在卷积层中，卷积核扮演着至关重要的角色，它是用于特征提取的基本操作单元。 卷积核是一个小矩阵，通常为正方形，其大小由用户定义。卷积核通过移 ...
2023-03-22卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是两种常见的神经网络架构。它们有许多共同点，但在某些方面也有区别。 首先，卷积神经网络主要用于图像识别和计算机 ...
2023-03-22
PyTorch是一个开源的Python深度学习框架，提供了许多预定义的损失函数。但有时候，我们需要根据自己的任务和数据集来自定义损失函数。这篇文章将介绍如何在PyTorch中自定义损失函数。 一、什么是Loss Function ...
2023-03-22梯度下降法是神经网络中最为常用的优化算法，它的主要思想是通过不断迭代来调整神经网络中的参数，从而使得损失函数逐渐逼近全局最小值。然而，由于神经网络中存在大量的非凸性和高维度特征，因此梯度下降法容易收 ...
2023-03-22
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们通常需要手动将梯度清零。这是因为PyTorch中的自动求导机制（Autograd）会自动计算每个张量的梯度，并将其累加到张量的.grad属性中。如果不手动将梯度清零，那么每次反向 ...
2023-03-22
端到端（end-to-end）神经网络是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的模型架构。它是一种能够直接从原始数据中提取特征并输出最终结果的模型，不需要显式地进行手动特征提取或分步骤处理。 在传统的机器学习方法 ...
2023-03-22在神经网络的训练中，我们往往会使用warmup策略来提高模型的性能。这个策略简单来说就是在训练开始时，将学习率设置为一个较小的值，并逐步增加到预设的值。这样做的原因和理论解释有什么呢？接下来我们来详细探讨 ...
2023-03-22保持MySQL和Redis中数据的一致性是一个非常重要的问题，因为这直接影响到应用程序的正确性和稳定性。在本文中，我将从以下几个方面来介绍如何保持MySQL和Redis中数据的一致性。 数据同步 在MySQL和Redis之间保持数 ...
2023-03-22HBase和Hive都是在Hadoop生态系统中常用的数据存储和分析工具，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将从以下几个方面探讨HBase和Hive的差别和使用场景。 数据模型 HBase是一种基于列族的NoSQL数据库，它以行为 ...
2023-03-22Kafka是一款适用于大规模数据处理的开源消息队列系统，它由LinkedIn公司开发并在2011年正式发布。如今，Kafka已经成为了当今最受欢迎的分布式消息队列之一，被许多大型企业和互联网公司广泛应用于实时数据流、日志 ...
2023-03-22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 ...
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