在MyBatis中调试查看生成的SQL语句是非常重要的，它能够帮助我们更好地了解代码在底层数据库上运行的情况。本文将介绍如何在MyBatis中进行SQL调试并查看生成的SQL语句。 设置日志级别 在MyBatis中，我 ...
2023-03-27深度神经网络是一种强大的机器学习工具，可以用于各种应用，包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。但是，当训练数据过少或模型过于复杂时，可能会导致过拟合问题。本文将介绍如何判断深度神经网络是否过拟合。 ...
2023-03-27BSD（Berkeley Software Distribution）是一个类 UNIX 的操作系统家族，可以追溯到 1977 年。与 Linux 类似，BSD 是一种开源软件，但它们之间还有许多区别。在本文中，我们将探讨 BSD 相比于 Linux 的优势，并为读者 ...
2023-03-27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 ...
2023-03-23在人工智能领域，“大模型” 已成为近年来的热点标签：从参数超 1750 亿的 GPT-3，到万亿级参数的 PaLM，再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中，“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中，“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中，订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中，“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”（模型无法捕捉复杂数据规律，如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中，“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度，剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中，“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA（Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16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
