在部署Kubernetes(k8s)时，关闭swap、selinux、firewalld是一些常见的最佳实践。这些步骤可以帮助确保你的集群以安全和稳定的方式运行。下面将逐一讨论这些最佳实践。 关闭swap Swap是Linux系统用来临 ...
2023-03-22
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，在使用过程中，设置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 与 Num Workers 的设置关系到 GPU 内存的使用和训练速度。 在 PyTorch 中，通过 DataLoader ...
2023-03-22神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...
2023-03-22
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
