用numpy生成大矩阵时超出内存容量应该咋整？

2023-05-04

在使用NumPy生成大矩阵时，可能会遇到内存容量不足的问题。这是因为NumPy在生成数组时需要将所有的元素都存储在内存中，如果数组过大，就会导致内存溢出。 针对这种情况，有一些解决方法可以尝试。 降低数组的精度 ...

MySQL Workbench如何生成ER关系图？

2023-04-26

MySQL Workbench是一款广泛使用的数据库管理工具，它不仅可以用于数据库建模、查询和调试等操作，还可以生成ER关系图。在本文中，我将向大家介绍如何使用MySQL Workbench来生成ER关系图，并提供一些有用的技巧和建议 ...

BP神经网络是否优于logistic回归？

2023-04-19

BP神经网络和logistic回归是两种常见的机器学习算法，它们都被广泛应用于分类问题。虽然这两种算法都有其独特的优点和适用范围，但在许多情况下，BP神经网络比logistic回归更为优越。 首先，BP神经网络可以处理非线 ...

如何判别神经网络训练过程中使用测试集训练的作弊行为？

2023-04-18

在神经网络训练过程中，测试集通常被用来评估模型的性能和泛化能力。然而，一些不道德的行为会利用测试集进行作弊，以获得不合理的成绩或者优越感。 以下是一些可能的作弊行为： 将测试集加入到训练数据中，因此模 ...

CNN神经网络和BP神经网络训练准确率很快就收敛为1，一般会是什么原因？

2023-04-11

CNN神经网络和BP神经网络都是深度学习中常用的神经网络模型。在训练这些模型时，我们通常会关注训练的准确率，即模型对于训练数据的预测精度。然而，有时候我们会发现，在训练一段时间后，模型的准确率会很快地收敛 ...

训练神经网络时，loss值在什么数量级上合适？

2023-04-10

在训练神经网络时，loss值是一个非常重要的指标，它通常用来衡量模型的拟合程度和优化算法的效果。然而，对于不同的问题和数据集，适当的loss值范围是不同的。本文将探讨在训练神经网络时，loss值在什么数量级上是合 ...

怎么用神经网络建立预测模型？

2023-04-10

神经网络是一种能够建立预测模型的强大工具，它可以通过对数据的学习和分析来预测未来事件的发生情况。在本文中，我们将探讨如何使用神经网络来建立预测模型，从而提高我们制定决策的准确性和效率。 收集数据 首先 ...

如何用BP神经网络做时间序列预测?

2023-04-10

BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...

在 Pandas DataFrame 中如何归一化某列？

2023-04-10

Pandas是一种用于数据分析和处理的常用Python库。在Pandas DataFrame中，归一化某列可以将该列的值从原始比例缩放到0到1之间的标准比例，使其更容易与其他列进行比较和分析。本文将介绍如何对Pandas DataFrame中的某 ...

当tensorflow模型超过单张显卡显存的时候，应该怎么拆分到多个GPU上运行？

2023-04-07

在深度学习模型训练过程中，往往需要处理大量的数据和参数，进而需要较大的计算资源支持。然而，单张显卡的显存有限，当模型过于复杂或者数据集过于庞大时，会导致无法将整个模型同时加载到显存中进行训练。为了充分 ...

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器的区别？

2023-04-07

贝叶斯网络分类器和神经网络分类器都是用于分类任务的常见机器学习算法，但它们在许多方面有所不同。本文将探讨这两种分类器的区别。 一、基本原理 贝叶斯网络分类器（Bayesian Network Classifier）是基于概率模型 ...

pandas如何禁用科学计数法，或者如何把二十位数字无损还原？

2023-04-07

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库，它提供了许多功能强大的数据结构和工具。在使用Pandas进行数据处理和分析时，我们经常会遇到需要对数据进行格式化和转换的情况。其中一个常见的问题是当我们读取或处理具 ...

用了更多特征，为什么xgboost效果反而变差了？

2023-04-03

XGBoost是一种流行的算法，常用于解决回归问题和分类问题。它通过集成多个决策树来提高模型的精度和泛化能力。尽管有时候添加更多的特征可能会改善模型的性能，但有时候它可能会导致模型的性能反而变差。在本文中， ...

为什么Pytorch中的Tensor只有四位小数呢？

2023-04-03

PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，它支持各种张量操作和模型构建。在PyTorch中，张量（Tensor）是一种多维数组，是存储和处理数据的核心结构。然而，一些用户可能会注意到，在PyTorch中创建的张量默认只显示四 ...

使用pytorch训练神经网络爆显存怎么办？

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 ...

什么是二值神经网络，它的前景如何？

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 ...

如何在mysql中优雅的解决精确到毫秒的问题？

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。 以 ...

如何评价球面卷积神经网络(Spherical CNNs)？

2023-03-31

球面卷积神经网络（Spherical CNNs）是一种用于处理球形数据的深度学习模型，在近年来获得了不少关注。它可以被应用在诸如全球气候预测、天体物理学、计算机图形学和分子结构等领域。 首先，球面卷积神经网络能够有 ...

请问rnn和lstm中batchsize和timestep的区别是什么？

2023-03-31

RNN和LSTM是常用的深度学习模型，用于处理序列数据。其中，batch size和time step是两个重要的超参数，对模型的训练和性能有着重要的影响。在本文中，我们将探讨RNN和LSTM中batch size和time step的区别以及它们对模 ...

卷积神经网络可以用于小目标检测吗？

2023-03-31

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习模型。CNN通过不断堆叠卷积层、池化层和全连接层等组件，可以自动从原始图像中提取出有意义的特征，从而实现诸如图像 ...