NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先，NLP模型通 ...
2023-04-07LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种非线性 ...
2023-04-07MySQL是一种流行的关系型数据库，用于存储和管理各种类型的数据。当涉及到使用日期和时间相关的信息时，开发人员必须决定如何在MySQL中存储这些信息。 常见的做法是将日期和时间信息存储为INT或DateTime类型。在本文 ...
2023-04-07扩张卷积，也被称为空洞卷积，是一种在深度学习中常用的卷积操作，可以有效地增加模型感受野和步幅，同时减少参数数量。 在PyTorch中，扩张卷积是通过使用nn.Conv2d()函数来实现的。该函数有四个必填参数：in_channe ...
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 ...
2023-04-07TensorFlow 1.x版本是Google发布的第一个深度学习框架，它在2015年推出后，迅速成为了业界最受欢迎的深度学习框架之一。然而，TensorFlow 1.x版本也存在一些弊端，这些弊端在TensorFlow 2.0和PyTorch等新一代深度学 ...
2023-04-07Linux Namespace 是 Linux 操作系统中的一种隔离机制，可以用来创建独立的用户空间，使得不同进程之间的资源隔离和沙箱化成为可能。在一个 Namespace 中，进程可以看到自己所处的环境，但是不能访问其它 Namespace ...
2023-04-07MySQL的中间隙锁是指在使用索引进行范围查询时，对于被查询的索引键范围之外的“空隙”部分也会被加锁，以避免幻读的问题。 幻读（Phantom Read）是指在一个事务中多次执行同样的查询语句，但是每次查询结果都不同， ...
2023-04-07在神经网络的训练过程中，我们通常会把数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型，而验证集则用于评估模型的性能。在实际操作中，有时候我们会遇到训练集和验证集的损失(loss)、准确率(acc)差别过大的情况。 ...
2023-04-07在PyTorch中，计算矩阵的相关系数矩阵可以使用torch.corrcoef()函数。该函数接受一个张量作为输入，返回该张量的行之间的相关系数矩阵。如果输入张量是二维的，则计算其中每一列之间的相关系数矩阵。下面我们将详细 ...
2023-04-07神经网络训练是一种基于反向传播算法的优化过程，旨在通过调整模型参数来最小化损失函数的值，从而使得模型能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。在这个过程中，我们通常会关注训练过程中的损失函数值（或者 ...
2023-04-07在进行SPSS（统计软件）相关性分析时，显著性水平（p值）通常用于评估两个变量之间的关系是否显著。简单来说，p值越小表示两个变量之间的关系越显著。 通常情况下，我们使用0.05作为显著性水平的阈值。这意味着如果 ...
2023-04-07深度学习卷积神经网络(CNN)是一种强大的机器学习算法，已经被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN在图像分类和目标检测等任务中表现出色，其中最重要的原因就是其能够从原始像素数据中提取出高 ...
2023-04-07随着时间序列分析的普及，LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而，在实际应用中，我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多变 ...
2023-04-07MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统，其日志功能对于数据库的运维和管理至关重要。MySQL中有多种类型的日志文件，分别记录了数据库的各种操作和事件，包括二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志和事务 ...
2023-04-07在神经网络中，难样本和噪音样本是两个重要的概念，它们在模型训练和预测过程中起着不同的作用。 首先，噪音样本是指在数据集中存在的不符合真实分布的异常、异常值或错误标注的数据样本。这些样本可能会对模型的性 ...
2023-04-07Python是一种优秀的编程语言，专门用于数据分析和可视化。其中，matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图功能，并可以轻松自定义图表的各个方面，包括x和y轴的长度。 在本文中，我们将介 ...
2023-04-07Hadoop、Spark、Storm与Flink是四种流行的大数据处理框架。它们都可以用于处理海量数据和实现分布式计算，但在细节上有所不同。本文将对这四个框架进行比较，并探讨它们适用的不同场景。 Hadoop Hadoop是一个由Apach ...
2023-04-07在深度学习网络框架中，确定神经元数量是一个重要的设计决策。神经元数量越多，模型的能力和复杂度就越高，但同时也会增加计算和存储资源的需求，可能导致过拟合等问题。因此，正确地确定神经元数量对于设计高效和准 ...
2023-04-07神经网络反向传播算法（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，其本质是通过最小化损失函数来寻找权重和偏置参数的最优值。在深度学习中，尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域中，神经网络 ...
2023-04-07CDA数据分析师认证：CDA认证分为三个等级：Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ，每个等级的报考条件如下： Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长，掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展，为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家，每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中，数据挖掘与分析的应用愈发重要，成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域，它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识，旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科，其广泛的应用领域和多样的职业选择，使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业，统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下，企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13爬虫技术在数据分析中扮演着至关重要的角色，其主要作用体现在以下几个方面： 数据收集：爬虫能够自动化地从互联网上抓取大量数 ...
2024-11-13在数据分析中，数据可视化是一种将复杂数据转化为图表、图形或其他可视形式的技术，旨在通过直观的方式帮助人们理解数据的含义与 ...
2024-11-13在现代银行业中，数字化用户行为分析已成为优化产品和服务、提升客户体验和提高业务效率的重要工具。通过全面的数据采集、深入的 ...
2024-11-13在这个数据飞速增长的时代，企业若想在竞争中占据优势，必须充分利用数据分析优化其营销策略。数据不仅有助于理解市场趋势，还可 ...
2024-11-13数据分析行业的就业趋势显示出多个积极的发展方向。随着大数据和人工智能技术的不断进步，数据分析在各行各业中的应用变得越来越 ...
2024-11-13市场数据分析是一门涉及多种技能和工具的学科，对企业在竞争激烈的市场中保持竞争力至关重要。通过数据分析，企业不仅可以了解当 ...
2024-11-13数据分析与数据挖掘是数据科学领域中两个关键的组成部分，它们各有独特的目标、方法和应用场景。尽管它们经常在实际应用中结合使 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代，数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要，还是为了职业转型，掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13在如今这个数据驱动的时代，数据分析能力已经成为许多行业的重要技能。无论是为工作需要，还是为了职业转型，掌握数据分析都能够 ...
2024-11-13作为一名业务分析师，你肩负着将业务需求转化为技术解决方案的重任。面试这一角色时，涉及的问题多种多样，涵盖技术技能、分析能 ...
2024-11-13自学数据分析可能看似一项艰巨的任务，尤其在开始时。但是，通过一些策略和方法，你可以系统地学习和掌握数据分析的相关知识和技 ...
2024-11-10Excel是数据分析领域中的一款强大工具，它凭借其灵活的功能和易用的界面，成为了许多数据分析师和从业者的首选。无论是简单的数 ...
2024-11-10在快速发展的商业环境中，数据分析能力已经成为许多行业的核心竞争力。无论是初学者还是经验丰富的专家，搭建一个有效的数据分析 ...
2024-11-10
