mysql为什么需要undo log？

2023-04-24

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，它支持多个存储引擎，其中InnoDB是MySQL默认的存储引擎。在InnoDB中，undo log是非常重要的组成部分，它记录了所有正在进行或已经完成的事务所做出的修改操作，以便在需要时 ...

python numpy scipy 如何GPU并行计算？

2023-04-23

Python是一种高级编程语言，旨在提供易于使用的语法和自然的语言功能。NumPy和SciPy是两个流行的Python库，它们提供了高效的数学计算、科学计算和工程计算功能。 GPU并行计算是一种利用图形处理器（GPU）进行计算的 ...

PowerBI 如何实现去重后计数？

2023-04-23

Power BI 是一款功能强大的商业智能工具，它提供了丰富的数据分析和可视化功能，可以帮助用户更好地理解和利用数据。在实际应用中，常常需要对数据进行去重后计数的操作，以便更好地把握数据的特征和趋势。本文将 ...

如何理解卷积神经网络多个卷积核?

2023-04-19

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种经典的深度学习模型，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。在CNN中，卷积核（Convolutional Kernel）是一个非常重要的组成部分，它通过卷积操作对输入数 ...

SPSS中进行K均值聚类分析，怎么确定分几类比较好？

2023-04-19

在进行K均值聚类分析时，如何确定最优的分类数是一个非常重要的问题。一般来说，确定分类数需要考虑数据的特征和研究目的。下面将介绍一些常用的方法来确定最优的分类数。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...

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 ...

XGBoost做分类问题时每一轮迭代拟合的是什么？

2023-04-18

XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一种强大的集成学习算法，常用于解决分类和回归问题。它是一种基于决策树的机器学习算法，在解决分类问题时，每一轮迭代拟合的是残差。本文将对XGBoost分类问题中每一轮迭代 ...

用spss进行主成分分析，需要对数据进行标准化吗？

2023-04-18

主成分分析是一种常用的多元统计方法，它可以帮助我们减少数据维度、提取主要特征和结构，并将其转换为新的变量。在进行主成分分析时，一个重要的问题是是否需要对原始数据进行标准化。 首先，让我们了解一下什 ...

caffe框架中 LRN层有什么作用。改变各个参数会有怎么的效果。求大神指点?

2023-04-18

LRN层全称为Local Response Normalization层，在caffe框架中是一种常用的正则化技术，它可以增强神经网络的泛化性能和抗干扰能力。本文将对LRN层的作用、参数以及改变参数的效果进行详细解析。 LRN层的作用 在深度 ...

神经网络的经典结构是怎么设计出来的？

2023-04-18

神经网络是一种模拟大脑神经元之间相互作用的计算模型，它可以对输入数据进行高效的分类、识别、预测等任务。神经网络的设计源于对生物神经元与神经系统运作的研究，而其经典结构则是通过不断的实验和优化得来的。 ...

tensorflow中的tensorboard可视化中的准确率损失率曲线，为什么有类似毛刺一样？

2023-04-13

TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一个可视化工具，可以方便地展示模型训练和评估的各种指标，如准确率和损失率等。在 TensorBoard 中，我们经常会看到一些图表中出现类似毛刺一样的波形，这是为什么呢？ 首先，需要 ...

卷积神经网络训练图像的时候，像素值都是大于0的，那么激活函数relu还有什么作用呢？

2023-04-13

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是现代深度学习中最为常用的一种模型，在图像处理、语音识别等领域取得了很多重要的成果。在卷积神经网络的训练过程中，激活函数是一个非常重要的组成部分，其中R ...

LSTM与seq2seq有什么区别吗？

2023-04-12

LSTM和Seq2Seq是两种常见的深度学习架构，用于自然语言处理领域的序列任务。虽然这两种架构都可以被用来解决类似机器翻译或文本摘要之类的问题，但它们各自具有不同的优缺点和应用场景。 LSTM LSTM（长短期记忆网络 ...

在SPSS中，年龄是定距变量、定序变量还是定比变量

2023-04-12

在SPSS中，年龄通常被编码为一个数值变量，表示被研究对象的年龄。在统计学中，我们使用四种测量尺度来描述变量：名义、顺序、定距和定比。这些测量尺度用于描述变量的不同特征和性质，从而帮助研究者选择正确的数 ...

卷积神经网络为什么要进行归一化的数据预处理工作？

2023-04-12

卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一种广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等领域的深度学习模型。在使用CNNs进行分类或回归任务之前，通常需要对输入数据进行预处理。其中一个重要的 ...

如何利用OpenCV识别图像中的矩形区域？

2023-04-12

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了各种功能，包括图像处理、特征检测以及目标识别等。在本文中，我们将探讨如何使用OpenCV识别图像中的矩形区域。 步骤1：读取图像 首先，我们需要从文件或摄像头中 ...

LSTM的一个batch到底是怎么进入神经网络的？

2023-04-12

LSTM（长短期记忆）是一种常用的循环神经网络模型，广泛应用于自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域。在使用LSTM模型时，输入数据通常按照batch方式加载到模型中进行训练。下面将详细介绍一个batch如何进入LS ...

如何向一个什么都不懂的人通俗详细地解释卷积神经网络CNN的原理？

2023-04-11

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和图像识别中广泛使用的深度学习模型，它可以对数字图像进行分类、分割和特征提取。下面我将尝试以通俗易懂的方式解释CNN的原理。 首先，我们需要了解什么是卷积。在数学和物 ...

为什么用Keras搭建的LSTM训练的准确率和验证的准确率都极低?

2023-04-11

Keras是一个高级神经网络API，它简化了深度学习模型的构建和训练过程。其中，LSTM(Long Short-Term Memory)是一种常用的循环神经网络(RNN)，适用于时序数据处理。然而，在使用Keras搭建LSTM模型进行训练时，有时会 ...

决策树作为一种分类方法为什么可以用于预测？

2023-04-11

决策树是一种常见的分类方法，它通过将数据集分成小的子集来构建分类模型。决策树的主要思想是基于一系列规则（即节点）来预测输出值。在决策树中，每个节点代表一个属性或特征，每个边代表该属性可能的值，而每个叶 ...