卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域。在CNN中，卷積核（Convolutional Kernel）是一個非常重要的組成部分，它通過卷積操作對輸入數(shù) ...
2023-04-19
在SPSS中，將兩張頻率表整合在一起可以使用交叉分析功能。這個過程可以幫助研究者更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)趨勢和關(guān)系，并為進一步研究提供基礎(chǔ)。 下面是一個簡單的示例，以說明如何在SPSS中將兩張頻率表整合在一起 ...
2023-04-19
在進行K均值聚類分析時，如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個非常重要的問題。一般來說，確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據(jù)的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法（Elbow Method） 肘部 ...
2023-04-19MySQL是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，支持多種隔離級別來控制事務(wù)的并發(fā)訪問。在MySQL中，RC（Read Committed）隔離級別通常被認(rèn)為是最常見和默認(rèn)的隔離級別。在RC隔離級別下，MySQL如何實現(xiàn)讀不阻塞呢？ 首先， ...
2023-04-19HBase是一個面向列的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，它是建立在Hadoop上的開源項目，在數(shù)據(jù)管理、存儲和處理方面具有很高的可伸縮性和可靠性。雖然HBase與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（RDBMS）的本質(zhì)不同，但許多人仍然想知道為什么沒有以HBas ...
2023-04-19
當(dāng)進行多元回歸分析時，我們通常使用調(diào)整后的R方來評估模型的擬合程度。調(diào)整后的R方是對R方的修正，它考慮了自變量的數(shù)量和樣本量對R方的影響。然而，當(dāng)調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)時，這表示模型的表現(xiàn)非常糟糕，預(yù)測能力 ...
2023-04-19BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機器學(xué)習(xí)算法，它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍，但在許多情況下，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...
2023-04-19Python3中的pandas庫是一個非常強大的數(shù)據(jù)處理工具，尤其在與SQL Server等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫交互時，可以幫助我們快速進行數(shù)據(jù)讀寫和分析。本文將介紹一些方法來加快Python3 pandas對SQL Server的讀寫速度。 一、讀取SQL ...
2023-04-18Spark是一款開源的分布式計算框架，支持運行在集群中的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。在Spark中，排序是一項非常重要的操作，它能夠讓我們更加高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)。本文將探討Spark排序的原理以及其實現(xiàn)方式。 Spark排 ...
2023-04-18
在進行假設(shè)檢驗時，我們通常會計算出一個統(tǒng)計量，并將其與一個臨界值進行比較，以確定是否拒絕或接受原假設(shè)。在t檢驗中，我們用t統(tǒng)計量來比較兩組樣本的平均差異。如果t統(tǒng)計量的值大于臨界值，則我們可以得出結(jié)論 ...
2023-04-18XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強大的集成學(xué)習(xí)算法，常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學(xué)習(xí)算法，在解決分類問題時，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
2023-04-18
主成分分析是一種常用的多元統(tǒng)計方法，它可以幫助我們減少數(shù)據(jù)維度、提取主要特征和結(jié)構(gòu)，并將其轉(zhuǎn)換為新的變量。在進行主成分分析時，一個重要的問題是是否需要對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化。 首先，讓我們了解一下什 ...
2023-04-18Hadoop和HBase是兩個非常流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，它們通常用于處理海量數(shù)據(jù)。在這篇文章中，我們將探討Hadoop和HBase是否適合存儲海量小圖片。 首先，讓我們介紹一下Hadoop和HBase。Hadoop是一個開源框架，用于分布式 ...
2023-04-18在Linux操作系統(tǒng)中，進程間通信是必不可少的功能。當(dāng)兩個進程需要共享資源時，他們可以通過各種IPC（Inter-Process Communication）機制來實現(xiàn)這一目的。其中之一是傳遞文件描述符。 在Unix/Linux中，所有打開的文件 ...
2023-04-18Kubernetes、Istio 和 Knative 是三個不同但密切相關(guān)的開源項目。它們都是云原生計算領(lǐng)域的熱門技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于容器編排、微服務(wù)架構(gòu)和自動化管理等方面。本文將簡要介紹 Kubernetes、Istio 和 Knative 的特點及 ...
2023-04-18神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元相互連接的計算模型。它可以用于各種任務(wù)，如圖像或語音識別、自然語言處理、游戲AI等。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使其能夠執(zhí)行所需任務(wù)的一個重要步驟。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間可 ...
2023-04-18Kafka事務(wù)是Apache Kafka中的一項重要功能，用于確保數(shù)據(jù)的原子性和一致性。它允許多個消息在相同的事務(wù)中提交，并在滿足特定條件時進行回滾。 Kafka事務(wù)基于兩個主要概念：生產(chǎn)者和消費者。生產(chǎn)者負(fù)責(zé)將消息發(fā)送到K ...
2023-04-18LRN層全稱為Local Response Normalization層，在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù)，它可以增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進行詳細(xì)解析。 LRN層的作用 在深度 ...
2023-04-18R語言中的commandArgs函數(shù)可以幫助我們在腳本中讀取命令行參數(shù)，以便我們可以在運行腳本時向其傳遞一些額外的參數(shù)或選項。在本文中，我們將了解如何使用commandArgs函數(shù)來讀取和處理命令行參數(shù)。 1. 命令行參數(shù) 命令 ...
2023-04-18在Linux環(huán)境下實現(xiàn)DCOM或者OPC協(xié)議的難度取決于多個方面，包括開發(fā)人員的經(jīng)驗水平、可用工具和文檔、以及所需的功能和特性。 然而，無論這些因素如何，該過程都需要一定的技術(shù)知識和編程技巧。 首先，DCOM和OPC是兩 ...
2023-04-18CDA 精益業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：驅(qū)動企業(yè)高效決策的核心引擎? 在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)洪流，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有 ...
2025-07-15MySQL 無外鍵關(guān)聯(lián)表的 JOIN 實戰(zhàn)：數(shù)據(jù)整合的靈活之道? 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫的日常操作中，我們經(jīng)常會遇到需要整合多張表數(shù)據(jù)的場景 ...
2025-07-15Python Pandas：數(shù)據(jù)科學(xué)的瑞士軍刀? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代，面對海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)，如何高效地進行處理、分析和挖掘成為關(guān)鍵。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滾 SQL：數(shù)據(jù)操作的 “后悔藥” 指南? 在數(shù)據(jù)庫操作中，誤刪數(shù)據(jù)、錯改字段或誤執(zhí)行批量更新等問題時有發(fā)生。 ...
2025-07-14如何考取數(shù)據(jù)分析師證書：以 CDA 為例? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行各業(yè)的當(dāng)下，數(shù)據(jù)分析師已然成為企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值、驅(qū)動決策的 ...
2025-07-14t檢驗與Wilcoxon檢驗的選擇：何時用t.test，何時用wilcox.test？ t 檢驗與 Wilcoxon 檢驗的選擇：何時用 t.test，何時用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存與進階: CDA數(shù)據(jù)分析師—開啟新時代職業(yè)生涯的鑰匙（深度研究報告、發(fā)展指導(dǎo)白皮書） 發(fā)布機構(gòu)：CDA數(shù)據(jù)科 ...
2025-07-13LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）家族中，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其解決長序列 ...
2025-07-11CDA 數(shù)據(jù)分析師報考條件詳解與準(zhǔn)備指南? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代浪潮下，CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證愈發(fā)受到矚目，成為眾多有志投身數(shù) ...
2025-07-11數(shù)據(jù)透視表中兩列相乘合計的實用指南? 在數(shù)據(jù)分析的日常工作中，數(shù)據(jù)透視表憑借其強大的數(shù)據(jù)匯總和分析功能，成為了 Excel 用戶 ...
2025-07-11尊敬的考生： 您好！ 我們誠摯通知您，CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日 實施重大更新。 此次更新旨在確保認(rèn) ...
2025-07-10BI 大數(shù)據(jù)分析師：連接數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的價值轉(zhuǎn)化者? ? 在大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱 BI）深度融合的時代，BI ...
2025-07-10SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用：從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價值的核心手段，正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后：分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中，“query end”（查詢結(jié)束）并非工作的終點，而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試：從報考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭搶的核心人才，而 CDA（Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗：捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中，單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探，專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型：時間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里，時間是最不可或缺的維度之一，而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中，Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗：數(shù)據(jù)趨勢與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中，準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢變化以及識別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試：需要多久？如何規(guī)劃？ CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08
