神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法(Backpropagation)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法,其本質(zhì)是通過最小化損失函數(shù)來尋找權(quán)重和偏置參數(shù)的最優(yōu)值。在深度學(xué)習(xí)中,尤其是在計算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識別等領(lǐng)域中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...
2023-04-07在過去的幾年中,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的發(fā)展。為了更好地利用硬件資源來訓(xùn)練復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大量的工作已經(jīng)被投入到并行化訓(xùn)練算法和框架的研究中。然而,一些GPU在使用PyTorch等庫時可能會遇到無法有效并行 ...
2023-04-07當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時,我們通常會將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型參數(shù),而驗(yàn)證集則用于評估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過程中,我們經(jīng)常會觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...
2023-04-07ActiveMQ和Kafka都是常用的開源消息隊列軟件,它們在設(shè)計上有許多不同之處。在本文中,我將介紹這兩種消息隊列系統(tǒng)的區(qū)別,并探討它們各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。 ActiveMQ是一種基于JMS(Java Message Service)規(guī)范的消息 ...
2023-04-07MySQL是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),它通過索引來提高數(shù)據(jù)檢索效率。索引是在表中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以快速查找表中特定值的位置,從而加速查詢操作。在MySQL中,有兩種主要的索引類型:單列索引和聯(lián)合索引。 ...
2023-04-07PyTorch 是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多工具來幫助用戶跟蹤和記錄他們的訓(xùn)練過程。其中一個非常有用的工具是日志記錄器(logger),它可以幫助用戶保存訓(xùn)練參數(shù)日志,以便隨時追蹤和分析模型性能。 ...
2023-04-07TensorFlow, Spark的ML和Python的Scikit-learn是三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,它們各自有其獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢。以下是它們之間的主要區(qū)別。 TensorFlow TensorFlow是由Google開發(fā)的一個基于圖形計算的深度學(xué)習(xí)框架。它 ...
2023-04-07在邏輯回歸中,分類變量是常見的特征。分類變量指的是只能取有限數(shù)量的離散值的變量,比如性別、國家等。在R語言中,處理分類變量有多種方法,下面將介紹其中幾種常見的方法。 一、虛擬變量(dummy variable) ...
2023-04-07貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器都是用于分類任務(wù)的常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們在許多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區(qū)別。 一、基本原理 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器(Bayesian Network Classifier)是基于 ...
2023-04-07在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,驗(yàn)證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下,我們會使用驗(yàn)證集來監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu),并計算驗(yàn)證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...
2023-04-07Docker是一種流行的容器化技術(shù),可以讓開發(fā)人員輕松地打包和部署應(yīng)用程序。Node.js是一個非常流行的JavaScript運(yùn)行時環(huán)境,因此在Docker上部署Node.js應(yīng)用程序是很常見的需求。本文將介紹如何使用Docker來部署Node.j ...
2023-04-07卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種不同的模型,卡爾曼濾波主要用于估計狀態(tài)變量的值,而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種強(qiáng)大的模式識別工具。然而,將它們結(jié)合起來可以利用它們各自的優(yōu)點(diǎn),并提高預(yù)測、估計和控制的準(zhǔn)確性。 在開始 ...
2023-04-07如果給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供無限數(shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能夠更好地理解真實(shí)世界的復(fù)雜性。這樣的訓(xùn)練可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服過擬合和欠擬合等常見問題,同時也可以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 然而,實(shí)際上不存在 ...
2023-04-07ELECTRA是一種基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型,由Google Brain開發(fā)。它通過使用對抗學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練替代式語言模型,以提高效率和準(zhǔn)確性。下面將從準(zhǔn)確性、速度、應(yīng)用等方面評價ELECTRA的表現(xiàn)。 首先,ELECTRA ...
2023-04-07Taichi 和 PyTorch 都是流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它們在某些方面類似,在其他方面則有所不同。 相似之處: 動態(tài)計算圖: Taichi 和 PyTorch 都使用動態(tài)計算圖作為其核心組件。這意味著模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)而變化,而不 ...
2023-04-07SPSS是一種數(shù)據(jù)分析軟件,可以用于比較不同組別之間的差異,并確定這些差異是否顯著。下面將介紹如何使用SPSS來判斷兩組數(shù)據(jù)是否有顯著性差異。 首先,我們需要準(zhǔn)備兩組數(shù)據(jù),并將它們導(dǎo)入到SPSS中。在SPSS中, ...
2023-04-07PostgreSQL 是一種功能強(qiáng)大的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,具有廣泛的支持和可擴(kuò)展性。其中一個獨(dú)特的功能是對 JSON 數(shù)據(jù)類型的本地支持,這使得它成為處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的理想選擇。 在 PostgreSQL 中,JSON 數(shù)據(jù)類型允許用戶將 JSON ...
2023-04-07在 SPSS 中,將出生年月轉(zhuǎn)換為年齡是一項常見的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。這種轉(zhuǎn)換可以讓我們更方便地進(jìn)行統(tǒng)計分析,并能夠更好地理解數(shù)據(jù)集中受訪者的年齡分布情況。下面是一個簡單的步驟來實(shí)現(xiàn)這個轉(zhuǎn)換。 創(chuàng)建一 ...
2023-04-07SPSS中介效應(yīng)分析是一種統(tǒng)計方法,用于檢驗(yàn)一個變量對因果關(guān)系的影響是否被解釋了。在社會科學(xué)研究中,中介效應(yīng)分析通常用于探討一個自變量(IV)是否通過一個中介變量(Mediator)影響一個因變量(DV)。本文將介 ...
2023-04-07標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷是SPSS中進(jìn)行因子分析時的一個重要結(jié)果。它表示每個變量在因子中所占的比例,從而幫助研究人員確定哪些變量對于某一因子的影響較大。本文將簡要介紹SPSS中如何計算標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷并解釋其含義。 ...
2023-04-07訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11