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高性能計(jì)算環(huán)境下的深度學(xué)習(xí)異構(gòu)集群建設(shè)與優(yōu)化實(shí)踐

★深度學(xué)習(xí)；模式識(shí)別；圖像處理；人工智能建模；人工智能；深度學(xué)習(xí)算法；強(qiáng)化學(xué)習(xí)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；VIBE算法；控制系統(tǒng)仿真；機(jī)器學(xué)習(xí)；高性能計(jì)算；數(shù)據(jù)挖掘；超算；ACL；算力；計(jì)算機(jī)視覺(jué)；PSU；Transformer；PLM；SLM；NLM；LLM；Galactica；OPT；OPT-IML；BLOOM；BLOOMZ；GLM；Reddit；H100；H800；A100；A8

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CDA103484

數(shù)據(jù)分析師-課堂筆記DAY9

本筆記為本人聽(tīng)課筆記，作為輔助學(xué)習(xí)及督促自我學(xué)習(xí)用，有需要的同學(xué)可以一起參考學(xué)習(xí)喲~~今天學(xué)習(xí)內(nèi)容開(kāi)始進(jìn)入統(tǒng)計(jì)學(xué)了，啊啊啊啊，完全沒(méi)有學(xué)過(guò)~~不過(guò)徐楊老師講的特別好，說(shuō)的內(nèi)容都很容易理解，只不過(guò)吸收還是需要時(shí)間的，哈哈~~加油加油！~昨天復(fù)習(xí)的Excel動(dòng)態(tài)圖表制作流程也梳理了一遍，一起附上吧，嘿嘿11-25 筆記.pdf11-24 復(fù)習(xí)動(dòng)態(tài)圖表流程.pdf

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啊啊啊啊啊吖

提問(wèn)：老師矩陣相乘多行多列我理解，單行怎么理解處理啊

提問(wèn) ------

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周柃君

線(xiàn)性代數(shù)相關(guān)筆記整理

1.行列式的性質(zhì)行列式的轉(zhuǎn)置將行列四D的行與列互換后得到的行列式，稱(chēng)為D的轉(zhuǎn)置行列式，記為DT或D’。性質(zhì)1 將行列式轉(zhuǎn)置，行列式的值不變，即DT=D.性質(zhì)2 互換行列式的兩行（列），行列式的值變號(hào)。推論如果行列式中有兩行（列）的對(duì)應(yīng)元素相同，則此行列式的值為零。說(shuō)明由此性質(zhì)可知，行列式的行具有的性質(zhì)，它的列也具有。性質(zhì)3 用數(shù)k乘行列式的某一行（列），等于以數(shù)k乘此行列式。推論1 如果行

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pkwwwsas

一：準(zhǔn)備數(shù)據(jù)1、有目標(biāo)、有業(yè)務(wù)邏輯2、有數(shù)據(jù)3、依據(jù)業(yè)務(wù)和目標(biāo)理解數(shù)據(jù)，取子集二：洗數(shù)據(jù)清洗：1、缺失值2、異常值三：建模四：落地

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陳yy123

一元線(xiàn)性回歸多元線(xiàn)性回歸模型搭建步驟

明確需求（因變量Y）采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗（缺失值，異常值（3倍標(biāo)準(zhǔn)差），分類(lèi)變量）變量篩選（相關(guān)系數(shù)，散點(diǎn)圖）分割測(cè)試集（80%），訓(xùn)練集（20%）用訓(xùn)練集來(lái)做回歸模型（F檢驗(yàn)，t檢驗(yàn)，R^2 ，調(diào)整R^2）,R^2不能太高，不能太低模型檢驗(yàn)，高斯馬爾科夫假設(shè)（a. 線(xiàn)性于參數(shù) b. 隨機(jī)抽樣 c. 不存在完全共線(xiàn)性 d. 誤差的條件均值為零誤差 e的同方差性 f. 誤差的正

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張敏玉

統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué) 思維導(dǎo)圖

統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué) 思維導(dǎo)圖

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張敏玉

描述統(tǒng)計(jì)分析

如何做描述統(tǒng)計(jì)分析（撰寫(xiě)一份數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告）？五個(gè)角度：一.總體規(guī)模的描述——總量指標(biāo) 二.對(duì)比關(guān)系的描述——相對(duì)指標(biāo) 三.集中趨勢(shì)的描述——平均指標(biāo)四.離散程度的描述——變異指標(biāo)五.分布形態(tài)的描述——偏態(tài)與峰態(tài)一.總體規(guī)模的描述——總量指標(biāo)總量指標(biāo)：反映在一定時(shí)間.空間條件下某種現(xiàn)象的總體規(guī)模、總水平或總成果的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)二.對(duì)比關(guān)系的描述——相對(duì)指標(biāo)相對(duì)指標(biāo)：又稱(chēng)“相對(duì)數(shù)”，是兩個(gè)有相互

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ALEXSONG_JY

線(xiàn)性代數(shù)筆記

如果b=1，張出一條線(xiàn)如果b∈（1,2），在兩條線(xiàn)之間行列式逆矩陣1、兩個(gè)向量垂直內(nèi)積=0 2、內(nèi)積可以算長(zhǎng)度|x|平方 = （X,X）叉乘公式特征值與特征向量長(zhǎng)度變了，位置沒(méi)變叫特征向量矩陣的初等變換系數(shù)矩陣的秩增廣矩陣的秩，方程組無(wú)解系數(shù)矩陣的秩=增廣矩陣的秩，方程組有解若有解，秩=未知數(shù)個(gè)數(shù) 有唯一解；秩小于，有無(wú)數(shù)解求矩陣的逆求矩陣的秩階梯在哪里拐，在第一列和第二列拐，第一列x和第二

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趙娜0418

多重共線(xiàn)性產(chǎn)生原因是什么？

產(chǎn)生原因主要有：經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)；利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共性性；模型中包含滯后變量；樣本數(shù)據(jù)的自身原因。擴(kuò)展：完全多重共線(xiàn)性違反了古典假定，它產(chǎn)生的后果有：參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不確定且其方差變?yōu)闊o(wú)窮大。不完全多重共線(xiàn)性沒(méi)有違反古典假定，它產(chǎn)生的后果有：估計(jì)結(jié)果不好解釋?zhuān)粎?shù)估計(jì)值的方差增大；參數(shù)估計(jì)的置信區(qū)間變大；假設(shè)檢驗(yàn)容易作出錯(cuò)誤的判斷。

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趙娜0418

什么樣的線(xiàn)性關(guān)系屬于多重共線(xiàn)性？

多重共線(xiàn)性有兩種情形：1.完全多重共線(xiàn)性；2.不完全多重共線(xiàn)性。多重共性性實(shí)際上研究的是程度問(wèn)題，它是樣本特征，根據(jù)給定的樣本，可以測(cè)度該樣本的多重共線(xiàn)性程度。它對(duì)回歸分析結(jié)果影響的程度，不僅取決于它的強(qiáng)弱，還取決于共線(xiàn)性變量在模型中的重要性。

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shauna570392

相關(guān)性檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)共線(xiàn)性嗎？

相關(guān)分析相當(dāng)于先檢驗(yàn)一下眾多的自變量和因變量之間是否存在相關(guān)性，當(dāng)然通過(guò)相關(guān)分析求得相關(guān)系數(shù)沒(méi)有回歸分析的準(zhǔn)確。如果相關(guān)分析時(shí)各自變量跟因變量之間沒(méi)有相關(guān)性，就沒(méi)有必要再做回歸分析如果有一定的相關(guān)性了，然后再通過(guò)回歸分析進(jìn)一步驗(yàn)證他們之間的準(zhǔn)確關(guān)系同時(shí) 相關(guān)分析還有一個(gè)目的，可以查看一下自變量之間的共線(xiàn)性程度如何，如果自變量間的相關(guān)性非常大，可能表示存在共線(xiàn)性

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clbe2x2

如何理解過(guò)擬合？

過(guò)擬合就是對(duì)于訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)過(guò)于詳細(xì)的學(xué)習(xí),導(dǎo)致在測(cè)試集中表現(xiàn)得很差。比如在決策樹(shù)中,利用類(lèi)似用戶(hù)id的數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),導(dǎo)致最后的分類(lèi)在訓(xùn)練集中表現(xiàn)得非常好,但是實(shí)際運(yùn)用中毫無(wú)意義。所以說(shuō),適當(dāng)?shù)男藜魳?shù)枝對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘算法來(lái)說(shuō)也是很重要的。

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠(chéng)：7.13國(guó)際價(jià)格黃金頂峰徘徊，美原油期貨分析|今日操作建議

境界決定世界的大小，利益是執(zhí)行的源動(dòng)力；面對(duì)行情趨勢(shì)，重要的不是你有多少好點(diǎn)子，而是你的好點(diǎn)子執(zhí)行了多少，不謀全局者不足謀一域。長(zhǎng)期的利潤(rùn)不是運(yùn)氣，而是策略之后的執(zhí)行力；獲利不止是假設(shè)，最重要是去做，盈虧不是名詞，而是動(dòng)詞，行情不是放棄，而是明白主次，懂取舍，舍次而求主。每一次的單邊，你曾猶豫、徘徊，你害怕虧損，往往會(huì)越虧損。不是愛(ài)拼才會(huì)贏，而是知贏你才會(huì)拼。不要抱怨、當(dāng)你開(kāi)始學(xué)會(huì)成長(zhǎng)的時(shí)候，利潤(rùn)

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠(chéng)：7.12黃金多頭控盤(pán)謹(jǐn)防極樂(lè)生悲！原油走勢(shì)分析|周一操作建議

比你交易做的好人一定是保持著良好的心態(tài),時(shí)刻考慮到自己是在投機(jī)市場(chǎng)里面做的投資。而且勝不驕,敗不餒,每天從零開(kāi)始,嚴(yán)格按計(jì)劃執(zhí)行操作,即使錯(cuò)了也一定要執(zhí)行,不抱僥幸心理，計(jì)劃你的交易，交易你的計(jì)劃?！?020年7月11日黃金走勢(shì)分析———周五（7月10日）金價(jià)盤(pán)中下跌，一度較日高回落逾16美元，刷新近二日低點(diǎn)至1794.24美元/盎司。本周三，金價(jià)漲至每盎司1818.02美元，創(chuàng)下2011年9

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指點(diǎn)迷金

劉銘誠(chéng)：7.10期貨原油搖搖欲墜#外匯黃金行情分析|今日操作建議

——2020年7月10日原油走勢(shì)分析——原油昨日行情走預(yù)期，EIA庫(kù)存數(shù)據(jù)利空抗跌高位盤(pán)整，等到周四才開(kāi)始暴跌洗盤(pán)，確實(shí)是利空出盡先漲后跌，受到持續(xù)供應(yīng)過(guò)剩和全美嚴(yán)峻疫情形勢(shì)的壓制，美油跌逾3%，創(chuàng)逾一周新低至39.27美元/桶。昨日于40.6果斷干空也順利止盈，今日周五重點(diǎn)需要留意前面我給到的39.0支撐企穩(wěn)情況，若是破位再跌20個(gè)點(diǎn)也有可能。從技術(shù)面日線(xiàn)來(lái)看，油價(jià)處于布林帶中軌39.0-38.

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liujie01-09

矩陣、行列式在Eviews中的運(yùn)行代碼

設(shè)矩陣，其中X、Y均為方陣，且Y為對(duì)稱(chēng)矩陣。1. 輸入數(shù)據(jù)：matrix(2,2) X 括號(hào)里為矩陣的行數(shù)、列數(shù) matrix(2,2) Y 點(diǎn)開(kāi)矩陣，輸入數(shù)據(jù)。輸入對(duì)稱(chēng)矩陣也可以用：sym(2) A

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詹惠兒

在eviews中怎么查看行列式的計(jì)算結(jié)果

問(wèn)：在eviews中怎么查看行列式的計(jì)算結(jié)果？答：在eviews中變量的定義直接點(diǎn)擊該變量即可查看，而行列式的計(jì)算結(jié)果展現(xiàn)在eviews主界面窗口的左下角處，如下圖所示：

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維博520

關(guān)于行列式和矩陣

矩陣的本質(zhì)是一堆數(shù)（數(shù)組）行列式的本質(zhì)是一個(gè)數(shù)。

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姚慧揚(yáng)

行列式的性質(zhì)

【性質(zhì)1】行列式與它的轉(zhuǎn)置行列式相等。【轉(zhuǎn)置相等】【性質(zhì)2】互換行列式的兩行 ( 列 )，行列式變號(hào)?！净Q變號(hào)】【性質(zhì)3】用非零數(shù) k 乘行列式的某一行（列）中所有元素，等于用數(shù) k 乘此行列式。【只能單列單行提數(shù)】【性質(zhì)4】若行列式有兩行（列）的對(duì)應(yīng)元素成比例，則行列式等于0 ?！拘再|(zhì)5】若某一行是兩組數(shù)的和，則此行列式就等于如下兩個(gè)行列式的和?！拘再|(zhì)6】行列式的某一行（列）

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CDA考試動(dòng)態(tài)

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