正则表达式是一种强大的字符串匹配工具，它可以帮助我们快速有效地搜索和处理各种文本。在正则表达式中，取反匹配是指匹配不满足某个条件的字符串，也就是与条件不符的字符串。 在正则表达式中，取反匹配通常使 ...
2023-04-10树模型和神经网络是两种常见的机器学习模型。它们各有优缺点，在不同情况下会产生不同的表现。本文将讨论树模型何时可能比神经网络更强，并提供一些例子来支持这个观点。 首先，我们需要了解什么是树模型和神经网络 ...
2023-04-10卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种常用的深度学习模型，可以处理图像、语音和自然语言等高维数据。CNN中的反向传播算法是训练模型的关键步骤之一，本文将对CNN反向传播算法进行详细解释 ...
2023-04-10
SPSS（统计软件包）是一种流行的统计分析工具，它可以用来计算李克特量表的得分。李克特量表是一种常用的测量问卷调查中心态度和信念的工具。在这篇文章中，我们将讨论如何使用SPSS计算李克特量表的得分以及一些操 ...
2023-04-10Docker和Virtualenv是两种不同的技术，分别用于创建独立的开发环境。虽然它们都可以帮助开发人员在不同的环境中构建和运行应用程序，但它们之间存在一些明显的差异。 Docker是一种容器化技术，允许用户创建和管理独 ...
2023-04-10MySQL是一种常见的关系型数据库管理系统，它使用了复制技术来实现高可用性和数据备份。在MySQL的复制中，主节点将其更新操作记录到二进制日志（binlog）中，并将这些日志发送给从节点进行执行，从而使得从节点的数据 ...
2023-04-10
在训练神经网络时，loss值是一个非常重要的指标，它通常用来衡量模型的拟合程度和优化算法的效果。然而，对于不同的问题和数据集，适当的loss值范围是不同的。本文将探讨在训练神经网络时，loss值在什么数量级上是 ...
2023-04-10
在现代神经网络中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）已成为图像处理和计算机视觉领域的重要工具。在CNN中，第一层卷积核通常被设置为7*7的大小，这是因为以下原因： 大尺寸卷积核可以提取 ...
2023-04-10
Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一，它提供了许多绘图工具和函数，可以创建各种类型的图形。其中包括网格线（Grid）功能，可以在图形上添加水平和垂直线条以辅助读取数据。但默认情况下，网格线会覆盖 ...
2023-04-10神经网络是一种能够建立预测模型的强大工具，它可以通过对数据的学习和分析来预测未来事件的发生情况。在本文中，我们将探讨如何使用神经网络来建立预测模型，从而提高我们制定决策的准确性和效率。 收集数据 首先 ...
2023-04-10决策树是一种常见的机器学习算法，它可以用于分类和回归问题。在训练决策树模型时，我们通常会遇到不完整数据的情况，即数据中存在缺失值。那么，决策树是如何处理不完整数据的呢？本文将对此进行详细的介绍。 一、 ...
2023-04-10Presto是一个分布式SQL查询引擎，常用于大规模数据分析。与之相似的Spark SQL也是一个分布式SQL查询引擎，但是在一些特定情况下，Presto比Spark SQL更快。以下是几个原因： Presto采用迭代式计算，而不是批处理计 ...
2023-04-10在Linux内核中，多线程栈空间模型的实现是通过使用线程私有数据（Thread-Local Storage，TLS）的概念来实现的。在这个模型中，每个线程都拥有自己独立的栈空间，以便保证线程之间的互相隔离。 通常情况下，线程栈空 ...
2023-04-10卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种基于卷积运算的深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在CNN中，池化层(Pooling layer)通常用于减小特征图的尺寸和参数数量，并 ...
2023-04-10单层神经网络是一种简单的神经网络模型，由一个输入层和一个输出层组成。尽管它们可以用于某些简单的任务，但对于更复杂的问题，多层神经网络通常比单层神经网络具有更好的表现力。 首先，虽然单层神经网络可以近似 ...
2023-04-10
Logistic回归是一种广泛用于预测二分类结果的统计分析方法。相加交互作用指的是在Logistic回归模型中同时考虑两个或多个自变量对因变量的影响，以及这些自变量之间的交互作用。在SPSS中实现Logistic相加交互作用可 ...
2023-04-10抓取网页数据是现代网络爬虫的主要功能之一，然而在处理中文字符时常常会遇到乱码问题。本篇文章将介绍如何使用Scrapy框架抓取中文数据，并解决可能出现的乱码问题。 Scrapy是一个Python编写的开源网络爬虫框架，支 ...
2023-04-10
数据透视表是一种功能强大的数据分析工具，可以帮助用户从大量数据中提取有用信息。使用公式将数据透视表中的数据引用到新表格中，可以让用户更方便地对数据进行分类、计算和汇总。 以下是如何使用公式将数据透 ...
2023-04-10双线性插值是一种常用的图像处理技术，通常用于图像缩放操作中。在图像处理领域，它被广泛应用于图像的放大和缩小等操作中。然而，在深度神经网络中，很少有人使用双线性插值来进行下采样操作。 首先，让我们了解一 ...
2023-04-10卷积神经网络（CNN）是一种广泛用于图像分类、目标检测和图像分割等计算机视觉任务的深度学习模型。在这些任务中，卷积层是CNN的核心组成部分，其中卷积操作是一种有效的特征提取和空间信息建模技术。在卷积层中，1* ...
2023-04-10机器学习解决实际问题的核心关键：从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中，机器学习作为核心工具，已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师：驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中，商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言：数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代，无论是科研人员验证实验假设（如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域，常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下，“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而，零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点：原理、优势与应用解析 在机器学习领域，随机森林（Random Forest）作为集成学习（Ensemble Learning） ...
2025-09-05Excel 区域名定义：从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中，频繁引用单元格区域（如A2:A100、B3:D20）不仅容易出错， ...
2025-09-05CDA 数据分析师：以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下，CDA（Certified Data Analyst） ...
2025-09-05SQL 日期截取：从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中，日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络（CNN）的发展历程中，解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师：驾驭数据范式，释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心生产要素。而 CDA（Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类：无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域，当我们面对海量无标签数据（如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分：数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域，“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析：解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天，数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ()：深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中，loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题，需先明确 K-S 图的核心用途（检验样本分布与理论分布的一致性），再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师：助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下，数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战：基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中，税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX：租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中，rent表是核心业务表之一，通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01
