扩张卷积,也被称为空洞卷积,是一种在深度学习中常用的卷积操作,可以有效地增加模型感受野和步幅,同时减少参数数量。 在PyTorch中,扩张卷积是通过使用nn.Conv2d()函数来实现的。该函数有四个必填参数:in_channe ...
2023-04-07在深度学习模型训练过程中,往往需要处理大量的数据和参数,进而需要较大的计算资源支持。然而,单张显卡的显存有限,当模型过于复杂或者数据集过于庞大时,会导致无法将整个模型同时加载到显存中进行训练。为了充 ...
2023-04-07TensorFlow 1.x版本是Google发布的第一个深度学习框架,它在2015年推出后,迅速成为了业界最受欢迎的深度学习框架之一。然而,TensorFlow 1.x版本也存在一些弊端,这些弊端在TensorFlow 2.0和PyTorch等新一代深度学 ...
2023-04-07Linux Namespace 是 Linux 操作系统中的一种隔离机制,可以用来创建独立的用户空间,使得不同进程之间的资源隔离和沙箱化成为可能。在一个 Namespace 中,进程可以看到自己所处的环境,但是不能访问其它 Namespace ...
2023-04-07MySQL的中间隙锁是指在使用索引进行范围查询时,对于被查询的索引键范围之外的“空隙”部分也会被加锁,以避免幻读的问题。 幻读(Phantom Read)是指在一个事务中多次执行同样的查询语句,但是每次查询结果都不同, ...
2023-04-07在神经网络的训练过程中,我们通常会把数据集划分为训练集和验证集。训练集用于训练模型,而验证集则用于评估模型的性能。在实际操作中,有时候我们会遇到训练集和验证集的损失(loss)、准确率(acc)差别过大的情况 ...
2023-04-07在PyTorch中,计算矩阵的相关系数矩阵可以使用torch.corrcoef()函数。该函数接受一个张量作为输入,返回该张量的行之间的相关系数矩阵。如果输入张量是二维的,则计算其中每一列之间的相关系数矩阵。下面我们将详 ...
2023-04-07神经网络训练是一种基于反向传播算法的优化过程,旨在通过调整模型参数来最小化损失函数的值,从而使得模型能够更好地拟合训练数据并具备良好的泛化性能。在这个过程中,我们通常会关注训练过程中的损失函数值(或 ...
2023-04-07在进行SPSS(统计软件)相关性分析时,显著性水平(p值)通常用于评估两个变量之间的关系是否显著。简单来说,p值越小表示两个变量之间的关系越显著。 通常情况下,我们使用0.05作为显著性水平的阈值。这意味着 ...
2023-04-07深度学习卷积神经网络(CNN)是一种强大的机器学习算法,已经被广泛应用于计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域。CNN在图像分类和目标检测等任务中表现出色,其中最重要的原因就是其能够从原始像素数据中提取出高 ...
2023-04-07随着时间序列分析的普及,LSTM 成为了深度学习中最常用的工具之一。它以其优异的性能和对数据的自适应特征提取而闻名。然而,在实际应用中,我们通常需要通过多变量来预测未来时间序列数据。本文将介绍如何使用多 ...
2023-04-07MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统,其日志功能对于数据库的运维和管理至关重要。MySQL中有多种类型的日志文件,分别记录了数据库的各种操作和事件,包括二进制日志、错误日志、查询日志、慢查询日志和事务 ...
2023-04-07在神经网络中,难样本和噪音样本是两个重要的概念,它们在模型训练和预测过程中起着不同的作用。 首先,噪音样本是指在数据集中存在的不符合真实分布的异常、异常值或错误标注的数据样本。这些样本可能会对模型的性 ...
2023-04-07Python是一种优秀的编程语言,专门用于数据分析和可视化。其中,matplotlib是Python中最流行的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图功能,并可以轻松自定义图表的各个方面,包括x和y轴的长度。 在本文中,我们 ...
2023-04-07Hadoop、Spark、Storm与Flink是四种流行的大数据处理框架。它们都可以用于处理海量数据和实现分布式计算,但在细节上有所不同。本文将对这四个框架进行比较,并探讨它们适用的不同场景。 Hadoop Hadoop是一 ...
2023-04-07在深度学习网络框架中,确定神经元数量是一个重要的设计决策。神经元数量越多,模型的能力和复杂度就越高,但同时也会增加计算和存储资源的需求,可能导致过拟合等问题。因此,正确地确定神经元数量对于设计高效和准 ...
2023-04-07神经网络反向传播算法(Backpropagation)是一种用于训练神经网络的算法,其本质是通过最小化损失函数来寻找权重和偏置参数的最优值。在深度学习中,尤其是在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域中,神经网络 ...
2023-04-07在过去的几年中,深度学习领域取得了显著的发展。为了更好地利用硬件资源来训练复杂的深度神经网络,大量的工作已经被投入到并行化训练算法和框架的研究中。然而,一些GPU在使用PyTorch等库时可能会遇到无法有效并行 ...
2023-04-07当我们训练机器学习模型时,我们通常会将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来训练模型参数,而验证集则用于评估模型的性能和泛化能力。在训练过程中,我们经常会观察到训练集的准确率持续提高,但是验证集的准 ...
2023-04-07ActiveMQ和Kafka都是常用的开源消息队列软件,它们在设计上有许多不同之处。在本文中,我将介绍这两种消息队列系统的区别,并探讨它们各自的优点和缺点。 ActiveMQ是一种基于JMS(Java Message Service)规范的消息 ...
2023-04-07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