在机器学习中,训练神经网络是一个非常重要的任务。通常,我们会将数据集分成训练集和验证集,用于训练和测试我们的模型。在训练神经网络时,我们希望看到训练集的损失值(loss)不断下降,这表明随着时间的推移, ...
2023-03-30在MySQL高并发场景下,重复插入是一个常见的问题。当多个并发请求同时向数据库中插入相同的数据时,就容易出现重复插入的情况。这时候需要采用一些策略来保证数据的唯一性。 使用唯一索引 在MySQL中,可以使用唯一 ...
2023-03-30在 TensorFlow 中,Dense 是一种常用的层类型,用于构建神经网络中的全连接层。它是一个密集连接的神经网络层,每个神经元与上一层的所有神经元相连。本文将从以下几个方面来解释 TensorFlow 中的 Dense 层。 神经 ...
2023-03-29李克特量表(Likert scale)是一种常见的调查问卷设计方法,用于评估受访者对某种观点、态度或信念的赞同程度。该量表通常由若干个陈述性语句组成,被要求在一个有序的数字序列上选择自己的回答。 SPSS是一种功 ...
2023-03-29在R语言中,计算每组数据的平均值是一项非常基础的任务。这可以帮助人们理解其数据集的趋势和特征。在本文中,我将向您展示如何使用R语言计算每组数据的平均值。 首先,我们需要一个数据集。为了演示目的,我将使用R ...
2023-03-29在MySQL中,我们经常需要查询大量数据并进行分页显示。但是当数据量变得很大时,分页查询会变得越来越慢,这会给用户带来不好的体验。那么如何解决这个问题呢? 1.使用索引优化查询 当我们在数据库中查询数据时,它 ...
2023-03-29在神经网络中,激活函数是非常重要的组成部分。它们将输入信号转换为输出信号,并且对神经网络的性能和训练速度有着很大的影响。sigmoid和tanh是两种最常见的激活函数之一,它们在很多方面都非常相似,但是它们也有 ...
2023-03-29在R语言中,要输出高dpi(dots per inch)图片,需要使用一些特定的函数和参数。本文将提供一个基本的教程,帮助你了解如何使用R语言输出高dpi图片。 首先,我们需要创建一个图形并将其导出为高dpi格式的图片。为此 ...
2023-03-29神经网络是一种模拟生物神经系统的计算模型,它具有自适应性和学习能力,可以通过学习来提高其对特定任务或数据的准确性和泛化能力。但是,在神经网络中存在一个严重的问题,那就是灾难性遗忘。 灾难性遗忘是指神经 ...
2023-03-29Linux是一种自由、开源的操作系统,广泛用于服务器和嵌入式设备等领域。在使用Linux时,经常需要使用update和upgrade这两个命令来更新系统。本文将详细介绍update和upgrade的含义及其区别。 一、update命令 ...
2023-03-29图神经网络是一种新兴的深度学习模型,其可以有效地捕捉非线性关系和复杂数据结构。近年来,图神经网络在自然语言处理领域中得到了广泛应用,特别是在文本分类、命名实体识别、情感分析等任务中取得了很好的效果。 ...
2023-03-29COX回归分析和nomogram是生存分析领域中常用的两种分析方法。本文将介绍如何使用R语言进行COX回归分析和nomogram制作。 一、COX回归分析 COX回归分析是一种生存分析方法,可以用来研究一个或多个预测因素(也称为协 ...
2023-03-29深度学习和神经网络是人工智能领域中的两个重要概念,它们在很多方面有着相似之处,但也存在一些区别。本文将从定义、结构、应用等方面来探讨深度学习与神经网络的区别。 定义 深度学习是一种基于人工神经网络的机 ...
2023-03-29在介绍XGBoost中的min_child_weight之前,先简要介绍一下XGBoost。 XGBoost是一种广泛使用的机器学习算法,被用于各种数据科学任务,例如分类、回归等。它是“Extreme Gradient Boosting”的缩写,是一种决策树 ...
2023-03-28LSTM模型是一种用于处理时序数据的深度学习模型,它能够有效地捕捉时间上的依赖关系。然而,在一些应用场景中,单纯使用LSTM模型可能无法达到预期的效果,这时候可以考虑在LSTM模型后增加Dense(全连接)层来进一 ...
2023-03-28TensorFlow和Keras都是机器学习领域中的流行框架。它们都被广泛用于深度学习任务,例如图像分类、自然语言处理和推荐系统等。虽然它们都有相似的目标,即使让机器学习更加容易和高效,但是它们之间确实存在一些区别 ...
2023-03-28在使用Python的matplotlib库绘制图形时,我们常常需要控制坐标轴的单位长度。当x和y轴的比例不同,图形可能会被拉伸或者压缩,从而失真。本文将介绍如何通过设置坐标轴的纵横比例,使得x和y轴的单位长度相等。 ...
2023-03-28R语言是一种非常流行的数据分析和统计建模工具,它具有丰富的时间序列分析功能。本文将介绍在R语言中进行时间序列分析的一些基本概念和最常用的包。 时间序列分析基础知识 时间序列分析是指对随时间变化的数据进行建 ...
2023-03-28Requests和Scrapy都是用于爬取网页数据的Python库,它们各自有着自己的优势和适用场景。本文将会对这两个库进行比较和分析。 Requests Requests是一个非常流行的Python HTTP库,可以轻松地发送HTTP请求和处理响应。 ...
2023-03-28单因素方差分析(One-way ANOVA)是数据分析中常用的一种方法,它可以用于比较两个以上样本之间的差异性。在进行单因素方差分析时,我们需要满足以下条件:每组数据来自独立的样本,数据服从正态分布,各组数据的 ...
2023-03-28数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10