当你在PyCharm中运行一个使用TensorFlow的Python程序时，有时会看到一条消息"Using TensorFlow backend"。这是因为在程序中使用了Keras库，而Keras默认使用TensorFlow作为后端引擎。这条消息实际上只是告诉你当前 ...
2023-04-10BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于时间序列预测。时间序列预测是指根据历史数据对未来的趋势进行预测，这在商业、金融和天气预报等领域非常有用。在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行时间序列预测 ...
2023-04-10
XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，在分类问题中通常被用来预测二元或多元分类结果。与传统的决策树相比，XGBoost具有更优秀的准确性和效率。 然而，在使用XGBoost进行分类时，其输出通常不是类别概率， ...
2023-04-10神经网络是一种基于人工神经元网络的计算模型，被广泛应用于数据预测和其他机器学习任务中。在数据预测方面，神经网络的原理是利用已知数据集来训练模型，然后使用该模型来进行未知数据的预测。 神经网络的基本结构 ...
2023-04-10在SPSS中，降维是指将高维度数据集转换为低维度数据集的过程。这可以通过因子分析等技术实现。当使用因子分析时，通常会生成一组称为因子得分的新变量。因子得分是观察值在每个因子上的得分，从而在减少原始变量数量 ...
2023-04-10神经网络的收敛速度和梯度大小有密切关系。在神经网络训练过程中，我们通常会使用反向传播算法来计算每个权重的梯度，然后根据这些梯度来更新权重。因此，梯度大小对于神经网络的学习效率和收敛速度是至关重要的。 ...
2023-04-10Pandas是一种用于数据分析和处理的常用Python库。在Pandas DataFrame中，归一化某列可以将该列的值从原始比例缩放到0到1之间的标准比例，使其更容易与其他列进行比较和分析。本文将介绍如何对Pandas DataFrame中的某 ...
2023-04-10Linux是一种流行的操作系统，其在内存管理方面采用了虚拟内存技术。虚拟内存是一种将物理内存和硬盘空间结合起来使用的技术，在Linux中，这个过程是由页表来实现的。 页表是一个数据结构，它将虚拟地址映射到物理地 ...
2023-04-10卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在图像处理中的卷积操作使用的是旋转180度后的核（kernel），这种做法源于信号处理中的一种算法——离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）。在本文 ...
2023-04-10
决策树是一种常用的机器学习算法，它可以对数据进行分类和预测。在决策树中，特征（或属性）重要性是指每个特征对模型准确性的贡献程度。因此，了解如何计算特征重要性是非常有用的，可以帮助我们选择最相关的特征 ...
2023-04-07
NLP和CV都是机器学习领域中的重要分支，但在训练模型时存在一些差异。NLP模型通常只需1~3个epoch就可以达到收敛，而CV模型则需要更多的epoch才能收敛。这种差异主要是因为两者处理数据的方式不同。 首先，NLP模 ...
2023-04-07
LSTM是一种常用的循环神经网络架构，它可以有效地解决传统RNN中长序列训练过程中产生的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过使用门控机制来控制信息的流动，其中tanh激活函数扮演了重要角色。 tanh激活函数是一种 ...
2023-04-07
MySQL是一种流行的关系型数据库，用于存储和管理各种类型的数据。当涉及到使用日期和时间相关的信息时，开发人员必须决定如何在MySQL中存储这些信息。 常见的做法是将日期和时间信息存储为INT或DateTime类型。 ...
2023-04-07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在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代，“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑，但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”，而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估，到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值，mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例，通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型（如 Transformer、CNN、多层感知机）的结构设计中，“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是：内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代，“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而，多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中，“显性特征”（如用户年龄、订单金额、商品类别）是直接可获取的基础数据，但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型（LLM）商业化落地过程中，“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言，相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下，企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域，“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别（是 / 否）” 到 “疾病诊断（良性 ...
2025-11-06在数据分析中，面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量，我们常常需要回答： ...
2025-11-06
