为了让读者更好地理解，本文将分为以下几个部分： ggplot2简介 基础折线图绘制 折线图样式调整 线型调整 颜色调整 粗细调整 ggplot2简介 ggplot2是R语言中最流 ...
2023-03-23
在进行问卷研究时，问卷信度是非常重要的一个指标。问卷信度越高，意味着问卷中各项测量结果的稳定性越好，数据可靠性也就越高。然而，在实践过程中，我们可能会发现问卷信度不高的情况，这时候需要我们采取一些措 ...
2023-03-22
在R语言中，当代码出现错误时，会显示相应的错误信息和位置。其中，有一个常见的错误是"unexpected symbol in"，这通常表示代码存在语法错误或拼写错误。下面将详细介绍如何解决这个问题。 查看错误信息 ...
2023-03-22LSTM是一种经典的循环神经网络，已经广泛应用于自然语言处理、语音识别、图像生成等领域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入层）是非常重要的一部分，它可以将输入序列中的每个离散变量映射成一个连续向量，从而便于 ...
2023-03-22卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种非常强大的图像处理和分类工具。在许多实际应用中，我们需要对图像进行旋转、缩放、平移等操作，并期望神经网络能够对这些变化保持不变性。本文将探讨卷积 ...
2023-03-22
在PyTorch中，多任务学习是一种广泛使用的技术。它允许我们训练一个模型，使其同时预测多个不同的输出。这些输出可以是不同的分类、回归或者其他形式的任务。在实现多任务学习时，最重要的问题之一是如何计算损失 ...
2023-03-22神经网络是一种强大的机器学习技术，可以用于各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理等。在这些任务中，神经网络已经取得了很大的成功，但为什么很少使用神经网络来直接做滤波器呢？本文将提供一些可能的原因 ...
2023-03-22MySQL 是目前广泛使用的关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在实际应用中，经常会遇到需要将多个 MySQL 数据库之间的数据表进行同步的情况。这种情况通常出现在需要将数据从一个服务器迁移到另一个服务器、 ...
2023-03-22因子挖掘是指从数据中寻找影响目标变量的关键因素，它在金融、医学、生物等领域都有广泛的应用。遗传算法和神经网络是两种常用的因子挖掘方法。本文将介绍如何使用这两种方法进行因子挖掘，并对其优缺点进行分析。 ...
2023-03-22Transformer是一种广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的深度学习模型，其在机器翻译、情感分析等任务中取得了显著的成果。然而，随着深度学习技术的不断发展，越来越多的研究表明Transformer也可以应用于非NLP领域中 ...
2023-03-22
在使用Docker时，有时候会遇到“unauthorized authentication required”（需要授权认证）的问题。这通常发生在你尝试从一个镜像仓库中拉取或推送镜像时，但是你没有提供正确的认证凭据。 该错误信息表示，Dock ...
2023-03-22
在使用matplotlib绘图时，有时候我们需要清空当前的图片，以便重新绘制新的图形。清空图片可以通过以下两种方式实现： 使用clf()函数 clf()是matplotlib.pyplot模块中的一个函数，用于清空当前的图片。 ...
2023-03-22
因子分析是一种用来研究多个变量之间相关性和结构的统计方法。它通过将一组相关变量转换为一组较少的不相关变量，以降低数据的复杂度和维数，并且帮助我们更好地解释数据集的结构。 在SPSS中，我们可以使用因子 ...
2023-03-22NumPy是Python中用于科学计算的库之一。其中的数组（array）是NumPy中最常用的数据结构之一，它由相同类型的元素组成，并提供了许多便捷的操作方式。在NumPy中对每个元素进行操作可以使用各种函数或者向量化操作。 ...
2023-03-22Python是一种解释型语言，因此它的执行速度相对较慢。由于numpy是一个基于C语言实现的库，能够利用底层硬件资源进行计算，并且提供了向量化操作，因此numpy的代码比使用for循环的纯Python代码运行更快。 为什么使用 ...
2023-03-22
在部署Kubernetes(k8s)时，关闭swap、selinux、firewalld是一些常见的最佳实践。这些步骤可以帮助确保你的集群以安全和稳定的方式运行。下面将逐一讨论这些最佳实践。 关闭swap Swap是Linux系统用来临 ...
2023-03-22
PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，在使用过程中，设置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 与 Num Workers 的设置关系到 GPU 内存的使用和训练速度。 在 PyTorch 中，通过 DataLoader ...
2023-03-22神经网络是一种强大的机器学习工具，已被广泛应用于各种预测和分类问题。其中一个常见的应用是使用神经网络进行连续型变量的回归预测。本文将介绍如何使用神经网络完成这个任务。 数据准备 首先，我们需要准备数据 ...
2023-03-22
时间序列预测是一项重要的任务，许多研究人员和数据科学家都致力于提高其准确性。近年来，一维CNN-LSTM结构已成为时间序列预测中最受欢迎的模型之一，因为它可以同时利用CNN和LSTM的优点。在本文中，我们将探讨如 ...
2023-03-22人脸识别是一种常见的生物特征识别技术，它通过计算机视觉技术来识别人脸并将其与已知的人脸进行比对，从而实现身份验证或识别。在过去几年中，深度卷积神经网络（CNN）已经成为人脸识别领域取得重要进展的核心技术 ...
2023-03-22R 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 ...
2025-09-01CDA 数据分析师：企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”， ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化：以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中，“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29
