在神经网络中，我们通常使用反向传播算法来训练模型。该算法的目的是通过计算误差函数关于参数梯度来更新网络参数，以最小化误差。 在一个神经网络总loss=loss1+loss2的情况下，我们需要确定如何反向传播和更新loss1 ...
2023-03-31
在MySQL数据库中，多表联合查询是常见的操作之一。当需要对返回结果进行排序或者分页时，我们需要考虑如何保证查询效率高。下面我会从以下几个方面来讨论如何提高多表联合查询的效率：索引优化、分页查询、数据缓 ...
2023-03-30Linux是一种免费开源的操作系统，广泛用于服务器等各种领域。在这个操作系统背后的核心部分是内核，它是操作系统和计算机硬件之间的接口。因此，Linux内核与物理内存之间的关系至关重要。 为什么Linux的内核必须映射 ...
2023-03-30如果不小心使用rm -rf命令删除了Linux系统中的/lib目录，这可能会导致系统无法正常启动，并且可能会损坏关键的系统文件。在这种情况下，需要采取紧急措施，以尽快恢复系统的正常运行。 首先，应该立即停止对系统的任 ...
2023-03-30SPSS是一款广泛使用的统计分析软件，可用于数据处理和分析。在实验或调查中，研究人员通常会对某些因素进行干预，以观察其对特定结果变量的影响。其中一个指标是效应大小，表示自变量（干预）与因变量之间的关系程度 ...
2023-03-30MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，为了保证数据的可靠性和安全性，备份是非常必要的。本文将介绍如何进行MySQL数据库备份，并分别介绍全量备份和增量备份两种方式。 一、全量备份 全量备份是指将整个数据库一 ...
2023-03-30SPSS是一款常用的统计软件，处理数据时缺失值是一个比较普遍的问题。本文将介绍SPSS如何处理缺失值。 缺失值是指在数据收集和整理过程中，某些变量或某些样本没有被记录或者丢失了部分数据，导致这些变量或样本的某 ...
2023-03-30神经网络是一种计算模型，它通过学习输入数据的特征，自动提取和表达数据中的规律，并能够推广到未见过的数据中。这种能力被称为泛化能力。 神经网络的泛化能力可以归结为以下几个原因： 模型参数的优化 神经网络 ...
2023-03-30
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种用于图像、音频等数据的深度学习模型。CNN中的卷积层(Convolutional Layer)是其中最重要的组成部分之一，它通过应用卷积核(Kernel)来提取图像中的特征。 ...
2023-03-30当使用R语言进行数据分析和建模时，你可能会遇到计算速度过慢的问题。这种情况可能会导致分析和建模需要花费很长时间，从而影响整个项目的进展。以下是一些提高R语言运算速度的方法： 使用向量化操作 在R中，向量 ...
2023-03-30Redis和MySQL都是流行的数据存储解决方案，但它们之间有很大的区别。虽然它们都可以用来存储数据，但它们的设计目标不同，适用于不同的应用场景。 Redis是一种高性能键值存储系统，通常用于缓存和会话存储。Redis可 ...
2023-03-30
卷积神经网络（CNN）是一种常用的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。在训练CNN时，我们通常使用反向传播算法来更新网络参数，并通过监控损失函数的变化来评估模型的性能。在训练 ...
2023-03-30卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，通常用于处理图像数据，但它也可以应用于一维时间序列数据。在本文中，我们将探讨如何将卷积神经网络应用于一维时间序列数据，并介绍一些常见的技术和方法。 什么是一维时间 ...
2023-03-30模糊神经网络（Fuzzy Neural Network）是一种结合了神经网络和模糊逻辑的人工智能算法，它可以用于分类、聚类、预测等多种任务，并且在处理模糊、不确定性信息方面具有优势。 为了更好地理解模糊神经网络，我们可以 ...
2023-03-30
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
