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 ...
2023-03-22神经网络和决策树算法是两种不同的机器学习模型，它们各自有着自己的优缺点。在选择使用何种模型时，需要根据具体情况进行考虑。本文将介绍神经网络和决策树算法，并探讨神经网络是否可以代替决策树算法。 首先，我 ...
2023-03-22树形结构数据是一种常见的数据结构，它由节点和边组成，可以用来表示层次化的关系。在MySQL表中存储树形结构数据，可以使用多种方法，本文将简要介绍几种主要的方法。 Adjacency List Model 邻接列表模型是存储树形 ...
2023-03-22Numpy是Python中一个非常流行的科学计算库，其中包含了许多方便而强大的函数。其中，where()函数是非常有用的一个函数，它可以帮助我们在数组中找到满足特定条件的元素，并返回相应的索引或值。在本文中，我们将深入 ...
2023-03-22神经网络是模仿人类神经系统的一种机器学习模型。随着计算机技术和算法的不断进步，神经网络的结构也越来越复杂。其中一个重要的因素就是层数的增加。在这篇文章中，我们将探讨为什么神经网络层数越多效果越好。 首 ...
2023-03-22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
