在 Linux 系统中，由于不同的编码方式或字符集的差异，可能会导致解压缩 zip 文件时出现乱码。本文将介绍如何解决这个问题。 1. 检查文件编码 首先，需要检查文件编码。可以通过以下命令查看 zip 文件的编码格式： f ...
2023-03-22对于正则表达式，匹配 3 的倍数可以使用以下的方法： ^(0|([1-9][0-9]))((([0-9]{2})[03])|[09])*$ 这个正则表达式可以分为三个部分。首先，^(0|([1-9][0-9])) 匹配 0 或者以非零数字开始的任意数字。接下来是 (([0- ...
2023-03-22苹果于2020年发布了自家研发的M1芯片，它是一款基于ARM架构的芯片，能够为Mac电脑带来更高的性能和效率。其中一个引人注目的特点就是M1芯片搭载了神经单元（Neural Engine），这是一种专门用于机器学习任务的硬件 ...
2023-03-22LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络架构，主要应用于序列数据的处理。在训练LSTM模型时，由于网络层数和时间步长的增加，会出现梯度弥散和梯度爆炸的问题。本文将介绍LSTM是如何通过一系列的改 ...
2023-03-22卷积神经网络是一种深度学习模型，其核心组成部分之一就是卷积层。在卷积层中，卷积核扮演着至关重要的角色，它是用于特征提取的基本操作单元。 卷积核是一个小矩阵，通常为正方形，其大小由用户定义。卷积核通过移 ...
2023-03-22卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是两种常见的神经网络架构。它们有许多共同点，但在某些方面也有区别。 首先，卷积神经网络主要用于图像识别和计算机 ...
2023-03-22
PyTorch是一个开源的Python深度学习框架，提供了许多预定义的损失函数。但有时候，我们需要根据自己的任务和数据集来自定义损失函数。这篇文章将介绍如何在PyTorch中自定义损失函数。 一、什么是Loss Function ...
2023-03-22梯度下降法是神经网络中最为常用的优化算法，它的主要思想是通过不断迭代来调整神经网络中的参数，从而使得损失函数逐渐逼近全局最小值。然而，由于神经网络中存在大量的非凸性和高维度特征，因此梯度下降法容易收 ...
2023-03-22
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们通常需要手动将梯度清零。这是因为PyTorch中的自动求导机制（Autograd）会自动计算每个张量的梯度，并将其累加到张量的.grad属性中。如果不手动将梯度清零，那么每次反向 ...
2023-03-22
端到端（end-to-end）神经网络是一种广泛应用于机器学习和人工智能领域的模型架构。它是一种能够直接从原始数据中提取特征并输出最终结果的模型，不需要显式地进行手动特征提取或分步骤处理。 在传统的机器学习方法 ...
2023-03-22在神经网络的训练中，我们往往会使用warmup策略来提高模型的性能。这个策略简单来说就是在训练开始时，将学习率设置为一个较小的值，并逐步增加到预设的值。这样做的原因和理论解释有什么呢？接下来我们来详细探讨 ...
2023-03-22保持MySQL和Redis中数据的一致性是一个非常重要的问题，因为这直接影响到应用程序的正确性和稳定性。在本文中，我将从以下几个方面来介绍如何保持MySQL和Redis中数据的一致性。 数据同步 在MySQL和Redis之间保持数 ...
2023-03-22HBase和Hive都是在Hadoop生态系统中常用的数据存储和分析工具，它们各自具有独特的特点和适用场景。本文将从以下几个方面探讨HBase和Hive的差别和使用场景。 数据模型 HBase是一种基于列族的NoSQL数据库，它以行为 ...
2023-03-22Kafka是一款适用于大规模数据处理的开源消息队列系统，它由LinkedIn公司开发并在2011年正式发布。如今，Kafka已经成为了当今最受欢迎的分布式消息队列之一，被许多大型企业和互联网公司广泛应用于实时数据流、日志 ...
2023-03-22Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前机器学习领域中非常流行的算法。两种算法都采用了 boosting 方法来提高分类或回归效果，但在实现细节上还是有一些区别的 ...
2023-03-22PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的函数库和工具包来简化神经网络的实现过程。然而，在训练大型模型或处理大规模数据集时，显存消耗可能会成为问题。本文将分享一些PyTorch中节省显存的小技巧。 ...
2023-03-22Kubernetes（简称 K8s）是一个开源的容器编排工具，被广泛用于大规模部署和管理容器化应用程序。它在解决云原生架构中的各种挑战方面发挥着重要作用。本文将详细探讨 Kubernetes 解决了哪些问题，并为什么它成为了现 ...
2023-03-22正则表达式是一种强大的文本匹配工具，可以用于从文本中提取所需信息。在某些情况下，我们需要获取正则表达式中最后一个匹配项。这篇文章将介绍如何使用不同编程语言和正则表达式引擎来实现这个功能。 首先，让我们 ...
2023-03-21Elasticsearch是一个开源搜索引擎，可以快速地搜索和分析大规模的数据。MySQL是一个广泛使用的关系型数据库管理系统。结合Elasticsearch与MySQL一起使用，可以使得数据的搜索与查询更为高效。 以下是如何结合Elastic ...
2023-03-21
MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统，被广泛用于各种应用程序中。当表需要增加新的字段时，通常会使用 ALTER TABLE 语句来完成这个任务。然而，对于大型的表，这个过程可能会导致锁表，从而影响到业务运营和 ...
2023-03-21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： ...
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