一、PyTorch简介1.PyTorch简介和发展Facebook人工智能研究小组开发基于Lua语言编写的Torch库python实现深度学习的库广泛应用学术界和工业界Caff2项目并入Pytorch，开始加深在深度学习应用框架的影响和地位。 Pytorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架2.PyTorch的优势相比其他框架，更加简洁，框架简洁易于理解，设计追求最少的封装，避免重复造轮子上手快
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2023-11-23 12:25:13
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博主最近正在找工作，面了几家互联网大厂，发现SQL才是主流。虽然SQL很简单，但是面试官也会问SQL熟不熟练。
作为一名专业的数据分析师，SQL怎能不熟练呢。
还有人质疑我简历上写的某著名车企的工作经历，以为是家4s店。真是好笑，博主可是正经世界顶级外企出来的，当初也是打败了很多对手才得到的工作机会。
不过这也让博主觉得有必要好好回顾过去几年的工作。
博主找出压箱底的硬盘，里面还存着当时的工作数据
原创
2021-08-04 10:54:07
349阅读
##前言 ##安装 pip install Faker ##使用 from faker import Faker fake = Faker() name = fake.name() address = fake.address() print(name) print(address) from fa
原创
2021-08-04 11:43:02
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# Java 模拟真实数据生成
在软件开发的过程中，模拟真实数据的生成是一项非常重要的工作。它可以帮助开发人员在没有真实数据的情况下进行测试和调试。这篇文章将指导你如何使用 Java 来实现数据的模拟生成流程。
## 流程步骤
以下是实现 Java 模拟数据生成的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -------------
原创
2024-09-19 04:02:25
198阅读
问题分析学生缺乏深度思考和持续改进的能力，往往只是低水平重复，没有真正掌握核心技能。学生在面对失败时，缺乏主动寻求原
在使用 Hive 进行大数据处理时，操作真实数据的准确性和有效性是至关重要的。本文将详细介绍如何应对 Hive 操作中“真实数据存在”的问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和排错指南等方面，确保读者能够有效地应用解决方案。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保环境准备妥当，包括必要的软件和硬件支持。以下是我们的软硬件需求及版本兼容性矩阵。
| 组件
在信息过载的互联网信息中挖掘有价值的信息是非常难的。我自己退一步，要想寻求真实的信息也是非常难的。那么现实骨感。
原创
2024-02-27 10:00:09
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一、引言银行等金融机构拥有用户历史行为数据，例如是否违约诈骗等，但缺乏数据去对新用户进行判断。而运营商、卡组织（如银联、VISA）等拥有大量数据的机构，有意愿跟金融机构合作建模。但是，因为金融机构与数据拥有方都有商业保密和政策合规的需要，因此无法把数据给对方来执行传统建模程序。针对这一现象，腾讯神盾-联邦计算，把两个最常用的算法，梯度提升树（GBDT）和逻辑回归（LR）的计算过程进行重新组织。将其
原创
2021-03-31 22:56:19
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元宇宙正在掀起搜索引擎变革与迭代的新浪潮如果说元宇宙的本质是一张3D版的互联网，那么元宇宙的构建，就需要大量数字世界的建造师。过去，用户接受互联网内容的方式偏被动，很少能深度参与到互联网的基础建设中去，同时，互联网巨头把控了主要的流量入口，导致生态壁垒高筑，数据无法高效流通。Web3.0时代，元宇宙的新入口雏形开始显现，用户逐渐成为其真正的创作者与构建者，自发地创造数字内容，为元宇宙添砖加瓦，去构
用数组模拟栈一、代码package stack;
import java.util.Scanner;
public class ArrayStackDemo {
public static void main(String[] args) {
// 测试创建栈
ArrayStack stack = new ArrayStack(4);
String key = "";// 空串
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2023-09-22 23:46:34
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一、感知器的实现把权重初始化为0或者小的随机数。对每个训练样本x（i）： a.计算输出值y 。 b.更新权重。import numpy as np
class Perceptron(object):
def __init__(self,eta = 0.01,n_iter = 50,random_state = 1): #用给定的学习率η（eta）和训练次数n_iter初始化 新的Perc
视图、增/删/改/查触发器、增/删/改/查存储过程、增/删/改/查存储过程三种传参，pymysql 怎么用？函数、增/删/改/查/return值内置函数事务索引！ 一、视图视图是查询命令结果构成的一个虚拟表（非真实存在），其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】，用户使用时只需使用【名称】即可获取结果集合，并可以当作表来查询使用。1、创建视图--格式：CREAT
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2024-05-19 06:04:13
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如果你一个月能挣一万元，其实你在中国算高收入，你就是top 5%，恭喜你!不过呢，就算你一年挣一百万，你也没有特别有钱的感觉。为何如此?其实就是贫富差距特别大。
原创
2022-06-22 15:07:56
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Strom的结构 Storm与传统关系型数据库 传统关系型数据库是先存后计算，而storm则是先算后存，甚至不存 传统关系型数据库很难部署实时计算，只能部署定时任务统计分析窗口数据 关系型数据库重视事务，并发控制，相对来说Storm比较简陋&nb
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！杨净 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI相信吗？现在训练数据也用合成的了。而且人脸分析任务上，准确性...
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2021-10-23 15:33:49
5781阅读
数据采集事情的起源是这样的，某个风和日丽的下午… 习惯性的打开知乎准备划下水，看到一个问题刚好邀请回答于是就
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2021-08-13 15:49:33
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数据采集事情的起源是这样的，某个风和日丽的下午… 习惯性的打开知乎准备划下水，看到一个问题刚好邀请回答于是就萌生..
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2022-07-28 01:01:14
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近期我碰到了一个令人头疼的事情。就是我的mysql服务器使用了很久之后，发现/data 目录的空间占满了我系统的整个空间，马上就要满了。下面是我的分析。在网上查看了这2个方法，但是执行后发现没有解决。系统空间没有变小。1.optimize table table.name #后面发现这
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2023-08-14 17:36:07
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简介几句话概括版：机器学习的算法可以分为以下三类：有监督学习（Supervised Learning）：有预测目标Y，通过X预测Y无监督学习（Unsupervised Learning）：没有Y，只通过X进行分析并识别模式强化学习（Reinforcement Learning）：通过环境与奖励循环迭代优化出最合适的动作 机器学习的分类机器学习中包含很多算法，这些算法所需要的数据以及解决的
（一）概述Spring Security是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架，Spring Security主要做两个事情，认证、授权。我之前写过一篇关于SpringSecurity的博客，但是当时只是介绍了基于mock数据的案例，本期就来介绍一下基于真实数据的认证授权实现。（二）前期项目搭建为了更好的展示SpringSecurity，我们先搭建一个简单的web项目出来。引入thym
原创
2021-05-05 09:34:16
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