一、维度建模分为两种表事实表 存在这样一些数据，如行为记录，操作记录，订单，日志等，都可以作为事实表 特点：每条数据都有一个唯一键，数据通常来说不会更新，随着时间的增加而增加维度表 维度表是分析数据角度的信息表，如商家信息，地区信息，用户信息为角度存储的表，适合经常更新，一般和事实的关系是一对多二、维度建模三种模型：星型模型雪花模型星座模型说明：1）. 星型模型 以事实表为中心，所有的维度表直接连
作者王小贱。北航智慧城市兴趣组 BIGSCITY是隶属于北京航空航天大学计算机学院的一个学术研究小组，小组致力于研究机器学习与数据挖掘在城市科学、社会科学等领域的交叉应用技术。AI 科技评论获得 BIGSCity 授权转载，敬请期待更多后续内容。非常开心本文成为 BIGSCity 兴趣组的第一篇投稿，《深度学习的可解释性研究》系列预计包含 3-4 篇内容，用尽可能浅显的语言带领大家了解可解释性的概
当单一交换机所能够提供的端口数量不足以满足网络计算机的需求时，必须要有两个以上的交换机提供相应数量的端口，这也就要涉及到交换机之间连接的问题。从根本上来讲，交换机之间的连接不外乎两种方式，一是堆叠，一是级联。
堆叠和级联的区别
级联是通过集线器的某个端口与其它集线器相连的，如使用一个集
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2023-11-24 00:33:45
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在深度学习中，“维度”指的是数据的结构或数组的每个轴的长度。每个维度表示数据的不同特征或轴。为了更好地理解维度，我们可以通过一些示例来说明。1. 一维数据示例: 向量[2, 4, 6, 8]维度: 1（这是一个一维数组）长度: 4（数组中有4个元素）2. 二维数据示例: 矩阵[
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]维度: 2（这是一个二维数组）形状: (3
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精选
2024-09-05 17:20:36
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刘慈欣的《三体》为人们拉开一副天马行空的科幻画卷。在地球人类文明和三体文明的信息交流、生死搏杀历程中，“黑暗森林”推动星球文明间的关系发展，也通过一个毁灭性武器--二向箔，“降维打击”终结了人类文明。在商业的暗黑森林中，无论是商业帝国还是创业公司，都面临着被“降维打击”的潜在风险，而防御风险的最高效模式，是通过维度的增值来引导发展，真正实现“发展+转型”，在业务主航道上拓展出新的领域。随着新领域，
摘自O社的fundamentals of Deep Learning第一种方法：正则化1、L2正则化正则化通过添加惩罚大权重的附加项来修改我们最小化的目标函数。换言之，我们将目标函数改为Error+λf (θ) ，f(θ)随 θ的变大而变大， λ 是另一个名叫正则化强度的超参数。 我们选择λ 的值的大小决定了我们想解决过拟合的程度。 λ =0说明我们没有采取任何方法防止过拟合。如果λ太大，那么我们
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2024-07-07 11:32:13
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事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务 所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键
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2024-06-04 09:37:33
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文章目录什么是通道(channel)声明通道(channel)发送和从通道接收发送和接收默认是阻塞的Channel 示例程序通道的另一个例子死锁单向通道关闭通道和循环遍历通道 在 上一个教程，我们讨论了关于在Go中如何使用协程实现并发。在该教程，我们将讨论关于通道以及Goroutines 如何使用通道实现通信。 什么是通道(channel)通道可以被想像为Goroutines通信使用的管道(p
维度空间中的维度零维：点一维：线二维：面三维：体定义参考下来，最基本的维度可以定义为：一个属性(方向)。财富：穷-富身高：矮-高性别：男-女…可以是连续的，也可以是离散的，在指定属性(方向)上单一变化的，都称得上维度。高维好男人，他是这样的有钱帅气体贴…好男人和坏男人也都属于同一个维度，但是程度不一。显而易见的，我们使用了很多的维度(属性)进行这个维度的描述，这种维度，我们称为高维。值得注意的是：
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2024-02-06 20:12:56
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1、基础理解首先本文介绍的图像拼接并非对尺寸相同的图片进行简单拼接，而是基于全景图的拼接普通相机拍摄图像时，无法兼顾相机视场与视场中单个物体的分辨率问题，而全景相机普遍价格昂贵， 不适用于低成本的一般性场景。为了使用普通相机获取宽视角，甚至是 360°全景图像，人们提出了图像拼接技术。图像拼接技术是指将含有重叠部分的两幅或多幅图像，通过图像预处理、图像配准和图像融合技术，拼接成一幅包含各图像信息的
深度学习定义人工智能,机器学习,深度学习这三个概念还傻傻分不清?
一张图解决疑惑神经网络和深度学习差别？
深度学习是一种学习方式，指的是采用深度模型进行学习，不是模型。多层神经网络是一种模型。
神经网络只要足够深就可以称作深度模型，但是深度模型不仅仅只有多层网络。神经网络部分概念特征值人和计算机互补（人，直觉，驾车，图像识别，计算机，简单机械）
特征值提取的好坏（直角坐标与极坐标举例）
举例：工
PVA-MVSNet一、Method1.问题与创新2.网络结构3.Pixel-wise View Aggregation4.Voxel-wise View Aggregation5. Multi-metric Pyramid Depth Map Aggregation二、Implementation Details一、Method1.问题与创新问题： 1.由于不同的照明、摄像机几何参数、场景内容等
keras的特征与标签的维度一、结论二、实验源码1、文本分类1.1 源码1.2 数据集说明1.2.1 原始的是csv文件1.2.2 转txt:1.3 特征与标签维度1.3.1 特征二维与标签一维1.3.2 特征二维与标签二维2、中文分词2.1 源码2.2 特征与标签维度2.2.1 特征二维标签三维正常dense测试dense_1层测试dense_2层2.2.2 特征二维标签二维测试dense_1
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2024-07-31 17:11:35
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写在前面：这是一篇和原论文关系不大的博客（大家如果有兴趣看原始论文，可以先看完原始论文后，再来看本博客），基本上是基于个人在工作实践中的经验以及思考写成的一篇关于DSSM的博客，先定基调：DSSM主要用在召回和粗排阶段。DSSM全称Deep Structured Semantic Models，是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）与微软于2013年发表在CIKM上的，盲猜是一作在微软实习时的
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2023-10-27 19:14:02
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diffusion model是2015年的一篇文章，https://arxiv.org/pdf/1503.03585.pdf但是2020年的DDPM之后，才开始逐渐火起来的，https://arxiv.org/abs/2006.11239diffusion model最近Diffusion Model被用在于图片生成模型当中，当前很多的模型都在使用diffusion model作为生
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2024-08-12 16:33:20
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与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。深度学习算法不需要像大模型那样训练大量数量的模型来学习特征之间的联系。深度学习算法是基于神经元的，而大模型是利用大量参数训练神经网络。本文从大模型与深度学习方面入手，解决大模型是否是深度学习的未来的问题。
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2023-02-16 11:39:33
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# 深度学习中的级联
在深度学习领域，级联（Cascading）是一种常见的设计思路，尤其在计算机视觉和模式识别等任务中应用广泛。级联的核心思想是将多个模型串联起来，每一个后续模型的输入是前一个模型的输出。这种方法可以有效地提高系统的准确性和鲁棒性。
## 级联的基本原理
级联的基本原理是，通过分层或逐步处理数据，使得系统在处理复杂任务时更加高效。每一个级别的模型可以专注于特定类型的错误，从
在《程序员的思维修炼：开发潜能认知的九堂课》这本书中，介绍了一种从“新手”到“专家”的成长模型，既“德雷福斯模型”。 简单点的接介绍，就是如何从一个新手成长为一个专家的修炼套路。 虽然这是一本关于“程序员”的书，但“德雷福斯模型”并不止止应用于软件领域，“德雷福斯模型”的发现也远远早于软件领域。据说20世纪80年代初就已经开始引入到与医疗、飞行等领域。 “德雷福斯模型”分为五个
深度学习模型中的权重是网络学习过程中学习到的关键参数，它们在模型的每个层中起着至关重要的作用。权重的调优直接关系到模型的准确性和泛化能力，理解权重的含义和功能有助于更好地进行模型设计和训练。接下来，我将详细记录整个过程，包含环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和部署方案。
### 环境配置
在进行深度学习研究时，首先需要配置合适的开发环境。下面是我为此项目准备的依赖项及版本：
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1.1.1深度学习概念
深度学习利用多层神经网络结构，从大数据中学习现实世界中各类事务能直接被用于计算机计算的表示形式，被认为是智能机器可能的“大脑结构”。
简单的说，深度学习，就是使用多层神经网络来进行机器学习。
神经网络，它是一个带参数的函数，通过调整参数，可以拟合不同的函数。
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2016-05-26 22:01:43
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