参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#lstmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/39191116简单应用直接看官网的文档太崩溃了，先从使用说起，上代码import torch
import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(10, 20, 2) # 实例化, 括号里的参数(inpu
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2024-09-10 10:10:45
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多维分析就是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为OLAP。它的后台运算在结构上很简单，如果用SQL语法描述，大体形式为：SELECT D,…, SUM(M), … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D,…即对立方体按某些维度分组汇总某些测度。其中C是数据立方体，D,…是选出维度，M,…是聚合测度，聚合函数也可
最近遇到点问题，对于模块的输入矩阵的维度搞不清楚，这里在学习一下，记录下来，方便以后查阅。 LSTM & Attention 输入维度LSTM记忆单元门控机制LSTM结构LSTM的计算过程遗忘门输入门更新记忆单元输出门LSTM单元的pytorch实现Pytorch中的LSTM参数输入Inputs: input, (h_0, c_0)输出Outputs: output, (h_n, c_n)
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2023-10-21 01:03:54
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手动搭建LSTM
工具模块
我搭建神经网络模型主要用到的是TensorFlow模块，不过在这里值得注意的是，我所采用的方法在TensorFlow 1.0.0及之后的版本已不支持，希望大家注意！以下则是本次我需要用的所有方法或者工具包。
import warnings
from sklearn import preprocessing
from sklearn.utils import shuffl
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2024-08-09 00:02:05
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目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list一.背景数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式即时查询适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的场景数据链路：明细数据hive表-> MPP计算引擎预计算适合有固定模式的聚合查询
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2023-12-03 14:10:01
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评估是任何有效绩效管理策略的关键部分。虽然传统的绩效评估允许主管向他们的直接下属提供反馈，但从组织不同级别的多个来源收集反馈可能是一种更有效的员工发展方法。全方位的具体、实时反馈对话，向上、向下和同行显得非常重要。毫无疑问，360 度评估是从组织各级利益相关者那里收集反馈并利用这些反馈来推动个人和团队的绩效、发展和成长的绝佳方式。但是，究竟什么是 360 度评估——它们能给您的组织带来什么样的好处
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2024-01-15 05:55:50
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LSTM结构理解与python实现简单的RNN结构求解过程中易发生梯度消失或梯度爆炸问题，从而使得较长时间的序列依赖问题无法得到解决，其中一种越来越广泛使用的解决方法就是 Long Short Term Memory network (LSTM)。本文对LSTM做一个简单的介绍，并用python实现单隐藏层LSTM。参考资料：理解LSTM： http://colah.github.io/posts
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2023-08-26 13:58:14
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摘要：算法模型基于动态多隐层LSTM RNN搭建，损失函数使用cross_entropy损失最大值，输入M维度、输出N维度。代码基于Python3.6.X和Tensorflow1.13.X实现。1. 前言对于新零售、金融、供应链、在线教育、银行、证券等行业的产品而言，以数据为驱动的用户行为分析尤为重要。用户行为分析的目的是：推动产品迭代、实现精准营销，提供定制服务，驱动产品决策。我们以新零售加油站
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2024-01-17 20:54:32
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# 理解与实现 Python 中的多维度列表
在 Python 中，多维度列表（通常称为嵌套列表）对于存储和组织数据十分有用。无论是用于处理矩阵、游戏地图，还是其他复杂数据结构，理解如何创建和使用多维度列表是基础且重要的技能。接下来我们将详细介绍如何实现多维度列表。
## 1. 整体流程
在实现多维度列表时，我们可以将整个过程分为几个简单的步骤。以下是这些步骤的概览：
| 步骤编号 | 步
在我探索“多维度分析 Python”的过程中，我逐渐形成了一整套解决思路，从环境的预检、部署架构到具体的安装和配置，都进行了详细的梳理。以下便是这一过程的详细记录。
## 环境预检
在进行多维度分析之前，我首先需要确保我的开发环境符合所有的要求。通常，我会创建一个思维导图来明确各个环境要素，包括操作系统、Python 版本、依赖库等。
```mermaid
mindmap
root((环
福哥答案2021-01-12：这个面试题很偏，连题意都不知道。多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysi
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2023-11-23 18:41:42
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Gpytorch高斯过程GPU多维度输出
原创
2024-08-08 13:45:27
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排序算法在算法界是一个怎么样的存在？就好像在学术界中数学的地位，说直接用好像用不上，可是不会做起事情来总会捉襟见肘，左支右绌。找工作的时候，有的面试官甚至会让我们手写排序算法。既然排序算法如此重要，就让我们一起去夯实基础，切切实实得掌握它吧。前言先讲两个重要的概念。1.所谓稳定排序就是指数组中相等的元素在排序过后前后顺序不变。2.排序算法的平均复杂度是有下限的，为nlog(n)。所以大家不要再想着
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2023-10-16 22:21:15
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自古以来，我们就希望预知未来，现如今，随着大数据人工智能技术的发展，我们早已经不满足传统的同比、环比等数据分析方法，但是时间序列趋势预测的传统算法又很专业，很难用于日常生产经营中。深度学习神经网络为我们提供较为通用的解决方案，我们将在这里实践基于Python Keras LSTM多维输入输出时序预测模型。1. 关于时间序列分析1.1. 时间序列分析时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列，以揭示随
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2023-11-22 12:25:23
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Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging 原论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1508.01991v1论文摘要本文百度出品。使用双向LSTM+CRFs 模型用于NLP序列标注问题（POS、分块、命名实体识别）。作者认为应该是这个模型首次用于该研究领域。模型两个优点，精度高和对词向量的依赖性小 (In additi
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2024-02-21 20:09:17
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数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
SOLAP产品是润乾公司为满足决策支持和多维环境特定查询和报
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2024-08-03 14:04:29
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
# Python多维度正态分布
正态分布（Normal Distribution），也被称为高斯分布（Gaussian Distribution），是统计学中最为常见的概率分布之一，经常用来描述一组连续型变量的分布情况。在实际应用中，我们常常需要处理多维度的数据，而多维度正态分布就是对多维度数据进行建模的一种方法。
## 什么是多维度正态分布？
多维度正态分布是指具有多个维度的数据满足正态分
原创
2024-01-08 08:40:35
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Power Query支持数据模型，可以将多种数据添加到数据模型，然后建立关联关系并进行后续分析。有些时候会使用类似于数据仓库星形模型的方式进行关联，这里常用的两类表为维度表和事实表。维度表是维度属性的集合，是分析问题的一个窗口；事实表通常是数据仓库结构中的中央表，它包含联系事实与维度表的数字度量值和键。更详细的内容请参阅相关资料。维度表从概念上理解似乎有些抽象，接下来举个例子。Excel工作表销
C++中的多维数组并没有Java安全，也没它方便，依旧是C的遗风，快速但不安全，当然，可以使用STL的Vector来解决，但是在玩算法的时候这个就行不通了，成本太高，对于简单的代码片段而言，你不需要它的大多数特性。本人觉得，使用C风格的数组还是很有必要的，当然这个不太容易驾驭。 这篇博文假设你已经了解并熟悉了C++的一维数组，以及动态分配。一维静态数组形式如下：type name
