what： 架构就是对结构和组件的描述，可以让大家快速理解整个体系，指导一系列的细节设计。针对不同的视角维度，我们想要表达的结构和组件是不同的，因此存在不同的架构描述。如下图： 常见的一些架构维度： 方案架构，描述我们向客户提供的东西是什么样子的，怎么解决
数据异常分析 文章目录 数据异常分析如何确定异常数学上实战中 探索异常的原因首先确定数据是否准确判断已知动作是否带来影响，计算影响量级对异常指标拆解定位量化角度常见指标 根因分析(Root Cause Analysis)算法控制替代法连环替代法控制替代法 超均贡献计算法1.贡献度计
数据仓库建模（三）：事实表的设计 事实表结构可加、半可加、不可加事实事实表中的空值一致性事实（事实表中字段命名尽量保持统一）事务事实、周期性快照事实表、累计快照事实表、无事实的事实表 事实表结构 事实表中每一行对应一个度量事件，反之亦然，比如订单表，每一行对应一个用
高维生成函数 例子: 二维生成函数的形式幂级数:\(F = \sum_{i = 0}^n\sum_{j = 0}^ma_{i,j}x^iy^j\) 考虑对其卷积: \[A * B = C = \sum_{i = 0}^{A_n}\sum_{i = 0}^{A_m}a_{i , j}x^iy^j\sum_{i = 0}^{B_n}\sum_{i = 0}^{B_m}b_{i , j}x^iy^j\\ \sum_{Cx_i = 0}^{A_n + B_n}\sum_
我们先使用tf.reduce_sum来计算了每一个样本点的损失，注意这里的参数 reduction_indices=[1]，这表明我们是在第1维上运算，这跟numpy或者DataFrame的运算类似，具体1的含义看下图： 缩减哪一维度，就意味着这个维度没有了，被压扁了
pandas预备知识：python和numpy基础 目录1 python基础1.1 列表推导式与条件赋值1.2 匿名函数与map方法1.3 zip对象与enumerate方法2 numpy基础2.1 np数组的构造2.2 np数组的变形与合并2.3 np数组的切片与索引2.4 常用函数2.5 广播机制2.6 向量与矩阵的计算 1 python基础 1.1 列表推
掌握一些数据库的使用技巧 关系型数据库MySQL、大数据使用的Hbase、Hive、搜索引擎数据库ES、内存数据库Redis 图数据库，如NEO4j或者JanusGraph等 还要跟各种业务部门沟通协商以获取数据 数据探索 你要对数据进行分析、预处理以及转换等基础工作 以构建出更加贴合你所要预测测结
Visualizing and Understanding Neural Models in NLP Abstract 虽然神经网络已成功地应用于许多NLP任务，但基于向量的模型是非常难以解释的。例如，人们不清楚它们是如何实现组合性的，即从单词和短语的意义组合起来构建句子的意义。在本文中，我们描述了在NLP的神经模型中可视化组
上周一个客户会议上，用户提出一个问题：“NetSuite如何处理多维度的财务报表？”。所谓多维度财务报表的典型场景是这样的。该企业存在多产品线，每个产品线按照事业部进行管理，同时有多地点运营，因此在管理报表上需要以这两个维度（事业部、地点）做矩阵式呈现。 这个需求用Saved Search和Re
pytorch版本：1.10.0 问题描述： 我有长度为14万的频域序列数据若干，要对每条序列进行异常检测。我将每个长序列划分为多个短序列，每个短序列长度为1000，即140000 = 140×1000，Model输出是140个值，即将序列检测问题转换为时间序列分类问题。 因此，我的模型输出（输入给loss函数）为16×140×2，
第一章 数据建模 1.1 建模工具 PowerDesigner SQLYog EZDML 1.2 ODS层 Operation Data Store，原始数据层 ODS做了那些事？ （1）保持数据原貌不做任何修改，起到备份数据的作用。 （2）数据采用压缩（LZO），减少磁盘存储空间（例如：原始数据100G，可以压缩到10G左右） （3）创建分区表，防止后续的全表扫描 1.3
1、zero-shot Learning 功能：模型通过训练集和类别描述，能将未知的类别识别出来 核心思想：先得到类别（如狗）和语义向量的一一对应关系，语义向量的每个维度就是类别描述（如颜色，大小），这样就从特征x--->类别y，转换成从特征x--（w）-->语义向量y，训练集训练完毕后，输入测试集，得到模型预测的语义向量y'
报错： ValueError: axes don't match array ValueError:轴与数组不匹配 问题，下面是报错： 报错行代码经常为：image = np.transpose(image, (2, 0, 1)) 这行代码的作用是调换整图像的shape顺序 [width, height, channels] （2， 0， 1）即为结果的顺序 [channels, height, width] 0%|
Tensorflow 1、tensor就是张量，多维数组，多维列表，阶表示张量的维数（dimension） 维数 阶 名字 例子 0-D 0 标量scalar s=1 2 3 1-D 1 向量vector V=[1,2,3] 2-D 2 矩阵matrix m=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] n-D n 张量tensor t=[[
大家好，我是【架构摆渡人】，一只十年的程序猿，这是流量治理系列的第11篇原创文章，如果有收获，还请分享给更多的朋友。 假设我们要做一个业务需求，这个需求就是限制用户的访问频次。比如1分钟内只能访问20次，10分钟内只能访问200次。因为是用户维度的场景，性能肯定是要首先考虑，那么适合这个
基于维度建模的KimBall架构，将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用，如下图。 操作型源系统，指的就是面向用户的各类系统，如app、网站、ERP、CRM等系统。这一块就是我们数据仓库的数据来源，并且这类数据往往有各自的格式和
第八章 降维 文章目录 第八章 降维前言一、思维导图二、主要内容1、维度的诅咒2、降维的主要方法3、PCA4、内核PCA5、LLE6、其他降维技术 三、降维技术四、总结 前言 我们模型的训练的时候会遇到很多由维度（特征）带来的困难，例如维度太多导致训练速度变慢，训练数据有很多无
Python 搞清维度问题 import numpy as np a = np.array([1, 2, 4, 2]) print(a.shape) print(np.argmax(a, axis=0)) 输出结果为 当axis=1时，程序会报错。 import numpy as np a = np.array([[1, 2, 4, 2], [4, 3, 1, 1]]) print(a.shape) print(np.argmax(a, axis=1)) 输出
如果是卷积之后的层 一定要先化为一个维度 exp: x = x.view(x.size(),-1) ps: view函数的解释 把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]
文章目录 向量乘法张量间的操作控制模型每次训练的结果相同定义一个模型的基本步骤获取模型信息 向量乘法 （1）阿达玛积（Hadamard Product） 定义为两个矩阵对应位置的元素进行相乘。 c = a * b （2）点积（Dot Product） 矩阵相乘，第一个矩阵的列数必须等于第二个矩阵的行数
我们讲解过，咱们的整个缓存的技术方案，分成两块 第一块，是做实时性比较高的那块数据，比如说库存，销量之类的这种数据，我们采取的实时的缓存+数据库双写的技术方案，双写一致性保障的方案 第二块，是做实时性要求不高的数据，比如说商品的基本信息，等等，我们采取的是三级缓存架构的技术方案，就是说
numpy 本套教程是基于莫烦python的教学视频记录的学习笔记，每一部分都是一个可运行的python代码块，可以直接拷贝运行，并且知识点都有清晰地注释 0、作用 使用numpy&pandas使得数据分析中计算非常快，比python自带的字典和列表快很多，因为这俩模块使用C语言编写的。应用到了矩阵的运算，
序 今天是开工第一天，武汉下雪了，有感觉的下雪。上班第一天拿开门红包，收拾心情，准备正式开工。第一天浑浑噩噩的，刷到一个推荐的短片《隐匿的数字》，说3与4之间还存在一个未知的整数，无聊的就GG了下，还真是有点意思。更是有穿越者。。。。。。 一、数字的意义 数字在我看来就是一些
目录池化层在NLP应用MLM是什么多层感知器-MLP全连接层到底用来干什么？因子分解机token和span整理一下tensor的类型深度学习中Attention与全连接层的区别何在？张量操作词嵌入维度，如何选择？word2vec实现 池化层在NLP应用 想看CS224N NLP with Deep Learning（十一）：NLP中的CNN 池化的作
np.cumproduct 与 np.cumprod 在numpy总存在两个计算累积乘积量的函数，cumproduct ，和cumprod 在测试一些行为时，发现一致，然后看源码，cumproduct 就是cumprod。 所以下面都以cumprod函数名讲解 计算累积乘积量 样例1 t=np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]).reshape([2,4]) print(t) y=np
