K-D Tree 简介 K-D Tree全称 K-Dimensional Tree，也就是 \(K\) 维树，是一种高效的树形结构 K-D Tree与平衡树（平衡二叉查找树）比较类似，不同在于平衡树每个节点仅仅维护一个值，而K-D Tree所维护的信息可能是 \(2\) 维甚至更高的，那么怎么样才能保证均摊复杂度呢？下面就来说一说 实现 存储
本节课我们将来探讨Python和向量化的相关知识。 1. Vectorization 深度学习算法中，数据量很大，在程序中应该尽量减少使用循环语句，而可以使用向量运算来提高程序运行速度。 向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用
1.深度为L层的神经网络概述 图1 深度神经网络的结构图 在前面课程讲述了只有一个隐藏层的神经网络，这周主要讲的是多个隐藏层的神经网络。在多层神经网络中，其中l表识layers，l=0代表第一层。例如n[l]代表第l层的节点数。n[0]=3代表输入层有3个节点。而第l层的w用w[l]标识，第l层
目录 1.概述2.结构3.案例4.使用场景 1.概述 现在有一个需求，需要创建不同的图形，并且每个图形都有可能会有不同的颜色。我们可以利用继承的方式来设计类的关系： 我们可以发现有很多的类，假如我们再增加一个形状或再增加一种颜色，就需要创建更多的类。 试想，在一个有多种可
Keras中Units解读 def __init__(self, units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform',
一、加载日期数据至日期维度表 1.打开kettle创建一个转换并命名。 添加“生成记录”，“增加序列”，“JavaScript代码”，“表输出”控件。 2.配置“生成记录”控件。 3.配置“增加序列”。 4.配置“JavaScrip代码” 5.配置“表输出” 控件 6.运行 7。打开SQ
导读：数据中台是熵简科技数据智能解决方案中的核心部分。引入数据中台可以打破数据与数据的界限、技术与业务的界限，为业务层的迭代提供更快的数据响应，真正做到业务数据化、数据资产化。 熵简科技在长期的实践过程中总结出了一套适用于资管机构的数据中台架构方案。本文将从数
本文由小文聊AI原创，有需要的可转发分享 对于很多打工人来说，能够赚到百万年薪，简直是个天文数字，但其实可能并不是很难。如何挑战百万年薪，接着往下看！ 来看看某平台的算法工程师岗位的薪资，月薪7万的都有，再加上年终奖，以及股票分成，年薪百万完全是有可能的。 那么，怎么才能找到一份这
编者按：人工智能的发展不断改变着人类的生产和生活方式，而 AI 所迈出的每一步都来自于人类智慧的持续输出。协作将可以让我们不断扩大 AI 的边界，突破人机交互的局限。我们也将共同构建越来越强大的模型，让 AI 更好地理解世界，激发人类的创造力。新春伊始，我们梳理了计算机从初始语言
transformer怎么处理语音和文本embeding维度失衡问题 Author: Xin Pan Date: 2021.10.28 想起之前的一个问题，在语音识别中其实一个很明显的问题就是输入音频提了特征（Feat）以后维度会比较高，但是文本因为就那么些字，维度会比较少。那么它们之前在decoder上是如何产生关联关系的
kylin使用笔记 kylin used to summerize 1.create project 2.load table 3.create model 3.1 dimensions 3.2 measures 3.3 partition 4.build cube by model 4.1 dimensions 4.2 measures 4.3 auto merge date 4.4 Aggregation Groups 通过使用多个聚合组，可以大大降低Cube中
Sentinel 从 1.6.0 版本开始，提供了 Spring Cloud Gateway 的适配模块，可提供两种资源维度的限流： 1、route 维度：在 Spring 配置 路由条目时，资源名为 routeId 2、自定义 API 维度，用户可以用 Sentinel 提供的 API 来定义一些 API 分组 Gageway 模块加入 Sentinel 整合依赖： <!--sent
背景 技术管理者(技术总监/经理/CTO)期望通过体系化的管理方式建设，能够在百人，千人以上的团队中有效的构建聚焦目标，自我成长，高效能的研发作战团队，快速拿出成果，支撑业务的快速发展。 痛点 从小团队人员快速扩张，团队文化稀释，人员效能下降，目标逐渐弱化。 各自团队管理
文章目录 torch.unsqueeze例程 torch.unsqueeze 与 torch.squeeze 正好相反，它允许用户在指定的位置扩张张量的维度。 其中，dim 的范围是 [ − i n
1、数仓建模的目标 访问性能： 能够快速查询所需的数据， 减少数据I/O； 数据成本： 减少不必要的数据冗余， 实现计算结果数据复用， 降低大数据系统中的存储成本和计算成本； 使用效率： 改善用户应用体验， 提高使用数据的效率； 数据质量： 改善数据统计口径的不一致性， 减少数据计算错误的可能
1⃣️多维数据模型概述 多维数据模型，又叫多维数据集、立方体，指的是相互间通过某种联系被关联在一起的不同类别的数据集合。 好处：可以从多角度用数据全面映射某种业务的实际状况。 2⃣️多维数据模型创建方法 · 相邻两表间连接汇总： 通过公共字段连接两表，选择不同表中字段分别作为
对于常规的系统软件，成规模体系后用户通常会有一些查看子账号操作记录以及限制各子账号功能权限的诉求。作为比较常规的功能，里面的细节和坑还是不少的，今天我们就来详细展开讲一讲。 概念基础篇 在设计功能之前，我们先来看看这两个功能的基本概念。 操作日志：业务角度的诉求，我们一般
注意力机制的文章之------通道注意力 SE-Net:Squeeze-and-Excitation Networks论文详解 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf Github代码：https://github.com/hujie-frank/SENet 注意力机制最早用于自然语言处理(NLP),后来在计算机视觉(CV)也得到广泛的应用，之后注意
np.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None) a：arrayaxis：需要排列的维度，默认为-1，即最后一维度；如果axis为None，将array展开为一维 注意：numpy的维度是倒着数的，比如array有4维，(m, n, p, q)，那么q为第一维，编号为0，p为第二维，编号为1，以此类推 返回数组从小到大的索引 Returns the
L1 Loss（Mean Absolute Error，MAE） pytorch代码： torch.nn.L1Loss() L2 Loss（Mean Squared Error，MSE） pytorch代码： torch.nn.MSELoss() L1Loss和MSELoss的参数： 旧版的函数有reduce、size_average两个参数，新版的只有一个reduction参数了，功能是一样的。 reduction的意思是维度要不
两种分析逻辑 对于业务分析而言，很多方法论中会非常明确的说明，需要先定一个目标，之后才能再进行评价好坏，是否达标，差多少，需要做啥 但是实际工作中，很多分析工作并没有明确的“目标”，而是在一种非常开放的语境下去探索这个新功能/新业务带来的影响。在不断的探索挖掘下，得到一些洞察跟
根据条件统计维度存储过程 CREATE PROCEDURE [dbo].[Proc_WeiDuTongJi] @code VARCHAR(9) AS BEGIN declare @weidu1 int,@weidu2 int,@weidu3 int,@weidu4 int,@weidu5 int select @weidu1=0,@weidu2 =0,@weidu3 =0,@weidu4 =0,@weidu5 =0 --维度1 select @weidu
一、数据仓库架构设计 数据仓库的主要工作就是ETL（Extract-Transform-Load） 用来描述数据从来源经过装载、抽取、转换到目的端的过程 数据仓库架构设计，即为公司针对自身业务场景实现的水平分层、垂直分主题的数据仓库构建过程的顶层设计。 1、数据架构 架构原则：先水平分层，再垂直
if __name__ == '__main__': import torch import torch.nn as nn # 神经网络模块 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 输入数据x的向量维数10, 设定lstm隐藏层的特征维度20, 此model用2个lstm层。如果是1，可以省略，默认为1) input = torch.randn(5, 3, 10)
数据仓库概述 数据仓库（Data Warehouse），简称DW或DWH，是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反应历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理、运营决策。 面对主题的：数据仓库里的数据面向主题作为大分类，例如用户分析主题、流量分析主题
