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对真实的世界建模-概率论(分布&计算)

这在概率论中尤为重要,因为概率论的核心就是对不确定性事件进行量化分析。 对于更复杂的事件,我们可以结合多个限定词,并使用概率的加法定理和乘法定理来计算。...其次我们学了基本的建模方式,就是加法和乘法,关键点在是不是互斥。引入了随机事件,提高了研究的视角,我们不在关注单一事件的概率,而是开始考虑区间的概率。还学了如何把文字语言给建模成概率语言。...而后再深入到了贝叶斯公式,让概率的计算动态起来,可以通过新的观察来修正我们的结果,也为人类对未知抽象事情上拥有的强大的建模结果。 事件独立实验千千万万,那能不能有共性呢?给出来了伯努利公式。...留一个考研题,面积和不等式之间的碰撞 这个的建模方式真好,彼此之间的时间来建模 来看全概率和贝叶斯的算法 这个是全概率事件 这个就是贝叶斯的算法,已知一个信息来确认我们的推断 这个题应该教材上面也有...计算的时候还是两个,看连续的时候有边缘分布密度和分布函数两个东西 要得到X的边缘分布,我们只需将联合概率密度函数f(x,y)对y进行积分。Y的边缘概率密度函数f_Y(y)的计算方式类似。

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如何对图片进行卷积计算

1 问题 如何对图片进行卷积计算?...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...,然后对图片进行拉伸,再将拉伸后的图片交给全连接层,最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处,通过对图片进行卷积计算...,设置卷积计算的通道,设置卷积核尺寸大小,设置步长,设置补充,最后进行拉伸,得到最后的图片的尺寸,让我对卷积有了进一步的了解,对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。

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    SQL对Xml字段的操作

    随着SQL Server 对XML字段的支持,相应的,T-SQL语句也提供了大量对XML操作的功能来配合SQL Server中XML字段的使用。本文主要说明如何使用SQL语句对XML进行操作。...二、定义XML字段 在进行数据库的设计中,我们可以在表设计器中,很方便的将一个字段定义为XML类型。需要注意的是,XML字段不能用来作为主键或者索引键。...同样,我们也可以使用SQL语句来创建使用XML字段的数据表,下面的语句创建一个名为“docs”的表,该表带有整型主键“pk”和非类型化的 XML 列“xCol”: CREATE TABLE docs (...title> David 21 ' 三、查询操作 在定义了一个XML类型的数据之后,我们最常用的就是查询操作,下面我们来介绍如何使用...SQL提供了modify()方法,实现对Xml的修改操作。modify方法的参数为XML修改语言。XML修改语言类似于SQL 的Insert、Delete、UpDate,但并不一样。

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    ES(ElasticSearch)数据建模最佳实践之「一对多对多关系建模」

    一、开门见山 关系型数据库 MySQL 的 join 关系如何在 ES 中实现。...elasticsearch/reference/6.3/joining-queries.html 图片 Nested object:嵌套对象 Parent child:父子关系 二、商铺SPU模型 电商系统常见的一对多对多关系...关系图如下所示: 图片 图片 下面以父子文档为例,介绍 ES 如何构建多表之间的复杂关联数据模型 可参考官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch.../store_spu_sku/_mapping // 或 GET /store_spu_sku_index 图片 // ③删除索引 DELETE store_spu_sku_index 图片 注(以下对ES6...继而在项目实践中,将一对多、一对多对多的关系按实际搜索场景应用并设计出合理的 ES 索引结构,以满足业务需求。

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    如何获得对云计算的正确控制

    人们对于云计算并不总是普遍信任。曾经有一段时间,企业的安全和风险管理领导者为其关键数据和基础设施委托给第三方云计算提供商而感到担心。...总而言之,这意味着将业务迁移到云端,企业需要对如何控制数据具有新的展望,并更好地了解云计算服务提供商为确保安全性所做的工作,以便放弃其底层平台的所有权。...考虑到这一点,人们将会尝试定义如何对云计算进行正确的控制。 设计正确的身份和访问管理策略 安全团队和开发人员可以发现难以掌握基于云计算的控制概念。...与超大规模云计算提供商签订的合同往往绝大多数都会保护这些云计算服务提供商,但是可以与一些云计算服务提供商合作,就更有利于客户的条款达成协议。...了解企业的云计算服务提供商在合规性不同方面的立场非常重要。云计算服务提供商能够分享他们的认证和证明吗?他们对可用性等主题的服务等级协议(SLA)有多少灵活性?

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    联邦计算:不暴露真实数据如何完成合作建模?

    本文将从经典警匪影片情节出发,从技术角度探讨如何解决这一困境,希望与大家一同交流。 一、引言 银行等金融机构拥有用户历史行为数据,例如是否诈骗违约等,但缺乏数据去对新用户进行判断。...这个同态加密妙就妙在,把密文相加后再解密的结果,和直接对明文相加的结果是一样的。 image.png 首先我们来想一下,不用密码的情况下,我们是怎样去计算两组人的犯罪者比例差异的呢?...image.png 神盾-联邦计算通过提供一站式联邦学习平台,在金融机构和数据提供方合作当中作为联通数据的桥梁,分析师们无需关注算法底层密码学和机器学习改造的底层细节,鼠标简单点击即可完成联邦机器学习建模流程...结语 在本文中,我们从电影中探长与线人的博弈场景延伸展开,探讨如何在双方都不透露具体数据给对方的情况下如何进行数据合作。...同时介绍了神盾-联邦计算在此基础之上,对经典的梯度提升树算法(GBDT)和逻辑回归算法(LR)进行了改造,从而让双方数据都不泄漏的情况下训练模型。

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    联邦计算:不暴露真实数据如何完成合作建模?

    本文将从经典警匪影片情节出发,从技术角度探讨如何解决这一困境,希望与大家一同交流。 一、引言 银行等金融机构拥有用户历史行为数据,例如是否诈骗违约等,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。...银行和数据拥有方,既要合作,又要保密 神盾-联邦计算通过提供一站式联邦学习平台,在金融机构和数据提供方合作当中作为联通数据的桥梁,分析师们无需关注算法底层密码学和机器学习改造的底层细节,鼠标简单点击即可完成联邦机器学习建模流程...结语 在本文中,我们从电影中探长与线人的博弈场景延伸展开,探讨如何在双方都不透露具体数据给对方的情况下如何进行数据合作。...同时介绍了神盾-联邦计算在此基础之上,对经典的梯度提升树算法(GBDT)和逻辑回归算法(LR)进行了改造,从而让双方数据都不泄漏的情况下训练模型。

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    2.35 PowerBI数据建模-字段参数的5种妙用

    字段参数是把多个字段(维度或度量值)打包到一个“盒子”字段里,然后对这个“盒子”字段进行单选或复选,可以实现在视觉对象上动态切换字段的效果,进而可以让用户在同一视觉对象中进行多维度或多度量值分析。...操作步骤 STEP 1 点击菜单栏建模下的新建参数,选择字段。...STEP 3 字段参数可以按照字段名称展示,单选的时候,通过在视觉对象的字段上点击鼠标右键,可以按照字段的值展示。...种用法,举例如下:1 动态切片器在画布中用字段参数生成两个切片器,一个切片器改为单选,另外一个切片器的字段上点击鼠标右键选择显示字段的值。...按字段显示的切片器切换选择后,另一个切片器就会动态返回相应的值。2 动态坐标轴只把维度字段(列)放入字段参数。

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    【硬核书】统计建模与计算

    来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟统计建模和计算从经典和贝叶斯的角度提供了对现代统计学的独特介绍。 这本关于统计建模和统计推断的教科书将帮助高级本科生和研究生。...统计建模和计算从经典和贝叶斯的角度提供了对现代统计学的独特介绍。它还提供了数学统计学和现代统计计算的综合处理,强调统计建模,计算技术和应用。这三个部分的每一部分都将涵盖大学课程的基本主题。...在第三部分中,作者介绍了各种高级模型的统计分析和计算,如广义线性模型、状态空间模型和高斯模型。特别注意的是快速蒙特卡罗技术的贝叶斯推断这些模型。整本书作者包括了大量的说明性的例子和解决的问题。

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    Flask 学习-13.Flask-SQLAlchemy 新建模型和字段

    定义模型 在python代码中创建一个类,每个类对应了一个数据库中的一张表,类的数据属性对应了表中的字段名,这个类称为映射类。...创建模型示例 from flask import Flask, url_for, request, redirect, render_template from flask_sqlalchemy import...# 是否显示底层执行的SQL语句 app.config['SQLALCHEMY_ECHO'] = True # 初始化db,关联flask 项目 db = SQLAlchemy(app) # 创建模型...app.run(debug=True) 运行后,数据库会生成对应的表 创建表和删除表的2个操作 # 删除所有表 db.drop_all() # 创建所有表 db.create_all() 常用字段...index 是否创建索引,提高查询效率 没有给对应字段的类属性设置default参数, 且添加数据时也没有给该字段赋值, 则sqlalchemy会给该字段设置默认值 None 2022年第 12期《

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    如何使用 Django 更新模型字段(包括外键字段)

    本教程将详细介绍如何通过 Django 更新模型字段,重点讨论了解决外键字段更新的方法,特别是使用 attrs 方式的实现。1. 简介Django 中的模型是应用程序中管理数据的核心部分。...在开发过程中,我们经常需要修改和更新模型的字段以适应应用程序的需求变化。当模型之间存在关系,特别是外键关系时,如何有效地更新这些关系是开发人员需要注意的重要问题之一。2....设计模型我们将以一个简单的案例来说明如何更新模型字段。假设我们有两个模型:学生表(Student)和成绩表(Score)。成绩表中的 student 字段是一个外键,指向学生表中的相应记录。...def __str__(self): return f"{self.student} - {self.subject} - {self.score}"以上模型定义了学生表和成绩表之间的一对多关系...总结与实践建议在本教程中,我们深入探讨了如何使用 Django 更新模型字段,特别是处理外键字段更新的方法。

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