Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具，而最棒的是：它还是免费的！通过 Dune，你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据，你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
神经网络被用作深度学习的方法，深度学习是人工智能的许多子领域之一。它们大约在70年前首次提出，试图模拟人类大脑的工作方式，尽管它的形式要简化得多。各个“神经元”分层连接，分配权重以确定当信号通过网络传播时神经元如何响应。以前，神经网络在他们能够模拟的神经元数量上受到限制，因此他们可以实现学习的复杂性。但近年来，由于硬件开发的进步，我们已经能够构建非常深的网络，并在大量数据集上训练它们以实现机器智能的突破。
决策树可能会受到高度变化的影响，使得结果对所使用的特定训练数据而言变得脆弱。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
决策树可能会受到高度变异的影响，使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱。
数组是对象的可索引集合，例如整数、浮点数和布尔值，它们被存储在多维网格中。Julia中的数组可以包含任意类型的值。在Julia中本身就存在数组这个概念。
本文共3200字，建议阅读10分钟。 本文将教你使用做紧致预测树的算法来进行序列学习。
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析，它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案，并推动着不断创新。
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍TreeWidget与QCharts的常用方法及灵活运用。
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
最近看了本书《Redis中文文档》，这本书写得挺好，讲了Redis的方方面面，在这里记录一下以备忘。 相关概念 键空间通知 这个用得比较少，暂时不记录了。 事务 大多数NOSQL数据库并不支持事务，可Redis提供有限的事务支持。之所以说是有限的事务支持，是因为客户端成功在开启事务之后执行 EXEC，在执行EXEC的过程中如果 Redis 服务器因为某些原因被管理员杀死，或者遇上某种硬件故障，那么可能只有部分事务命令会被成功写入到磁盘中。这时Redis 在重新启动时发现 AOF 文件出了这样的问题，那么它会
下面的教程将带你创建一个工程， 并将Spread控件绑定到一个数据库。 在这个教程中，主要的步骤为： 1. 将Spread添加到一个数据绑定工程中 2. 设置数据库连接 3. 指定要使用的数据 4. 创建数据集 5. 把Spread控件绑定到数据库 6. 通过改变单元格类型改善显示效果 将Spread添加到一个数据绑定工程中 打开一个新的Visual Studio.NET工程。将工程命名为databind。将工程中的窗体文件命名为binding.cs（或.vb）。 将FpSpread控件添加到你的工程中，然
在本章中，我们将处理来自在线社交网络的数据，并使用 WS 图对其进行建模。WS 模型像数据一样，具有小世界网络的特点，但是与数据不同，它的节点到节点的邻居数目变化很小。
有充分证据表明，食草动物主要以麋鹿为食，会对白杨的再生率产生负面影响，因为白杨倾向于在大型单型林分中生长。因此，这些林分中的白杨再生率可以决定下层的组成。从一个地区排除麋鹿、鹿和奶牛放牧对白杨再生有可观察到的影响，但在了解白杨林下的存在如何影响从初级生产者到大型哺乳动物的地区的整体生物多样性方面所做的工作有限。在本模块中，我们将使用多个数据集和一米分辨率的图像来开发用于理论实地调查研究的采样位置。我们还将建立一个存在/不存在数据集，我们可以用它来训练一个特定区域的白杨覆盖模型。创建这样一个模型的过程可以在模块 7中找到。
常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
在介绍内容之前，先介绍ERPLAB中的几个关键概念。EEGLAB将一组脑电图数据存储在数据集中。数据集通常存储来自单个受试者的数据，可以是单个试验块，要么是整个会话。数据集保存在EEGLAB的内存中，也可以保存在磁盘上。每当运行更改数据集中数据的例程时，都会创建一个新的数据集。你可以在“数据集”菜单中看到当前可用的数据集。一个数据集当前处于活动状态，你运行的任何例程通常都将应用于当前数据集。创建新数据集时，它将成为当前数据集，当然，你也可以通过在“数据集”菜单中选择其他数据集来进行操作。
1、Hadoop 及其承诺 众所周知，商用硬件可以组装起来创建拥有大数据存储和计算能力的Hadoop集群。将数据拆分成多个部分，分别存储在每个单独的机器上，数据处理逻辑也在同样的机器上执行。 例如
试想一下，你有一个应用程序，你要性能测试，以及应用程序需要同时检测被消耗数据。如果您有这种需要（并且您熟悉JMeter），那么您可能会使用CSV数据集config。CSV数据集配置具有一些出色的功能，可让您控制测试将如何使用数据的大多数方面。
直观的说 1）首先，在数据库Sql server2019中新建一个数据库eg:students；
使用神经网络解决时间序列预测问题的好处是网络可以在获得新数据时对权重进行更新。 在本教程中，你将学习如何使用新数据更新长短期记忆（LTCM）递归神经网络。 在学完本教程后，你将懂得： 如何用新数据更
数据湖漫游指南 文件大小和文件数 文件格式 分区方案 使用查询加速 我如何管理对我的数据的访问？ 我选择什么数据格式？ 如何管理我的数据湖成本？ 如何监控我的数据湖？ ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？ 设计数据湖的关键考虑因素 术语 组织和管理数据湖中的数据 我想要集中式还是联合式数据湖实施？ 如何组织我的数据？ 优化数据湖以获得更好的规模和性能 推荐阅读 问题、意见或反馈？ Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2) 是用于大数据分析的高度可扩展且经济高
最近，人们对从单个图像而不是从大型数据集学习生成模型的潜力产生了兴趣。这项任务意义重大，因为它意味着生成模型可以用于无法收集大型数据集的领域。然而，训练一个能够仅从单个样本生成逼真图像的模型是一个难题。在这项工作中，我们进行了大量实验，以了解训练这些方法的挑战，并提出了一些最佳实践，我们发现这些实践使我们能够比以前的工作产生更好的结果。一个关键点是，与之前的单图像生成方法不同，我们以顺序的多阶段方式同时训练多个阶段，使我们能够用较少的阶段来学习提高图像分辨率的模型。与最近的最新基线相比，我们的模型训练速度快了六倍，参数更少，并且可以更好地捕捉图像的全局结构。
思考下面这个场景：两名劫匪在抢劫波士顿或纽约等繁华城市的银行。银行的安全摄像头工作正常，捕捉到了抢劫行为，但劫匪戴着头套，没办法看到他们的脸。
将机器学习的方法推广到新问题仍然存在着不小的挑战，其中最严峻的问题之一，就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性，本文就将带你了解自动化特征提取方法。
导读：抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本。抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
机器之心报道 机器之心编辑部 OpenAI 的 CLIP 模型在匹配图像与文本类别方面非常强大，但原始 CLIP 模型是在 4 亿多个图像 - 文本对上训练的，耗费了相当大的算力。来自 PicCollage 公司的研究者最近进行了缩小 CLIP 模型尺寸的研究，并取得了出色的效果。 今年 1 月初，OpenAI 打破了自然语言与视觉的次元壁，接连推出了两个连接文本与图像的神经网络 DALL·E 和 CLIP，后者能够完成图像与文本类别的匹配。CLIP 能够可靠地执行一系列视觉识别任务，给出一组以语言形式表述
Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，并将其表示为规则。关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。
Awk 是一个强大的工具，可以执行某些可能由其它常见实用程序（包括 sort）来完成的任务。
Merkle 树（Merkle Tree）是一种树状数据结构，通常用于验证大规模数据集的完整性和一致性。它的名字来源于其发明者 Ralph Merkle。Merkle 树在密码学、分布式系统和区块链等领域得到广泛应用，尤其在区块链中，它用于验证交易和区块的完整性，确保数据不被篡改。
XGBoost是一个开放源码库，提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起，形成了一个非常强大但易于实现的软件包。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点，支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。 eBay对于大家来说都非常熟悉，是美国的一家电商网站，对于他们来讲每天的数据都是海量的。目前在eBay的Hadoop集群有数千个节点（具体不方便透漏），支持成千上万的用户使用。他们的Hadoop集群存储数百PB的数据。这篇文章中将探讨eBay如何基于数据使用频率优化大数据存储。这种方法有助于有效地降低成本。
Earth Engine Explorer (EE Explorer) 是一个轻量级地理空间图像数据查看器，可以访问Earth Engine Data Catalog 中提供的大量全球和区域数据集。它允许快速查看数据，并能够在地球上的任何地方进行缩放和平移、调整可视化设置以及对数据进行分层以检查随时间的变化。
上篇文章，为大家讲解了数据库的接口，大家对ADO也有了较为基础的了解，这篇文章主要解决大家对ADO的用处的疑惑。VB为用户提供了很多访问数据库的方式：
transformer架构可能看起来很恐怖，您也可能在YouTube或博客中看到了各种解释。但是，在我的博客中，我将通过提供一个全面的数学示例阐明它的原理。通过这样做，我希望简化对transformer架构的理解。
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
作者：Fareed Khan 翻译：赵鉴开校对：赵茹萱 本文约1500字，建议阅读5分钟本文将通过提供一个全面的数学示例阐明Transformers的原理。
学习排序(LTR)使用一个经过训练的机器学习(ML)模型为你的搜索引擎构建一个排名函数。通常，该模型被用作第二阶段的重新排序器，用于改进由简单的第一阶段检索算法返回的搜索结果的相关性。LTR函数接收一份文档列表和一个搜索上下文，并输出重排名后的文档：
决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
为了更了解其他人对软件工程的看法，我开始疯狂在 YouTube 上追 TechLead 的视频。在接下来的几天里，我为他在 Google 工作时提出的一道面试题想出了各种解决方案。
为了节省版面，我们通常会将多张图片合成一张图，在R语言中我们可以使用par( )或者layout( )函数来轻松实现这个功能。
顾名思义，数据连接肯定是将数据和某些东西连接起来。这些东西是网页上的一个或一组——<rect>、<circle>、等所有值得怀疑的常见元素。具体一点，就是这些常见元素的一个D3选择集。02
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