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uid指的是唯一的用户id，下面是他们赢/输的比赛次数 比赛胜出 uid wins3 3 匹配损失 uid losses3 1FROM Matcheswon w, matchesLo
浏览 8提问于2020-10-31得票数 0
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我有一个触发器，它检查一个名为“拍卖”的表，以查找已经结束的拍卖。一旦拍卖结束，获胜者就会被放进列中。触发器然后检查是否有有效的赢家。问题是，当它检查拍卖标签和一个人已经赢得了2个或更多的出价。它说，结果行有多个列，这是有意义的，因为人赢了两个或更多行。我的问题是如何使用SELECT INTO插入具有相同“赢家”的多行。
浏览 0提问于2018-04-13得票数 1
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为什么的查找缓存比直接查找源快？
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为什么的查找缓存比直接查找源快？
缓存查找时: Informatica查询数据库，将整组行带到Informatica服务器并存储在缓存文件中。下次调用此查找时，Informatica将使用缓存的文件。因此，Informatica节省了再次访问数
浏览 4提问于2013-09-18得票数 1
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时代或损失收敛性
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我正在训练一个使用转移学习的深层神经网络，到目前为止，损失值接近1.7。我正在使用一个包含31,000幅图像的数据集，并且我确实应用了数据增强技术来帮助模型更好地推广。然而，我对时代和损失的价值感到困惑。我是否应该训练这个模型，比如50个历次的模型，以获得良好的精度?或者，如果我训练到损失值尽可能低，这将非常接近于零，那会更好吗？推荐哪一种才能获得最佳的准确度？更多的时间会使模型<
浏览 0提问于2019-12-11得票数 0
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我正在训练一个用于图像语义分割的CNN U-网模型，但是训练损失似乎以比验证损失更快的速度下降，这正常吗？培训和验证的损失可以从下面的图像中看到：
浏览 3提问于2020-08-07得票数 3
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在SnappyData中有很多具有更少存储桶的示例。为什么会这样呢？决定使用比默认的113更少的存储桶时，采用了什么逻辑？
选择less的含义是什么？更多的水桶呢？我在我的Spark SQL查询中看到了很多日志记录，以查找每个存储桶中的数据。存储桶越多，查询的性能是否越差？
浏览 0提问于2016-08-25得票数 1
keys = Object.keys(obj); value = obj[keys[i]];根据jsperf的说法，更快的方法是50%+ Object.keys 。
浏览 4提问于2015-05-19得票数 27
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假设我有一个很长的查询字符串。SELECT id from users where collegeid='1' or collegeid='2' . . . collegeid='1000'
它会以任何方式影响速度或输出吗？
浏览 2提问于2013-11-10得票数 6
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我有一份球员决斗的名单。数据由2个用户is组成，其中第一个用户is是赢家。此外，我如何决定什么是最好的呢？也许球员应该根据对手被击败的数量和那些对手的排名(递归地)来排名。我以前试过用PageRank算法来做这件事，但是它并没有很好地考虑损失(也就是说，排名应该从损失中下降)。这提出了一个问题-它应该要求决斗的那些高级别。那些没有决斗超过一定级别的球员，应该被告知这样做，
浏览 0提问于2016-03-21得票数 0
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我有一个不平衡的数据集，有更多的正面评价(90%)比负面(10%)，下面的选项我应该遵循。class_weight='balanced'在GridsearchCV(培训和简历)和物流(培训和测试)中的应用
欠采样-不考虑由于信息的损失。
浏览 0提问于2019-04-11得票数 1
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使用Dropout时的验证损失
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我试图了解辍学对验证平均绝对误差(非线性回归问题)的影响。
与辍学0.05辍学为0.075的
如果没有任何辍学，验证损失比培训损失更多，如所示。我的理解是，验证损失只应略高于训练损失的一个良好的契合。
小心地，我增加了辍学，以便验证损失接近训练损失，如在中所看到的。辍学只适用于培训期间，而不适用于验证期间，因此
浏览 1提问于2018-01-23得票数 10
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我和Caffe一起工作，并且有兴趣比较我的训练和测试错误，以确定我的网络是过火还是不合适。然而，我似乎想不出该如何让Caffe报告训练错误。它将显示培训损失(在批处理上计算的损失函数的值)，但这在确定网络是否过拟合/不合适方面没有用处。有什么简单的方法吗？
我正在使用Python接口到Caffe (pycaffe)。但是，我似乎不知道如何访问比当前处理的一批培训数据更多的
浏览 1提问于2016-02-13得票数 1
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脑海中浮现的选择是：
还要别的吗？你是怎么做到的？必须很容易找到谁赢了比赛，以及进球有什么不同，这使我倾向于第一个选择，但也许还有更多(记忆方面的考虑.)
浏览 0提问于2012-06-25得票数 1
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我在Postgis数据库中使用GeoDjango的默认SRID，WGS84，并发现直接以度为单位的查找速度比以公里为单位的要快得多，因为数据库可以跳过我认为的投影。基本上，Place.objects.filter(location__distance__lte=(point, D(km=10)))比Place.objects.filter(location__dwithin=(point, 10))慢几个数量级，因为第一个查询
浏览 0提问于2015-08-11得票数 6
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在我的项目中，我正在网废UFC网站，以收集每个UFC运动员的总胜利、总损失和总平局。这是我的代码的一部分，因为我希望分别去除总赢家、总损失和总平局：record = "10-7-3 (W-L-D)" #W = wins, L= Loss, D= Draws The total wins 10
The tota
浏览 8提问于2022-09-15得票数 2
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这种不平衡的情况在我的问题人群中很常见:A比其他人更频繁，B比C更频繁，C比D更频繁。目前，我对通过向上/向下采样数据集或增加数据集大小来解决这个问题不感兴趣(除非没有其他选择)。在我的问题背景下，成功预测B比预测A更有价值，预测C比B更有价值，预测D比C更有价值。因此，我感兴趣的是赋予类B、C和D更多的权重，以便告诉算法承担更多的风险
浏览 30提问于2021-05-10得票数 0
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在CNN中寻找特征的重要性？
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假设我有汽车的图像。对于数据集中的每一张图像，我假设同一辆车有3张照片，但角度不同。
( 1)第一个图像是汽车正面的图片。2)第二张图片是从两边的那辆车的照片。3)第三张图片是那辆车后面的照片。如果我有1000辆汽车，我会有3000张图像作为我的数据集。有没有办法找出汽车的哪个角度代表它的标签？换句话说，哪个角度的汽车图像最有助于确定某一特定图像是否是一辆汽车？我的想法是建立一个随机的猜测模型来确定我们损失<
浏览 0提问于2019-08-23得票数 1
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