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文章目录1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库的定义及特征1.2 数据仓库体系结构1.3 数据模型1.4 粒度2. 数据仓库设计2.1 概念模型设计4.2 逻辑模型设计2.3 物理模型设计3. 数据仓库实现4. 联机分析处理4.1 OLAP相关概念4.2 OLAP操作5. 元数据模型5.1 元数据库5.2 元数据类型5.3 元数据作用5.4 元数据的使用1. 数据仓库基本概念1.1 数据仓库的定义

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文章目录1. 数据的属性1.1 数据对象1.2 属性1.3 属性类型1.4 离散属性vs连续属性2. 数据的基本统计描述2.1 中心趋势度量2.2 数据分散度量2.3 数据图形显示3. 数据的相似性和相异性3.1 数据矩阵与相异矩阵3.2 标称属性的临近性度量3.3 二进制属性的临近性度量3.4 数值属性的相异性3.5 序数属性的邻近性度量3.6 余弦相似性练习1练习21. 数据的属性1.1 数据

文章目录1. 数据分析与数据挖掘1.1 数据分析1.2 数据挖掘1.3 知识发现（KDD）的过程1.4 数据分析与数据挖掘的区别1.5 数据分析与数据挖掘的联系2. 分析与挖掘的数据类型2.1 数据库数据2.2 数据仓库数据2.3 事务数据2.4 数据矩阵2.5 图和网状结构2.6 其他类型数据3. 数据分析与数据挖掘的方法3.1 频繁模式3.2 分类与回归3.3 聚类分析3.4 离群点分析4.

文章目录1. GAN的缺点2. WGAN的改进3. 实验效果4. 完整代码1. GAN的缺点上一篇讲了GAN，其实代码中展示的那种生成器G的表达式，有一个很大的缺点，就是梯度消失严重。其实除了上一篇文章写的那种表达式，还有另一种方法，但是第二种方法也面临梯度不稳定和模式崩塌的问题。具体原因建议移步哔哩哔哩找李宏毅老师。基础GAN的生成器和判别器损失迭代10000次数据如下面几张图所示。判别器一开始

文章目录一. 生成数据集二. 批量读取数据集三. 定义模型1.初始化模型参数2.定义模型3.定义损失函数4.定义优化算法四. 训练一. 生成数据集我们使用线性模型参数 w=[2,−3.4]⊤ 、 b=4.2 和噪声项 ϵ 生成数据集及其标签：y=Xw+b+ϵ\mathbf{y}=\mathbf{X} \mathbf{w}+b+\epsilony=Xw+b+ϵ在这里我们认为标准假设成立，即 ϵ 服从

如果不能用一句话说清评委应该记住什么，就先不要画架构图。让有风险的 AI 裁决，先经过调查、正反审查、独立裁决和可回放的规则演进。如果让我重新参加一次，我不会先问“用 Java 还是 Python”“要几个 Agent”“要不要上 RAG”。这个任务为什么需要多个角色，而不是一个大模型？哪些信息和权力必须被隔离，协作才有真实价值？在 5—8 分钟内，我能拿出什么可验证证据？

文章目录一.标量和向量二. 矩阵三. 张量及其算法性质四. 降维一.标量和向量标量由只有一个元素的张量表示。import torchx = torch.tensor([3.0])y = torch.tensor([2.0])x + y, x * y, x / y, x**y(tensor([5.]), tensor([6.]), tensor([1.5000]), tensor([9.]))向量视