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本文介绍了数据库备份与还原的实验操作，包括创建磁盘备份设备、执行完整和差异数据库备份，以及使用备份文件还原数据库。实验要求掌握备份和恢复方法，通过创建yggl_dump备份设备，对yggl数据库进行完整备份和差异备份，并按照备份集顺序还原数据库。操作中需注意手动创建备份路径，并在数据变更后执行差异备份。

深入浅出DAX：数据分析。

数据展示是数据分析和挖掘中的重要环节，通过图形的形式可以直观、清晰地呈现数据内在的规律。本文所用数据采用实现后的数据表，数据存储在newbj_lianJia.csv文件中，具体代码如下。本文主要任务是展示并分析每一属性的数据分布情况，具体包括以下几个方面。（1） 绘制各楼层平均租金分布的条形图。（2） 绘制各城区房屋平均租金的折线图。（3） 绘制平均租金前20名的街道房屋数量的柱状图及其平均租金分

因此，使用刚刚用验证集训练得到的模型，通过predict.py来预测验证集，人工检验预测的结果是否有效，这样子就能保证我们整体的单模流程完全没问题了。为此，我们对BERT进行了改写，将BERT的12层transformer生成的表示赋予一个权重,权重的初始化如式（1）所示，而后通过训练来确定权重值，并将每一层生成的表示加权平均，再通过一层全连接层降维至512维如式（2）所示，最后结合之前的IDCN

本文内容使用TensorFlow和Keras建立一个猫狗图片分类器。

基于深度学习的映前票房预测模型(Cross&Dense网络结构模型)，该模型通过影片基本信息如：电影类型、影片制式、档期和电影的主创阵容和IP特征等信息对上映影片的票房进行预测。本篇采用451部电影作为训练模型，最后再在194部影片上进行测试，模型的绝对精度为55%，相对精度为92%。该模型在使用相同的特征的情况下好于SVM、随机森林等算法。上升了至少5%。

深度学习领域技术的飞速发展，给人们的生活带来了很大改变。例如，智能语音助手能够与人类无障碍地沟通，甚至在视频通话时可以提供实时翻译；将手机摄像头聚焦在某个物体上，该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者；在购物网站上浏览商品时，机器也在同时分析着用户的偏好，并及时个性化地推荐用户可能感兴趣的商品。原先以为只有人类才能做到的事，现在机器也能毫无差错地完成，甚至超越人类，这显然与深度学习的发展密不可分

生成式对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是近些年计算机视觉领域非常常见的一类方法，其强大的从已有数据集中生成新数据的能力令人惊叹，甚至连人眼都无法进行分辨。本文将会介绍基于最原始的DCGAN的动漫人物生成任务，通过定义生成器和判别器，并让这两个网络在参数优化过程中不断“打架”，最终得到较好的生成结果。

神经网络的训练过程需要将HD5文件中的样本数据解析出来。数据集中的棋盘局面可以提取后直接输入卷积网络进行特征提取。从属性中取出样本标签用于神经网络的损失计算和反向传播。如图1所示，落子方信息从属性中提取后不用参与棋盘局面的特征提取，而是直接加入之后的逻辑判断中。