摘要： 原文：https://note.youdao.com/ynoteshare1/index.html?id=c91446020ebd25b05190799c50ede8e6&type=note （1）应用环境 mkdir myapp cd myapp 新建run.py 脚本 from flask im 阅读全文

摘要： INSERT OVERWRITE table industry_report_kedanjia PARTITION (pt=${bdp.system.bizdate}) 只覆盖分区 INSERT OVERWRITE table industry_report_kedanjia 覆盖整张表 INSER 阅读全文

摘要： 1、节点定时调度，每周日进行调度 industry_report_kedanjia industry_report_products industry_report_products industry_report_revenue_week industry_report_ticket_count 阅读全文

摘要： 可以看到 阅读全文

摘要： 更新参数的时间和训练的方法有关，更确切的说，是我们为了设置什么时候更新参数，才使用哪种方法进行训练 1、如果一次性训练全部样本才更新参数，就将所有样本都丢进去（相当于只有一个batch），Gradient Descent梯度下降法进行计算 2、如果每计算一个样本，就更新一次参数，我们使用 Stoch 阅读全文

摘要： 神经网络中，会得到w0,w1,...wn，这些是各个特征的权重，如果输出output = w0x0+w1x1+...+wnxn 则训练得到的是特征的线性组合，如果只是线性组合，我们完全可以去掉所有隐藏层。 事实上，有很多情况下，特征与输出之间的关系是非线性的，所以我们需要一个通用的，可以逼近所有（线 阅读全文

摘要： keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, ker 阅读全文

摘要： from sympy import * x = symbols('x') print(integrate(x, (x, 1, 2))) integrate(函数，（变量，下限， 上限）) 不定积分 H=integrate(函数,变量) H = integrate(f,x) 注：要先定义一个符号x 阅读全文

摘要： 1、 柱状图用来呈现每个分类具体的数量，直方图用来观察区间里，商户的分布情况。所以直方图中间没有gap 2、直方图柱子宽度可不一，柱状图柱子宽度须一致 http://soong.site/data_anaylsis/day01/section5.html 阅读全文

摘要： 通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）和建模法（如线性回归、聚类算法、K近邻算法），在本期内容中，将分享两种图形法，在下一期将分享基于模型识别异常值的方法。 1、可以使用线箱法 图中的下四分位数指的是数据的25%分位点所对应的值（Q1）；中位数即为数据的50%分位点所对应的值（Q 阅读全文