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大数据HIVE---进阶

本位主要讲解大数据分析师在工作中需要用到的HIVE进阶知识，主要包括：窗口函数数据倾斜性能调优explain替换引擎那，就直接开讲了。

孤数不证·2022-11-23 20:25

大数据分析师工程师入门6-HIVE进阶

本文为《大数据分析师入门课程》系列的第6篇，主要讲解大数据分析师在工作中需要用到的HIVE进阶知识，主要包括：窗口函数数据倾斜性能调优explain替换引擎那，就直接开讲了。

数据与智能·2022-11-23 20:13

论文-深度自可解释模型

Self-explainingdeepmodelswithlogicrulereasoning参考：https://www.techbeat.net/talk-info?

m0_46634282·2022-11-23 08:56

Compute Loss and Gradient of LinearSVM with Two_Loops

##introduction-videoexplaininbilibilhttps://www.bilibili.com/video/BV19z411b7u9?

lamprophony·2022-11-23 03:27

论文阅读|TransPose

TransPose:KeypointLocalizationviaTransformer目录AbstractIntroductionRelatedWorkHumanposeestimationExplainabilityTransformerMethodArchitectureBackboneTransformerHeadResolutionSettingsAttentionsaretheDepe

xiaoweiyuya·2022-11-22 22:41

【code explained】DynamicNeRF| generate_flow

源代码：DynamicNeRF主要思想：利用RAFT模型来预测flowargparse.ArgumentParser()用法解析参数解析action='store_true’的区别#创建对象——添加参数——返回命名空间parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument("--dataset_path",type=str,help='Dataset

weixin_45714660·2022-11-22 22:47

回归模型的score得分为负_sklearn之计算回归模型的四大评价指标（explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error.

defcalPerformance(y_true,y_pred):'''模型效果指标评估y_true：真实的数据值y_pred：回归模型预测的数据值explained_variance_score：解释回归模型的方差得分

李一雷·2022-11-22 22:15

PCA（explained_variance_ratio_与explained_variance_）

之前有写过关于PCA的原理和代码实现，但是对于sklearn中的PCA没有做过多的描述，所以这里转载一篇文章作为补充：这里提一点：pca的方法explained_variance_ratio_计算了每个特征方差贡献率

不论如何未来很美好·2022-11-22 22:39

aws toolkit_适用于Visual Studio Code的AWS Toolkit入门

awstoolkitInthisarticle,IamgoingtoexplainhowtostartusingtheAWSToolkitforVisualStudioCodetodevelopserverlessfunctionslocally.Serverlessapplicationsorfunctionsgivesustheabilitytodevelop

culuo4781·2022-11-22 22:32

sklearn期望方差explained_variance_score

当期望值（预测值）与真实值相同时，explained_variance_score=1所以explained_variance_score越小，预测值越远。

frank_haha·2022-11-22 22:01

【code explained】Dynamic NeRF|generate_depth

源代码：DynamicNeRF|generate_depth主要是利用Midas模型来预测深度主函数：创建参数解析------创建路径------GPU加速设置------计算depthtorch.backends.cudnn()：加速GPU网络计算if__name__=="__main__":parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(

weixin_45714660·2022-11-22 22:59

降维算法PCA和SVD

.重要参数n_components3.1迷你案例：高维数据的可视化3.1.1调用库和模块3.1.2提取数据集3.1.3建模3.1.4数据可视化3.1.5探索降维之后的数据（查看降维后信息量的保存程度，explained_variance

功夫大笨鲨·2022-11-22 21:57

机器学习实战 knn代码_具有四行代码的简单knn分类器，适用于初学者机器学习...

机器学习实战knn代码TheKNNclassifierisaverypopularandwellknownsupervisedmachinelearningtechnique.ThisarticlewillexplainKNNclassifierwithanexampleKNN

weixin_26750481·2022-11-22 05:20

PAT 1058 A+B in Hogwarts (20分) Python

文章目录题目解题思路代码结果题目IfyouareafanofHarryPotter,youwouldknowtheworldofmagichasitsowncurrencysystem–asHagridexplainedittoHarry

LoveFishO·2022-11-22 05:35

Explainability in Graph Neural Networks:A Taxonomic Survey 图可解释

typora-root-url:imgExplainabilityinGraphNeuralNetworks:ATaxonomicSurvey可解释GNN的分类和数据集(句子==>图数据集)对于GNN解释性方法

Vectery·2022-11-22 05:34

图网络可解释性（2）

Stanford大佬RexYing的文章：《GNNExplainer:GeneratingExplanationsforGraphNeuralNetworks》摘要传统非图网络的可解释性方法包括两种：第一种是制定简单的替代模型的完整神经网络

欧神仙crossover·2022-11-22 03:20

Explaining Deepfake Detection by Analysing Image Matching 翻译

点击查看对应的代码摘要本文旨在解释深度伪造检测模型在仅由二进制标签做有监督时如何学习图像的伪迹特征。为此，从图像匹配的角度提出如下三个假设。1、深度伪造检测模型表明基于视觉概念的真/假图片既不与源图片相关也不与目标图片相关而是与伪迹图片相关。2、除了有监督的二进制标签，深度伪造检测模型通过训练集中的FST匹配（即匹配假、源、目标图像）隐式学习与伪迹相关的视觉概念。3、通过原始训练集中的FST匹配，

jjw_zyfx·2022-11-21 19:19

第一次周报

supervisedlearning6：生成对抗网络generativeadversarialnetwork7：自我监督学习self-supervisedlearning8：异常检测anomalydetection9：可解释性AIexplainableAI10

孙源峰·2022-11-21 15:37

机器学习特征构建_使用Streamlit构建您的基础机器学习Web应用

DatascientistandMLexpertsoftenfinditdifficulttoshowcasetheirfindings/resulttoothers.Mostly,powerpointoranywebdevelopmenttoolsarerequiredtoexplaintheresults.WiththeintroductionofStreamlit

weixin_26752765·2022-11-21 01:06

Interview English FAQ:Software Engineer

Yes,IhavebeenusingWinRunnerforcreatingautomatedscriptsforGUI,functionalandregressiontestingoftheAUT.2.ExplainWinRunnertestingprocess

weixin_30917213·2022-11-20 02:24

What are Docker : images?

byShishirMahajan–Thursday16July2015Thelastfewdays,IhavespentsometimeplayingaroundwithDocker’s:images.I’mwritingthisposttoexplainhowtheywork

weixin_30555515·2022-11-20 02:35

Explainable Link Prediction for Emerging Entities in Knowledge Graphs

GitHub-kingsaint/InductiveExplainableLinkPrediction:ExplainableLinkPredictionforEmergingEntitiesinKnowledgeGraphs

小蜗子·2022-11-19 22:17

论文《Explainable Session-based Recommendation with Meta-path Guided Instances and SAN》阅读

论文《ExplainableSession-basedRecommendationwithMeta-pathGuidedInstancesandSelf-AttentionMechanism》阅读论文概况方法论总结论文概况今天带来的是南开的关于会话推荐可解释性的论文

行者^_^煜煜·2022-11-19 19:33

python可以手眼定标吗_手眼标定eye-to-hand 示例：handeye_stationarycam_calibration

**Thisexampleexplainshowtousethehandeyecalibrationforthecasewhere*thecameraisstationarywithrespecttotherobotandthecalibration

weixin_39869959·2022-11-19 17:53

CCF A类会议或期刊----近两年对比学习相关论文

工具代码位置期待您的PR会议/期刊论文sigmod2021ExplainingBlack-BoxAlgorithmsUsingProbabilisticContrastiveCounterfactuals.neurips2020AdversarialSelf-SupervisedContrastiveLearning.neurips2020DemystifyingContrastiveSelf-S

Thingcor·2022-11-19 16:04

【无标题】

SUM1读论文MGraphDTA:deepmultiscalegraphneuralnetworkforexplainabledrug–targetbindingaffinityprediction1.

Ray_Hr·2022-11-19 13:03

机器学习中回归模型六大评价指标

Efred.D·2022-11-19 08:05

MySQL优化之慢日志查询

慢查询日志概念二、慢查询日志实践1.打开慢查询日志开关slow_query_log2.设置合理的、业务可以接受的慢查询时间上限long_query_time3.压测执行各种业务4.查看慢查询日志5.用explain

BugMaker-shen·2022-11-19 04:03

NIPS 2017 — notes and thoughts 个人笔记

强化学习Meta-LearningandOne-ShotlearningGANSBayesianNNsareareaofactiveresearchFairnessinMLExplainableML加速

weixin_30507269·2022-11-19 01:17

《Explaining and Harnessing Adversarial Examples》即FGSM算法Pytorch实现

参考了众多代码，但是效果不佳，可以勉强实现文中的实验，仅供参考，代码菜鸟，大神飘过……#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#In[1]:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchfromtorchv

xk_005·2022-11-18 07:04

学习笔记——PCA降维sklearn

sklearn1重要参数1.1参数n_components1.1.1数字1.1.2mle1.1.3信息量1.2参数svd_solver1.3参数random_state2重要属性2.1components_2.2explained_variance2.3explained_variance_ratio

真是喵啊·2022-11-17 09:13

【李宏毅2020 ML/DL】P1 introduction

P1introduction本节主要介绍了DL的15个作业英文大意Regression:回归分析Classification:分类RNN:循环神经网络CNN:卷积神经网络Seq2seq:序列到序列模型GAN:生成式对抗网络ExplainableAI

码小余の博客·2022-11-17 07:32

【论文精读】Counterfactual Explainable Recommendation

CounterfactualExplainableRecommendation文章目录CounterfactualExplainableRecommendation1定义和符号表示反事实解释推荐解释的复杂度和力度

han1254·2022-11-16 11:28

Mysql中EXPLAIN解读

Explain介绍当EXPLAIN与可解释的语句一起使用时，MySQL将显示来自优化器的有关语句执行计划的信息。

想去大厂的JAVAer·2022-11-15 22:54

Pyspark特征工程--PCA

PCA训练模型以将向量投影到前k个主成分的低维空间model.explainedVariance：返回由每个主成分解释的方差比例向量01.创建

Gadaite·2022-11-15 08:54

【目标检测-YOLO】YOLOv5 Test-Time Augmentation (TTA) 教程

ThisguideexplainshowtouseTestTimeAugmentation(TTA)duringtestingandinferenceforimprovedmAPandRecallwithYOLOv5

理心炼丹·2022-11-15 00:25

VAE(Variational Autoencoder)的原理

VAE(VariationalAutoencoder)的原理OpenAI实习生讲解变分自编码机以上两篇文章翻译自KevinFrans的英文博客.英文原文：VariationalAutoencodersExplained

时光杂货店·2022-11-14 09:40

matlab svd降维测试数据集,数据降维--SVD&CUR

thecolumnsofUandVcorrespondtoconcepts.Thefirstis“sciencefiction”andthesecondis“romance.”Itishardertoexplainthethirdcolumn

评述员詹俊·2022-11-13 18:09

【论文不精读】Reinforced Path Reasoning for Counterfactual Explainable Recommendation

ReinforcedPathReasoningforCounterfactualExplainableRecommendation1Introduction现代推荐系统在对复杂的用户或者商品上下文进行建模时变得十分复杂并且不透明

han1254·2022-11-13 14:42

mysql 索引优化器_Mysql高效索引之explain模拟优化器

高效索引使用索引的理由由于mysql在默认情况下，表中的数据记录是没有顺序可言的，也就是说在数据检索过程中，符合条件的数据存储在哪里，我们是完全不知情的，如果使用select语句进行查询，数据库会从第一条记录开始检索，即使找到第一条符合条件的数据，数据库的搜索也并不会因此而停止，毕竟符合条件的数据可能并不止一条，也就是说此时检索会把表中的数据全部检索一遍才结束，这样的检索方式也称为全表扫描。但假设

Phoenix Cat·2022-11-12 15:54

MySQL优化器如何选择索引和JOIN顺序

explainselect*fromemployeeasA

刨坑数据·2022-11-12 15:52

MySQL进阶实战5，为什么查询速度会慢

目录一、先了解一下MySQL查询的执行过程二、是否查询了不需要的数据三、衡量查询开销的几个重要指标1、响应时间2、扫描的行数和返回的行数3、扫描的行数和访问类型4、一般可以通过explain的Extra

哪吒·2022-11-10 09:49

欧拉公式ejwt_欧拉公式

欧拉公式ejwtInthispostwewillexploreEuler’sFormula,explainwhatitis,whereitcomesfrom,andrevealitsmagicproperties

weixin_26630173·2022-11-09 13:09

【python】回归评价指标体系

mean_squared_error（MSE常用）2、mean_squared_log_error3、median_absolute_error4、mean_absolute_error(MAE)5、explained_variance_score6

星辰之光.·2022-11-08 09:43

MySQL-数据库优化，看这篇就够了，springboot整合jpa高级功能

2.1软优化2.1.1查询语句优化1、首先我们可以用EXPLAIN或DESCRIBE(简写:DESC)命令分析一条查询语句的执行信息.2.例:DESCSELECT*FROMuser显示:其中会显示索引和查询数据读取数据条数等信息

普通网友·2022-11-08 07:25

Machine Learning Explainability for External Stakeholders

MachineLearningExplainabilityforExternalStakeholdersUmangBhatt12McKaneAndrus1AdrianWeller23AliceXiang1arXiv

MC仁.光谷啊姆小新新·2022-11-06 07:40

论文笔记——EXPLAINING AND HARNESSING ADVERSARIAL EXAMPLES（解释和利用对抗样本）

本文参考了三篇笔记，帮助很大：《ExplainingandHarnessingAdversarialExamples》阅读笔记[论文笔记]Explaining&HarnessingAdversarialExamplesEXPLAININGANDHARNESSINGADVERSARIALEXAMPLES

Wwwwhy_　·2022-11-05 14:30

论文阅读:Explaining and Harnessing Adversarial Examples(解释分析对抗样本)

论文摘要AdversarialExample的延伸，表明不仅仅只有NeuralNetwork有这种现象，在此文章之前对该问题的解释集中在nonlinearity和overfitting上。但是本文提出这些算法对于对抗样本脆弱性的主要原因正是在于它们线性的本质。并通过定量分析来解释AdversarialExample在不同架构不同数据集能够work的原因。并以此提出一种快速产生Adversarial

SYSU_BOND·2022-11-05 14:00

【MySQL | 进阶篇】03、索引详解（下）

目录一、SQL性能分析1.SQL执行频率2.慢查询日志测试：3.profile详情查看每一条SQL的耗时情况:编辑4.explain语法:二、索引使用1.验证索引效率创建索引：2.最左前缀法则测试1：测试

Stars.Sky·2022-11-04 16:25

mysql sqlstate 22018_mysql 开发进阶篇系列 2 SQL优化(explain分析)

接着上一篇sql优化来说1.定位执行效率较低的sql语句通过两种方式可以定位出效率较低的sql语句。(1)通过上篇讲的慢日志定位，在mysqld里写一个包含所有执行时间超过long_query_time秒的sql语句的日志文件，后面具体介绍。(2)通过showprocesslist实时定位线程状态，是否锁表等，下面简单演示下showprocesslist：先模拟会话1表锁，再会话2更新该表city

長安·2022-11-04 16:24

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