pca的java實現SEARCH AGGREGATION
回答:如果說實現，那基本上都能實現，但術業有專攻，PHP就適合做做簡單的網頁型業務系統，你非要讓它去做其他的事情，成本代價太高。
molyzzx
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回答:公司做了自己的分庫分表組件，下面就自己的經驗來看下分庫分表的優點和碰到的問題！何為分庫分表？采取一定的策略將大量的表數據分布在不同的數據庫，表中實現數據的均衡存儲！分庫分表的背景:隨著信息數據的急劇增長，單點數據庫會有宕機，或者單庫單表性能低下，查詢和存儲效率低的問題，使用分庫分表實現數據的分布存儲，性能更好，適合現在數據量多，用戶需求高的特點！分庫分表的優點:數據分布在不同的數據庫中，單表數據量...
BicycleWarrior
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回答:使用SQL處理數據時，數據會在數據庫內直接進行處理，而且sql處理本身可以對sql語句做優化，按照最優的策略自動執行。使用Java處理時，需要把數據從數據庫讀入到Java程序內存，其中有網絡處理和數據封裝的操作，數據量比較大時，有一定的延遲，所以相對來說數據處理就慢一些。當然，這個只是大體示意圖，實際根據業務不同會更復雜。兩者側重的點不同，有各自適合的業務領域，需要根據實際情況選用合適的方式。
stefanieliang
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...PCA的數學原理，總結PCA的計算步驟，因為計算步驟是代碼實現的必備知識。 PCA的計算過程涉及到幾個很重要的數學知識點： 零均值化 矩陣的轉置及乘法 協方差與協方差矩陣 特征值及特征向量 現在來看PCA的計算步驟：1）將原...
...了上個筆記的基礎知識后，上面計算過程不難理解。但在實現代碼之前，我們先來看看上面提到的計算X的協方差矩陣C=XX^引發的一個問題。 協方差計算技巧 對于上面舉例的矩陣X，它有10000行（維），它的協方差矩陣將達到 10000 ...
...將能讓讀者有辦法決定在何時如何使用哪一種方法。為了實現這一目標，我將深入到每種方法的內部，并且將使用 TensorFlow 從零開始為每種方法編寫代碼（t-SNE 除外）。為什么選擇 TensorFlow？因為其最常被用于深度學習領域，讓...
...PCA是看不到的。但PCA能把原來的10+數據特征轉變為幾個，實現過程如下： 導入數據： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt inputfile = C:/Users/xiaom/Desktop/data/online_shoppers_in...
主成分分析（Principle Component Analysis，簡稱：PCA）是一種非監督學習的機器算法，主要用于數據的降維。 PCA 基本原理 以有2個特征的二維平面舉例，如圖： 橫軸表示特征1，縱軸表示特征2，其中4個點表示二維的特征樣本。如...
...0.59。這個結果并不好。那我們能做什么？主成分分析（PCA）是一種預處理的方法，它以創建新的綜合預測因子（即主要成分或PCs）的方式旋轉預測數據。它通過這樣的方式分析：第一個成分占預測數據中大多數（線性）變量或...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
趙連江
王偉廷
付永剛
