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我想学习数据库建模。虽然我在Oracle DB上从事数据库应用程序开发(我了解业务模型和数据库模型之间的关系，以及产品数据库如何支持业务模型)，但我还没有接触过数据库建模。如果你能引导我从零开始学习数据库建模的正确途径的话，那将是你的好意。
一
浏览 0修改于2013-01-09得票数 0
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我知道在一般情况下，有三大领域的集合，包装，提升和堆叠。
我的问题是，合唱总是至少在实践中增加表演吗？我猜从数学上讲，这不是真的。我要问的是一个真实的生活情况。例如，我可以训练10个基础学习者，然后与另一个学习者堆叠，这是在第二层。在实践中，这个二级学习者的表现总是好于最优秀的基础学习者吗？
浏览 0修改于2017-02-23得票数 7
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AI 大模型时代，如何低成本开启一人公司？
AIGC、创业、模型
大模型时代机会风起云涌，很多内行外行一股脑涌进这个赛道。
基础设施买了一大堆，踌躇满志开启一人公司，最后发现竟是瞎忙活。请问沈欣老师，有什么专属于 AI 大模型赛道的，快速验证 idea 可行性并且验证 idea 有较高 ROI 的方法？或者说有什么坑点需要注意的。
浏览 322提问于2025-08-31
在WPF/MVVM方面有大约3年的良好经验--我觉得我应该从Prism开始(到目前为止我还不了解PRISM框架--我现在就计划学习它)。因为它是一个庞大的应用程序--把所有东西都转移到棱镜上将是一项相当艰巨的任务。问题：-我计划开始一个新的开发(一个大的特性实现)。我能用棱镜进行新的开发吗？我很高兴从零开始编写大部分组件，并慢慢地将整个应用程序迁移到Prism。我有一种感觉，学习</
浏览 3提问于2015-05-26得票数 6
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我的毕业设计是使用CNN模型上的转移学习，它可以从胸部X光图像中诊断新冠肺炎。利用贝叶斯优化器利用Keras调谐器库对完全连通层数、层中节点数、学习速率、下降率等超参数进行微调，得到了很好的结果，多类分类的测试准确率为98%，二进制分类的测试准确率为99%。然而，我冻结了所有的层在原来的基础模型。我只微调了最后一个完全连接的层后，详尽的超参数优化。大多数的文章和论文说，他们精细的完全连接的层，以及一些卷积层。我做错什么了吗？恐怕这太好了，不可能是真的。我的数据集没有那么大，只有7000张
浏览 3修改于2021-02-10得票数 0
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在建立机器学习模型时，有不可训练的参数可以吗？或者这会在模型中产生错误吗？我搞不懂什么是不可训练的参数，以及如何在此基础上修正模型。
浏览 0修改于2018-09-07得票数 3
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我正在学习一本关于C#.NEt领域驱动模型的书。我在基础设施和域层之间具有循环依赖关系(这两者都是我的解决方案的类库项目，即"ShareManagement")。模型对基础设施层的依赖性:领域层使用基础设施层，使得基础设施层中的模型层中的对象依赖(调用)对象(就像基础结构层中定义的存储库一样，使用实现基础结构层定义的ICompanyRepository从域模型层访问存储库
浏览 3修改于2021-10-12得票数 0
我正在创建一个基于深度学习的android应用程序。我有一个Canvas，我允许用户画一些东西。然后，我将把Canvas的位图传递给我的分类模型。我使用项目作为我的项目的基础。我的问题是，在MNIST示例中，允许用户在28x28大小的Canvas上绘图。但是我不想这样做，因为在这个Canvas上的绘图是像素化的。我正在绘制一个全尺寸的Canvas，但是当将画布的Bitmap发送到Tensorflow模型时，我希望将其调整为28x28以进行分类(否则我将得到ArrayIndexOutOfBoundExcep
浏览 5修改于2017-11-13得票数 0
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当我运行我的三个不同的神经网络，我得到以下的学习曲线使用MSE。我相信我的模型库是好的，不过分适合或不适合。此外，我认为我的模型小是由于高训练误差和高验证误差不适合。不过，我不太确定大模特儿。取MSE的平方根，模型大的训练集和验证集的RMSE均低于模型库。但从图片上看，从我在课堂上学到的知识来看，它仍然不适合吗？
这是正确的吗？我只是不明白模型如何表现良好，但它没有学习看图片。
浏览 0提问于2021-12-15得票数 0
我最近学习了Silverlight技术，我想用它来开发一个相当大的web应用程序。问题是:我应该使用Silverlight作为应用程序的基础，并在Silverlight中进行所有应用程序开发，还是应该只在必要的地方使用Silverlight？
浏览 1修改于2011-02-09得票数 3
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越来越依赖大模型后，会不会引发一系列别的问题？
人工智能、flash、chatgpt、部署、DeepSeek
AI飞速发展后，感觉搞IT的不会本地部署大模型，或不用下AI来工作生活，总感觉焦虑感十足。越来越依赖于大模型后，发现人们对于大模型给出来的回复的准确性往往都缺乏正确性的判断。加上不断推出的大模型，所有人都在不断学习新的AI模型的道路上，GPT还没搞明白，出来了Deepseek，Deepseek还没搞明白，马上Gemini2.0 Flash出来了。根本学不完。
浏览 157提问于2025-02-09
我一直在努力学习软件工程原理的基础知识，但我遇到了一个问题，我找不到足够的细节来回答，任何帮助都将不胜感激：
对于每个过程模型(即瀑布模型、增量模型、原型模型和螺旋模型)，模型如何处理开发后期需求的重大变化
浏览 1提问于2013-05-22得票数 1
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我可以使用来自tensorflow模型动物园的模型来执行推理，它可以检测到几个现实世界的对象。然而，当我在新的类上训练相同的模型时，它只能识别新的类。当使用原始模型作为针对新数据进行培训的基础模型时，如何保留原始模型的学习内容？
浏览 0提问于2022-08-05得票数 0
我在我的本地机器上创建了一个滑雪板模型。然后我就把它上传到google存储上了。我已经创建了一个模型和版本在人工智能平台上使用相同的模型。它正在为在线预测工作。现在，我希望执行批处理预测，并将数据存储到大查询中，比如每次执行预测时它都会更新大查询表。
有人能建议我怎么做吗？
浏览 1提问于2019-07-15得票数 0
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我是API领域的新手，我想学习API的基础知识。我也在学习蟒蛇。我可以使用python和API来实现下面提供的目标吗？
我的最终目标是从所有大零售商那里找出一个产品的价格，并对价目表进行比较。此外，请建议除了python和API之外，我还需要学习哪些工具、编程语言。
浏览 4修改于2022-07-21得票数 0
很新的深入学习，但似乎找不到/找出什么是后端权重，如squeezenet_backend.h5为了学习的目的，我希望能找到一些关于后端权重和实际模型的解释。非常感谢!
浏览 2提问于2020-01-06得票数 2
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测试误差意味着它在训练数据的基础上有大约95%的校正。
(最奇怪的是)如果特征434大于0.0，那么它将是基于基尼杂质的1吗？例如，该值为434:178，则为1。MLUtils.loadLibSVMFile(sc，'/home/spark/bin/sample_libsvm_data.txt') (trainingData，testData) = data.randomSplit(0.7，0.3)模型= p).count() /testData.count()打印(‘
浏览 5提问于2016-03-21得票数 0
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