一.DW2.0从企业的角度,吸引企业的原因: 1.数据仓库基础设施的成本不再持续增长.在第一代数据仓库中,技术基础设施的成本是不断增长的,随着数据量的增长,基础设施的成本会以指数级增长.但是使用DW2.0,数据仓库的这一成本会趋于平稳. 2.使用元数据将基础设施结合在一起,这意味着数据不会轻易丢失.在第一代数据仓库中,一个数据单元或一个数据类型是很容易“丢失”的.这就像纽约市立图书馆书架上的一本书摆错了位置一样,一旦摆错位置,可能需要若干年才能将其放回容易被人们找到的位置.第一代数据仓库环境下的…

DataSet 表示数据在内存中的缓存. 属性 Tables  获取包含在 DataSet 中的表的集合. ds.Tables["sjxx"] DataTable 表示内存中数据的一个表. 公共属性 Columns 获取属于该表的列的集合. DataSet 获取此表所属的 DataSet. DefaultView 获取可能包括筛选视图或游标位置的表的自定义视图. PrimaryKey 获取或设置充当数据表主键的列的数组. Rows 获取属于该表的行的集合. TableName 获取或设…

DataSet 表示数据在内存中的缓存. 属性 Tables  获取包含在 DataSet 中的表的集合. ds.Tables["sjxx"] DataTable 表示内存中数据的一个表. 公共属性 Columns 获取属于该表的列的集合. DataSet 获取此表所属的 DataSet. DefaultView 获取可能包括筛选视图或游标位置的表的自定义视图. PrimaryKey 获取或设置充当数据表主键的列的数组. Rows 获取属于该表的行的集合. TableName 获取或设…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79702148 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 建立一个带有隐藏层的神经网络 导入一些软件包 numpy:是用Python进行科学计算的基本软件包.sklearn:为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具.matplotlib :是一个用于在Python中绘制图表的库.testCases:提供了一些测试示例来评估函数的正确性,参见下载的资料或者在底部查看它的代码.pla…

参考:https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79907419 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 我们需要做以下几件事:   1. 分割数据集   2. 优化梯度下降算法:      2.1 不使用任何优化算法      2.2 mini-batch梯度下降法      2.3 使用具有动量的梯度下降算法      2.4 使用Adam算法 到目前为止,我们始终都是在使用梯度下降法学习,本文中,我们将使用一些更加高级的…

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. 请不要ctrl+c/ctrl+v作业. Optimization Methods Until now, you've always used Gradient Descent to update the parameters and minimize the cost. In this notebook, you will learn more advanced optimization methods that can spee…

声明:所有内容来自coursera,作为个人学习笔记记录在这里. Regularization Welcome to the second assignment of this week. Deep Learning models have so much flexibility and capacity that overfitting can be a serious problem, if the training dataset is not big enough. Sure it do…

Planar data classification with one hidden layer 你会学习到如何: 用单隐层实现一个二分类神经网络 使用一个非线性激励函数,如 tanh 计算交叉熵的损失值 实现前向传播和后向传播 1 - Packages(导入包) 需要导入的包: numpy:Python中的常用的科学计算库 sklearn:提供简单而高效的数据挖掘和数据分析工具 matplotlib:Python中绘图库 testCases: 提供了一些测试例子来评估函数的正确性 planar…

malloc,new,VirtualAlloc,HeapAlloc性能(速度)比较 http://www.cppblog.com/woaidongmao/archive/2011/08/12/153160.aspx 这里比较的VC++编译的C++代码中的性能 我用的是VC6.0测试的 就不介绍这几个的用法了 我写了一段简单的测试代码 测试结果是: malloc:390new:391VirtualAlloc:454HeapAlloc:47 很明显的是HeapAlloc分配速度最快,malloc次之…

Optimization Welcome to the optimization's programming assignment of the hyper-parameters tuning specialization. There are many different optimization algorithms you could be using to get you to the minimal cost. Similarly, there are many different p…