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结构效度分析流程如下图一、结构效度的意义效度分析在学术研究中非常常见，结构效度是为了分析“从量表获得的结果与设计该量表时所假定的理论之间的符合程度”。简单来讲，在研究者设计量表之初，一般会预设好几个维度，在经过因子分析后，需要验证测量的数据是否与预设的几个维度相对应，如果测量项与预设维度之间对应关系

torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=- 1)作用：将连续的维度范围展平为张量。经常在nn.Sequential()中出现，一般写在某个神经网络模型之后，用于对神经网络模型的输出进行处理，得到tensor类型的数据。 有俩个参数，s

作者 | 吾真本DevOps的4个关键指标（4keymetrics），似乎已经成为能解释一切软件开发生产力（或研发效能）问题的“北极星”指标。我们知道，收集每个指标的数据，都需要投入成本，所以指标不是多多益善，需要识别关键的北极星指标。另外，当北极星指标没有符合预期目标时，也需要

一、何为建模数据几乎总是用于两种目的：操作型记录的保存和分析型决策的制定。简单来说，操作型系统保存数据，分型型系统使用数据。前者一般仅反映数据的***状态，按单条记录事务性来处理;其优化的核心是更快地处理事务。后者往往是反映数据一段时间的状态变化，按大批量方式处理数据;其核心是高性能、多维度处理数据