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时间序列分析的军火库：AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析赛卡大数据人工智能深度学习 python 概率论数学建模
引言：时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色，包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展，开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析，并提供代码示例，帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS：自动化时间序列预测技术亮
软件工程：数据字典愚戏师软件工程软件工程数据库
一、数据字典的核心作用定位：数据字典是数据流图（DFD）的补充说明文档，与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值：消除二义性：明确数据流、存储、元素的定义，避免理解偏差。设计依据：为数据库设计、代码开发提供数据规范。团队协作：作为开发团队的共享词汇表，确保术语一致性。二、数据字典的四大组成要素1.数据流（DataFlow）定义：数据在系统中的流动路径。描述内容：来源与去向：起点（外部实体/处理）、
数据分析面临的三大挑战该如何解决銨靜菂等芐紶数据挖掘大数据数据分析
转载自品略图书馆http://www.pinlue.com/article/2020/09/0712/2611202048648.html有效的分析已成为决定性因素，很明显，掌握它的人会蓬勃发展。但是，实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么？公司如何自信地应对它们？下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动，但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制
【轻松学C：编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用秋知叶i #C 语言 c语言开发语言
在编程的艺术世界里，代码和灵感需要寻找到最佳的交融点，才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里，我们将共同追寻这种完美结合，为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C：编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符：数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
【数据治理】数据湖治理实践：腾讯云数据湖元数据实践指南菜鸟蜀黍数据治理大数据
最近数据湖非常的火，但是一旦没弄好，就会变成“数据沼泽”。如何避免“数据湖”变成“数据沼泽”呢？最好的办法就是治理先行。本文的内容主要包括四部分：1、数据湖背景概述，介绍腾讯数据湖的整体架构；2、数据湖统一元数据模块的详细架构实现；3、介绍腾讯云上元数据多租户的设计模式；4、介绍统一元数据的两大核心能力：在线数据目录和离线数据治理的功能。01什么是数据湖随着Snowflake公司股价高歌猛进和各大
使用Python轻松拆分PDF，每页独立成文件 AI航海家(Ethan) python python pdf
使用Python轻松拆分PDF，每页独立成文件嗨，各位PDF爱好者！如果你曾经有想要拆分一个大PDF文件的想法，让每一页都成为独立的文件，那么这篇博客就是为你准备的！我们将使用Python中的一个非常强大的库–PyPDF2，把这些需求变得简单易行。PyPDF2登场首先，我们需要安装PyPDF2库。如果你还没有安装，别担心，只需要在终端运行以下命令：pipinstallPyPDF2安装好了吗？下面我
大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习 python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
CCF CSP 历年真题 C语言版满分代码集合 (至2021.9 持续更新中 JY_0329 CCF c语言开发语言 csp ccf 算法
CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
通俗详解redis底层数据结构哈希表之渐进式rehash 八股文领域大手子 java jvm 算法数据库 mysql redis
一、为什么要用渐进式rehash？假设你家的旧柜子（哈希表）装满了，需要换个大柜子。如果一次性把所有东西倒腾到新柜子，你可能得停下手头所有事，累得半死（这就是传统rehash的问题：卡顿）。Redis为了不“累死”，选择边搬边用，每次搬一点，这就是“渐进式”。二、具体怎么“搬家”？1️⃣先准备好新柜子（分配空间）•Redis会先申请一个更大的新哈希表（比如旧表两倍大），这时候系统里同时有「旧表」和
2. 猜数字游戏老实人y Rust小白初学 rust 开发语言后端
目录创建一个新项目处理一次猜测生成一个秘密数字使用crate来增加更多功能Cargo.lock文件确保构建是可重现的更新crate到一个新版本生成一个随机数比较猜测的数字和神秘数字使用循环来允许多次猜测猜测正确后退出处理无效输入最终代码程序会随机生成一个1到100之间的整数。接着它会提示玩家猜一个数并输入，然后指出猜测是大了还是小了。如果猜对了，它会打印祝贺信息并退出。创建一个新项目project
【Lua】实现面向对象 xiaoaiyu___ Lua lua 开发语言
面向对象面向对象的三大特性：封装、继承、多态。封装：就是把对象的属性和行为（数据）结合为一个独立的整体，并尽可能隐藏对象的内部实现细节。继承：从已有的类中派生出新的类称为子类，子类继承父类的数据属性和行为，并能根据自己的需求扩展出新的行为，可以提高代码的复用性。多态：指允许不同的对象对同一消息做出响应。即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式（发送消息就是函数调用）。1.封装。在L
10分钟了解基金基础知识 leo_厉锵金融栏金融
一、基金的本质股票、债券和基金具有一定的可比性，而银行理财产品较为特殊。（一）股票股票代表一个公司的股份。拥有公司股票就相当于拥有部分公司股份。股票投资收益潜力大，因为公司可能是赚钱机器从而导致股价暴涨；但风险也很高，因为公司可能经营不善致使股价暴跌。（二）债券债券代表一种债权，即借钱给别人。例如国债，可理解为国家向你借钱并打借条，约定偿还时间和利息。债券代表着债券关系。（三）基金股票和债券属于直
【布鲁姆6大认知层级】搞技术的季经验分享
认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次，层层递进，这6个层级分别是：记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层：记忆是指认识并记忆概念、知识，将其储存在大脑并及时提取，例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认，虽然机械，但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层：理解是指对事物或知识的领会，当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时，
2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳申报指南：方向解析、条件详解与实操攻略卧涛西安17391873147 人工智能大数据物联网制造
核心提示：2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳项目申报已进入倒计时！本文深度解析申报方向、条件、资金支持比例，并提供七大行业改造实例与申报策略，助您抢占政策红利先机。一、政策背景与申报时效2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳是国家"双碳"战略落地的关键举措，旨在通过财政支持加速重点领域低碳转型。本批次申报截止日期为本月底，拟申报单位需立即启动材料准备工作。二、三大申报方向深度解
第三十篇维度建模：从理论到落地的企业级实践随缘而动，随遇而安数据库 sql 数据仓库大数据数据库架构
目录一、维度建模核心理论体系1.1Kimball方法论四大支柱1.2关键概念对比矩阵二、四步建模法全流程解析2.1选择业务过程（以电商为例）2.2声明原子粒度（订单案例）2.3维度设计规范时间维度（含财年逻辑）SCDType2完整实现（Hudi）2.4事实表类型与设计三、企业级建模实战：电商用户分析3.1业务矩阵分析3.2模型实现代码四、高级建模技巧4.1多星型模式关联4.2大数据场景优化五、性能
一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用 AI Echoes 深度学习人工智能 deepseek 机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”，更好地理解专业术语和领域知识，从而提升准确性和响应质量。例如，为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型，往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
模型上下文协议 (MCP)是什么？Model Context Protocol 需要你了解一下同学小张学习 AIGC AI-native agi gpt 开源协议
大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，订阅我的大模型专栏，共同学习和进步。在人工智能领域，ModelContextProtocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？文章目录0.概念1.MCP的总体架构2.为何使用MCP？3.我的理解4
领域驱动设计（DDD）与MVC架构：理念对比与架构选择以恒1 mvc 架构
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ollama 基本使用教程海上彼尚 AI ai 前端
目录1.安装OllamamacOS或LinuxWindows(WSL2)2.基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，能够帮助用户在本地运行大模型。通过简单
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我希望看这篇文章的你对C++的传统异常处理，即try...catch...throw有了解(不是WindowsSEH)，这样才能方便你最深入的理解这2个C语言的反人类函数。当然如果不了解就先看下面的“C++式的异常处理”，如果感觉自己了解了，可以直接skip看到“C语言中的模拟”。【C++式的异常处理】首先，我们写一个类，请不要想这个类有什么特别的地方，其只是为了打印出来构造和析构。classCF
办公提效高阶 DeepSeek 提示词，适用于多种 AI 工具东锋17 人工智能人工智能
1、高效会议管理请根据[会议主题]和[参会人角色]生成会议议程框架，包含会前准备清单（背景材料/数据需求）、会中讨论要点（需决策事项+时间分配）、会后跟进任务表（责任人/DDL），最后用思维导图形式输出。2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据]，请先总结3项核心成果与2个待改进点，再结合OKR目标制定下周工作计划，要求用对比柱状图呈现进度数据，以PPT分页形式输出。3、周报自动生
锥面箍接/快拆环突破！拆装效率飙升200%，终结机器人螺丝拆装时代 CodePatentMaster 机器人人工智能
颠覆性散热革新！宇树科技弹性散热架构让四足机器人稳定性提升40%核心价值杭州宇树科技通过弹性接触式散热仓盖与导流件协同设计，实现计算单元散热效率提升32%且抗冲击性能增强40%，攻克四足机器人高热工况下的核心组件易损难题[1][4]。一、技术原理深度剖析1.痛点定位：高动态场景下的散热与防护两难当前四足机器人的计算单元面临两大挑战：散热瓶颈：传统刚性固定导致接触热阻增加30%以上（见热成像对比数据
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