时序预测 | MATLAB实现GA-BP时间序列预测(遗传算法优化BP神经网络)

回溯 Leetcode 332 重新安排行程 mmaerd Leetcode刷题学习记录 leetcode 算法职场和发展
重新安排行程Leetcode332学习记录自代码随想录给你一份航线列表tickets，其中tickets[i]=[fromi,toi]表示飞机出发和降落的机场地点。请你对该行程进行重新规划排序。所有这些机票都属于一个从JFK（肯尼迪国际机场）出发的先生，所以该行程必须从JFK开始。如果存在多种有效的行程，请你按字典排序返回最小的行程组合。例如，行程[“JFK”,“LGA”]与[“JFK”,“LGB
从鸡肉高汤到记忆的魔法再到有效提示的艺术步子哥人工智能
还记得小时候那些天马行空的白日梦吗？也许只要按下键盘上的某个神奇组合，电脑就会发出滴滴的声响，一个隐藏的世界突然在你眼前展开，让你获得超凡的能力，摆脱平凡的生活。这听起来像是玩过太多电子游戏的幻想，但实际上，间隔重复系统给人的感觉惊人地相似。在最佳状态下，这些系统就像魔法一样神奇。本文将以一个看似平凡的鸡肉高汤食谱为例，深入浅出地探讨如何编写有效的间隔重复提示，让你像掌握烹饪技巧一样轻松地掌握记忆
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
webpack图片等资源的处理 dmengmeng
需要的loaderfile-loader（让我们可以引入这些资源文件）url-loader（其实是file-loader的二次封装）img-loader（处理图片所需要的）在没有使用任何处理图片的loader之前，比如说css中用到了背景图片，那么最后打包会报错的，因为他没办法处理图片。其实你只想能够使用图片的话。只加一个file-loader就可以，打开网页能准确看到图片。{test:/\.(p
CX8836：小体积大功率升降压方案推荐（附Demo设计指南）诚芯微科技社交电子
CX8836是一颗同步四开关单向升降压控制器，在4.5V-40V宽输入电压范围内稳定工作，持续负载电流10A，能够在输入高于或低于输出电压时稳定调节输出电压，可适用于USBPD快充、车载充电器、HUB、汽车启停系统、工业PC电源等多种升降压应用场合，为大功率TYPE-CPD车载充电器提供最优解决方案。提供CX8836Demo测试、CX8836样品申请及CX8836方案开发技术支持。CX8836同升
Some jenkins settings SnC_
Jenkins连接到特定gitlabproject的特定branch我采用的方法是在pipeline的script中使用git命令来指定branch。如下：stage('Clonerepository'){steps{gitbranch:'develop',credentialsId:'gitlab-credential-id',url:'http://gitlab.com/repo.git'}}
python结束子进程_如何清除python中的子进程 weixin_39995943 python结束子进程
我们使用python进程来管理长时间运行的python子进程。有时需要终止子进程。kill命令不会完全终止进程，只会使其失效。运行以下脚本将演示此行为。importsubprocessp=subprocess.Popen(['sleep','400'],stdout=subprocess.PIPE,shell=False)或者p=subprocess.Popen('sleep400',stdout
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
详解“c:/work/src/components/a/b.vue“‘ has no default export报错原因 hw_happy 开发语言前端 vue.js javascript
前情提要在一个vue文件中需要引入定义的b.vue文件，但是提示b文件没有默认导出，对于vue2文件来说有exportdefault，在中，所有定义的变量、函数和组件都会自动被视为默认导出的组件内容。因此，不需要显式地使用exportdefault来导出组件。但是在我引用这个文件的时候还是提示了这个错误，原来是我的项目使用了ts和vite\webpack，因为TypeScript和Vue的默认导出
教师资格证常考的5个知识点 a3cb74a20840
知识点1：教育与人的发展(5规律、4因素、3动因)五大规律：顺序性—循序渐进阶段性—不搞“一刀切”不平衡性—抓关键期互补性—扬长避短个别差异性—因材施教考点精华：1.举例子对应五大规律;2.每个规律的教学启示;3规律特点。四大因素：遗传(地位：物质前提、可能性)环境(地位：多种可能、现实性)学校教育(主导)个人主观能动性(动力、决定)三大动因：内发论(1.孟子：性善论;2.弗洛伊德：性本能)外铄论
bat+ffmpeg批处理图片，图片批量转码张雨zy 音视频 ffmpeg
直接在cmd中输入//批量转码文件for%ain("*.png")doffmpeg-i"%a"-fs1024k"%~na.webp"//删除所有pngdel*.png@echooff表示执行了这条命令后关闭所有命令(包括本身这条命令)的回显。而echooff命令则表示关闭其他所有命令(不包括本身这条命令)的回显，@的作用就是关闭紧跟其后的一条命令的回显脚本完整代码写入脚本中后，需要多加一个%，例如
设计好了产品组合，获客没你想得那么难老姜观察
放眼望去，财富管理公司的综合服务已经成为大势所趋。所谓的综合服务，其实就是财富管理公司的产品组合逐渐丰富和完善。然而，在对客户进行综合服务的过程中，财富管理公司常常会面对各种问题。例如：如何评估公司是否应当开展一项服务或者产品？如何定义一项服务（产品）的考核指标？如何配置资源投入不同的产品线？以保险为例，财富管理公司经常需要考虑的问题有：我是否要导入保险业务？如何考核这项业务的发展？我应该投入多少
防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。 xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹，婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症，1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节，北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的，南方的春夏最为潮湿，所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外，还有遗传、饮食等多方因素，令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时，妈妈们都应该怎么做?如何
嵌入式单片机中数码管基本实现方法嵌入式开发星球单片机项目实战操作之优秀单片机
1.点亮数码管本节课利用已经学习的LED知识去控制一个8位数码管。本节的原理比较简单。不需要多少时间讲。更多时间是跟大家一起编码调试，从中学习一些编码思路和学习方法。1.1.什么是数码管数码管是什么？下图就是一个数码管从硬件上个看，其实就是8个LED组合在一起。8个LED应该有16个引脚，但是数码管上只有10个引脚。为什么呢？请看下图：1个LED有两个引脚，要控制LED，1个引脚接控制信号，另外一
吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释极客Array
正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉 python 人工智能神经网络 pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
设计模式 23 访问者模式 WineMonk #设计模式设计模式访问者模式
设计模式23创建型模式（5）：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式结构型模式（7）：适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰者模式、外观模式、享元模式、代理模式行为型模式（11）：责任链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、备忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式、访问者模式文章目录设计模式23访问者模式（VisitorPattern）1定义2结构3
云防火墙和Web应用防火墙（WAF）区别快快小毛毛前端网络
随着互联网的进一步发展，Web应用防火墙（WAF）和云防火墙步入大家的视野。防火墙针对web应用拥有很好的保护作用，由硬件和软件组合，在内部网和外部网、专用网和公共网之间形成一道强有力的保护屏障，使用者可配置不同保护级别的防火墙，高级别的保护会阻止运营一些服务。那么，我们如何理解这两种防火墙，他们有什么区别？一、web防火墙Web应用防火墙,属于硬件级别防火墙（WebApplicationFire
计算机视觉中，Pooling的作用 Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面：1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样，减少了特征图的空间分辨率（例如，高度和宽度）。这意味着网络需要处理的数据量会减少，从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
神经网络-损失函数红米煮粥神经网络人工智能深度学习
文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
【鸿蒙应用】总结一下ArkUI 读心悦鸿蒙基础鸿蒙应用
ArkUI是HarmonyOS应用界面的UI开发框架，提供了简洁的UI语法、UI组件、动画机制和事件交互等等UI开发基础，以此满足应用开发者对UI界面开发的需求。组件是界面搭建的最小单位，开发者通过多种组件的组合构成完整的界面。页面是ArkUI最小的调度分隔单位，开发者可以将应用设计为多个功能页面，每一个页面进行单独的文件管理，并且通过页面路由API完成页面之间的调度管理，以此来实现应用内功能的解
BP神经网络的传递函数大胜归来19 MATLAB
BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
那些年 AA黎夏夏的美好时光
分享歌词：又回到最初的起点，记忆中你青涩的脸，我们终于，来到了这一天，桌垫下的老照片，无数回忆连结，今天男孩要赴女孩最后的约，又回到最初的起点，呆呆地站在镜子前，笨拙系上红色领带的结，将头发梳成大人模样，穿上一身帅气西装，等会儿见你一定比想像美，好想再回到那些年的时光，回到教室座位前后，故意讨你温柔的骂，黑板上排列组合，你舍得解开吗，谁与谁坐他又爱著她，那些年错过的大雨，那些年错过的爱情，好想拥抱
神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用快乐的小荣荣神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛？只是最后一层，但前面层是非线性，那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说，input为向量，最简化情况下，可以假设input的各个维度，a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因，在于通过足够复杂的非线性函数，来模拟任何的分布。所以，神经网络必须要用非线性函数。
TA-Lib Python 库 Windows 64位安装包黄桥壮Quinn
TA-LibPython库Windows64位安装包TA.rar项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/3ff39简介本仓库提供了一个适用于Windows64位系统的TA-LibPython库安装包。TA-Lib是一个广泛用于金融技术分析的库，支持多种技术指标的计算。资源文件文件名TA-Lib-0.4.29-cp312-win-amd64.whl描
乘风破浪，我们眼里藏着努力和未来刘娟娟_培训师
居里夫人说：“17岁时你不漂亮，可以怪罪于母亲没有遗传好的容貌；但是30岁了依然不漂亮，就只能责怪自己，因为在那么漫长的日子里，你没有往生命里注入新的东西。”30岁之后相由心生，你内心的善良、智慧、经历都会写满整个脸。美一定是内外兼修我曾经遇到过很多女孩问我说说娟娟老师你怎么那么美，皮肤又好，还会穿搭。我笑笑想说其实是我天生底子好，但是我通常会说你要是稍加修饰美起来就没我啥事了。以前的我每天都是素
PAT Advanced 1015. Reversible Primes (C语言实现) OliverLew
我的PAT系列文章更新重心已移至Github，欢迎来看PAT题解的小伙伴请到GithubPages浏览最新内容。此处文章目前已更新至与GithubPages同步。欢迎star我的repo。题目Areversibleprimeinanynumbersystemisaprimewhose"reverse"inthatnumbersystemisalsoaprime.Forexampleinthedec
21天|生如夏花组合《蔡康永的说话之道》 summer_8f83
【day12】今日阅读《蔡康永的说话之道》p1-p30这本书在前几年读过，当时没有留下深刻的印象，记忆里就是一个影视名人趁红出的一本书。前几天看到一位老铁推荐这本书，又找出来读一读，没想到读了以后跟以前相比有了很深刻的感悟和认同。会说话坚持太重要了，我觉得这本书叫跟《非暴力沟通》有异曲同工之处。“良言一句三冬暖”，“一样话百样说”所以，说话时候技巧的，是可以练习的。作者提示我们：每天我们说那么多话
Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型亚图跨际 Python 交叉知识 R 回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
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作者:罗伯特*费罗斯特黄色的树林里分出两条路, 可惜我不能同时去涉足, 我在那路口久久伫立, 我向着一条路极目望去, 直到它消失在丛林深处. 但我却选了另外一条路, 它荒草萋萋,十分幽寂; 显得更诱人,更美丽, 虽然在这两条小路上, 都很少留下旅人的足迹. 那天清晨落叶满地, 两条路都未见脚印痕迹. 呵,留下一条路等改日再
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