组合预测模型 | LSTM-XGBoost长短期记忆神经网络结合极限梯度提升树时间序列预测（Matlab程序）

LeetCode算法题：电话号码的字母组合吱屋猪_ 算法 leetcode java
题目描述：给定一个仅包含数字2-9的字符串，返回所有它能表示的字母组合。答案可以按任意顺序返回。给出数字到字母的映射如下（与电话按键相同）。注意1不对应任何字母。2->"abc"3->"def"4->"ghi"5->"jkl"6->"mno"7->"pqrs"8->"tuv"9->"wxyz"例如，给定digits="23"，返回["ad","ae","af","bd","be","bf","cd
【前端】jQuery数组合并去重方法总结
在jQuery中合并多个数组并去重，推荐使用原生JavaScript的Set对象（高效简单）或$.unique()（仅适用于DOM元素，不适用于普通数组）。以下是完整解决方案：方法1：使用ES6Set（推荐）//定义多个数组constarr1=[1,2,3];constarr2=[2,3,4];constarr3=[3,4,5];//合并数组并用Set去重constmergedArray=[...
matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算 weixin_39928736 matlab卷积矩阵绝对值
MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重
C# 设计模式（结构型模式）：组合模式硅谷调试员玩转C#设计模式 c#设计模式组合模式
C#设计模式（结构型模式）：组合模式在软件设计中，有时我们需要处理的是一组对象，而这些对象既可以是单独的元素，也可以是由多个子元素组成的复合体。这时，组合模式（CompositePattern）便能提供帮助。它允许客户端将单个对象和对象集合统一对待，从而简化了树形结构的管理。1.组合模式的定义组合模式是一个结构型设计模式，主要用于将多个对象组合成树形结构，以表示“部分-整体”的层次关系。通过组合模
《Python星球日记》第35天：全栈开发（综合项目） Code_流苏 Python星球日记编程项目实战 Python全栈开发 Django Flask 后端开发博客系统
名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）专栏：《Python星球日记》，限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四、后端开发1.Django项目创建2.视图
LLM-生成器判别器的实现
总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后，使用训练好的生成判别器，对每个可能的生成结果进行打分，得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后，结合两者的输出，用贝叶斯规则调整每个词的概率，选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合，生成过程可以更好地满足预期需求，如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
什么是站群8C？应该能获得多少个IP？
简述站群服务器有1C、2C、4C、8C或更多的种类,IP数量都不同,究竟不同C段数目的分别是什么？不同C段应获得多少IP数量才算合理吗？是如何换算出来？内文会为大家解答什么是C段C段是指IP段的第三个节点,例如142.250.66.110,当中的第三个节点的66便是C段内容。C段的数目越多,不同C段的产品IP便越多,但相对可用IP越少IP组合:aaa.bbb.ccc.dddIP范围:0-255.0
Android开发中RxJava的使用与原理你过来啊你 android rxjava
RxJava是ReactiveExtensions在JVM上的实现，专为处理异步事件流和基于观察者模式的编程而设计。在Android开发中，它极大地简化了异步操作（如网络请求、数据库访问、UI事件处理）的管理、组合和线程调度，有效解决了回调地狱问题。一、RxJava核心概念Observable(可观察者)：数据源或事件源。它负责发出数据项(onNext)或事件（成功完成onComplete/发生错
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值，推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。 zzywxc787 人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值，推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响：1.实验设计智能化：告别“猜猜看”传统痛点：依赖经验选择测试变量（如按钮颜色、文案），忽略潜在高价值组合。AI解决方案：多臂老虎机算法（MAB）：动态分配流量至表现最优的变体（如：80%流量给当前最优，20%探索新选项），减少流量浪费高达70%（Netflix案例）
访问远程共享文件时“连到系统上的设备没有发挥作用”错误解决方法 s_nshine 文件服务器
问题症状：在访问远程共享目录（比如Moabn）有时可能会遇到这个错误，提示“连到系统上的设备没有发挥作用”的错误。解决方法：1、按下Win+R组合键（Win是Alt旁边那个键），在“运行”里输入services.msc，点击确定。2、在打开的系统服务窗口中，检查下面三个系统服务项是否启动。如果没有启动，双击在属性里启动，另外“启动类型”也建议设置为自动。DHCPClientDNSClientRou
2023高薪前端面试题（二、前端核心——Ajax）
原生AjaxAjax简介Ajax全程为AsynchronousJavaScript+XML，就是异步的JS和XML通过AJAX可以在浏览器中向服务器发送异步请求，最大的优势是：无刷新获取数据，实现局部刷新Ajax是一种用于创建快速动态网页的技术AJAX不是新的编程语言，而是一种将现有的标准组合在一起使用的新方式Ajax的应用场景页面上拉加载更多数据列表数据无刷新分页表单项离开焦点数据验证搜索框提示
ARM64+KylinOS环境下MySQL数据库的图文版安装步骤和故障排查 weixin_47690215 数据库 mysql
前言随着信息技术应用创新产业的快速发展，ARM64架构处理器与麒麟操作系统（KylinOS）已成为我国关键信息基础设施建设的核心组合。MySQL作为全球最流行的开源关系型数据库，在金融、政务等关键领域的国产化替代进程中发挥着重要作用。本文档针对ARM64架构与KylinOSV10SP2/SP3的深度适配需求，提供完整的MySQL8.0部署方案及故障排查体系。背景意义技术自主可控：基于华为鲲鹏、飞腾
Matlab裁剪降水数据：1km掩膜制作实战咋（za）说 matlab 降水数据处理裁剪掩膜制作降水数据裁剪 China_Pre
1km降水数据处理-制作数据裁剪掩膜1.数据概述2掩膜文件制作示例2.1数据准备2.2matlab掩膜制作示例代码3结语中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）是高精度、长时间序列的气候数据产品，广泛应用于水文、生态、农业等领域的研究。本篇基于应用需要，以该数据集为输入，结合研究区shp边界文件，制作用于数据提取/裁剪的掩膜文件。下面为具体内容。1.数据概述中国1km分辨率逐
三、【docker】docker和docker-compose的常用命令
文章目录一、docker常用命令1、镜像管理2、容器管理3、容器监控和调试4、网络管理5、数据卷管理6、系统维护7、实用组合命令8、常用技巧二、docker-compose常用命令1、基本命令2、构建相关3、运行维护4、常用组合命令5、实用参数一、docker常用命令1、镜像管理#查看本地镜像dockerimages#拉取镜像dockerpull:#删除镜像dockerrmi#构建镜像docker
苹果App上架流程：不用Mac也可以上架的方法 F12研究员 http udp https websocket 网络安全网络协议 tcp/ip
iOSApp的上架流程一直被认为是门槛最高、流程最繁琐的移动端工作之一。对很多使用Windows或Linux进行开发的跨平台团队来说，Mac的缺位更放大了每一步的难度。在我们近期为一款本地生活类App进行iOS上架时，团队成员几乎没有配备本地Mac，主要使用Flutter跨平台开发。最终，我们通过一套可复用的工具组合与流程规范，不仅解决了免Mac环境下的上架需求，还将整体周期控制在5天内。以下是我
MyBatis-Plus 中使用 Wrapper 自定义 SQL
在MyBatis-Plus中使用Wrapper自定义SQL可以灵活组合条件并复用条件逻辑，通过${ew.customSqlSegment}占位符注入Wrapper生成的SQL片段。以下是详细步骤和示例：核心步骤Mapper接口定义方法使用@Param("ew")注解声明Wrapper参数，在SQL中通过${ew.customSqlSegment}引用条件。XML或注解编写SQL在SQL中嵌入${e
MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法一只爪子
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术，与传统方法相比，它利用图像的全局信息来去除噪声，同时保持图像细节。该算法通过搜索和利用整个图像中相似的像素块，对每个像素点进行去噪处理。本文提供的MATLAB代码FAST_NLM_II.m实现此算法，并包含必要的参数设置、相似性计算、加权平均和图像更新步骤。了解并应用此代码是学习和进一步改进非局部均值滤波技术的基础。1.
显示遇到一些临时服务器问题,大师为你细说win10系统登录office提示“遇到一些临时服务器问题”的学习... Love Snape 显示遇到一些临时服务器问题
我们在操作win10系统电脑的时候,常常会遇到win10系统登录office提示“遇到一些临时服务器问题”的情况，想必大家都遇到过win10系统登录office提示“遇到一些临时服务器问题”的情况吧，那么应该怎么处理win10系统登录office提示“遇到一些临时服务器问题”呢？我们依照按下win+R组合键打开运行，在框中输入regedit，打开”注册表辑器“；在注册表左侧菜单一次展开：HKEY_
【Python办公】Excel透视转数据图表(饼状图\柱状图\折线图-可拓展) 小庄-Python办公 Python办公自动化 python excel 开发语言 Excel透视 Excel透视工具 python数据分析数据分析
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SpringBoot集成LangChain4j：构建智能AI应用全解析 java干货仓库八股文汇总 Spring 大模型 spring boot 人工智能后端
在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势，而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架，与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。本文将从基础概念到高级应用，全面解析如何利用这一组合构建智能AI应用。一、LangChain4j概述1.1什么是LangChain4j？LangChain4j是一个开源Java框架，灵感来源于Python的LangCha
matlab画信号图方法,献给初学者：手把手教你绘制信号通路图
信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路。细胞信号通路图是科研研究过程中最常见也是最常用到的，如何绘制适合我们自己科研课题的信号通路图呢？可以试试pathwaybuildertool软件。这款软件简单易学，即便是零基础的同学，也可以做出漂亮的信号通路。1.首先，打开PathwayBuilderTool2.0软件，软件自带分子生物学会用到的基本元素，如不同的细胞
医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破智能计算研究中心其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展，模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域，基于自适应学习的动态参数调整机制，结合迁移学习的跨场景知识复用，显著提升了疾病筛查模型的泛化能力；而金融预测场景中，联邦学习框架通过分布式数据协作，在保障隐私安全的前提下，实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构，将模型压缩技术与实时推理引擎结合，有效解决
第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备，如果有GPU则使用，没有则使用cpudevice=
探索 Golang 与 Docker 集成的无限可能 Golang编程笔记 golang docker 开发语言 ai
探索Golang与Docker集成的无限可能关键词：Golang、Docker、容器化、微服务、云原生、镜像优化、CI/CD摘要：本文将带你走进Golang与Docker集成的奇妙世界。我们会从“为什么需要这对组合”讲起，用生活故事类比核心概念，拆解Go静态编译与Docker容器化的“天作之合”，通过实战案例演示如何用Docker高效打包Go应用，并探讨它们在云原生时代的无限可能。无论你是Go开发
基于 esp32-s3，结合私有化大模型，集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成，设计一个技术方案，要求用websocket保持长链接，
以下方案演示了如何基于ESP32-S3，通过私有化大模型组合ASR（语音识别）、LLM（语言大模型）和TTS（语音合成）来构建一个语音交互系统，并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分：系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
【论文复现】Taylor算法用于TOA（到达时间）的三维标签位置解算，360个标签、12个基站的环境作为验证，附MATLAB例程 MATLAB卡尔曼论文复现算法 matlab 开发语言
本文给出论文《基于Taylor-Chan算法的改进UWB室内三维定位方法》中的Taylor算法来解算TOA的复现程序（MATLAB）。使用论文中给定的12个锚点/360个测试的标签用来测试算法性能文章目录运行结果程序介绍核心功能概述结果输出应用场景MATLAB源代码运行结果误差输出：程序介绍本程序基于Taylor迭代算法，实现了对三维空间内360个目标点的TOA（TimeofArrival）定位解
突破传统：Dell R730服务器RAID 5配置与智能监控全解析芯作者 D2：ubuntu 服务器 linux ubuntu
在现代数据中心运维中，合理的存储配置是保障业务连续性的基石。今天，我们将深入探索DellPowerEdgeR730服务器的RAID5配置技巧，并结合热备盘策略、自动化监控脚本以及性能调优方案，为您呈现一份别开生面的技术指南。一、为什么RAID5+热备盘是企业级存储的黄金组合？RAID5通过分布式奇偶校验实现数据冗余，允许单块硬盘故障时不丢失数据。其存储效率公式为：Efficiency=\frac{
MyBatis动态SQL进阶：复杂查询与性能优化实战
引言在复杂业务场景中，SQL查询往往需要动态拼接条件、复用代码片段，并支持批量操作。MyBatis的动态SQL功能提供了强大的解决方案，本文将深入解析条件分支、片段复用、批量操作优化等核心技巧，助你写出高效、可维护的SQL映射。一、条件分支：choose/when/otherwise标签1.1场景说明假设需要实现一个商品查询接口，支持以下条件组合：按名称模糊查询按价格区间查询按状态精确查询若无条件
GitHub信息收集 KPX web安全 web安全信息收集网络安全
目录简介一、入门搜索技巧1.基本关键词搜索2.文件类型限定搜索3.用户/组织定向搜索二、精准定位技巧1.组合搜索条件2.排除干扰结果3.路径限定搜索三、防御建议四、法律与道德提醒简介GitHub作为全球最大的代码托管平台，存储着数十亿行公开代码，其中可能包含大量意外泄露的敏感信息。本文将系统介绍从基础到进阶的GitHub信息收集技术，所有搜索语法均经过验证，确保能够返回实际结果。一、入门搜索技巧1
目标检测之数据增强
数据翻转，需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码：importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima
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读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
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最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
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工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流 Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
android的广播机制和广播的简单使用百合不是茶 android 广播机制广播的注册
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Spring事务传播行为详解 bijian1013 java spring 事务传播行为
在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
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【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
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常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
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搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
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vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
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1.Tomcat线程池修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
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http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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