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）

matlab构造线性相位FIR滤波器 ~Young. matlab 开发语言
文章目录前言一、构造一组声音二、采用FIR滤波器做频率筛选前言用生成的一组音频文件举例一、构造一组声音模拟钢琴音乐，采用逐渐衰减振荡的正弦波FFT的频域展示：源代码：functionsound_firFs=1000;%采样频率freq=[200,230,260,290,320,350,380,410,440,470];%频率数组rythm=0.5;%持续时间，单位：秒gap_duration=0.
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MATLAB代码实现的是对电机控制系统中自适应优化控制器与传统滑膜控制器性能的对比仿真 go5463158465 MATLAB专栏 matlab
clear;%%初始参数设置motor_power=750;%电机额定功率(W)motor_speed_ref=3000;%电机额定转速(rpm)simulation_time=0.2;%仿真时间(s)sampling_time=0.001
华为OD机试E卷 - 最大值（Java & Python& JS & C++ & C ）算法大师最新华为OD机试华为od java python javascript c++华为OD机试E卷 C语言
最新华为OD机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述给定一组整数（非负），重排顺序后输出一个最大的整数。示例1输入：[10,9]输出：910说明:输出结果可能非常大，所以你需要返回一个字符串而不是整数。输入描述数字组合输出描述最大的整数示例1输入109输出910说明解题思路题目要求是：给定一组
基于遗传算法的城市旅行问题（TSP）求解 NovakG_ 深度学习 python 算法深度学习神经网络
1.遗传算法背景介绍遗传算法是一种基于生物进化论中的自然选择和遗传机制的优化算法，模拟了生物进化过程以搜索最优解。通过仿真染色体的交叉、变异等操作，遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。该算法在解决复杂的组合优化问题时，通常比常规优化算法更高效，且具有广泛应用，包括组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域2.遗传算法基本解题思路遗传算法的设计思路主要受到大自然中生物体进化
R数据分析：多分类问题预测模型的ROC做法及解释公众号Codewar原创作者 R 数据分析
有同学做了个多分类的预测模型，结局有三个类别，做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树，多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的，后面两种模型报告了混淆矩阵，审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了，刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线（ReceiverOperatingCharacteristicCurve）
基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）心之飞翼算法 matlab 计算机视觉 Matlab
基于Hough变换与分数阶变分PDE的图像去雨算法实现（附带Matlab源码）图像去雨是计算机视觉领域的一个重要问题，它的目标是从雨滴造成的图像中恢复出原始的清晰图像。本文将介绍一种基于Hough变换和分数阶变分PDE（PartialDifferentialEquation）的图像去雨算法，并提供相应的Matlab源代码。算法步骤如下：导入图像首先，我们需要导入包含雨滴的图像。可以使用Matlab
设计模式Python版单例模式小王子1024 设计模式Python版设计模式 python 单例模式
文章目录前言一、单例模式二、单例模式实现方式三、单例模式示例四、单例模式在Django框架的应用前言GOF设计模式分三大类：创建型模式：关注对象的创建过程，包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式：关注类和对象之间的组合，包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式：关注对象之间的交互，包括职责链模式、命令模
JavaScript高级学习：ES6新特性07——数组在ES6中的使用北凉冬 JavaScript javascript es6
提示：本文为JavaScript栏目：JavaScript高级系列——ES6新特性章节第七章JavaScript高级学习：ES6新特性07——数组在ES6中的使用前言数组在ES6中的使用求数组的最大值ES5的方式求数组最大值ES6的方式使用数组扩展运算符求最大值ES6扩展运算符的使用扩展运算符传参扩展运算符操作伪数组复制数组传统复制数组ES6中使用扩展运算符复制数组ES5中复制数组合并数组ES6方
Python 实现 RGB 和 HSV 相互转换算法传说里的故事 python 算法开发语言
Python实现RGB和HSV相互转换算法在图像处理领域，RGB和HSV是两种最常用的颜色空间。RGB是红绿蓝三原色的组合，HSV是色调、饱和度和亮度的组合。在不同应用场景下，需要将RGB和HSV进行相互转换。下面给出Python实现RGB和HSV相互转换的算法，并附上完整的源码。首先，我们需要导入colorsys库。这个库提供了许多颜色空间的转换函数。接下来，我们定义RGBToHSV和HSVTo
sql：字符集（ASCII、GB2312、GBK、Unicode和UTF）、Mysql字符集（查看默认字符集和支持的字符集、层次级别、连接字符集、JDBC对连接字符集的影响） shanshandeisu sql mysql 数据库
仅为个人学习所用。请支持javaGuide原文。1.字符集1.1.ASCIIASCII字符集是一套现代美国英语适用的字符集，至今为止共定义了128个字符，其中有33个控制字符（比如回车、删除）无法显示。一个ASCII码长度是一个字节也就是8个bit。不过最高位是0仅仅作为校验位，其余7位使用0和1进行组合，所以，ASCII字符集可以定义128（2^7）个字符。1.2.GB2312GB2312字符集
spring aop 梦魇星虹 Java 记录 spring java
springaop一、依赖jar包第一种：基于SpringFramework的基本AOP依赖组合org.springframeworkspring-context5.3.10org.springframeworkspring-aspects5.3.10第二种：SpringBoot项目org.springframework.bootspring-boot-starter-aop2.5.5第三种：Sp
【全开源】智慧小区物业管理小程序FastAdmin+UniApp 现任明教教主~ 小程序 uni-app
基于FastAdmin+UniApp开发的智慧小区物业管理小程序，包含小区物业缴费、房产管理、在线报修、业主活动报名、在线商城等功能。为物业量身打造的智慧小区运营管理系统，贴合物业工作场景，轻松提高物业费用收缴率，更有功能模块个性化组合，助力物业节约成本高效运营。功能特性1.房产管理可批量添加房产，后台轻松管理小区房产。2.户主管理Excel批量导入户主同时绑定房产，帮助物业管理户主信息。3.物业
高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样” ningaiiii 机器学习与深度学习机器学习人工智能
高斯混合模型（GMM）：用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型（GaussianMixtureModel,GMM）是一种基于概率密度的生成式模型。它的核心思想是用多个“高斯分布”（即正态分布）的加权组合来描述数据的分布。GMM就像是一个“画家”，用不同的“高斯画笔”描绘出数据的“模样”，特别适合处理复杂的分类任务。2.算法原理2.1模型结构GMM的核心组成包括：混合权重：每个高斯分量
指令系统与汇编语言荔枝寄 mongodb 数据库
单片机的学习通常从基础硬件知识开始，逐步深入到指令系统、编程技巧等高级内容。这种学习路径反映了掌握复杂技术时的自然演进：先理解构建块，再了解如何将这些块组合起来创建功能更强大的系统。本文将探讨单片机学习中的关键概念，并通过代码示例加深理解。基础硬件知识单片机（MicrocontrollerUnit,MCU）是一种集成了处理器、内存和输入/输出接口的小型计算机。它可以在嵌入式设备中找到，用于控制特定
目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理 yhwang-hub 深度学习
目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型（卡尔曼滤波器）数据关联（匈牙利匹配）目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
【MWORKS】MWORKS 使用感想 tsumikistep EE_MATLAB matlab word
文章目录前言实验感想前言进行DSP实验实验感想遇到的问题：Julia编译失败，转用.m可能是设置的问题，julia脚本运行有点慢m文件编写时不显示无分号输出m文件无法像MATLAB一样分段有些函数不支持，不太好用说实话感想界面长得像VScode+matlab，可拓展性不如VScode个人比较喜欢有树状资源管理器的m文件软件认为现阶段最好还是精进matlab或者py，如果在前两者没有学得较好的情况下
如何使用 LangChain 组合提示符模板 GEAWfaacc langchain python
在现代AI应用中，构建灵活且易于重用的提示符（Prompt）是开发者的核心需求之一。LangChain提供了一种直观的方法来组合不同部分的提示，从而实现提示符模板的高效组合和再利用。本篇文章将通过几个具体的例子，带您了解如何在LangChain中进行提示符的组合。技术背景介绍LangChain是一个用于处理语言模型提示符的框架，它支持将字符串提示符和聊天提示符进行组合，从而提高开发效率和代码复用性
四、【Vue3】——setup不得不说的两个注意点 YIFEI132 Vue3 vue.js javascript 前端
在Vue3中setup被称为组合式API表演的舞台，可见其重要性与地位，在小编第一篇中浅谈过setup的使用，这节可以进阶学习一下setup中两个注意点：执行时机以及其参数。一、拉开序幕的setup理解：Vue3.0中一个新的配置项，值为一个函数。setup是所有CompositionAPI（组合API）“表演的舞台”。组件中所用到的：数据、方法等等，均要配置在setup中。setup函数的两种返
MySQL-练习-数据汇总-CASE WHEN 赛丽曼 MySQL mysql 数据库
文章目录一.数据介绍二.数据汇总三.使用CASEWHEN和GROUPBY将数据分组1.使用CASEWHEN自定义分组练习15练习162.CASEWHEN中ELSE的使用练习17练习18练习193.在GROUPBY中使用CASEWHEN练习20练习214.CASEWHEN和COUNT练习22练习235.GROUPBY和CASEWHEN组合使用练习246.SUM中使用CASEWHEN练习257.SUM
使用@EmbeddedId实现复合主键的优雅方式 2501_90323865 java python 开发语言个人开发
在Java的JPA（JavaPersistenceAPI）中，复合主键是一个常见的需求，尤其是在处理多对多关系或需要多个字段共同作为主键的场景中。传统上，我们可以通过@IdClass来实现复合主键，但这种方式需要在实体类和主键类中重复定义相同的字段，显得有些冗余。相比之下，@EmbeddedId提供了一种更为简洁和直观的解决方案，它通过对象组合的方式，将复合主键类嵌入到实体类中，避免了字段的重复定
IT 运营架构杂谈【前言】 weixin_33860553 操作系统数据库运维
[什么是IT服务？]OGC官方的ITIL服务定义：中文定义：实施和管理IT服务，满足业务的需要。IT服务管理由IT服务提供方通过人员、流程和信息技术的适当组合而进行。[什么是IT运营？]什么是IT运营管理?IT运维管理，是指单位IT部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等，对IT运行环境（如硬软件环境、网络环境等）、IT业务系统和IT运维人员进行的综合管理。IT运维管理主要包括七个方面的
OpenCV相机标定与3D重建(63)校正图像的畸变函数undistort()的使用 jndingxin OpenCV opencv 3d
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述转换图像以补偿镜头畸变。该函数通过变换图像来补偿径向和切向镜头畸变。此函数仅仅是initUndistortRectifyMap（使用单位矩阵R）和remap（使用双线性插值）的组合。有关执行的具体变换详情，请参阅前者函数。对于在源图像中没有对应像素的目的图像中的像
#HarmonyOS篇：装饰器&LocalStorage&AppStorage 程序员xiaolibao HarmonyOS篇 harmonyos
@State装饰器：组件内状态父子Prop父子单向同步Link父子双向同步深层次响应ObservedObjectLink装饰器Observed装饰器使用场景：嵌套对象和数组中进行双向数据同步跨层ProvideProvideConsume跨层组件传递使用建议@State+@Prop组合方案：@Prop装饰器支持接收Object、class、string、number、boolean、enum类型，以
嵌入式Linux系统学习记录13 hhdk1 linux 学习算法
在C语言中，构造数据类型（也叫复合数据类型）包括结构体（struct）、共用体（union）和枚举类型（enum）。这些类型允许用户根据需求创建复杂的数据结构。下面是对每种类型的详细解析以及需要注意的细节和常见的陷阱。1.结构体（struct）结构体是C语言中最常用的复合数据类型，它允许将不同类型的数据（例如整数、字符数组等）组合在一起形成一个新类型。定义：structStudent{ char
99.13 金融难点通俗解释：营业利润率金融OG 金融资产组合模型进化论金融 python 机器学习算法大数据
目录0.承前1.简述2.比喻：冰淇淋店的日常开销2.1第一步：基础成本2.2第二步：经营支出2.3第三步：计算营业利润率3.生活中的例子3.1好的营业利润率3.2一般的营业利润率3.3差的营业利润率4.小朋友要注意4.1开销大不一定不好4.2开销小不一定好5.总结6.实现代码0.承前如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：0.金融资产组合模型进化全图鉴1.简述描述营业利润
4. 马科维茨资产组合模型+Fama-French五因子优化方案（理论+Python实战）金融OG 金融资产组合模型进化论 python java 前端金融数据库机器学习大数据
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2. 马科维茨资产组合模型+CAMP优化方案（理论+Python实战）金融OG 金融资产组合模型进化论人工智能大数据金融 python 数据库机器学习
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【AI量金术师：简易代码领悟高深金融术语】02.马科维茨资产组合模型Python实战金融OG 高深金融术语私厨人工智能金融 python
目录1.马科维茨资产组合模型简介1.1模型的起源与发展1.2核心概念2.模型的基本假设2.1投资者行为假设2.2市场环境假设3.模型的应用与局限性3.1实际应用3.2局限性探讨4.Python代码案例：实现马科维茨资产组合模型4.1环境准备与数据获取4.2数据收集4.3计算收益率与协方差矩阵4.4随机生成投资组合4.5绘制有效前沿4.6优化求解最优投资组合5.结论与展望1.马科维茨资产组合模型简介
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我们学习常遇见的函数种类有显函数，隐函数，参数方程三种，对于隐函数绘制图像比较麻烦，给大家介绍一种简单实用的一中画函数的方法。函数介绍二维曲线ezplot()函数ezplot()函数用于绘制显函数，隐函数，参数方程二维图像，函数格式ezplot(f）直接绘制图像ezplot(f,[min,max])指定函数x的值域范围三维曲线ezplot3()函数ezplot3()函数用于绘制显函数，隐函数，参数
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以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
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1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
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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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erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform 游戏服务器属性同步 abstract_code
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
JAVA JSON的解析 darkranger java
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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
Android广播机制简介在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
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
eidtplus operate 征客丶 eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
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读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java 设计模式
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常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
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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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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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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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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第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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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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