LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

AI人工智能软件开发方案：开启智能时代的创新钥匙广州硅基技术官方人工智能
一、引言：AI浪潮下的软件开发新机遇近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展如同一股汹涌澎湃的浪潮，席卷了全球各个领域。从最初的概念提出到如今的广泛应用，AI历经了漫长的发展历程，终于迎来了属于它的黄金时代。回首过去，AI的发展并非一帆风顺，早期由于计算能力和算法的限制，经历了多次起伏。但随着大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术的不断突破，AI迎来了爆发式增长。如今，AI已经深入到人们生活和工作
深度学习框架PyTorch——从入门到精通（6.2）自动微分机制 Fansv587 深度学习 pytorch 人工智能经验分享 python 机器学习
本节自动微分机制是上一节自动微分的扩展内容自动微分是如何记录运算历史的保存张量非可微函数的梯度在本地设置禁用梯度计算设置requires_grad梯度模式（GradModes）默认模式（梯度模式）无梯度模式推理模式评估模式（`nn.Module.eval()`）自动求导中的原地操作原地操作的正确性检查多线程自动求导CPU上的并发不确定性计算图保留自动求导节点的线程安全性C++钩子函数不存在线程安全
神经网络中层与层之间的关联 iisugar 神经网络深度学习计算机视觉
目录1.层与层之间的核心关联：数据流动与参数传递1.1数据流动（ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM，如文本生成）2.4Transformer（如机器翻译）3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
第二十一篇：伦理/道德Ethics flying_1314 NLP ethics 伦理/道德隐私偏见双重用途
目录什么是伦理/道德？我们为什么要关心？为什么道德很难？学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗？H5N1透明度不是更好吗？AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德？我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么？•为什
Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研深度学习保姆教程深度学习 pytorch 神经网络
欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
【机器学习】算法分类 CH3_CH2_CHO 什么？！是机器学习！！机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果，模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
图神经网络实战——分层自注意力网络盼小辉丶图神经网络从入门到项目实战神经网络人工智能深度学习
图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为78.39%，比之同构版本有了较大提高，但我们还能进一步提高准确率。在本节中，我们将学习一种专门用于处理异构图的图神经网络架构，分层自注意力网络(hierarchicalself-att
Radiance Fields from VGGSfM和Mast3r:两种先进3D重建方法的比较与分析 2401_87458718 3d
VGGSfM和Mast3r:3D场景重建的新方向在计算机视觉和3D重建领域,如何从2D图像重建3D场景一直是一个充满挑战的研究课题。近年来,随着深度学习技术的发展,一些新的方法被提出并取得了显著的进展。本文将重点介绍两种最新的基于深度学习的3D重建方法:VGGSfM和Mast3r,并通过GaussianSplatting技术对它们的性能进行全面比较和分析。VGGSfM:基于视觉几何的深度结构运动恢
基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型欣然～ pytorch 分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
探索Google AI聊天模型的集成和使用 qahaj 人工智能 python
随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。技术背景介绍GoogleAI提供了一系列强大的聊天模型，这些模型具备不同的功能和参数设置。它们不仅可以通过GoogleAI服务访问，还可以通过GoogleCloudVertexAI以企业级功能使用。在本文中，我们将重点
“租赁业务ERP+deepseek”模式的应用软件研究员汽车 DeepSeek 汽车租赁系统
汽车租赁业务从上世纪90年代发展至今，从传统的人工管理到软件辅助，随着互联网的发展，业务公司对汽车租赁系统提出了更高的要求，比如自助订单，业务推广、客户资质评估，车辆风控，风险预警等，又随着近期人工智能的出现，业务公司对业务系统的期望更高，期望都节约更多人工成本，让管理变得简单快捷高效和智能。所以就引发人们新的启发：“业务系统ERP+deepseek”，但业务系统ERP+deepseek能否满足业
高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）代码的建筑师模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项 LASSO Ridge 朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
不懂英语可以学编程吗?,不懂英文可以学编程吗 P5688346 人工智能
大家好，给大家分享一下英语不好能学python编程吗，很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看！Sourcecodedownload:本文相关源码提到人工智能，就不得不提Python编程语言，大多数人觉得编程语言肯定会涉及到很多代码，满屏的英文字母，想想就头疼，觉得自己不会英语，肯定学不好Python，但是不会英语到底能不能够学习Python呢，下面小编给大家分析分析。其实各位想要
【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）天天科研工作室光伏功率预测算法 matlab 随机森林机器学习
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使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现 Echo_Wish Python！实战！python 去中心化开发语言
使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方，通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等，基于去中心化平台，利用区块链技术确保
Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现 Java老徐 Python 毕业设计 python 深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术 Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解 lynn-66 深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
《当人工智能遇上广域网：跨越地理距离的通信变革》程序猿阿伟人工智能
在数字化时代，广域网作为连接全球信息的纽带，让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而，地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战，如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是，飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向，开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛，可连接不同城市、国家甚至跨越洲际，这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例，其总
【指标对比】SMA 和 EMA区别 T-I-M 时间序列
在描述时间序列趋势（如股票价格）时，简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）各有特点。以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均）公式：SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
震惊！ “深度学习”都在学习什么扉间798 深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装 zfgfdgbhs 深度学习 python pytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
机器学习 Day01人工智能概述山北雨夜漫步机器学习人工智能
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《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日小亦编辑部每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
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一文讲清楚深度学习和机器学习平凡而伟大. 机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
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AIOps：解决企业IT挑战的智能利器雅菲奥朗认证培训 AIOps SRE 可观测性
前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
回归模型评价指标——衡量预测能力 Tang–t 回归数据挖掘人工智能机器学习 python
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回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared 旺旺棒棒冰统计学习方法机器学习回归评价指标 r2 mse
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使用AIOps进行更好的事件管理茵赛飞3D CAD数据转换软件 pagerduty devops 人工智能运维
DevOps为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着AIOps的集成，自动化更进一步，使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用AIOps中受益的主要领域之一是事件管理。AIOps可以帮助DevOps团队自动化工作流程，以实现更智能、更高效的事件管理，从而腾出时间让IT运营团队成员专注于创新以改善用户体验。在本文中，我们将了解AIOps如何从检测和识别到响应改进事件管理，以
SAX解析xml文件小猪猪08 xml
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今天遇到一个客户BUG，当前的jdbc连接用户是root，然后部分删除操作都会报下面这个错误：The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist 最后找原因发现删除操作做了触发器，而触发器里面有这样一句 /*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */ 原来最初
javascript中showModelDialog刷新父页面 bozch JavaScript 刷新父页面 showModalDialog
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编程之美-买书折扣 bylijinnan 编程之美
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LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

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LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)

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