寻找数组中频率超过一半的数字

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python 冒泡芳 python pytorch lstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
uniapp学习心得：跨平台开发 sdfcr uni-app javascript html5 css vue.js
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安装pycrypto报错名难取aaa bug Windows 我的一生之敌 pip
报错信息解决方法网上有两种解决方案:pycrypto安装出错的问题我选择第二种（更为简单）：在安装MicrosoftVisualStudio的目录下(或者目录附近)，找到..\VC\Tools\MSVC\14.10.25017\include\stdint.h并且拷贝到..\WindowsKits\10\Include\10.0.15063.0\ucrtPS:建议用everything(一个软件)
RocketMQ消费者重平衡机制俏布斯消息中间件 RocketMQ rocketmq
RocketMQ的消费者重平衡机制确保在消费者组内成员变化时，消息队列（MessageQueue）被合理分配。以下是详细的解析：重平衡机制概述触发条件：消费者启动或关闭。定时触发（默认20秒一次）。Topic的队列数量变化。消费者组内成员变化（通过心跳检测）。目标：在集群模式下，每个队列仅被一个消费者消费，确保负载均衡。流程：获取Topic的队列列表和当前消费者组成员。根据分配策略重新分配队列。释
力扣解题思路——游戏玩法分析编程小彭 leetcode 游戏算法
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线性回归s 三排扣线性回归 pytorch 深度学习
1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion=nn.MSELoss()y_pread=torch.randn(3,5,requires_grad=True)y_test=torch.randn(3,5)#计算损失loss=crit
Python GUI开发：PyQt5 vs. PySide6 Sherry Wangs GUI开发 python qt 开发语言
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API开发：Flask VS FastAPI Sherry Wangs Python开发实践 python fastapi 后端
在当今的Web开发领域，选择合适的框架对于构建高效、稳定且易于维护的API至关重要。Flask和FastAPI是两个备受关注的PythonWeb框架，它们各自具有独特的特点和优势，适用于不同的开发场景。文章目录一、简介二、性能表现三、开发效率（中文语音识别为例）四、代码可读性和维护性五、生态系统和社区支持六、总结一、简介Flask：Flask是一个轻量级的PythonWeb框架，它基于Werkze
指数移动平均（EMA）策略 Sherry Wangs 深度学习深度学习 python 机器学习
文章目录概述具体步骤代码实现概述指数移动平均（EMA）是一种加权移动平均的方法，它给予近期数据更高的权重，同时也考虑到了历史数据的影响。在神经网络领域，EMA常被用于对模型参数进行平滑处理，使得网络模型在训练过程中能够更加稳定且泛化能力可能得到提升。具体步骤假设我们有一个神经网络模型，其参数为θ\thetaθ（例如权重矩阵和偏置向量等），我们要使用EMA策略来更新这些参数。初始化EMA参数：设θe
深入了解阿里云 OSS：强大的云存储解决方案 Sherry Wangs Python开发实践阿里云云计算
在现代互联网应用中，数据存储是一个不可忽视的环节。随着数据量的不断增长，传统的存储方式已经无法满足高速、低成本、大容量的需求。阿里云OSS（对象存储服务）作为一种高性能、低成本且具备高度扩展性的云存储服务，已经成为许多企业和开发者的首选存储方案。文章目录阿里云OSS概述核心特性：阿里云OSS基础概念阿里云OSS使用的典型场景静态文件存储数据备份与归档静态网站托管Python使用阿里云OSS实践阿里
STM32G4 黑暗中的蓝鲸 stm32 stm32 嵌入式
学习STM32G4XX的开发板首先来学习一下GPIOGPIO用途是通用的输入/输出的简称主要用于工业现场需要用到数字量输入输出的场合输出功能继电器LED蜂鸣器等的控制输入功能传感器的状态高低电平的信息读取复用功能片内外设的对外接口时序的模拟模拟SPL、IIc和UART等常用接口的时序特性：1、具有多种工作模式2、具有灵活的服用模式3、5V电压容限4、外部中断输入模式浮空输入上拉输入下拉输入上拉下拉
uniapp h5页面获取跳转传参的简单方法 lyz246859 uni-app
有过h5页面开发的朋友，肯定知道，在没有使用相关框架时候，获取从上游app跳转过来的参数极其麻烦，需要我们手动获取页面链接，并截取到正确的参数值，但是在如今在uniapp项目中的h5页面，则无需如此繁琐，直接这样获取：可以看到，就是是从app页面分享的跳转的页面，也可以直接使用onLoad中的option直接获取参数，是不是很方便呢
Python基础教程之Matplotlib-基础绘图粒子jiang Python教程 python matplotlib
最近想自学一些数据可视化相关的工具，首先想到了Python，于是自己写一些文章，把学习成果和问题贴出来，方便自己后续查询。之前有断断续续学习过一些Python的基础语法，所以直接从Matplotlib开始，后续应该会继续更新其他相关信息。目前用的开发工具是jupyternotebook，对Python感兴趣的小伙伴也可以在评论区交流起来。>>>Matplotlibbasicusage>>>导入模块
Python：将CURL并一键转为python爬虫代码 luoluosheng07 python python
Python：在线转Curl转其他语言：https://curlconverter.com/爬虫获取当前ip请求：https://www.httpbin.org/ip爬虫获取当前所用的user-agent请求：https://www.httpbin.org/user-agent
Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现） lczdyx Transformer代码剖析 transformer pytorch 深度学习人工智能 python
一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图：解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
环境变量：JAVA_HOME_8 java环境变量nacos
今天因为临时需要使用Java11，于是就安装了Java11并配置环境变量。在环境变量里看到了如下配置：变量值JAVA_HOMEC:\ProgramFiles\Java\jdk1.8Path%JAVA_HOME%\bin心想，JAVA_HOME在Path里就是一个变量，为了后面切换Java8和Java11方便，我就添加一个JAVA_HOME_11的变量，修改原JAVA_HOME为JAVA_HOME_
Pytorch神经网络魔改之：模型融合 - 速通（1） lczdyx pytorch 神经网络深度学习 python 人工智能
本文将以几种常见方法为例，介绍如何进行Pytorch神经网络的模型融合：1.子模型串联(SequentialConcatenation)在这个方法中，输入数据x首先通过FeatureExtractor(即：子模型1)，处理后的结果再传递给Classifier(即：子模型2)。最后，返回Classifier的输出。这种方式允许将两个子模型串联起来，形成一个组合模型：importtorch.nnasn
ImportError: cannot import name ‘QAction‘ from ‘PyQt6.QtWidgets‘ - 问题解决 lczdyx python pyqt
遇到这种“ImportError:cannotimportname'QAction'from'PyQt6.QtWidgets'”的错误通常是因为尝试从PyQt6的QtWidgets模块中导入QAction，但在PyQt6中，QAction的位置已经发生了变化。在PyQt5及之前的版本中，QAction确实位于QtWidgets模块中，但在PyQt6中，一些类的组织结构发生了改变。为了解决这个问题，
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1.C/C++跨平台开发时有哪些值得注意的事项？1.1.你知道如何选择C++标准的版本吗？1.1.1.C++版本说明1.1.2.如何选择版本1.1.3.最佳实践1.2.源代码要如何保存，跨平台和跨IDE时才不会出现中文乱码？1.2.1.中文乱码问题与原因分析1.2.2.解决策略1.3.如何优雅的隔离平台的差异？1.3.1.用宏定义隔离平台的差异1.3.2.最佳实践1.4.接口的参数和返回值可以是任
Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）机器学习之心 #Transformer模型 transformer pytorch 深度学习 TCN-Transformer 股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练，也就是说，训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
Linux 下使用mtr命令来进行网络诊断 linux
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财神动销-店铺销量飙升-批量下单-一键改价 fyds0824 intellij-idea
图片；好运文章；安逸技术支持；fyds0824复制上方即可添加核心动销功能商品批量拉取与流量分析财神动销支持从拼多多平台批量拉取商品信息，包括商品名称、价格、库存、图片等关键数据，极大地提升了数据同步的效率。此外，它还能实时监控商品流量，帮助商家精准分析商品的市场表现，为后续的营销策略提供数据支持。智能排序与随机SKU财神动销允许商家根据销量、价格、评价等多个维度对商品列表进行排序，优化商品展示效
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σ\sigmaσ代数和最小σ\sigmaσ代数σ\sigmaσ代数σ\sigmaσ代数（σ\sigmaσ-algebra）需满足以下条件：设F\mathcal{F}F是全集XXX的子集族，若满足：全集包含：X∈FX\in\mathcal{F}X∈F补集封闭：若A∈FA\in\mathcal{F}A∈F，则Ac=X∖A∈FA^c=X\setminusA\in\mathcal{F}Ac=X∖A∈F可数
IOS 图片绘制过程中的剪切之后没有原图清晰的问题解决方法 Cao_Shixin攻城狮 ios开发 iOS 图片剪切模糊问题
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介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
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