【预测&时间序列】

2024-12-01百度TTS语音

百度TTS语音个人尝试代码仓库：https://gitee.com/enzoism/chrome_tampermonkey鸣谢：感谢每一位无私奉献的传道者，在此不一一具名！

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。

幽兰的天空·2025-01-18 20:49

UDP 单播、多播、广播：原理、实践

一、引言在计算机网络通信领域，UDP（UserDatagramProtocol，用户数据报协议）是一种重要的传输层协议。它以无连接、低开销的特点，在众多实时性要求高的应用场景中发挥关键作用。

jiuri_1215·2025-01-18 20:18

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

leetcode 485 python

Givenabinaryarray,findthemaximumnumberofconsecutive1sinthisarray.Example1:Input:[1,1,0,1,1,1]Output:3Explanation

weixin_36908057·2025-01-18 18:00

Python 数据建模完整流程指南

通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。

木觞清·2025-01-18 18:56

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺晶体管超1400亿

作为参考，NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管（每平方毫米约为6560万个晶体管），AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管（

Java小海.·2025-01-18 17:54

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。

ningaiiii·2025-01-18 17:52

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测

XianxinMao·2025-01-18 17:16

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。

知否&知否·2025-01-18 16:14

Spread.NET 18.0 支持.NET9.0 Crack

创建财务、预算/预测、科学、工程、医疗保健、保险、教育、制造和许多其他类似的业务应用程序。

sdk大全·2025-01-18 14:28

DNS 服务器是什么？有什么作用

而域名则是方便人们记忆的网址形式，如“www.example.com”。DN

·2025-01-18 14:26

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg

Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

人工智能英语学习笔记

基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples

「已注销」·2025-01-18 12:14

Python 对海表面温度进行EOF分解与前n模态合成

对长度是1461的二维海表面温度数据进行分解，分解得到的时间序列一共1461组长度1461的时间序列，一共1461个二维空间模态。按照方差大小从前到后。代码实现：import

我有一个梦想——人在家中葛优躺·2025-01-18 12:10

机器学习和深度学习的概念

DifferenttypesofFunctions**Regression：**函数的输出是一个数值forexample：**Classification：**给出选项，让机器去选择。

你好呀我是裤裤·2025-01-18 11:34

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文

用python编写的UKF（无迹卡尔曼滤波）代码，状态量和观测量都是三维、非线性的，注释使用中文文章目录代码讲解UKF类的构造预测步骤更新步骤辅助函数示例用法总结importnumpyasnpclassUKF

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:33

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

Android-----刮刮乐效果实现

1.自定义Viewpackagecom.example.administrator.scratchcards;importandroid.content.Context;importandroid.graphics.Bitmap

哈丨吅·2025-01-18 11:02

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究

羊小猪~~·2025-01-18 10:30

ACwing算法备战蓝桥杯——刷题

由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右

切勿踌躇不前·2025-01-18 10:55

昇腾NPU推理YOLOV10目标检测（C++）

C++环境搭建链接：cplusplus/environment/catenation_environmental_guidance_CN.md·Ascend/samples-Gitee.com按照上面的链接

weixin_51923349·2025-01-18 10:23

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

陌北v1·2025-01-18 07:37

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

华为数通HCIA(学习笔记)

日前完成HCIE的学习并通过HCIE的考试此为学习笔记，实验笔记和试题笔记会分别更新到其他帖子中一、数据网络通信基础1.1专业名词LAN(LocalAreaNetwork)：局域网Ethrenet：以太网Campus

想做运维大佬·2025-01-18 05:20

智能语音设备测试 | 音频基础

振幅（Amplitude）定义：振幅表示音频信号的强度或音量，它决定了声音的响度。表示方法：振幅大小常用分贝（dB）来表示。振幅越大，声音越响；振幅越小，声音越轻。

jingling555·2025-01-18 04:09

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

phaserjs游戏开发之camera原理

Phaser.jsCameraExamplebody{margin:0;overflow:hidden;}//配置Phaser游戏constconfig={type:Phaser.AUTO,width:

豆约翰·2025-01-17 23:30

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

Java 内存锁的实现方式、性能比较及使用场景分析

Java提供了多种内存锁的实现方式，常见的有synchronized、ReentrantLock、StampedLock和ReadWriteLock等。

nbsaas-boot·2025-01-17 21:13

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

日期和时间数据类型的深入探讨：理论与实践

日期和时间数据类型的深入探讨：理论与实践date:2025/1/3updated:2025/1/3author:cmdragonexcerpt:日期和时间数据类型在数据库管理系统中扮演着重要角色，尤其是在数据分析、时间序列数据和事件追踪等领域

·2025-01-17 20:13

HarmonyOS（鸿蒙），腾讯面试java

20],21“actions”:[22“action.system.home”23]24}25],26“orientation”:“unspecified”,27“name”:“com.example.demo.MainAbility

1024创新开发·2025-01-17 14:14

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

华为昇腾AI处理器，atc模型转换和推理过程，华为的CANN库对标的是NVIDIA的cuda，所以在华为昇腾AI处理器上安装了CANN后，就可以直接使用pytorch了，以及推理框架(参考学习)

1，模型转换atc模型转换模型转换如图参考链接如下：https://toscode.mulanos.cn/ascend/samples/tree/master/inference/modelInference

鼾声鼾语·2025-01-17 12:53

一个基于Spring Boot的简单网吧管理系统

1.项目结构src/main/java/com/example/netbarmanagement├──controller│├──ComputerController.java│├──UserController.java

鹿屿二向箔·2025-01-17 11:49

HTML字符实体(Character Entities)

HTML字符实体(CharacterEntities)有些字符在HTML里有特别的含义，比如小于号大于>>&&符号&amp;&"双引号""其他常用的字符实体(CharacterEntities

fengyuruhui·2025-01-17 10:36

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。

丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

玩转随机数：用 JavaScript 掌控不可预测的魔力！

玩转随机数：用JavaScript掌控不可预测的魔力！当计算机遇上“随机”，我们能做什么？你曾想过在生活中拥有“超能力”吗？比如，可以预测下一个天气变化，或是猜中下一个彩票号码？

故梦867·2025-01-17 09:30

《计算机组成及汇编语言原理》阅读笔记：p200-p240

一、技术总结1.derivedtype(1)定义Arepresentationfordatabuiltupbycombiningbasictypes.Forexample,afractiontypecouldbederivedfromtwointegers

·2025-01-17 05:37

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