三次指数平滑预测法

计算理论(2): Common Lisp

【系列】计算理论计算理论(1):数学归纳法与结构归纳法计算理论(2):CommonLisp计算理论(3):自动机基本入门计算理论(4):从NFA到DFA的子集构造详解文章目录【系列】计算理论CommonLisp
跑起来总会有风·2025-03-03 06:26

TCP连接的三次握手与四次挥手详解

TCP协议的设计之初就考虑到了数据在传输过程中的可靠性和完整性，而三次握手和四次挥手就是实现这一目的的基础机制。
影子落人间·2025-03-03 06:54

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。
caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览1.大数据概述定义：大数据是指数据量巨大
Long_poem·2025-03-03 01:17

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测
LDG_AGI·2025-03-03 01:45

破解高并发难题：百万到亿级系统架构实战指南

第一部分架构设计方法论架构设计按照“5视图法”分为逻
繁华之中悟静·2025-03-03 00:09

统计字符串中的元音子字符串(暴力法)

子字符串是字符串中的一个连续（非空）的字符序列。元音子字符串是仅由元音（‘a’、‘e’、‘i’、‘o’和‘u’）组成的一个子字符串，且必须包含全部五种元音。给你一个字符串word，统计并返回word中元音子字符串的数目。示例1：输入：word="aeiouu"输出：2解释：下面列出word中的元音子字符串（斜体加粗部分）：-"aeiouu"-"aeiouu"示例2：
我不是程序员~~~~·2025-03-02 23:01

基于同态加密的隐私计算技术在基因序列演化分析场景的应用

一是“数据孤岛”现象普遍存在，“数据孤岛”的出现使数据共享和流通协作受到阻碍，导致数据要素在资产化过程中发生垄断；二是全球数据合规监管日趋严格，日前各个国家都才采取数据安全法，确立了数据安全保护的各项基本制度
AI研究员·2025-03-02 22:19

前端进阶题（面试必看）

先本地缓存（浏览器、操作系统）》ISP网络服务商》根服务器（根域、一级域、二级域、三级域）建立TCP连接，HTTP协议是基于TCP协议的，浏览器与服务端通过三次握手建立TCP连接（如果是HTTPS则是四次握手
Caleb-niu·2025-03-02 21:15

当我删除word文件时无法删除，提示：操作无法完成，因为已在Microsoft Word中打开

，但是打开word文档时还是提示：解决方法步骤：1、按一下键盘上的ctrl+Shift+Esc键打开任务管理器2、在进程中找到如下：快速找到的方法：点击进程界面中最上方的一个进程，然后把自己的电脑输入法切换为英文
阿杜x·2025-03-02 19:29

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

本文应用DeepSeek结合具体指令，进行求财、算命、预测国运。文章目录一、进入DeepSeek二、DeepSeek求财三、DeepSeek算
阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。
AZmax01·2025-03-02 17:18

maven项目pom文件以war包方式导入依赖，修改依赖中某个子依赖版本失败

如以上方法不行，查看maven库；打包插件是否有问题法二：因pom文件导入的依赖过多，先用idea中maven组件找到依赖来源。
HPF_99·2025-03-02 17:48

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。
不要天天开心·2025-03-02 14:45

Python--面向对象基础（上）

发邮件，内容：{content}")#实例化对象并调用方法msg=Message()msg.send_email("[email protected]","HelloWorld")语法规范类名采用大驼峰命名法（
索然无味io·2025-03-02 13:40

【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

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
冒泡芳·2025-03-02 13:08

指数移动平均（EMA）策略

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。
Sherry Wangs·2025-03-02 13:06

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

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。
lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

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
机器学习之心·2025-03-02 13:35

uniapp选中日期移动到中间

:::tip核心亮点本组件实现了选中项自动居中、平滑滚动动画和优雅的视觉反馈，适用于各类需要日期选择的移动应用场景。:::1.功能特点1.1核心功能✨支持左右滚动选择日期选中日期自动
变量人生·2025-03-02 12:34

机器学习 第一章 绪论

ps：本系列所说“模型（model）”泛指数据学
太炀·2025-03-02 11:16

传输层协议TCP和UDP的区别详解

一、TCP协议1、TCP的优点：可靠，稳定TCP的可靠体现在TCP在传递数据之前，会有三次握手来建立连接，而且在数据传递时，有确认、窗口、重传、拥塞控制机制，在数据传完后，还会断开连接用来节约系统资源。
谁是听故事的人·2025-03-02 10:37

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理
LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理
LCG元·2025-03-02 09:58

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中，准确预测玩家是否会付费以及付费金额
萧十一郎@·2025-03-02 08:56

TCP长连接实践与挑战

作者：字节跳动终端技术———陈圣坤概述众所周知，作为传输层通信协议，TCP是面向连接设计的，所有请求之前需要先通过三次握手建立一个连接，请求结束后通过四次挥手关闭连接。
字节跳动终端技术·2025-03-02 08:25

边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法

为此，我们探索了一种基于Nginx的创新解决方案，它允许我们在不影响现有服务的前提下，平滑地完成模型版本迭代。本文将详细介绍这一过程，并分享具体实现方法及代码示例。1.Nginx简介及其优势N
墨夶·2025-03-02 08:25

轮式机器人在复杂地形中如何选择合适的全局路径规划算法

例如，在多个地方提到了动态窗口法（DWA）、时间弹性带（TEB）、模型预测控制（MPC）、人工势场法
luoganttcc·2025-03-02 08:53

Http、tcp、https、socket、tomcat、长短连接等总结回顾

tcp经过三次握手就已经建立了一个连接，这个所谓建立了一个连接就是两边操作系统层面都已经建立了socket，都准备好了相应的缓冲区等。socket是啥呢？
SJLoveIT·2025-03-02 08:53

嵌入式工程师必学（63）：频谱分析仪的使用方法

概述：自19世纪60年代以来，工程师和科学家一直在寻找射频技术的创新用途，当时詹姆斯·克拉克·麦克斯韦（JamesClerkMaxwell）在数学上预测了能够在太空中传输能量的电磁波的存在。
芯片-嵌入式·2025-03-02 08:21

OpenCV Python 版使用教程（三）摄像头读取延迟解决方法

文章目录一、上篇回顾二、产生原因三、解决方法1.cap.grab()方法2.多线程法总结一、上篇回顾在上一篇中，简单介绍了如何使用OpenCV操作摄像头，本期来讲在摄像头读取时，可能会出现画面延迟的解决方法
tianchengwang·2025-03-02 08:49

python网格交易法详解_什么是网格交易？一文教会你网格交易策略

一、网格交易法设定价值中枢，利用“档位”的模式对投资标的进行机械式操作，下跌时，进行分档买入，上涨时，进行分档卖出。
weixin_39793319·2025-03-02 05:31

《剑指数据库：MySQL表法纵横录》

一、前言本文将为大家带来MySQL中常见表的操作，希望大家能够从中有所收获！！！二、表的操作1.创建表语法：CREATETABLEtable_name(field1datatype,field2datatype,field3datatype)characterset字符集collate校验规则engine存储引擎;说明：●field表示列名●datatype表示列的类型●characterset字
m0_74825260·2025-03-02 04:51

转行测试自学笔记：PYTHON基础（运算符和表达式）

基础赋值a=1#复合赋值运算a+=1#等价于a=a+1a-=1#等价于a=a-1a*=2#等价于a=a*2（二）算术运算符常用算术运算符：+：加法-：减法*：乘法/：除法%：取余//：整除**：幂运算（指数
转码之路·2025-03-02 03:16

专有名词释义

专有名词释义1、项目管理OKR：ObjectivesandKeyResults，即目标与关键成果法，是一套明确和跟踪目标及其完成情况的管理工具和方法。
dastegrof·2025-03-02 02:04

2021年最新社招字节跳动 go 后端开发工程师一二三四五面面经

尤其是算法，绝对是重中之重，因为我已经刷了3年LeetCode了，所以算法没怎么复习，三次面试一共6题也全写出来了，基本上都是原题。然后就是数据库、网络、消息中间件、架构等等。校招的话架构可以不用
AI乔治·2025-03-02 01:30

前端面试题---2022

3建立TCP连接（三次握手）。4浏览器向web服务器发送一个HTTP请求报文。5服务器返回HTTP响应报文给客户端。6关闭TCP连接（四次挥手）。7浏览器解析文档资源并渲染页面。
每日一小知识·2025-03-02 00:22

解决 Keil 中找不到 Windows.h 头文件的问题

最近，在因项目需要使用意法半导体TOF传感器VL53L0X并移植其API时，就遇到了一个问题——Keil报错找不到Windows.h头文件。
韩新月楚雁潮·2025-03-02 00:21

vim基本命令

确保你使用的是英文输入法，然后按如下顺序敲击键盘：按一下ESC输入一个:输入一个q输入一个!按一下回车，即键盘上的Enter做得很好，你已经安全了。
网络安全-老纪·2025-03-01 23:19

如何构建量化投资的多因子模型

、历史数据获取程序化炒股(三)：程序化下单及撤单程序化炒股(四)：查询交易订单及账户资产如何构建量化投资的多因子模型引言在量化投资的世界里，多因子模型是一种强大的工具，它可以帮助投资者从多个维度分析和预测股票或其他金融资产的表现
云策量化·2025-03-01 20:30

Python基础——分支结构

单分支结构2.2双分支结构2.3多分支结构2.4嵌套分支结构2.5条件表达式（也称为三元运算符）2.6组合条件2.7`match`语句（Python3.10及以上版本）3.实际应用示例3.1计算BMI指数
全端工程师·2025-03-01 20:29

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。

基于RF随机森林机器学习算法的回归预测模型MATLAB代码实现了一个回归任务的决策树集成模型。首先从Excel文件中导入数据集，并将数据划分为训练集和测试集。
qq924711725·2025-03-01 20:22

在麻将 AI 的迷宫中，我用 Python 函数组合探寻最优解：精髓与穷举

布局未来：预测后续牌局的走向，制定长远策略。为
fxrz12·2025-03-01 19:46

黑客工具介绍

渗透测试红队工具箱深度解析：6大核心工具实战指南法律声明：本文所有工具及技术仅限用于合法授权的安全测试，使用者需遵守《网络安全法》及相关法律法规，擅自攻击他人系统将承担刑事责任。
嗨起飞了·2025-03-01 18:15

Mean Shift聚类算法深度解析与实战指南

二、核心原理剖析2.1核密度估计使用核函数对数据分布进行平滑估计，高斯核函数为：K(x)=12πhe−x22h2K(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}h}e^{-
万事可爱^·2025-03-01 18:43

图像识别-pytorch

损失函数：用于衡量预测值与真实值之间的差距，如均方误差。损失函数越小越好。优化器：用于调整权重和偏置，使损失函数最小化。优化器决定了参数的调整方式。误差反传（
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

冒泡排序法

题目：用起泡法（冒泡排序）对n个整数排序并输出从小到大排序后的结果。分析：冒泡排序（bubblesort）通过连续地比较与交换相邻元素实现排序。这个过程就像气泡从底部升到顶部一样，因此得名冒泡排序。
小成喝橙汁补维C·2025-03-01 16:34

数学建模（6）——预测类模型目录

预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。
Ice-cream-AI·2025-03-01 16:02

Recat学习

Recatv17.x项目开发框架搭建1.创建React项目2.暴露配置文件方法一方法二3.支持less4.支持scss/sass5.安装element-ui6.路由导航（常规使用）编译出错错误一错误二错误三错误四
freelb·2025-03-01 15:20

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16
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