三次指数平滑预测法第3页

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。

满木悦·2025-03-24 16:07

leetcode_双指针 557. 反转字符串中的单词 III

思路:1.首先用split()切割字符串中用空格分隔的单词2.用切片法反转每个单词3.用join()把反转后的单词用空格连接classSolution(object):defreverseWords(self

MiyamiKK57·2025-03-24 15:30

代码随想录算法训练营Day19| LeetCode 77 组合、216 组合总和 III、17 电话号码的字母组合

所有回溯法解决的问题都可以抽象为树形结构，因为回溯法解决的都是在集合中递归查找子集，集合的大小构成了树的宽度，递归的深度就构成了树的深度（cr.代码随想录）。

今天也要早睡早起·2025-03-24 13:17

前端面试常见的计算机网络内容梳理

网页3提到了TCP三次握手、HTTP缓存、跨域方法，还有CDN原理，这些都是前端面试的重点。网页4详细讨论了HTTP请求方法、状态码、请求头和响应头，这些内容也很关键。网页5提到了HTTPS加密原理

GISer_Jinger·2025-03-24 12:36

A. Shortest path of the king

A.Shortestpathoftheking思路总步数实则就是两点间的切比雪夫距离（就是横坐标差值的绝对值和纵坐标差值的绝对值两者的最大值），具体的走法可以用模拟的方法代码实现"""国王独自一人留在棋盘上

m00que·2025-03-24 11:56

加州CA 65测试（Proposition 65）的深度解读

以下是关于加州CA65测试（Proposition65）的深度解读，结合法规核心、测试范围及合规影响进行结构化分析：一、法规背景与核心要求1.法规起源-名称：《1986年加州安全饮用水和有毒物质执行法》

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-24 10:53

利用AI与MySQL提升工业物联网健康监测的智慧水平——构建预测性维护的新纪元

传统的事后维修方式已经难以满足现代制造业的需求，而基于人工智能（AI）的预测性维护系统则为这一挑战提供了全新的解决方案。

墨夶·2025-03-24 10:19

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。

云策量化·2025-03-24 10:16

【C/C++】在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置（leetcode T34）

核心考点：法一双指针法;法二二分查找法题目描述：给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums，和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。

勇士小蓝0727·2025-03-24 09:07

第二十一篇：伦理/道德Ethics

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/

flying_1314·2025-03-24 06:40

【机器学习】算法分类

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。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

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

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

封装Socket编程接口

TCP协议特点：面向连接：通过三次握手建立连接（第一次握手：客户端调用connect函数向服务端申请建立连接；第二次握手：服务端处于监听状态，接收客户端的连接；第三次握手：

南林yan·2025-03-24 05:00

25道Python练手题（附详细答案），赶紧收藏！_python题库

)ifchoice>number:print("你猜大了")elifchoice0and5*x+3*y+z/3==100:count+=1print("="*60)print(f'第{count}种买法，

字节全栈_rJF·2025-03-24 04:48

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

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。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端

核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener

FFF-X·2025-03-24 01:52

【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）

【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）文章目录【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）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测

天天科研工作室·2025-03-24 00:47

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

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。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV

微丽宝·2025-03-23 23:08

递归实例：登台阶问题:假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？@C语言

假如有n个台阶，一次只能上1个台阶或2个台阶，请问走到第n个台阶有几种走法？

热心市民小汪·2025-03-23 23:07

【指标对比】SMA 和 EMA区别

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。

T-I-M·2025-03-23 22:02

代码随想录算法训练营Day10 | Leetcode 150逆波兰表达式求值、239滑动窗口最大值、 347前 K 个高频元素

Dominic_Holmes·2025-03-23 22:58

前端性能优化-知识点

3.平滑和交互性：使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式：使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息，让用户感觉到页面加载更快。

甲亿·2025-03-23 22:56

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

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

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

计算机基础：源码、反码、补码、位运算。盘点源码常见的位运算操作，祝您源码阅读更上一层楼。

源码、反码、补码计算机中对数字的编码表示有三种方式：「原码」，「反码」，「补码」：「原码」：原码表示法在数值前面增加了一位符号位（即最高位为符号位）：正数该位为0，负数该位为1。

pumpkin的玄学·2025-03-23 20:45

TCP三次握手与四次挥手（全网最易懂保姆级教程）

一、前置知识准备1.TCP协议特性-面向连接：通信前需要建立专用通道-可靠传输：通过确认机制保证数据可达-全双工通信：双方可同时发送数据-流量控制：滑动窗口机制-拥塞控制：慢启动算法2.关键概念说明|术语|说明||------------|----------------------------------------------------------------------||**SYN**|

秋‍.·2025-03-23 20:44

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点m的左右两点间的距离作比较，最小的就是整个点对中最接近的现在将一维的情况扩展到二维，二维比一维复杂的地方在于每个点都有两个坐标，我们用一条直线l将平面上的所有点同样分成两个集合，再递归的去两个

haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

先验地图--slam学习笔记

车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据1、时间：2014-2023年2、来源：北大数字普惠金融指数3、范围：2800个县4、指标：综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、

-夜深-·2025-03-23 18:31

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

新需求如何实现

工具：5W1H分析法、用户故事地图（U

火火PM打怪中·2025-03-23 18:24

解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜

质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者

技术管理修行·2025-03-23 18:51

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。

全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

11.网络编程的基础知识

11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业**

就很对·2025-03-23 16:36

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通

智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

Python中手动实现进制转换

1手动实现二进制数转换为十进制可以通过“填空法”手动将二进制数转换为十进制数，例如将二进制数“0b1101”转换为十进制数的方法如图1所示。

棉猴·2025-03-23 14:48

【今日EDA行业分析】2025年3月21日

智算时代EDA行业新变局：技术突围与生态重构一、EDA产业格局剧变：技术壁垒与地缘博弈交织在半导体产业链的宏大版图中，EDA工具宛如数字时代的“工业母机”，其重要性伴随芯片复杂度的指数级攀升而愈发显著。

知梦EDA·2025-03-23 11:59

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。

odoo中国·2025-03-23 10:26

《Hello 算法》火了！！！一本写给算法初学者的入门算法书籍

《Hello算法》为什么适合入门动画图解、一键运行的数据结构与算法教程全书采用动画图解，内容清晰易懂、学习曲线平滑，引导初学者探索

遇码·2025-03-23 10:50

一文读懂Python之random模块（31）

随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

2000-2022年上市公司-企业勒纳指数、行业勒纳指数、相对勒纳指数-社科数据

上市公司-企业勒纳指数、行业勒纳指数、相对勒纳指数（2000-2022年）-社科数据https://download.csdn.net/download/paofuluolijiang/90027759https

泡芙萝莉酱·2025-03-23 09:18

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战

nantangyuxi·2025-03-23 09:44

统一的视频动作模型

统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。

三谷秋水·2025-03-23 08:36

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式

TGITCIC·2025-03-23 07:02

【数学建模】熵权法

熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法，它通过对决策矩阵的熵值进行计算，来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性，熵值越小，表明该指标的信息量越大，反之亦然。

烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三

萧十一郎@·2025-03-23 06:43

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