交通流量预测第11页

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飞300·2025-03-08 22:15

GitHub每日最火火火项目（3.7）

在金融市场中，对冲基金旨在通过各种策略获取超额收益，而人工智能具备强大的数据分析和预测能力，二者结合能为投资决策带来新的思路和方法。

FutureUniant·2025-03-08 21:49

新冠病毒感染人数预测（基于回归的神经网络项目）

写在前面：我们做的事情：我们的目的是要得到一个好的模型，这个模型能够让我们预测好的y首先拿到一批数据，这批数据有x和准确的y，我们让x通过模型得到预测的y，让预测的y与准确的y去计算差距loss，根据这个差距

|柳贯一|·2025-03-08 21:09

原生开发短剧APP对接穿山甲联盟同步剧库对标红果短剧

穿山甲短剧APP项目展示：GitCode-全球开发者的开源社区,开源代码托管平台穿山甲广告联盟变现平台是字节跳动旗下的广告平台，致力于帮助开发者实现流量变现。

+V：RF98632·2025-03-08 21:37

突破传统，开启数字孪生新时代——镜像视界全新研发架构引领视频孪生革命

借助自主创新的研发架构、清晰的实现路径以及广泛的应用场景，该技术体系正全面颠覆传统视觉处理模式，为智慧交通、智能安防、工业自动化及医疗康复等领域注入全新活力。

云栖道人·2025-03-08 20:39

镜像世界的崛起：视频孪生技术与动态三维重构如何改变行业格局

随着全球数字化转型加速，视频孪生技术正成为智慧城市、智能交通、安防监控和虚拟现实等领域的颠覆性力量。

云栖道人·2025-03-08 20:09

在Linux实时任务中，锁的使用需要谨慎

阻塞时间不确定：获取锁的操作可能会因为锁被其他任务占用而阻塞，阻塞时间难以准确预测，这与实时任务要求的确定性和可预测性相悖。解决方案使用优先级继承协议

最后一个bug·2025-03-08 19:23

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

预测：使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。

max500600·2025-03-08 19:17

深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习

文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1：准备数据步骤2：创建模型步骤3：训练模型步骤4：预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1

Ronin-Lotus·2025-03-08 19:05

【架构论文-1】面向服务架构（SOA）

该项目的目标是构建某车企的数字孪生平台，在虚拟场景中能够仿真还原真实产线的动作和节拍，实现虚实联动，从而提前规避问题，节约成本，预测节拍，进行故障诊断和预测维护，从而完成系统和设备产线的优化。

W Y·2025-03-08 19:34

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

模拟预测与优化利用AI和大数据分析

大千UI工场·2025-03-08 19:59

如何选择适合你的AWS EC2实例？场景化分析助你精准决策

场景一：高并发Web应用——平衡计算与成本业务特征：电商大促、社交平台活动等高流量场景，需要快速响应突发流量，同时控制成本。解决方案：推荐实例：计算优化型（如C7g、C6i）核心

AWS官方合作商·2025-03-08 18:49

2025HW行动面试题20道全解析（附答案）黑客技术零基础入门到精通实战教程！

防御需结合流量清洗（CDN）、负载均衡、IPS/ID

程序员七海·2025-03-08 17:06

嵌入式行业全景透视：前景、挑战与从业者发展路径

据预测，2028年

九溪弥烟、·2025-03-08 16:49

# 附录3 傅立叶分析应用

投资者和分析师可以利用傅立叶分析来识别这些周期，帮助预测市场

技术与健康·2025-03-08 16:39

基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制

科研辅导帮·2025-03-08 16:35

【无人机】基于排队论系统、三角模型和马尔可夫链构建航空交通系统综合模型附matlab代码

目录研究背景：研究目标：研究思路：研究内容：研究步骤：代码框架研究背景：随着无人机技术的不断发展和应用，无人机在航空交通系统中的角色变得越来越重要。

天天酷科研·2025-03-08 16:50

全员DeepSeek时代，前端能做些什么？

https://www.captainbed.cn/cccDeepSeek开发阶段测试阶段部署阶段智能代码生成设计稿转代码实时代码审查测试用例生成自动化问题定位构建优化建议性能预测模型一、DeepSeek

二川bro·2025-03-08 15:16

智邦国际ERP生产排产缩短生产周期

从而优化产能，提高生产效率，缩短生产周期.在智邦国际ERP中，审批通过后的合同和生产预测单，生成生产计划，可以按照生产计划单的紧急程度和先后顺序来安排生产排产。步骤如下

baidu_38202126·2025-03-08 13:58

网站云服务器租用带宽不足会引发哪些问题?

网站云服务器租用带宽不足带来的影响：您拥有的带宽量决定了您的网站在流量高峰期向访问者提供内容的速度。这是增加受众和增加销售额的重要组成部分。

华纳云IDC服务商·2025-03-08 11:35

Jtti.cc:站群服务器SEO优化建议，如何分配多IP？

站群优化的核心目标之一是尽可能通过多个网站互相引导流量，从而提升主站的权重。这时候，多IP的分配至关重要，因为搜索引擎会检测到同一IP下的网站之间的关联性。

Jtti·2025-03-08 11:04

智能交通违章处理系统：AI赋能下的智慧交通解决方案

友友们好！我是Echo_Wish，我的的新专栏《Python进阶》以及《Python！实战！》正式启动啦！这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏，无论你是已经有一定基础的开发者，还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者，这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中，你将会找到：●深入解析：每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用，包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发

Echo_Wish·2025-03-08 10:28

TikTok账号矩阵如何做？要用海外住宅代理吗？

简而言之，TikTok账户矩阵涉及同时运营多个TikTok账户，这有两个主要优点：1.降低初始阶段的风险由于影响账户流量的因素很多，大

Snow跨境日记·2025-03-08 09:05

【JAVA架构师成长之路】【Redis】第11集：Redis缓存-高并发与秒杀实战

实际意义秒杀场景下瞬时流量极高（如电商大促、票务系统），传统数据库无法承受压力。Redis凭借内存操作与原子性特性，成为解决高并发库存扣减的核心工具。3-13

羽轩GM·2025-03-08 08:49

云原生边缘计算：重塑分布式智能的时空边界

ABIResearch预测2026年边缘AI芯片市场规模达520亿美元，KubeEdge管理边缘节点数突破千万级，单节点资源开销仅为K8s的1/8。

桂月二二·2025-03-08 08:33

人工智能生成内容（AIGC）对程序员的影响

AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档，从而显著提升编程效率。

AmHardy·2025-03-08 04:24

【数学建模技术】路径规划算法-Dijkstra算法

路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题，尤其是在机器人导航、地理信息系统（GIS）、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。

一键难忘·2025-03-08 04:22

【路径规划】基于A算法和Dijkstra算法的路径规划附Python代码

内容介绍路径规划作为人工智能和机器人技术领域的核心问题之一，在导航、交通运输、游戏开发等领域有着广泛的应用。解决路径规划问题，旨在找到一条从起始点到目标点，并满足特定约束条件（如最短

天天Matlab科研工作室·2025-03-08 04:51

hadoop框架与核心组件刨析（三）YARN

一、负载均衡的概念负载均衡（LoadBalancing）是一种将工作负载（如网络流量、计算任务或数据请求）分配到多个资源（如服务器、计算节点或存储设备）的技术，目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间

小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )·2025-03-08 04:46

数据可视化分析教学课件——FineBI实验册节选====交通运输及物流管理等专业

数据可视化分析课程教学，0基础也能掌握，本节讲述的是交通运输及物流管理等专业的数据可视化分析案例实验目的新中国成立70多年来，中国交通运输总体上经历了从“瓶颈制约”到“初步缓解”，再到“基本适应

FR-Lia·2025-03-08 03:35

特征工程 (Feature Engineering)

它指的是从原始数据中提取或构造出有助于模型学习的特征，从而提高模型预测准确性的过程。特征工程的成功与否，直接关系到模型性能的好坏

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-08 02:46

机器学习-随机森林解析

目录一、.随机森林的思想二、随机森林构建步骤1.自助采样2.特征随机选择3构建决策树4.集成预测三.随机森林的关键优势**(1)减少过拟合****(2)高效并行化****(3)特征重要性评估****(4

Mr终游·2025-03-08 00:21

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA？在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

人工智能与深度学习的应用案例解析及代码实现

引言人工智能（AI）与深度学习（DeepLearning）作为21世纪最具变革性的技术之一，已渗透到医疗、金融、交通、制造等各个领域。

accurater·2025-03-08 00:49

基于51单片机的交通灯控制系统的设计

一、功能需求分析1.基础功能交通

小董爱吃辣·2025-03-07 23:15

G1，最大的特点是什么，标记位图，卡表卡页，SATB又分别是什么？

G1垃圾收集器的核心特点与关键技术解析一、G1（Garbage-First）的最大特点G1是JDK9及之后版本的默认垃圾收集器，其核心设计目标是高吞吐量与可预测的低停顿时间（STW）。

蒂法就是我·2025-03-07 22:31

网络安全防御矩阵：从云防火墙流量清洗到WAF语义分析的立体化防护

借助云计算的分布式架构与弹性扩展能力，云防火墙能够为用户提供灵活、高效、可扩展的网络安全防护服务，轻松应对大规模网络流量的实时监测与管控。架构策略管理模块，它负责制定和管理防火墙的访问控制

·2025-03-07 21:32

为什么云服务器需要高防 IP？

高防IP是一种具备高防御能力的网络服务，其核心功能是通过部署在网络出口的防护节点，对流量进行实时监测和清洗。与普通IP相比，

·2025-03-07 21:27

中职网络安全2021年国赛Wireshark流量分析题目及数据包文件推荐

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蒙崇格Hugo·2025-03-07 20:19

中职网络安全2021年国赛Wireshark流量分析题目及数据包文件

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左李滢Just·2025-03-07 20:19

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

据IDC预测，2025年全球数据总量将增长至175ZB，其中物联网设备、社交媒体及企业数字化系统贡献了80%的增量数据。

互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

STM32实战开发（133）：基于STM32的智能GPS定位跟踪系统开发

从智能交通、物流管理、车辆追踪到个人定位服务，GPS定位跟踪技术在各种行业中得到了广泛的应用。

嵌入式开发项目·2025-03-07 18:54

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据

文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy

QTEASY量化交易·2025-03-07 17:46

量化投资与算法交易

机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

HAproxy+keepalived实现高可用

HAproxy+keepalived实现高可用实际环境中，单台负载均衡可能会因为流量太大而down掉，因此通过keepalived来实现容错高可用这个对与学网工的好理解，keepalived本身就是基于

热心市民运维小孙·2025-03-07 13:16

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

我是通过使用selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作

我所向往的美好·2025-03-07 12:54

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。

清风AI·2025-03-07 11:20

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

Bert学习笔记

TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的

缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

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