共享单车需求量预测第10页

卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析

ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享

彩旗工作室·2025-03-13 13:37

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如

yuweififi·2025-03-13 12:33

如何从上一个接口获取相关的响应数据传递到下一个接口？

海姐软件测试·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode

一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。

sanx18·2025-03-13 12:01

Python并发多进程编程

进程之间的通信和数据共享相对复杂。代码示例import

ftpeak·2025-03-13 12:29

【从零开始学习计算机科学】操作系统（七）文件管理

【从零开始学习计算机科学】操作系统（七）文件管理文件管理文件的逻辑结构文件的读写方式文件的物理结构与组织文件目录空闲块管理文件的共享文件的权限控制与保护文件系统的其他功能文件管理文件管理主要涉及文件的逻辑组织和物理组织

贫苦游商·2025-03-13 11:55

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca

一元钱面包·2025-03-13 11:20

月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺

如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。

·2025-03-13 11:09

【后端开发核心技术全景解读：从云原生到分布式架构的深度实践】

作为开发者，我们必须把握以下五大核心技术方向：一、云原生架构：重新定义基础设施1.1容器化技术的二次革命Kubernetes的生态演进：Pod设计哲学：通过共享网络命名空间实现微服务通信，典型案例：

蝉叫醒了夏天·2025-03-13 11:18

531以后，分布式该选什么组件？

在此模式下，光伏组件的全天候，特别是早晚、阴天、多云等弱光时间段的发电性能变得尤为重要，因为这些时段送入电网的光伏发电供应量较低，但用电需求量又较大，能够精准匹配企业的用电需求，显著提升自发自用比例，进而降低用电成本

唐天下文化·2025-03-13 10:44

Java中的分布式锁：原理、实现与最佳实践

引言在分布式系统中，多个服务实例或进程需要协调对共享资源的访问。例如，电商系统中库存扣减、金融交易中的余额操作等场景，都需要保证同一时刻只有一个客户端能执行关键操作。

Lill_bin·2025-03-13 10:42

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四

LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测

夏末之花·2025-03-13 10:38

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。

Limiiiing·2025-03-13 06:14

先进制造aps专题三十一免费企业高级计划和优化(Advanced Planning and Optimizer)产品FreeAPO简介

FreeAPO是一款免费的企业高级计划和优化（APO，AdvancedPlanningandOptimizer）产品，提供了比SAPAPO更丰富的功能包括以下软件:1.销售需求预测软件免费版(dp)2.

lijianhua_9712·2025-03-13 05:07

自学嵌入式第25天------消息队列，共享内存，信号灯

1.消息队列消息队列的创建与打开：使用msgget()函数创建或打开一个消息队列。需要指定唯一的key值和权限标志（如IPC_CREAT）。消息的发送与接收：使用msgsnd()发送消息到队列。使用msgrcv()从队列中接收消息。消息需要定义特定的数据结构，通常包含mtype（消息类型）和mtext（消息内容）。消息类型（mtype）：消息类型用于区分不同的消息，接收方可以根据类型选择性地接收消

以德服人23·2025-03-13 05:05

深度解析volatile—底层实现

我们都知道，Java关键字volatile的作用1、内存可见性2、禁止指令重排序可见性是指，在多线程环境，共享变量的操作对于每个线程来说，都是内存可见的，也就是每个线程获取的volatile变量都是最新值

ljheee·2025-03-13 04:29

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

然而，有时我们希望保存训练的模型，以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。此外，当运行一个耗时较长的训练过程时，最佳的做法

落花逐流水·2025-03-13 04:29

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。

Real Man★·2025-03-13 03:47

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target

jarreyer·2025-03-13 02:46

c语言用户登录注册代码,c语言－登录代码示例

最近上课写的代码呵呵于大家共享哈！！～～～希望等待大家的指导！！！

Chace Xie·2025-03-13 01:39

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别

Bosenya12·2025-03-13 01:02

高级Linux系统知识梳理

良好的用户界面；设备独立性；丰富的网络功能；可靠的系统安全；良好的可移植性Linux系统的组成：内核；shell；文件系统；应用程序1内核内核是操作系统的核心，具有很多最基本的功能，如虚拟内存、多任务、共享库

-TOXNO-·2025-03-12 22:47

大数据学习（61）-Impala与Hive计算引擎

请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个资源管理器，它采用了master/slave的架构，使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源

viperrrrrrr·2025-03-12 21:38

电机控制常见面试问题（二）

文章目录一、小电感对电机的影响二、转子位置识别1.传感器法2.无传感器三.选择电机和驱动器时通常考虑哪些关键参数四.介绍下mpc（模型预测控制）五.对于电机控制硬件设计的理解六.参数辨识在电机控制系统中扮演什么角色一

小雀丝·2025-03-12 20:04

八、Vuex与Composition API的结合：现代化状态管理方案

一、Vuex与CompositionAPI的对比（一）Vuex的优势与不足优势集中式状态管理：在大型应用中，Vuex将所有共享状态集中管理，便于维护和调试。

码说数字化·2025-03-12 20:31

计算机网络——路由器

网络地址转换（NAT）将内网私有IP（如192.168.1.10）转换为公网IP，实现多设备共享单一公网IP访问互联网7

搬码红绿灯·2025-03-12 19:56

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

基于boost的共享内存通信demo

文章目录前言一、共享内存管理二、图像算法服务中的IPC通信流程三、demo实验结果总结前言在一个系统比较复杂的时候，将模块独立成单独的进程有助于错误定位以及异常重启恢复，不至于某个模块发生崩溃导致整个系统崩溃

CV工程师小朱·2025-03-12 17:15

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念

猿享天开·2025-03-12 17:14

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

通过预定义的提示和GPT模型，对比模型的预测结果与标准答案，生成准确性评分，并支持多次运行以统计稳定性。

码农三叔·2025-03-12 17:13

面试之《原型与原型链》

在JavaScript中，原型（Prototype）和原型链（PrototypeChain）是实现对象继承和属性共享的核心机制。

只会写Bug的程序员·2025-03-12 17:40

Chromium的多进程架构

从某些方面说，现在的浏览器就像早期的单用户共享多任务操作系统一样。一个应用程序出错可能导致整个系统的崩溃，现代浏览器的一个tab也一样。例如，一个页面或者插件的bug可能导致整个浏览器的崩溃。

NYS001·2025-03-12 16:33

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

机器学习模型-从线性回归到神经网络

它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

iOS widget小组件-Today Extension

TodayExtension前言样图创建布局TodayViewControler`NCWidgetProviding`协议数据共享交互方式引用CocoaPods管理的第三方库例子源码其他参考前言前段时间采用

wahkim·2025-03-12 14:53

linux学习(十六)(集装箱(ulimits,cgroups,容器运行时,Docker))

但是，与需要整个作系统来运行应用程序的VM不同，容器共享主机系统的用户空间。这就是为什么它们更轻、更快。在Lin

solomonzw·2025-03-12 13:48

AI浪潮下程序员的生存指南：7 条转型路径

一、AI编程时代的职业危机与机遇·数据警示：Gartner预测到2026年，30%的代码将由AI生成·能力重构：传统"代码搬运工"岗位需求下降42%（Indeed招聘数据）·破局关键：从"重复劳动"转向

·2025-03-12 13:29

Django解析跨域问题

跨域问题解决CORS（跨域资源共享，Cross-OriginResourceSharing）是一种跨域访问的机制，可让Ajax实现跨域访问。

信阳农夫·2025-03-12 12:11

Java static 关键字

1.staticstatic:叫静态，可以修饰成员变量、成员方法；2.static修饰成员变量2.1类变量(1)有static修饰：属于类，在计算机里只有一份，会被类的全部对象共享，一般会使用public

zeijiershuai·2025-03-12 12:10

DeepSeek行业应用案例——办公

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶

未来智慧谷·2025-03-12 11:31

高效获取Amazon数据的终极指南：Pangolin爬虫API工具详解与实战应用

无论是价格监控、竞品分析，还是选品决策和市场趋势预测，亚马逊的数据价值不言而喻。然而，获取这些数据的传统方式却面临诸多挑战：手动采集效率低下，数据不实时；传统爬虫技术常常被亚马逊的反爬机制拦截，

CharonXA·2025-03-12 10:25

梯度提升决策树（GBDT）

GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出

binggorun·2025-03-12 09:18

NufSedC2：下一代基于Python的C2框架

功能介绍混沌密钥加密1、时间敏感密钥：根据共享密钥和当前时间动态生成加密密钥，使流量分析变得复杂。2、隐秘和安全：混淆C2服务器和Payload之间的通信，使得传统的静态XOR密

FreeBuf-·2025-03-12 09:17

深入理解分布式锁：原理、应用与挑战

作者：京东物流刘浩前言在单机环境中，我们主要通过线程间的加锁机制来确保同一时间只有一个线程能够访问某个共享资源或执行某个关键代码块，从而防止各种并发修改异常。

·2025-03-12 09:23

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

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