分支预测

维持亲密关系，你需要知道的3个小技巧

原创：羊紫《亲密关系》的作者是美国的罗兰·米勒，他综合了心理学各分支的研究成果，用富有趣味性的叙事方式，从人们在日常生活中社交、沟通、情爱、友谊以及嫉妒和背叛等方面的内容之中总结出了普遍的行为特点和规律
紫柯的小绿洲·2024-09-02 05:37

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码
山水之间2018·2024-09-02 04:30

4.第七章第四节成学玲

ZARA提高了速度减少了批量，按照实际订单组织生产，门店经理为了维持门店的销售业绩，必须预测需求，这样就把消耗降到最低，实行限时销售，争取不打折，卖干净，30年如一日缩短供货时间，总部给每个门店经理配备
成学玲·2024-09-02 04:01

【Motion Forecasting】片段节选：QCNet：双阶段轨迹解码提升运动预测任务的性能

HiVT是运动预测任务中非常经典的一项工作，QCNet基于HiVT进行了较大的改动，提出了Query-Centric的场景编码方法，使得场景当中经过编码器得
YGGP·2024-09-02 04:59

2023-09-09

就此，敝人郑重向国家各级气象部门和地震台网建议：聘请熟谙易学预测的人士担任顾问，改变一直存在的预报不准问题。当前
余則徐·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以
kkchenjj·2024-09-02 03:55

哈夫曼树详解及其应用(哈夫曼编码）

一、哈夫曼树的基本概念路径：从树中一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点间的路径结点的路径长度：两结点之间路径上的分支数树的路径长度：从树根到每一个结点的路径长度之和．权（weight)：将树中结点赋给一个有着某种含义的数值
江喜原·2024-09-02 03:24

2024年做地推app拉新还有哪些机会？盘点10大最具变现能力的app拉新推广一手单

本期文章，U客直谈就带大家大胆预测2024年做地推app拉新还有哪些机会？并就此为大家盘点10大
U客直谈APP·2024-09-02 03:50

时序预测相关论文阅读笔记

笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。
Axlsss·2024-09-01 20:11

CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters

对比语言图像预训练（CLIP）虽然prompt-tuning用于textualinputs，但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征
Tsukinousag·2024-09-01 19:22

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！
风清扬雨·2024-09-01 19:06

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

联华证券-美联储降息补贴：额外补贴，美元短期走势或保持稳定

市场进一步确信美联储9月的加息举措，即便对加息幅度的预测并不一致。
ccjpcbe·2024-09-01 18:58

介绍新的 GitLab 分支源插件

本文首发于：Jenkins中文社区原文链接作者：baymac译者：DonghuiWang介绍新的GitLab分支源插件新的GitLab分支源插件，允许您基于GitLab用户或组或子组项目创建任务gitlab_and_jenkinsGitLab
yJunS·2024-09-01 17:03

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer
AI算法网奇·2024-09-01 17:53

读书笔记｜像欧奈尔信徒一样交易-4

2、投资者应该把精力集中在当前，及时了解市场所呈现出来的新情况，没有任何人的预测能够和市场真实的运行方向始终完全一致，而且，这对成为一名成功的投资者来讲，也是完全不必要的。
博庚·2024-09-01 17:15

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

Linux之shell脚本的if分支

if分支介绍shell脚本中的if分支语句，有编程基础的同学会感觉十分简单(其实就是想水一篇，周末一定补一篇高质量的)。if单分支格式if条件;then执行。。
小橞·2024-09-01 13:01

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

【数据科学项目实战】结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现

数据科学项目实战结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现引言数据科学已经成为许多行业的核心驱动力，从金融到医疗，从零售到制造，各个领域都在利用数据科学进行预测、优化和决策。
爱技术的小伙子·2024-09-01 11:48

《黑天鹅》片段

根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重，因为相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！如果你明天还活着，这可能意味着你有可能长生不老，或者你更接近死亡。
红领巾骑士·2024-09-01 10:41

Python基础 2 - 程序控制流语句

文章目录一、程序控制流语句二、if判断语句1、单、双分支if条件格式2、多分支if条件格式：3、if判断语句的嵌套4、三元操作符三、循环语句1、while循环2、for循环延伸：列表推导式3、循环中断4
云端梦留白·2024-09-01 07:19

单元测试编写

单测的基本目标：语句覆盖率达到70%；核心模块的语句覆盖率和分支覆盖率都要达到100%。（Jacoco)编写单元测试代码遵守BCDE原则，以保证被测试模块的交付质量。⚫B：Bor
BIGSHU0923·2024-09-01 07:46

创建tag 版本及回退到tag版本

1.在本地分支创建tag，命令如下：gittag-av1.0-m'v1.0版本'以上命令创建了本地v1.0版本并附注了信息“v1.0版本”2.同步到远程代码仓库gitpushorigin--tags3.
GaoXiaoGao·2024-09-01 05:37

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。
a15957199647·2024-09-01 03:55

什么是BI？BI系统的功能有哪些？哪些人需要BI工具支持？

BI可以帮助企业发现潜在机会、识别问题、优化业务流程、了解市场趋势、预测未来发展等。BI软件系统的功能有哪些？BI软件通常具有以下功
向上的车轮·2024-09-01 03:54

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

阿里云服务迁移至火山引擎

、注册中心迁移（运维）版本号：******（注意版本号需要和迁移前的一致，避免跨大版本迁移，防止出现不必要的问题耽误进度）文档地址：Nacos快速开始二、服务代码改动项（服务端）（完全迁移前，代码部署分支全部用
super_weihx·2024-08-31 19:05

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风电作为一种清洁、可再生能源，近年来得到了快速发展。
天天Matlab代码科研顾问·2024-08-31 13:24

活在当下 行在今日

人生终究苦短，命程终归有涯，该得到的，要付出努力抓到手，不该得到的，想也不要去想，人生的下一秒都是个未知数，命运永远未知，生活无法预测，只有今天
小雪_8e77·2024-08-31 12:48

2.1概率统计的世界

通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始，逐步深入，揭开概率统计的神秘面纱。
极客探索者·2024-08-31 10:40

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练
机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

随着数据量的增长和分布的变化，模型需要不断更新，以保持其预测能力和适应性。
Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。
会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

记忆线

丘陵或者洼地意念在砖墙上吟咏，这些渗透皮肤的水让枝丫垂涎欲滴，发生了不可预测的事橙色的斑驳。多么高的桅杆独立思想。
作家明月沧海·2024-08-31 09:50

腾讯二面：现在要你实现一个埋点监控SDK，你会怎么设计？

什么是埋点监控SDK举个例子，公司开发上线了一个网站，但开发人员不可能预测，用户实际使用时会发生什么：用户
前端私教年年·2024-08-31 06:06

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归
婉妃·2024-08-31 05:05

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系
创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

改变mac的默认终端&背景色&显示分支

cat/etc/shells/bin/bash/bin/csh/bin/ksh/bin/sh/bin/tcsh/bin/zsh将默认shell改成bash$chsh-s/bin/bash怎么配置显示git分支
尼古拉斯-托尔斯泰-赵四·2024-08-31 03:16

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

虽然FNN在许多任务中表现出色，但当面对时间序列数据时，例如预测股票价格，它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题，循环神经网络（RNN）被引入。
ShuQiHere·2024-08-31 01:02

Spring Cloud Alibaba框架入门级介绍

目录一、概述1、定义2、背景二、核心组件三、特点与优势1、高可扩展性2、强大的生态3、灵活的服务治理4、高可用性5、安全保障四、应用场景五、发展历程1、2018年7月2、2019年7月3、2.2.x分支
java_heartLake·2024-08-31 01:31

窥一斑而知全豹

现实可能和预测差不多。从出版社少到图书劵少每次大会都有各家出版社
薛晓刚·2024-08-31 00:55

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用

AI人工智能深度学习算法：卷积神经网络的原理与应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支，旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器
AI大模型应用之禅·2024-08-30 23:21

瀛月番茄工作法读后感

瀛月番茄工作法读后感番茄工作法的目标就是用最简单的工具和方法来提高你或你的团队的工作效率，表现在以下几个方面：缓解由时间的生成性所带来的压力减少被打断的次数，集中注意力提高判断力充满热情并一直保持坚定信心，达成目标提高工期预测能力
张瀛月520·2024-08-30 22:23
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