多变量回归区间预测

机器学习算法分类

算法通过学习输入和输出之间的映射关系，来预测新数据的输出。应用场景:分类问题（如垃圾邮件检测）、回归问题（如房价预测）。常见算法:逻辑回归
和风化雨·2025-02-07 23:07

项目中常用中间件有哪些？分别起什么作用？

在项目开发中，常用的中间件包括消息中间件、缓存中间件、数据库中间件等，以下是一些常见的中间件及其作用：消息中间件Kafka：一般用于处理大规模的消息数据，具有高吞吐量、低延迟的特点，适用于日志收集、消息队列等场景
静静在思考·2025-02-07 22:07

从集中式到分布式

前言随着计算机系统规模变得越来越大，将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物，已经越来越不能满足当今计算机系统，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。
weixin_33895695·2025-02-07 22:06

集中式 vs. 分布式系统架构

一、前言随着计算机系统规模变得越来越大，将所有业务单元集中部署在一个或者若干个大型机上的体系结构物，已经越来越不能满足当今计算机系统，尤其是大型互联网系统的快速发展，各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。
JyNeo·2025-02-07 22:05

DSP定点运算之数字信号处理算法的定点化及其C语言仿真（转）

现代信号处理（ASP）算法越来越复杂，处理的数据量越来越庞大。由于体系结构的限制，通用微处理器并不
u010748717·2025-02-07 22:05

hbdk-model-verifier、hbdk-sim 和 hbdk-hbm-attach 工具使用教程

01hbdk-model-verifier1.1工具简介hbdk-model-verifier工具是由地平线开发，用于对指定的定点pt模型和hbm部署模型进行结果一致性验证，并输出模型预测执行时间的工具
·2025-02-07 22:19

Kafka 和 RocketMQ 对比总结

Kafka和RocketMQ对比总结1.主要区别特性KafkaRocketMQ设计目标高吞吐量、分布式日志系统金融级消息队列，强调消息可靠性和事务消息模型基于分区（Partition）的发布-订阅模型基于主题
·2025-02-07 21:43

python list 过滤_python基础知识笔记（上）

都是是属于Python的内置数据结构，并不包含第三方库的数据结构，最重要的是对list和tuple区别的把握(不要忽略tuple在速度上的优势，规避不可修改的劣势，速度上有优势)相对来说，字典属于最复杂的多变的结
weixin_39853968·2025-02-07 21:58

使用线性回归模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战

ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用线性回归模型逼近目标模型什么是回归什么是线性回归使用
Chatopera 研发团队·2025-02-07 21:56

ElasticSearch性能优化

Elasticsearch重度使用磁盘，你的磁盘能处理的吞吐量越大，你的节点就越稳定。1、使用SSD。就像其他地方提过的，他们比机械磁盘优秀多了。2、使用RAID0。条带化RAID
杰锋·2025-02-07 19:18

区间增减操作——差分数组

(^_^)这个题差分数组是一种用于高效处理区间更新操作的数据结构。它在处理数组中的区间增减操作时非常有用，能够将区间更新的时间复杂度从O(n)降低到O(1)。
tanactor·2025-02-07 16:29

C++ 3214：练35.4 奶牛的数字游戏

输得很郁闷的贝茜想请你写个程序来帮她在开局时预测结果。在游戏的开始，每头牛都会得到一个数N�。此时奶牛们的分数均为00。如果N�是奇数，那么奶牛就会把它乘以33后再加11。
fujunqin162534·2025-02-07 16:57

如何应对ADAS/AD海量数据处理挑战？

目录一、问题背景二、内部构建或获取预组装解决方案三、总结随着软件定义汽车的发展，车辆生成的数据量也以前所未有的速度不断增加。这些数据包含广泛的信息，包括传感器数据、遥测数据、诊断数据等。
康谋自动驾驶·2025-02-07 15:50

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.
AI量金术师·2025-02-07 14:45

25年最新免费超长期免费通配符SSL证书

一、通配符SSL证书的优势1.灵活多变：一张通配符SSL证书即可覆盖同一主域名下的所有子域名，大大简化了证书管理流程。2.高扩展性：随着企业业务的发展，可能会不断新增子域名。
·2025-02-07 13:55

Docker/Centos安装Nginx

它最初是为俄罗斯访问量第二的Ramb
tag心动·2025-02-07 13:05

DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程

一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架，其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径（同时仍使用单一统一的Transformer架构
·2025-02-07 13:20

【C语言】结构体对齐规则

文章目录一、内存对齐规则二、结构体的整体对齐：一、内存对齐规则1.第一个数据成员：结构体的第一个数据成员总是放置在其起始地址处，即偏移量为0的位置。
海绵丿星星·2025-02-07 11:48

信息熵(entropy)定义公式的简单理解

对于某一事件，其发生的概率越小，那么其信息量越大；发生的概率越大，那
xiongxyowo·2025-02-07 10:18

DeepSeek与Excel实现自动化办公：从基础到进阶的全面指南

然而，面对日益增长的数据量和复杂多变的业务需求，传统的Excel操作方式在效率和灵活性上逐渐显露出不足。
CodeJourney.·2025-02-07 09:11

组队学习首次开放许愿啦！下个月想学什么，听你的

举个栗子，不推荐大家直接许愿：「机器学习」，而是许愿：「机器学习入门概念讲解」，或者具体到某个算法：「线性回归的公式推导+代码实战」，这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度，只要是刚需就
·2025-02-07 09:18

VR在国内越做越“廉价”，到底需要反思什么？

国内VR行业发展的一个典型的特征是，通过粗制滥造的低劣产品大规模铺量走廉价性价比销售路线，导致其行业红利被过早释放，导致品牌势能上不去。
weixin_34306593·2025-02-07 09:06

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势：架构创新优势路径分离更高效：JanusPro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突
alankuo·2025-02-07 08:32

练习2.10

foriinrange(2,num):ifnum%i==0:print('不是质数')breakelse:print('是质数')else:print('不是质数')输出指定范围内的素数a=int(input('请输入左区间
caijiya1·2025-02-07 06:22

回归与聚类算法————无监督学习-K-means算法

目录1、无监督学习2、K-means原理3，API4、Kmeans性能评估指标4.1轮廓系数4.2轮廓系数API5，总结1、无监督学习没有目标值的，从无标签的数据开始学习的聚类K-means(K均值聚类)降维PCA2、K-means原理随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心对于其他每个点计算到K个中心的距离，未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记类别接着对着标记的聚类中心之后，重新计算出每
荷泽泽·2025-02-07 06:18

深度解读Kafka数据可靠性

1概述Kafka与传统消息系统相比，有以下不同：•它被设计为一个分布式系统，易于向外扩展;•它同时为发布和订阅提供高吞吐量;•它支持多订
程序の之道·2025-02-07 06:17

4.2 过拟合与欠拟合

线性回归训练学习的时候编程模型会变得复杂，这里就对应
望云山190·2025-02-07 05:11

数据分享：银行营销数据集-电话营销活动记录数据

数据集的目标是预测客户是否会订阅（购买）银行的定期存款产品。数据集的应用场景-BankMarketing数据集广泛应用于以下几个领域：1)分类模型评估：该数据集常用于评
张陈亚·2025-02-07 05:39

低代码平台的 SQL 查询神器：轻松构建复杂查询，大幅提升开发效率

在低代码开发的大趋势下，如何快速搭建功能强大且灵活的SQL查询，以满足复杂多变的业务需求，成为开发者面临的关键挑战。
Light60·2025-02-07 04:06

ElasticSearch业务场景与面试题

以下是几个常见的Elasticsearch业务场景解决方案及面试题解析（含Java示例）：一、业务场景解决方案场景1：商品搜索与过滤需求：电商平台需要支持多条件搜索（关键词、价格区间、分类、品牌）并按相关性排序
星星点点洲·2025-02-07 04:31

KNN算法：从思想到实现（附代码）

引言K最近邻算法（KNearestNeighbors,KNN）是一种简单而有效的机器学习算法，用于分类和回归问题。
lihuayong·2025-02-07 03:29

【时序分析】使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库

使用skforecast进行时间序列预测并分享14个Python时间序列分析库1.时间序列分析基础2.多步时间序列预测2.1递归多步预测2.2直接多步预测2.3多输出预测3.实战：使用skforecast
镰刀韭菜·2025-02-07 03:27

RabbitMQ 深度解析与最佳实践

引言在现代分布式系统中，消息队列（MessageQueue,MQ）扮演着至关重要的角色，能够解耦系统、提高可用性、提升吞吐量。
( •̀∀•́ )920·2025-02-07 03:56

掌握MySQL数据库备份与恢复技巧，确保数据安全无忧！

从定期全量备份到增量备份，再到使用第三方工具自动化备份，我们将提供实用的建议和操作指南。掌握MySQL数据库备份与恢复技巧，确保数据安全无忧！-集智数据集
jizhi-dataset·2025-02-07 02:50

漂亮，功能就差？错！优秀可视化大屏一定是颜值体验功能三位一体

这种二分法源于早期技术限制：当GPU渲染能力不足时，复杂动效会导致帧率下降；当数据吞吐量超过单机处理能力时，交互响应必然延迟。但随着分布式渲染架构与边缘计算的发展，技术边界已被突破。
贝格前端工场·2025-02-07 02:19

【hot100】189轮转数组

一、思路简单思路，使用将原数组移动到新数组后，然后把新数组移回原数组进阶思路，使用数学特性，将数组整体反转，然后单独反转移动区间和剩余区间二、记忆1.以原数组为基准0移动到新数组和以新数组为基准0从原数组迁移两种思路和写法
鱼力舟·2025-02-07 01:13

spark通过降低cores数量来提高成功率，错误记录之memory limit

错误复现当数据量达到几百G约一亿条进行计算时，在原本的资源分配条件下失败的几率很高，失败的错误基本如下ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.16.9GBof16GBphysicalmemoryused.Considerboostingspark.yarn.executor.memoryOverhead
BackToMeNow·2025-02-07 01:41

机器学习算法 —— 朴素贝叶斯

博客的简介（文章目录）目录朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯的优点朴素贝叶斯的缺点朴素贝叶斯的应用实战（贝叶斯分类）莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素贝叶斯朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯法
ZShiJ·2025-02-06 23:01

信标链的基本概念

信标链（BeaconChain）是以太坊网络从工作量证明（PoW）向权益证明（PoS）过渡过程中的一次关键升级，标志着区块链演进过程中的一个重要里程碑。
2301_77604523·2025-02-06 23:28

洛谷 P3029 [USACO11NOV]【牛的阵容Cow Lineup】

FarmerJohn'sNcows(12usingnamespacestd;3intn,k,ans=0;4mapsj;//离散化5intcow[100001];//牛的编号6intin[100001];//区间内的每个编号的数量
weixin_30376323·2025-02-06 22:25

代码瘦身秘籍：从Switch语句到Switch表达式

当项目规模逐渐扩大，代码量不断增多时，简洁的代码结构就如同清晰的地图，让开发者能够迅速定位和理解代码逻辑，降低维护成本，避免陷入“代码迷宫”。在众多编程语言中，处理多分支逻辑是常见的编程需求。
步、步、为营·2025-02-06 20:42

传统与云计算：IT架构的两条不同路径

但是，随着应用场景的不断扩展和数据量的不断增加，传统的架构已经逐渐暴露出了一些问题和局限性。例如，传统的服
百度_开发者中心·2025-02-06 18:32

iOS项目开发中实现IM消息体自动解析

为了提高开发效率，减少手动解析的工作量，自动化的IM消息解析机制应运而生。通过自动解析，开发者能够快速识别并处理各种类型的消息，而无需重复编写大量解析
胖虎1·2025-02-06 18:32

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型

基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。
AI天才研究院·2025-02-06 18:31

借助哪些工具能提升团队任务分配与执行效率？为你推荐这些方法与工具

其一，任务量存在失衡现象。部分成员身负过多复杂繁重任务，压力剧增，工作效率骤降，甚至出现
·2025-02-06 17:49

车-电-路网时空分布负荷预测研究（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1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
Ps.729·2025-02-06 16:14

车-电-路网时空分布负荷预测研究（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1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述电动汽车作为交通工具和移动负荷的载体，其出行分布和路径规划会受到交通信息的影响，而充电需求和充电策略会影响电网经济性与安全运行，因此建立图1所示的路网-配电网-车网交互模型分析EV充电负荷的时空分布。在建立各个模型
创新优化代码学习·2025-02-06 15:42

【项目推荐】Vue-Picture-Preview：轻量高效的图片预览解决方案

【项目推荐】Vue-Picture-Preview：轻量高效的图片预览解决方案项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vu/vue-picture-preview在Web
张姿桃Erwin·2025-02-06 15:11

DeepSeek-R1真算得上开源吗？

OpenAIo1模型证明，当LLM在推理时，通过增加计算量进行类似训练后，它们在数学、编程和逻辑等推理任务上的表现显著提升。然而，OpenAI推理模型的训练方法一直是秘密。
·2025-02-06 13:37

外贸公司都在用！简化流程、加快订单处理的智能管理软件

然而，面对复杂的国际贸易规则和多变的市场环境，如何高效管理业务成为每个外贸企业必须解决的问题。尤其是在订单处理方面，繁琐的手工操作不仅效率低下，还容易出错。
·2025-02-06 13:06
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