多变量回归区间预测第38页

机器学习基本篇

1基本概念机器学习，分为回归，分类，聚类，降维有监督学习回归，分类，有特征，有标签，进行训练，然后对新数据进行预测无监督学习聚类，降维。

胖胖的小肥猫·2025-02-18 16:51

解锁机器学习核心算法 | 支持向量机：机器学习中的分类利刃

这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、降维算法、梯度增强算法。

紫雾凌寒·2025-02-18 15:15

【YOLO模型】（1）--YOLO是什么

1.核心思想它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。

方世恩·2025-02-18 15:41

LLM 参数解析：使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南（含示例）

理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出，使其更具可预测性或创造性，具体取决于你的需求。在本文中，我们将探讨多个关键参数，这

真智AI·2025-02-18 14:09

Rust 与 WebAssembly 结合的优势

性能卓越：Rust语言以其可预测的性能著称，能够避免垃圾收集（GC）引发的暂停问题，这些问题常被称作停止世界（STW）暂停或即时编译（JIT）性能瓶颈。

exploration-earth·2025-02-18 14:07

深度学习与图像识别：机器学习基础之回归

1.线性回归1.1一元线性回归1.2多元线性回归2.逻辑回归与线性回归的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式：p为预测出来的概率，范围在0-1之间，

Shenrn_·2025-02-18 14:34

企业如何构建 “有韧性”的防反勒索制度体系？

勒索攻击不再是千篇一律的病毒攻击，而是逐渐走向APT化、定制化，如供应链攻击、社会工程攻击以及AI驱动的新型攻击等，其攻击路径愈发复杂且多变，给网络安全带来了前所未有的挑战。

科技云报道·2025-02-18 14:02

机器学习和线性回归、softmax回归

监督学习监督学习（supervisedlearning）擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本（example）。

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

未来网络的高速引擎：800G光模块市场预测与应用前景

近年来，VR、物联网、云计算等新业务的出现，对网络带宽、并发、实时性能提出了更高的要求。随着带宽需求持续飙升，100G、200G和400G光模块将保持重要的市场份额，800G光模块也将获得吸引力。800G光模块是AI算力产业链上的重要环节。随着AI算力需求的激增，800G光模块等高速光模块的需求显著增长，其市场规模也有望进一步扩大。光通信行业市场研究机构LightCounting指出，2022至2

益莱储中国·2025-02-18 13:22

Golang 框架介绍

---##一、Web开发框架###1.Gin（轻量之王）**特点**：

wwwenhx·2025-02-18 12:49

大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层

核心痛点直击：黑盒失控：生成内容不可预测，传统规则引擎失效数据深渊：训练数据含敏感信息，清洗难度指数级上升合规迷宫：全球AI监

测试匠心：技能精进·职场跃迁·面试赢家·2025-02-18 12:13

如何解决RNN梯度爆炸和弥散的问题

2.使用ReLU激活函数：相比于tanh或sigmoid，ReLU激活函数（及其变种如LeakyReLU）在正区间内梯度恒定，这有助于缓解梯度爆炸问题。

路野yue·2025-02-18 12:40

LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现

LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断

机器学习之心·2025-02-18 11:38

Python实现前缀和

二、一维前缀和与二维前缀和三、前缀和应用场景四、实现前缀和的方法1.运用函数实现前缀和（包括求区间和）2.引入accumulate第三方库3.for循环总结前言在算法和数据结构的领域中，前缀和是一种极为实用且基础的算法思想

Syhaswm·2025-02-18 11:36

吴恩达-机器学习-多元线性回归模型代码

吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元线性回归房价预测简单实现以下以下共两个实验，都是通过调用sklearn函数，分别实现了一元线性回归和多元线性回归的房价预测。

StrawBerryTreea·2025-02-18 11:35

机器学习--实现多元线性回归

机器学习—实现多元线性回归本节顺延机器学习--线性回归中的内容，进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w

y江江江江·2025-02-18 11:32

useMemo 和 memo 的理解和区别

1.useMemo（记忆化计算）作用缓存计算结果，避免每次渲染都重新计算只有当依赖项发生变化时，才会重新计算✅适用场景计算量较大的值（避免重复计算）避免子组件不必要的渲染（与useCallback结合使用

程序员小续·2025-02-18 10:25

低代码平台调研结果

低代码功能点和业务切合度低代码平台调研项目一、百度aims百度aims体验地址：https://aisuda.github.io/amis-editor-demo/#/edit/0优点：2019年开源最早，关注量最多的国内低代码开源

大唐荣华·2025-02-18 10:23

FreeRTOS第9篇：任务的“快捷消息”——任务通知

如果每次沟通都召开全员会议（队列/信号量），效率必然低下；但若改用即时消息（任务通知），则能精准直达，快速响应。FreeRTOS的

指尖动听知识库·2025-02-18 10:17

运营推广活动怎么替换网址

如果没有合适的方法，每次替换网址都要重新投放所有渠道，那工作量简直难以想象。今天就给大家分享一个超实用的技巧——利用短链接工具随时替换网址，让你的运营推广工作轻松不少！

ddd_c1n·2025-02-18 10:45

备战蓝桥杯 Day4 差分

差分(修改区间后查询)1.要点a[0]=0;for(inti=1;iusingnamespacestd;typedeflonglongll;constintN=1e5+9;lla[N],b[N],bdiff

爱coding的橙子·2025-02-18 09:44

基于Knative的无服务器引擎重构：实现毫秒级冷启动的云原生应用浪潮

基于流量预测的预启动算法与内核级资源复用池两大技术创新，正在重新定义Serverless时代的性能边界。IDC最新报告指出，采用该架构的企业资源利用率平均提升至78%，年度计算成本直降320万美元。

桂月二二·2025-02-18 09:37

DeepSeek —— 金融市场中的AI颠覆者！！！

目录云边有个稻草人-CSDN博客引言第1章：DeepSeek的技术概述第2章：DeepSeek对金融行业的影响2.1自动化与决策支持2.2风险评估与管理2.3金融市场预测2.4高频交易与量化分析第3章：

云边有个稻草人·2025-02-18 08:34

Elasticsearch详解

是什么Elasticsearch是使用Lucene为基础建立的开源可用全文搜索引擎，它可以快速地储存、搜索和分析海量数据Elasticsearch的特点和传统的关系数据库对比关系型数据库查询性能，数据量超过百万级千万级之后下降厉害

久梦歌行·2025-02-18 08:27

鸿蒙开发全局UI方法：【时间滑动选择器弹窗】

时间滑动选择器弹窗以24小时的时间区间创建时间滑动选择器，展示在弹窗上。说明：该组件从APIVersion8开始支持。后续版本如有新增内容，则采用上角标单独标记该内容的起始版本。

鸿蒙系统小能手Mr.Li·2025-02-18 06:46

使用TimerTask实现定时任务

这里使用轻量Spring自带的TimerTask进行实现一、编写任务新建一个类如MyThread，继承TimerTask，重写run方法packagecom.icfcc.cnaps2.thread;importjava.util.TimerTask

Yvonne978·2025-02-18 06:39

初识redux

Redux是一个用于管理JavaScript应用程序状态的可预测状态容器核心概念1.单一数据源整个应用的状态被存储在一个单一的对象树（store）中，这个对象树位于唯一的store里。

未命名小孩·2025-02-18 05:59

OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP

它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等

村北头的码农·2025-02-18 04:51

java面试题：多线程交替打印数字

面试题：多线程交替打印数字代码概述这个Java程序使用了三个线程（t1,t2,t3）和三个信号量（first,second,third）来实现交替打印数字1、2、3的功能。

小猫猫猫◍˃ᵕ˂◍·2025-02-18 04:50

国内十大工业物联网平台分析报告(2025年)

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构1.3、工业物联网平台核心功能2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势2.3、市场发展趋势2.4、应用趋势3、工业物联网平台市场预测

CServer_01·2025-02-18 04:45

《探秘AI绿色计算：降低人工智能硬件能耗的热点技术》

据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。

程序猿阿伟·2025-02-18 04:15

BGP RR路由反射器

邻居学到的路由不会通告给其他IBGP邻居，这就要求IGP内的设备都需要两两设备都必须运行并建立IBGP邻居，这不仅不利于网络的部署还增加了配置的复杂度，对于网络管理和设备来说都是一件坏事，为优化设备交流信息量，

VVVVWeiYee·2025-02-18 03:38

HBase简介：高效分布式数据存储和处理

HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行，并能够处理海量的结构化和半结构化数据。

代码指四方·2025-02-18 03:07

记一次生产事故：MongoDB数据分布不均的解决方案

造成此次生产事故的首要原因就是片键选择上的问题，由于片键选择失误，在数据量级不大的时候数据看起来还是很健康的，但随着数据量的暴涨，问题就慢慢浮出了水面，我们使用的组合片键并不是无规律的，片键内容是线性增长的

悲伤荷包蛋hb·2025-02-18 02:33

【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记

从生成文本的方式来看，LM（languagemodle）可以简单的分为：自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本，每个词的生成都依赖于上文，关联性好一次性生成整个文本序列，不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快

Langchain·2025-02-18 02:00

js判断当前时间是否在指定范围内

一、js判断当前时间是否在指定范围内利用js的Date对象，获得三个时间戳，分别为当前时间、开始时间、结束时间，通过比对当前时间是否在开始时间和结束时间之间，来判断是否在一个时间区间内方法一：functionisTimeInRange

i'm wxm·2025-02-18 02:28

程序员如何将技术咨询服务转化为SaaS产品

SaaS市场的增长趋势SaaS市场呈现出快速增长的态势，根据市场研究机构的预测，全球SaaS市场的规模将在未来几年内持续扩

AI天才研究院·2025-02-18 02:25

数据库时区的自我理解

1.JPA转化OffsetDateTime和ZoneDateTime不考虑时区只是把字面量放入并指定时区UTCDate会根据时区来转化时区设置为+08:00那么它会先把字面量的时间减少8小时在转化为时间戳

荭色海湾·2025-02-18 02:53

2025游戏行业的趋势预测

从表现形式的角度来看，从2003年端游的兴起，到2015年移动游戏的兴起，游戏形式会随着设备的更迭而产生新的形式，在2025年-2030年，本人预测随着VR、AR设备的成熟（价格更低、性能更好、外形更小

疯子的游戏梦·2025-02-18 00:30

Python-推导式

可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体根据得到的数据类型不同，分为：1、元组(tuple)推导式2、列表(list)推导式3、字典(dict)推导式4、集合(set)推导式''''''1、元组(tuple)推导式元素推导式可以利用range区间

caicai一一·2025-02-18 00:27

商业计划书代写?别浪费钱

商业计划书包含的范围很广，但一般离不开以下题目：经营者的理念、市场、客户、比较优势、管理团队、财务预测、风险因素等等。

TNT_13302909089·2025-02-17 23:25

软考高级《系统架构设计师》知识点（五）

网络性能指标：速率、带宽(频带宽度或传送线路速率)、吞吐量、时延、往返时间、利用率。网络非性能指标：费用、质量、标准化、可靠性、可扩展性、可升级性、易管理性和可维护性。

Ritchie里其·2025-02-17 23:23

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

什么是GaussDB

应用场景交易型应用大并发、大数据量

如清风一般·2025-02-17 22:11

差分数组的使用

每次杨学长的超能力作用会覆盖一个区间，我们需要计算最终种树的总长度。问题分析给定一个马路长度为n，有m次操作，每次操作会让某个区间[l,r]种上树。

邂逅you·2025-02-17 22:39

第二章：12.4 学习曲线

学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。

望云山190·2025-02-17 22:05

002 使用kibana操作ElasticSearch7.x

更新文档POST5.删除文档&索引DELETE6.批量添加数据_bulk4.2.QueryDLS(查询领域对象语言)1.url检索数据语法2.查询所有数据3.查询全部数据并排序4.查询全部数据排序并分页5.区间查询

陌殇殇·2025-02-17 21:04

连锁订货系统的订单处理流程解析

以下将以核货宝连锁订货系统为例，详细解析其订单处理流程：1.订单创建：连锁门店工作人员通过核货宝系统，依据门店库存状况、销售预测以及顾客需求，挑选所需商品，录入商品数量、规格等信息，完成订单创建。

连锁企业管理系统·2025-02-17 21:27

挑战每日千万订单量的系统设计

如何设计这样的系统架构，今天使用“用餐”的思想来跟大家说说。当大家在商城逛累肚子也饿了，大家会找餐饮那层，有些人吃西餐，有些人吃中餐，你选择了中餐，这时餐厅领位员会让你取号，然后轮到你的时候就领你到指定位置上，当你下单点好菜，后厨就会分工做菜，把做好的放到传菜窗口，传菜员就会送到你座上，最后吃完买单走人。上面的场景每个步骤都蕴藏着设计理念，简单理解就是分层，然后各层把自己那块功能做到极致，这样每天

·2025-02-17 20:59

推荐频道

多变量回归区间预测