多变量时间序列区间预测第7页

squirrel语言全面介绍

以下是对Squirrel语言的全面介绍：语言特性动态类型：变量的数据类型在运行时确定，无需显式声明，这使得编程更加灵活。

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-24 06:14

boost::string_ref使用详解

1、string_ref不分配内存，不对字符串进行拷贝，通过其内部的两个成员变量ptr_和len_标记字符串的起始位置和字符串的长度，实现了字符串的表示，所以效率很高。

小米的修行之路·2025-03-24 06:43

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/

flying_1314·2025-03-24 06:40

k8s运维设置Pod实现JVM内存根据容器内存动态调整

在容器环境变量中配置-XX:MaxRAMPercentage=75.0，使JVM根据容

风行無痕·2025-03-24 05:38

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。

CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

Java进阶——常用类及常用方法详解

//不推荐：会创建多

1加1等于·2025-03-24 05:36

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为

盼小辉丶·2025-03-24 05:32

R语言基础常用代码总结

基础代码#基础操作ls()#变量列表rm(var.3)cat()#多个输出sink("r_test.txt",split=TRUE)#读写文件分开始与结束#路径操作getwd():获取当前工作目录setwd

WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

数据结构——链表专项

树型结构：元素之间一对多的关系（

seven——seven·2025-03-24 04:22

Angular中使用Slice管道实现数组特定区间迭代

然而，标准的*ngFor指令虽然强大，但有时并不能直接满足我们对数组某一特定区间的迭代需求。比如，我们希望跳过数组的第一个元素，或者只迭代数组的前10个元素。

t0_54program·2025-03-24 04:20

新能源智慧路灯：点亮城市未来之路

这种多

2501_91106766·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-08

它适用于读多写少的高并发场景，如事件监听器列表、配置

牛马baby·2025-03-24 03:42

Jarslink 是一个 SOFA 方舟插件，用于管理多应用部署

前言大家好，我是老马。sofastack其实出来很久了，第一次应该是在2022年左右开始关注，但是一直没有深入研究。最近想学习一下SOFA对于生态的设计和思考。sofaboot系列SOFABoot-00-sofaboot概览SOFABoot-01-蚂蚁金服开源的sofaboot是什么黑科技？SOFABoot-02-模块化隔离方案SOFABoot-03-sofaboot介绍SOFABoot-04-快

·2025-03-24 03:56

P3375 【模板】KMP

KMP代码：#includeusingnamespacestd;constintN=1e6+10;chars1[N],s2[N];//全局变量名字不能定义为next//C++标准库中有一个函数名字是nextintnext1

好好学习^按时吃饭·2025-03-24 02:35

【嵌入式学习2】指针 - 数组

目录##概述##指针###指针特点##指针变量###指针变量特点##区别##指针变量的使用定义指针变量时：使用指针变量时：##通过指针间接修改变量的值##指针大小指针大小与数据类型无关：无论指针指向什么类型的数据

XYN5114·2025-03-24 02:34

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

Mac下载python并安装

3.设置环境变量程序和可执行文件可以在许多目录，而这些路径很可能不在操作系统提供可执行文件的搜

小小酥*·2025-03-24 01:57

C++：函数指针进阶（三）：Lambda函数详解：概念详解

.*/}（1）[capture]：[]内为外部变量的传递方式，值、引用等，如下[]//表示的是在lambda定义之前的域，对外部参数的调用；[=]//表示外部参数直接传值[&]//表示外部参数传引用，可修改值

FishAnd_Yu·2025-03-24 01:26

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一

eahba·2025-03-24 01:54

JDK8新特性

一、Lambda表达式1.优点简化匿名内部类的写法，允许你以简洁的方式表示可传递给方法或存储在变量中的代码块，用更加简洁和表达性的语法来编写匿名函数，从而简化了对函数式接口的实现，使代码更加简洁紧凑。

陈天在睡觉·2025-03-24 00:19

CopyOnWriteArrayList详解

java.util.concurrent包下的线程安全的List读多写少场景下的性能优选核心思想：写时复制（Copy-On-Write）2️⃣底层原理内部维护一个volatileObject[]array

重生之我在成电转码·2025-03-24 00:18

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测

天天科研工作室·2025-03-24 00:47

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。

Echo_Wish·2025-03-24 00:43

通过动态内存管理实现在VS2022中实现变长数组

目录一、malloc函数和free函数二、calloc函数三、realloc函数不知道大家在使用vs2022编译器时有没有遇见过这样一个问题，当我们用一个变量来作为数组的大小时，编译器会报错，要求我们使用常量

Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

深入理解指针（1）

指针，一般是代指针变量，指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多，且较难，所以我们掰开了揉碎了慢慢讲，今天我们开始先讲解字符指针，指针数组，数组指针。

Dust-Chasing·2025-03-23 23:38

V Rising夜族崛起的管理员指令大全

如果在游戏内点击ESC即可），在通用页面找到启用控制台，勾选右边的方框启用在游戏内点击键盘ESC下方的波浪键（~）使用控制台指令：addtime向前调整游戏时间，addtime+空格+参数（参数必填），参数区间

莱卡云（Lcayun）·2025-03-23 22:03

论文阅读笔记——MAGICDRIVE: STREET VIEW GENERATION WITH DIVERSE 3D GEOMETRY CONTROL

MagicDrive论文MagicDrive通过对3D数据和文本数据的多模态条件融合和隐式视角转换，实现了高质量、多视角一致的3D场景生成。

寻丶幽风·2025-03-23 22:02

【指标对比】SMA 和 EMA区别

在描述时间序列趋势（如股票价格）时，简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）各有特点。

T-I-M·2025-03-23 22:02

在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。

**数据准备**-**因变量**：需要分析的连续变量（如成绩、收入等）。-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。

zhangfeng1133·2025-03-23 22:00

Python读取.nc文件的方法与技术详解

目录一、引言二、使用netCDF4库读取.nc文件安装netCDF4库导入netCDF4库打开.nc文件获取变量读取变量数据案例与代码三、使用xarray库读取.nc文件安装xarray库导入xarray

傻啦嘿哟·2025-03-23 22:29

2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集

然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了

荣华富贵8·2025-03-23 22:28

matlab近似计算联合密度分布

统计不同情况下的概率：可以将数据划分成若干个区间（例如使用histcounts函数），然后计算每

小蜗笔记·2025-03-23 22:28

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

卷积神经网络中，每个卷积核的尺寸为k×k×Cin，这一设计的核心原因在于多通道输入的数据结构和跨通道特征整合的需求。

谦亨有终·2025-03-23 22:26

C语言的scanf函数

scanf函数称为格式输入函数，即按用户指定的格式从键盘上把数据输入到指定的变量之中。scanf()是C语言中的一个输入函数。

海风有点咸·2025-03-23 21:19

使用 NetworkX 进行图论分析与可视化

可以通过pip进行安装：pipinstallnetworkx2.创建图NetworkX支持多

aiweker·2025-03-23 21:18

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体

雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

去哪儿网 ReactNative 跨小程序多端方案介绍

方案参考了react-native-web的适配方案，使用remax框架来实现适配组件库并达到适配多小程序的目的。

去哪儿网技术沙龙·2025-03-23 20:15

C语言指针入门(二)

1.二级指针二级指针就是指针的指针，即存放指针变量地址的一个变量。

悄悄敲敲敲·2025-03-23 20:13

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型

Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均

旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

基于2025年国内移动开发环境现状，结合多份行业分析报告和技术文档，对Flutter+Dart开发安卓应用的技术成熟度和生态适配性分析如下：一、技术成熟度评估1.跨平台能力达到生产级标准Flutter的

ThinkPet·2025-03-23 20:10

第十七章:Future Directions_《C++ Templates》notes

template）需解决类型推导和链接问题编译期控制流constexprif替代模板偏特化（减少代码膨胀）折叠表达式优化可变参数模板处理反射与元编程增强类型检查（is_convertible_v等）反射提案（如成员变量

郭涤生·2025-03-23 19:07

从头开始学C语言第三十一天——void指针和const指针

void指针void指针是一种不确定数据类型的指针，可以通过强制转换类型让该指针指向任何数据类型的变量。

神阶平天牛魔王·2025-03-23 19:36

先验地图--slam学习笔记

车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。

超级璐璐·2025-03-23 19:31

项目解决方案：博物馆视频监控系统建设解决方案

威迪斯特·2025-03-23 18:59

内核调试环境：buildroot/debootstrap制作文件系统、编译内核、QEMU模拟

编译内核#安装常用工具和依赖，可能会多，懒得分了，全装了吧反正以后说不定还要用。。。

苏打呀·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

PTA:数组区间差集A-B

输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从

悦悦子a啊·2025-03-23 18:56

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。

herry57·2025-03-23 18:24

在manjaro中开启多VLAN，配置永久静态IP，使用systemd-networkd配置

网络交换机给接入口配置的Trunk口，可以接入多个VLAN，安装好系统后不能上网。这里使用systemd-networkd进行配置，也可以利用iproute2或netctl配置。打开终端输入ipaddr查看网络状况1:lo:mtu65536qdiscnoqueuestateUNKNOWNgroupdefaultqlen1000link/loopback00:00:00:00:00:00brd00:

SunJavaApplet·2025-03-23 18:52

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