多步预测

Java多线程中的等待与通知机制

然而，由于线程调度的不可预测性，我们无法直接控制线程的执行顺序。因此，我们需要一种机制来协调线程之间的行为。

t0_54manong·2025-01-31 06:57

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

5.加载模型并进行预测加载保存的模型，并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

训练完成后，我们会保存模型，并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先，我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集，包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类，标签1表

辞落山·2025-01-31 04:11

梯度提升用于高效的分类与回归

（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型

weixin_39548740·2025-01-30 22:25

赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现：六幺算尽天下事，梅花化解天下苦。

代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古，那时人们为预测未来开展占卜，从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法，逐步孕育了爻的

钮钴禄·爱因斯晨·2025-01-30 22:50

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性

AI量金术师·2025-01-30 20:38

Cursor AI

主要特性1.AI智能补全Tab智能补全：通过AI预测并补全多行代码上下文感知：理解整个项目结构和编码风格多语言支持：支持所有主流编程语言2.代码

Anjgst·2025-01-30 20:01

使用Flink进行流式图处理

根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。

AI天才研究院·2025-01-30 19:26

云原生架构的核心原则：微服务、容器与DevOps

据Gartner预测，到2025年，将有95%的新建数字工作负载基于云原生平台，这一数据直观地反映出云原生架构在未来企业技术布局中的核心地位。

zhousenshan·2025-01-30 18:15

关于时间序列预测的一份介绍

时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法，用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。

张焚雪·2025-01-30 17:36

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python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概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

Jam-Young·2025-01-30 13:29

MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等

MRP计划过程综述SAPMRP物料需求计划的前提是有需求，对于上层的成品，主要体现为销售订单、销售合同、销售计划协议等，另外一块就是计划独立需求，也就是预测

saplakes·2025-01-30 04:57

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

网络安全-网络安全及其防护措施11

网络容量规划的关键因素业务需求预测：分析和预测业务增长趋势及数据流量变化，确定未来网络容量需求。带宽规划：根据业务需求和网络拓扑设计，规划合适的带宽和连接，确保

Jr_l·2025-01-30 00:54

【计算机视觉】目标跟踪应用

视频帧由t到t+1的检测，虽然也可以使用目标检测获取，但实际应用中往往是不可行的，原因如下：目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置，预测其在下一帧图像中的位置。

油泼辣子多加·2025-01-29 22:14

Deepseek爆火背后的多Token技术预测

答案是：多Token预测（Multi-TokenPrediction,MTP）

明哲AI·2025-01-29 22:41

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天，让我们一起进入均方误差的世界，看看它是如何用简单却有效的方式，帮助我们准确评估模型的预测能力。

星际编程喵·2025-01-29 22:39

AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展策略分析预测

人类增强、AI、道德、身体增强、未来发展策略、预测1.背景介绍人类文明自诞生以来，就一直在探索如何超越自身的局限性。从使用工具到发明火，从农业文明到工业革命，每一次进步都代表着人类对自身能力的提升。

AI大模型应用之禅·2025-01-29 20:23

火出圈的DeepSeeK R1详解

长链推理（CoT）支持：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。模型蒸馏支持：允许用户利用模型输出训练

清风AI·2025-01-29 17:58

深入解析：使用 Python 爬取二手车交易平台数据的全流程

这些数据对市场研究、价格预测、车辆性能分析等应用场景具有重要价值。本篇博客将带你深入学习如何用Python爬取二手车交易平台数据，提供详细的实现代码、突破反爬机制的技巧，以及数据清洗和分析的思路。

Python爬虫项目·2025-01-29 12:05

Baklib揭示内容中台与人工智能技术的创新协同效应

同时，人工智能技术则在数据分析、用户行为预测、个性化推荐等方面展现出强大的能力。两者相辅相成，推动了在内容生产过程中的创新与发展。以下表格

清风徐徐de来·2025-01-29 12:33

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库

薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法

1从地理加权回归(GWR)工具生成的输出包括以下内容：输出要素类可选系数栅格表面整体模型结果的消息窗口报告显示模型变量和诊断结果的辅助表预测输出要素类2下文中将使用一系列运行GWR和解释GWR结果的步骤对以上每项输出进行说明

weixin_39545269·2025-01-29 11:25

数据挖掘常用算法模型简介

CART:ClassificationandRegressionTreeID3:IterativeDichotomiser3C4.5:基于ID3改进使用场景：分类问题（如信用风险评估、客户分类）回归问题（如预测房价

大乔乔布斯·2025-01-29 09:36

Tensorflow入门——训练结果的保存与加载

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>训练完成以后我们就可以直接使用训练好的模板进行预测了但是每次在预测之前都要进行训练，不是一个常规操作，毕竟有些复杂的模型需要训练好几天甚至更久所以将训练好的模型进行保存

weixin_34087301·2025-01-29 08:32

Depth Anything V2：单目深度估计的更强基线

这个框架显著提升了细节处理能力和鲁棒性，相比于基于深度学习的方法，它提供了更快的推理速度、更少的参数量以及更高的深度预测精度。本项

武朵欢Nerissa·2025-01-29 08:57

创新药周报及靶点研发分析报告

报告还涵盖行业投资和合作动态，预测未来市场趋势，为投资者和决策者提供宝贵的行业洞见。1.医药行业研发动态分析1.1行业背景概述医药行

魔都财观·2025-01-29 04:54

终于明白什么是威胁情报

情报就是线索，威胁情报就是为了还原已发生的攻击和预测未发生的攻击所需要的一切线索。“所谓的威胁情报就是帮助我们发现威胁，并进行处置的相应知识。这种知识就是我们所说的威胁情报”。威胁情报有啥用？

国安护卫·2025-01-29 03:45

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越

concisedistinct·2025-01-29 01:27

瀑布式开发、快速原型开发、迭代式开发、螺旋式开发、敏捷式开发、DevOps开发的简介与对比

1.顺序性强，便于管理和控制；2.文档齐全，有利于后期维护和升级；3.结构化可预测，便于计划和资源分配。1.缺乏灵活性，难以应对需求变化；2.早期缺陷检

晓北斗NorSnow·2025-01-29 01:51

RAG技术架构深度解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

同时，文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后，文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果，并展望了其广阔的应用前景，

Python_chichi·2025-01-28 23:38

大话特征工程：2.特征组合与描述

这套系统以高维空间中的数据为基础，试图预测并塑造未来。然而，这场辉煌的技术革命却在悄无声息之间酿成了人类最大的危机——维数灾难。

nnerddboy·2025-01-28 22:03

machine learning knn算法之使用KNN对鸢尾花数据集进行分类

通过导入必要的scikit-learn导入必要的库，加载给定的数据，划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS

知识鱼丸·2025-01-28 21:53

LSTM的推导与实现

LSTM是一种时间递归神经网络，是RNN的一个变种，非常适合处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的事件。假设我们去试着预测‘IgrewupinFrance...

YZXnuaa·2025-01-28 20:15

数字化智能运维平台建设方案

数字化智能运维平台建设方案数字化智能运维平台建设方案项目背景与目标运维现状与挑战数字化转型需求项目目标与预期成果平台架构设计整体架构规划功能模块划分技术选型及原因数据采集与监控数据来源及接入方式实时监控与预警机制数据存储与管理策略智能化分析与优化故障诊断与预测模型性能评估及优化建议资源调度与容量规划平台安全保障措施身份认证与权限管理数据加密传输存储漏洞扫描及修复机制平台实施与运维支持实施步骤及时间

公众号：优享智库·2025-01-28 19:41

【智慧水务】二供数仓功能架构

一）设备数据采集（二）水质数据采集（三）用户数据采集二、数据传输层（一）有线传输（二）无线传输三、数据存储层（一）原始数据存储（二）数据仓库存储四、数据分析层（一）实时数据分析（二）历史数据分析（三）预测性分析五

大雨淅淅·2025-01-28 16:40

ultralytics 是什么？

YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL

博刻·2025-01-28 16:09

Kaggle房价预测

Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。

一名小菜鸟的学习之路·2025-01-28 15:38

开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法

其充分利用了大语言模型Token的好处，让像素也能够被预测（Patches）。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现，因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和

OpenCSG·2025-01-28 13:20

AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴

标题：“AI重塑SaaS：从工具到智能业务伙伴”文章信息摘要：AI代理正在推动SaaS产品从静态工具向动态、自优化平台转变，赋予其预测能力和自主决策能力，使其成为主动的业务伙伴。

XianxinMao·2025-01-28 10:02

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。

梦回楼~·2025-01-28 08:19

容器化检索增强框架（R2R）

主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。

deepdata_cn·2025-01-28 08:19

从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理

欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具

Echo-Nie·2025-01-28 07:14

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。

导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig

灵封～·2025-01-28 06:06

goGin框架教程

可预测的API性能。支持中间件传入的HTTP请求可以由一系列中间件和最终操作来处理。例如：Logger，Authorization，GZIP，最终操作DB。Crash处理

sumatch·2025-01-28 04:22

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