密集预测第2页

#宇宙公民高效阅读营第13期打卡第9天

视觉：密密麻麻很多苍蝇聚集在食物上（成堆，覆盖说明数量多）听觉:群体发出嗡嗡嗡的响声（吃东西的声音）触觉:全身起鸡皮疙瘩，密集恐惧（因为恶心）嗅觉：闻到腥臭味（苍蝇喜欢臭的）【作业二】选：那个人，教会我事以前有那么一个人

素yan·2024-09-13 01:02

【机器学习】朴素贝叶斯

优点：速度快：由于朴素贝叶斯仅需计算简单的概率，训练和预测的速度非常快。适用于高维数据：即使在特征数量多的情况下，朴素贝叶斯仍然表现良好

可口的冰可乐·2024-09-13 00:57

入门篇，带你了解CPU, GPU, TPU, NPU, DPU

CPU的设计重点是处理复杂的逻辑运算和顺序任务，如分支预测、指令调度等。现代CPU通常包含多个层级的缓存（如L1、L2和L3缓存），以减少访问主存储器的延迟

今夕是何年，·2024-09-13 00:55

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量含基础模型

时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化（PSO）5.优化与模型训练

机器不会学习CL·2024-09-12 23:18

【机器学习】广义线性模型（GLM）的基本概念以及广义线性模型在python中的实例（包含statsmodels和scikit-learn实现逻辑回归）

使其能够处理更复杂的数据类型和分布文章目录引言一、广义线性模型1.1定义1.2广义线性模型的组成1.2.1响应变量（ResponseVariable）1.2.2链接函数（LinkFunction）1.2.3线性预测器

Lossya·2024-09-12 23:47

（IO密集型事务）同步，异步与CPU使用率关系

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>对于一台多核物理机，cpu的使用率和线程的数量是有一定关系的cpu使用率最直接的关系是线程数量，但是，当线程数量达到一定程度时，cpu会因为线程间切换造成大量开销同步和异步比较同步和异步对cpu使用率的影响要放在同样多的线程数的前提下，同步方式下，阻塞的线程比例会很高，而阻塞线程是不能使用cpu的，这就造成了cpu使用率低的原因，而异步的方式则

weixin_33729196·2024-09-12 22:43

增强检索增强生成模型的可靠性和可追溯性

当它们必须处理知识密集型任务时，这些问题更加明显。解决这些问题的方法之一（或至少是部分解决方案）是在LLM上下文中提供相关信息（插入提示中）。该系统通常是检索增强生成(RAG)。

RA AI衍生者训练营·2024-09-12 18:47

机器学习，深度学习，AGI，AI的概念和区别

AI的核心在于其能够处理和分析大量数据，从中提取有用的信息，并根据这些信息做出决策或预测。AI的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始探索如何使机器能够执行复杂的任务。随着计算能力的

我就是全世界·2024-09-12 17:13

《哪吒》票房狂轰16亿，吴京新片遇到对手

暑期档过完一半，这部动漫《哪吒》成为了暑期档爆款，利用5天时间票房超越了《西游记大圣归来》9.56亿票房纪录，成为国内动漫最高的最高纪录，猫眼预测票房高达44.94亿，如果这部达到预测票房45亿，那么离吴京的

浅忆影视·2024-09-12 15:26

机器学习和深度学习的区别

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

日记第十五天：城市喧嚣

街道上的车水马龙，路边小摊的吆喝声，夜晚广场的灯光和密集的人群，无一不是这种喧嚣的出力者。城市似乎没有过安静的状态，各种嘈杂的声音从未断过，即使在半夜三更，也绝称不上是夜深人静，只不过比白天要静些许

想成为有用的人·2024-09-12 11:57

决策树基础概论

决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

愫愫的理财日记｜投资是什么?

从事投资业以来，我个人最反对的投资或者交易理念就是这句“市场是不可以被预测的”。如果这个市场不可以被预测，那我们加入到这个市场当中的行为与赌博无异，等同于抛硬币或比大小般毫无意义。

愫说成长·2024-09-12 08:35

智能听诊器：打造宠物个性化健康生活

预测性维护与早期疾病预防是智能听诊器的另一大亮点。它通过分析宠物的健康数据趋势，预测潜在的健康问题，并提前发出预警，以实现早期疾病预防和及时治疗，减少疾病的发生和发展。智能听诊器的未来发展充满潜力，

萌宠心语·2024-09-12 07:40

python分布式集群ray_Ray：为人工智能而生的分布式执行框架

许多人工智能算法在计算上都非常密集，并且显示出复杂的通信模式。为此许多研究人员将大部分时间花在构建定制系统上，以高效地在集群中分发代码。然而，定制的系统通常是基于特定的单一算法或算法类。

不死鹰阿江·2024-09-12 04:51

诗歌：《看周公怎样为梦解释》

周公，周公，大家都知道你最会预测人们生活中所做的许多梦；但是也还得请我从睡梦中醒来，把我梦中所发生的事记录下来并讲给你听，你的那些远见卓识才能让我慢慢听懂。

琳琅小神·2024-09-12 03:59

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

惩罚线性回归模型

在惩罚线性回归中，除了最小化预测值与实际值之间的平方误差（或其他损失函数）外，还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的损失函数中，以限制模型参数的大小。

媛苏苏·2024-09-12 01:31

OPENCL之SIMT与SIMD在架构上的主要区别是什么？

这种架构特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。SIMT：采用的是多线程架构，即同一条指令由多个线程并行执行。每个线程可以有不同的分支行为和执行路径，从而实现线程级的并行计算。

糯米宝宝·2024-09-12 01:57

品牌在营销中利用AI的6种方式

AI科研视界·2024-09-12 01:55

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制

eeee~~·2024-09-11 23:16

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。

dfj77477·2024-09-11 20:55

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：今天沪深二市走出低开冲高回落窄幅震荡整理的走势，截至收盘均收出缩量小阳。盘中看，早盘上证在三十天线处获得支撑后上拉，下午在3380上方受阻回落。

05ccd5c4766a·2024-09-11 15:52

XPER: 揭示预测性能的驱动力

敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型，或者至少理解其预测结果的能力。

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

机器学习和深度学习区别

一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下，通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代，随着算

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

接送孩子上下学那点事

昨天下雨，雨虽然不大却很密集，由于早上上学时并没有下雨，也就没有让女儿带伞。小家伙走到晚托班时棉袄和书包已经全湿了，真是造孽啊！

梦一场_c315·2024-09-11 12:17

基于深度学习的基因组数据分析

这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

生物信息名词汇总|生物信息基础知识

PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(

Red Red·2024-09-11 09:31

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式，以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

【网络安全 | 渗透工具】IIS 短文件名枚举工具—shortscan安装使用教程

该工具可以帮助攻击者利用IIS的文件名处理特性，通过预测性扫描枚举服务器上的文件和目录名称。背景：在早期的Windows文件系统（如FAT和NTFS）中，每

秋说·2024-09-11 03:50

第12周数学建模作业

组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测

WinterCruel·2024-09-10 21:09

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

审时度势，万事不要操之过急

遇到大事更要稳住心神，沉下心来，慎重处理，万不可乱了心神，操之过急，不管这件大事表面看似对自己有利或者有害，都要仔细考虑，反复揣摩，理性分析，综合各种因素，预测各种结果，得住最准确的结论。

展翅翱翔飞向蓝天·2024-09-10 18:36

感恩日记（D623）

因为后面三天是学生自由选择回校情况，人员不密集也不集中，所以队长就没有再安排护学网服务了。

康盟家具·2024-09-10 18:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

每个分布式营销团队都应该使用的5种分析工具

它是没有方向的，容易变成毫无目的的磨炼，通常会产生不可预测或次优的结果。但你已经了解这些了，所以你用GoogleAnalytics来追踪你网站的性能指标。

AI进修生·2024-09-10 12:10

第八章外部数据和数据仓库

分析报告等外部数据不能自由导入，需要统一进入仓库原因1：自由导入容易丢失源信息原因2：自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据：出现没有固定频率，不便永久监控完全没有规则，必须格式化不可预测

晨磊的微博·2024-09-10 09:52

未来的十年，热门专业和冷门专业分别有哪些？

未来的十年，我们预测一下会有哪些热门专业

MrxMyx·2024-09-10 09:16

茴香豆：搭建RAG 智能助理

解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。

不才妹妹·2024-09-10 08:11

我读《细节决定成败》第七部分第2小节的感悟

书中讲了通航的长乐机场亏损的事，找出四大原因，一是项目决策不科学，可行性研究中市场预测不充分，基础数据采集不科学。二是项目建设规模过度超前，大量举债加大运营成本。

付朝兰·2024-09-10 06:37

水痘风波

几个月前班级里一直风平浪静，谁都没惹祸，但是我隐隐预测到了，说不定几个星期后会有一场暴风雨等待着我。果然就在两三个星期前，我们班爆发了水痘。

潘仪宸·2024-09-10 04:54

Swagger使用手册

文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器端的代码，允许API来始终保持同步。作用：1.接口的文档在线自动生成。2.功能测试。Swagger使用的注解及其说明：@Api：用在类上，说明该类的作用。

纬一·2024-09-10 02:26

Vue 中的 Vuex：全面解析与使用教程

它通过集中式存储管理应用中所有的组件状态，允许组件之间更方便地共享数据，并提供了一套规则来确保状态以可预测的方式发生变化。

NMY112·2024-09-10 02:00

vuex小白入门

它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。我是这么认为的：Vuex是为了解决多个组件共享状态而存在的。

前端一菜鸟·2024-09-09 22:54

跌倒识别：守护公共安全的AI技术应用场景-免费API调用

产品在线体验地址-API调用或本地化部署AI算法模型人体跌倒识别-微信扫码立刻-在线体验公安行业：提升应急响应速度在公安行业中，智能跌倒识别系统可以快速识别出在地铁站、交通枢纽等人流密集区域发生的跌倒事件

思通数科x·2024-09-09 22:24

python如何加速计算密集型任务？

方法：为了加速在Python中重复调用一个计算密集型函数的过程，可以采用以下策略：多线程或多进程：使用concurrent.futures模块中的T

老歌老听老掉牙·2024-09-09 22:24

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