序列预测第24页

机器学习-33-机理模型和非机理模型

它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点：机理模型能够提供深入的理解和解释，并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察，从而支持优化、控制和设计决策。

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现

网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未

AI大模型应用之禅·2025-02-16 06:16

【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】

我们已经了解预测性维护的步骤，所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据，而是图像或视觉数据。

局外人_Jia·2025-02-16 05:13

第三章回归训练实战（以预测新冠感染人数为例）

完整项目代码（预测第三天的新冠感染人数）fromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2importcsv

不吃香菜（扣1复活版）·2025-02-16 04:03

Vulhub靶机 ActiveMQ 反序列化漏洞（CVE-2015-5254）（渗透测试详解）

一、开启vulhub环境docker-composeup-d启动dockerps查看开放的端口漏洞版本：ApacheActiveMQ5.x~ApacheActiveMQ5.13.0二、访问靶机IP8161端口默认账户密码admin/admin，登录此时qucues事件为空1、使用jmet-0.1.0-all.jar工具将有效负载发送到目标IP的61616端口jmet原理是使用ysoserial生成

芜丶湖·2025-02-16 02:21

如何使用缺陷管理报告提升软件质量？

这些指标不仅反映了当前软件的质量状况，还能帮助我们预测潜在的风险和改进方向。缺陷密度是一个重要的指标，它表示

·2025-02-16 02:06

C++ 标准库常见容器

容器类型类型分类特点示例代码vector序列容器动态数组，支持随机访问，末尾操作效率高std::vectorv={1,2,3};v.push_back(4);deque序列容器双端队列，支持两端操作和随机访问

杰仔coding·2025-02-16 02:18

【系统架构设计师】预测试卷一：案例分析

数据知道·2025-02-16 01:44

摆动序列、53. 最大子序和

一、理论基础代码随想录1.什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。2.贪心的解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解二、455.分发饼干代码随想录1.解题思路尽量用最大的饼干去满足胃口大的孩子。2.代码实现（1）因为是用大饼干满足胃口大的孩子，所以对饼干、孩子胃口数组排序。定义一个result变量，用于记录喂饱了

Accept17·2025-02-16 00:33

WPS OFFICE制作多级下拉菜单

县这三个级别的下拉框数据新建名称，如图：一组对应关系，如下例：2.数据—数据有效性联动关系设置完成之后，选中要设置下拉框的单元格1）一级下拉框首先选中省份下的单元格，找到【数据】-【数据有效性】选项卡，允许：选择“序列

Yvonne978·2025-02-15 23:53

可视化算法——最长上升子序列（LIS）

题目小明是蓝桥王国的骑士，他喜欢不断突破自我。这天蓝桥国王给他安排了NNN个对手，他们的战力值分别为a1,a2,...,ana_1,a_2,...,a_na1,a2,...,an，且按顺序阻挡在小明的前方。对于这些对手小明可以选择挑战，也可以选择避战。身为高傲的骑士，小明从不走回头路，且只愿意挑战战力值越来越高的对手。请你算算小明最多会挑战多少名对手。输入描述输入第一行包含一个整数NNN，表示对手

lzy45789·2025-02-15 21:43

开源大模型性能追平闭源模型技术路径分析

（预测实现时间：2025Q2）开源模型进化路径MoE架构稀疏训练分布式RLHF2024突破2023现状2025超越性能反超一、现状对比与瓶颈分析（2024Q3）1.核心差距量化指标能力维度闭源模型均值开源模型均值差距比例复杂推理

Mr' 郑·2025-02-15 20:05

二叉树的序列化与反序列化

题目如下我们常常说单独先序遍历不能完整的表示一棵树是有前提条件的。为什么？先序遍历是按根节点左子树右子树的方向遍历树且遇到空子树直接返回，这样会造成我们并不知道某个节点的左右子树存在与否，故我们无法确定树的形状。但是如果我们在遍历的时候加入该子树为空的标记不就知道某个节点后面跟的是左子树还是右子树了吗？好了，把这个思想用到本题就迎刃而解了。通过代码/***Definitionforabinaryt

萌の鱼·2025-02-15 20:33

最长连续序列

题目给定一个未排序的整数数组nums，找出数字连续的最长序列（不要求序列元素在原数组中连续）的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。

古希腊掌管学习的神·2025-02-15 19:59

【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战

文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建

GentleCP·2025-02-15 19:56

数据结构与算法名词解析总结

解决问题步骤当解决一个实际应用中的问题，通常情况下，要经过以下步骤：找出问题抽象出数学模型选取合适的数据结构算法设计设计计算机程序解决实际问题1.1.2.算法的定义及特性算法是为了解决某类问题而规定的一个有限长度的操作序列有穷性

木y·2025-02-15 18:22

Transformer

1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。

AI专题精讲·2025-02-15 18:18

（转）@JsonRawValue 按原样序列化属性

@JsonRawValue按原样序列化属性_赵丙双的博客-CSDN博客_序列化属性@JsonRawValue注解能够按原样序列化属性。属性值不会被转义或者加引号（或者说，会自动去掉转义，多余的引号）。

SomeOtherTime·2025-02-15 16:57

jackSon中@JsonAnySetter @JsonAnyGetter注解详解

@JsonAnySetter@JsonAnyGetter注解详解这两个属性是用来在序列化和反序列化的时候多余字段可以通过Map来回转换@JsonAnyGetter1.方法是非静态，没有参数的,方法名随意

灬叛逆丿文·2025-02-15 15:56

Long类型数据传到前端精度丢失问题

出现场景网上有很多改序列化方式让Long类型数据变成String类型的方法，试了都没什么用，后来仔细看了下发现，即视不加这些序列化方法，常规的后端Long类型数据传到前

山风岚岚丶·2025-02-15 15:23

Jackson注释的使用

3.1序列化@JsonAnyGetter @JsonAnyGetter注解运行可以灵活的使用Map类型的作为属性字段，允许getter方法返回Map，该Map然后用于以与其他属性类似的方式序列化JSON

独泪了无痕·2025-02-15 15:21

ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测

文章目录ML.NET库学习006：成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势

North_D·2025-02-15 14:18

keras实现TCN网络层

fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列

谦虚且进步·2025-02-15 14:46

C++ 洗牌函数std::shuffle的用法

shuffle与std::random_shuffle的区别4.rand和srand5.std::shuffle的使用方法6.随机数生成器和分布器7.注意事项1.简介std::shuffle是C++标准库中用于对序列进行随机重排

流星雨爱编程·2025-02-15 11:51

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

C#在Json序列化时将key和value转为对应的中文

在C#中，实体类可以通过System.Text.Json或Newtonsoft.Json库等方式直接序列化为json字符串，key为字段（属性）名，value为值。

七的不是海·2025-02-15 02:10

Python中的序列类型-列表

在Python中的序列类型包括：列表（list）,元组（tuple）,字典（dict)和集合（set）。list和tuple较为相似，都按顺序保存元素，占用一块连续的内存，通过索引访问元素。

Merlyn10·2025-02-15 01:30

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

大家好，我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型，各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系，而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。

奋进小青·2025-02-15 00:55

3.10 学习UVM中的uvm_test类分为几步？

文章目录前言1.定义2.核心功能3.适用场景4.使用方法步骤1：定义测试类步骤2：构建验证环境步骤3：启动测试序列5.完整代码示例5.1事务类（Transaction）5.2序列类（Sequence）5.3

啄缘之间·2025-02-15 00:54

3.2.2 具体的案例展示uvm_object在实际验证中的应用？

示例代码二、案例二：基于《UVM实战》的验证平台2.1示例代码三、案例三：以太网验证平台3.1示例代码四、案例四：验证一个简单的总线接口4.1、具体实现1.定义派生自`uvm_object`的事务类2.定义序列类

啄缘之间·2025-02-15 00:53

零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归

4.1分类vs回归在机器学习中，任务通常分为两大类：回归（Regression）：用于预测连续数值，如房价、温度、工资等。例如：预测明天的气温（28.5°C）。预测一辆二手车的价格（30,000元）。

山海青风·2025-02-14 23:14

排序算法整理（冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序）

选择排序：首先在未排序序列中找到最小（大）元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排

Fansv587·2025-02-14 22:13

江苏地区电子制造行业首选的设备运行监测系统SKF IMAX-8边缘计算盒子与DuodooBMS实现高效预测性维护

预测性维护（PredictiveMaintenance,PdM）通过实时数据分析和AI算法，能够提前识别设备潜在故障，大幅降低停机风险。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

江苏地区纺织机械行业首选的设备运行监测系统基于SKF IMAX-8与开源DuodooBMS的纺织机械预测性维护全流程方案

预测性维护（PdM）通过实时数据分析与AI模型预测设备健康状态，成为行业降本增效的关键路径。然而，如何实现从边缘数据采集到云平台分析的深度融合，仍是技术落地的难点。

邹工转型手札·2025-02-14 22:07

《手札·开源篇》Odoo系统与SKF Observer Phoenix API双向对接方案

SKF→Odoo：同步设备传感器数据（振动、温度、转速等）和预测性维护建议。（二）技术架构Odoo端：使用XML-RPC/JSON-RPC接口对外暴露API，并通过自定义模

邹工转型手札·2025-02-14 22:06

【LeetCode周赛】6433.矩阵中移动的最大次数

动态规划五部曲classSolution{public:intmaxMoves(vector>&grid){/*动态规划解决单序列问题：根据题目的特点找出当前遍历元素对应的最优解（或解的数目）和前面若干元素

积跬步方千里·2025-02-14 19:14

企业安全建设——安全防线框架建设（一）

前言为什么会有此篇文章，早期的攻击，从弱口令，SQL注入，上传漏洞，演变到现在的反序列化，供应链，公私云，区块链等攻击方式，早期的防御方式从防火墙，防病毒，入侵检测，演变到现在的威胁情报，态势感知，各类风控系统

网安墨雨·2025-02-14 18:34

Protobuf

Protobuf介绍ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。

weixin_34352449·2025-02-14 17:01

Markdown画流程图案例

Mermaid是一种图表生成工具，可以绘制流程图、序列图、甘特图等。

结伴同行～·2025-02-14 16:24

探索序列数据的奥秘：LSTM Python代码资源库全面解析

探索序列数据的奥秘：LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit

霍列领Hector·2025-02-14 16:50

非甾体抗炎药（NSAIDs）：市场蓝海下的强劲增长与未来机遇

据市场研究机构QYResearch（恒州博智）预测，根据研究团队调研统计，2023年全球非甾体抗炎药市场销售额达到了1401亿元，预计2030年将达到2019亿元，年复合增长

QYR_11·2025-02-14 15:49

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

格拉姆角场（GAF）将一维序列转化为图像

格拉姆角场（GramianAngularField,GAF）是一种将一维时间序列数据转换为二维图像表示的有效方法。

开发小途·2025-02-14 14:09

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

阿一网络安全学院课堂作业——ActiveMQ 反序列化漏洞 (CVE-2015-5254)

⼆、漏洞成因ApacheActiveMQ5.13.0版本之前到5.x版本的安全漏洞，该程序引起的漏洞不限制代理中可以序列化的类。远程攻击者可以制作⼀个特

网安大队长阿一·2025-02-14 12:25

Weblogic反序列化漏洞原理分析及漏洞复现(CVE-2024-2628 CVE-2024-21839复现)_weblogic payload

攻击者可以通过T3协议发送恶意的的反序列化数据,进行反序列化

2401_84264662·2025-02-14 12:55

上下文扩展技术-详细解释Longformer和BigBird的主要创新；详细说明bert原理，并说一说他的上下文限制是怎么来的

答案LongformerLongformer是为有效处理长文本序列而设计的Transformer模型，它通过结合滑动窗口注意力机制和扩张注意力模式来捕捉局部和远距离的上下文信息，并通过全局注意力来捕捉整个文档的广泛背景和联系

AI生成曾小健·2025-02-14 12:22

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

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