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全网优惠分享·2024-02-20 14:32

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：在过去一个交易周里，沪市大盘出现向下杀跌的走势，除了受到美股下跌的外围利空环境因素影响以外，单纯从技术指标分析，是由于日线图上的MACD指标线与KDJ指标线呈死叉共振状态造成。

05ccd5c4766a·2024-02-20 14:36

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入时序回归预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络时序回归预测

双向长短期神经网络（Bi-LSTM）：四、完整程序下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据时序回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

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神经网络与数学建模·2024-02-20 14:28

基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将PSO(粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:27

杂谈--spconv导出中onnx的扩展阅读

Onnx使用Onnx介绍Onnx(OpenNeuralNetworkExchange)的本质是一种Protobuf格式文件，通常看到的.onnx文件其实就是通过Protobuf序列化储存的文件。

端木的AI探索屋·2024-02-20 14:25

LSTM原理解析

一、背景前文讲了RNN的基本原理，可以发现RNN是一个比较简单的神经网络结构，虽然为文本和时间序列的建模提供了一个很好的思路，但是也有一定的局限性。最直观的就是使用了Tanh函数造成梯度消失的问题。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:55

RNN循环神经网络原理理解

这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。我们要预测下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子

Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测（Matlab）鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测

（Bi-LSTM）：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM（双向长短期记忆神经网络）结合，进行多输入数据分类预测输入训练的数据包含

神经网络与数学建模·2024-02-20 14:24

备战蓝桥杯---动态规划（应用1）

我们把其中的每一列前缀和维护出来，相当于把一个矩阵压缩成了一个序列，然后问题就转化为了求一个序列的最大子段和。

CoCoa-Ck·2024-02-20 13:14

这篇文章带你预测：青春有你2中谁会C位出道

本周呢，青春有你2已经到了总决赛前的最后一次公演。注意哈，周六的内容是上周六淘汰前的舞台，也就是35位选手的舞台，不是前20人的舞台。这样的安排，猕猴桃本身更多的是自己的考虑，上期创造营请来了吴亦凡来和鹿晗、黄子韬合体。所以这次呢，猕猴桃可能会借助师兄团这样的帮唱形式来更多的吸引眼球。私人角度我更期待Ella和学员们的舞台。之前小编也做了几期青春有你和创造营的对比，这一次呢，小编想和大家分享一下我

木羽娱乐菌·2024-02-20 13:01

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新年抢红包虽说不是啥上亿的大项目但总感觉微信群里那种氛围超级开心今年春节，如果发红包时咱们有了与众不同的红包封面一定是最靓的崽还有官方领取方式超全攻略来了2024红包封面三国杀人物红包封面领取时间：即日起——领完为止领取方法：进入后，根据提示进行操作，然后点击立即参与，每邀请一名好友可以获得一次领取机会，每人最多领取5款。沙雕表情控后台发送：红包，每天自动更新最新款红包封面。第五人格红包封面领取时

全网优惠分享·2024-02-20 13:33

Atcoder ABC339 E - Smooth Subsequence

SmoothSubsequence（光滑的子序列）时间限制：2s内存限制：1024MB【原题地址】所有图片源自Atcoder，题目译文源自脚本AtcoderBetter!

王老汉·2024-02-20 13:53

Datawhale零基础入门金融风控Task1 赛题理解

Task1赛题理解Tip:本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第四场——零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛。

一缕阳光lyz·2024-02-20 13:47

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系

一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

Guitar Pro8官方永久免费激活许可证序列号

使用GuitarPro8的步骤如下：安装GuitarPro8软件。双击打开安装包，按照提示完成安装过程。打开软件后，使用左侧工具栏上的按钮输入谱号和拍号。点击左侧工具栏的和弦图按钮，输入所需要的和弦。使用鼠标和键盘在乐谱中输入乐曲内容，包括乐句、歌词等。在音轨菜单中，点击“AddAudioFile…”选项，导入所需的音频文件到音频轨道内。根据需要，使用软件提供的各种功能和工具，如效果器视图、音频音

CDR2024·2024-02-20 13:11

035-安全开发-JavaEE应用&原生反序列化&重写方法&链条分析&触发类&类加载

035-安全开发-JavaEE应用&原生反序列化&重写方法&链条分析&触发类&类加载#知识点：1、JavaEE-反序列化-解释&使用&安全2、JavaEE-安全-利用链&直接重写方法3、JavaEE-安全

wusuowei2986·2024-02-20 13:39

036-安全开发-JavaEE应用&第三方组件&Log4j日志&FastJson序列化&JNDI注入

036-安全开发-JavaEE应用&第三方组件&Log4j日志&FastJson序列化&JNDI注入#知识点：1、JavaEE-组件安全-Log4j2、JavaEE-组件安全-Fastjson3、JavaEE

wusuowei2986·2024-02-20 13:35

Caused by: com.alibaba.fastjson.JSONException: autoType is not support

那是因为你把数据存进redis中的时候,使用了GenericFastJsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值解决办法:1.返回对象必须要有个无参构造方法,否则报错

风流倜傥唐伯虎·2024-02-20 12:54

若秋《风险认知：如何精准决策》读书笔记及感悟

认知风险并不仅仅指识别已知风险，还指识别未知与不可预测的风险。我们目前是如何应对风险的？为防止危机再次发生，我们需要开发更好的技术，制定更完善的法律，建立更强大的政府机构。

若灬秋·2024-02-20 12:23

Flask——基本前后端数据传输示例

文章目录步骤1:使用`requests`发送JSON数据步骤2:使用Flask接收并反序列化JSON数据要实现您的需求，我们可以通过两个步骤来完成：首先，使用Python的requests库发送JSON

Irving.Gao·2024-02-20 12:05

AtCoder Beginner Contest 006 D - トランプ挿入ソート

也就是求最长的上升子序列。那么这题就非常简单了。

Jiu-yuan·2024-02-20 11:58

基于Python3的数据结构与算法 - 02 冒泡排序和选择排序

一、列表排序排序：将一组”无序“的记录序列调整为”有序“的记录序列。

一道秘制的小菜·2024-02-20 11:50

核函数1

->H使得对于所有的x,z∈X，函数K(x,z)满足条件K(x,z)=Φ（x）•Φ（z）则称K(x,z)为核函数，Φ（x）为映射函数，其中Φ（x）•Φ（z）是Φ（x）和Φ（z）核技巧的想法是，在学习和预测中之定义核函数

pcqlegend·2024-02-20 11:21

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵对序列信号进行CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态）分解后计算各分解分量峭度值、能量熵

2301_78492934·2024-02-20 11:16

SGMD(辛几何分解)+峭度值+能量熵+近似熵+模糊熵+排列熵+多尺度排列熵+样本熵

对序列信号进行SGMD(辛几何分解)分解后计算各分解分量峭度值、能量熵、近似熵、模糊熵、排列熵、多尺度排列熵、样本熵，程序实用性高，适合故障诊断、功率预测等研究方向信号处理。

2301_78492934·2024-02-20 11:16

优化LSTM（鹈鹕POA-LSTM）

LSTM的流程如下：输入层接收序列数据，并通过全连接层传递给LSTM层。LSTM层中，通过遗忘门、输入门和输出门对输入信息进行筛选、更新和输出。

2301_78492934·2024-02-20 11:46

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

共读｜《让孩子自发学习的方法》- 后记&作者寄语

因为无法预测变化之后的后果，而且也会在意别人如何看待自己，在发生变化的时需要能量。孩子成长的很快，成为父母也要随机应变。虽然并不知道培养孩子的正确方法，但如果不尝试一下就更不知道，所以不断的在探索。

博庚·2024-02-20 11:39

【排序】快速排序

基本思想快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，

.滄海难为水·2024-02-20 11:49

关于Sora的一些紧迫问题...

它能够提前预测多个帧，实现视频形式中的无缝过渡和稳定叙事。技术信息：类型：生成式人工智能主要功能：将文

AI生成未来·2024-02-20 11:48

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微信红包封面序列号，在这个快节奏的时代里，我们总是被各种琐事和焦虑所包围。每天面对繁重的工作、复杂的人际关系和不尽的压力，我们常常感到筋疲力尽，内心失去了平静。

全网优惠分享·2024-02-20 11:44

【排序】归并排序

将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。假设我们有左右两块有序区间的数组，可以对它直接进行合并。

.滄海难为水·2024-02-20 11:17

深入浅出理解数据的序列化和反序列化

这个时候就需要对数据进行序列化，把相应的数据转化成可以自解释比特流。然后接收方就可以通过反序列化的方法把这些比特流再转化成相应的结构体等等类型。各种语言自带的格式很多语言都有自带的序

gordon1986·2024-02-20 11:45

力扣_字符串10—重复的DNA序列

题目DNA序列由一系列核苷酸组成，缩写为‘A’,‘C’,‘G’和‘T’.。例如，“ACGAATTCCG”是一个DNA序列。在研究DNA时，识别DNA中的重复序列非常有用。

qweasdwxc·2024-02-20 11:14

力扣_字符串8—不同的子序列

题目给你两个字符串sss和ttt，统计并返回在sss的子序列中ttt出现的个数，结果需要对109+710^9+7109+7取模。

qweasdwxc·2024-02-20 11:44

力扣_字符串9—单词接龙I、II

题目按字典wordListwordListwordList完成从单词beginWordbeginWordbeginWord到单词endWordendWordendWord转化，一个表示此过程的转换序列是形式上像

qweasdwxc·2024-02-20 11:44

【机器学习笔记】14 关联规则

如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。

RIKI_1·2024-02-20 11:43

决策树的学习和笔记

决策过程中提出的每个判定问题都是对某个属性的“测试”2.每个测试的结果或是导出最终结论，或者导出进一步的判定问题，其考虑范围是在上次决策结果的限定范围之内3.从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列决策树学习的目的是为了

Quannnnnn___·2024-02-20 11:43

面试系列 - 序列化和反序列化详解

Java序列化是一种将对象转换为字节流的过程，可以将对象的状态保存到磁盘文件或通过网络传输。反序列化则是将字节流重新转换为对象的过程。

境里婆娑·2024-02-20 11:42

【Java万花筒】选择最适合您的数据序列化格式：比较 Avro、Protocol Buffers、JSON、XML、MessagePack和BSON

选择最佳数据序列化格式：找到适合您的解决方案前言在当今数据驱动的世界中，高效地处理和传输数据变得至关重要。选择合适的数据序列化格式对于数据存储、通信和处理的性能至关重要。

friklogff·2024-02-20 11:08

日出日落API：在能源管理中实现太阳能的最大化利用

太阳能的挑战与机遇太阳能发电依赖于太阳光的直接照射，因此，对日出和日落时间的准确预测至关重要。然而，由于地理位置、季节变化和天气条件的

·2024-02-20 10:22

蓝桥杯-整数删除

输出K次操作后的序列。输入格式第一行包含两个整数N和K。第二行包含N个整数，A1,A2,...,AN。对于20%的数据，1≤K＜N≤10000。

可以输出hello了·2024-02-20 10:27

填充字段（以太网帧和IP数据报）

以太网帧是网络通信中的基本单位，它的结构包括前导码、定界符、目的地址（DA）、源地址（SA）、类型/长度字段、数据、帧校验序列（FCS）等部分。

顺漆自然·2024-02-20 10:23

Rabbitmq入门与应用(四)-RabbitMQ常见模式

查看管理端效果序列化解决方案基于java序列化基于Json@BeanpublicMessageConvertermessageConverter(){returnnewJackson2JsonMessageConverter

自信人间三百年·2024-02-20 10:53

01.Redis中间件实战1

技术方案：为了实现这个需求，首先需要建立用户对象实体，里面包含用户个人的各种信息，包括ID、年龄、姓名、用户名及住址等，然后采用RedisTemplate操作组件将这一用户对象序列化为字符串信息并写入缓存中

airycode·2024-02-20 10:46

中高年级阅读策略单元的编排内容及教学建议

统编教材从三年级起有目的、有计划的在每个年级编排了阅读策略，单元常用的阅读策略单元有复述、预测、提问、图像化、联结、推理、概括、快速阅读、有目的的阅读、自我监控等，统编教材，根据课程标准要求，在三、四、

24da79ec989e·2024-02-20 10:25

问题：成本会计工作的核心是( ) #其他#知识分享

问题：成本会计工作的核心是()A、成本预测B、成本决策C、成本核算D、成本分析参考答案如图所示

米饭闷了·2024-02-20 10:37

政安晨：【完全零基础】认知人工智能（四）【超级简单】的【机器学习神经网络】—— 权重矩阵

预备如果小伙伴们第一次看到这篇文章，同时也对这类知识还是稍感陌生的话，可以先看看我这个系列的前三篇文章：政安晨：【完全零基础】认知人工智能（一）【超级简单】的【机器学习神经网络】——预测机https:/

政安晨·2024-02-20 10:35

Go json Marshal & UnMarshal 的一点小 trick

在编写WebService等涉及数据序列化和反序列化的场景，对于JSON类型的数据，在Go中我们经常会使用到encoding/jsonPackage。

yeshan333·2024-02-20 10:00

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