怎么提高lstm预测精确度

chatgpt赋能python：Python怎么倒序列表

Python怎么倒序列表列表是Python中最常用的数据结构之一，但在实际使用时，有时需要将列表进行倒序排列。Python提供了多种方法来实现这个需求，本文将简要介绍这些方法以及它们的使用场景。
aijinglingchat·2025-03-24 09:11

深入探讨Spring MVC：原理、架构与实践

它通过将应用逻辑分为模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller），使得开发人员能够清晰地组织代码，提高开发效率和可维护性。
luckilyil·2025-03-24 09:37

双缓冲基本原理

采取这种方法可以提高绘图速度，极大的改善绘图效果。例如在OnDraw()函数中可以如下所述实现双缓冲，其主要步骤分为四步：CPenPen;Pen.CreatePen(PS_INSI
xjtuse_mal·2025-03-24 09:37

LLMOps 是什么？

在实际应用中，LLMOps的目标是提高语言模型的效率和效果，确保模型能够在各种实际场景中顺利运行。通常，它包括以下几个关键方面：模型训练：如何高效地训练大规
AI Agent首席体验官·2025-03-24 08:35

Qt学习之路学习笔记3

（QTextStream::readAll()直接读取文件所有内容，如果这个文件有100M，程序会立刻死掉）实际应用中，分段读入怎么处理？
delphi863·2025-03-24 08:29

SpringCloud框架下的注册中心比较：Eureka与Consul的实战解析

分布式架构则根据业务功能对系统进行拆分，每个模块作为独立服务开发，降低了服务间的耦合，便于升级和扩展，然而其复杂性增加，运维、监控和部署难度也随之提高。
耶耶Norsea·2025-03-24 08:29

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

该架构将模型拆分为多个“专家”，训练和推理时让不同“专家”负责不同任务或数据子集，提高模型表达能力和效率，降低训练成本。模型优化以提升性能：都通过
alankuo·2025-03-24 06:16

如何使用LABVIEW调用BarTender的子程序：Bartender API调用测试，LABVIEW高效调用BarTender子程序的Bartender API实践

BartenderAPI的调用本测试是LABVIEW怎么调用BarTender的子程序，可供调用。
QZtcYmIYnDal·2025-03-24 06:16

神经网络中层与层之间的关联

ForwardPropagation）1.2参数传递（BackwardPropagation）2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络（如手写数字分类）2.2卷积神经网络（CNN，如图像分类）2.3循环神经网络（RNN/LSTM
iisugar·2025-03-24 06:40

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

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南

前端请求怎么发送到后端：深度剖析与实用指南在web开发中，前端与后端之间的通信是至关重要的。前端通过发送请求来获取后端的数据或执行某些操作，而后端则负责处理这些请求并返回相应的响应。
dhfnngte24fhfn·2025-03-24 06:40

【MyBatisPlus】MyBatisPlus介绍与使用

MyBatisPlus2、MyBatisPlus的CRUD操作3、MyBatisPlus分页使用1、什么MyBatisPlusMyBatisPlus（简称MP）是基于MyBatis框架基础上开发的增强型工具，旨在简化开发、提高效率官网
web_15534274656·2025-03-24 06:08

【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

【设计模式】C++ 单例模式总结与最佳实践

数据库连接池：防止创建多个数据库连接，提高性能。资源管理器：如线程池、驱动管理器等。
白码思·2025-03-24 05:33

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

41、如果`std::map`的键类型是自定义类型，需要怎么做？（附 仿函数）

在C++中使用自定义类型作为std::map的键时，必须定义键的比较规则，具体可通过以下两种方式实现：方法一：在自定义类型中重载运算符myMap;方法二：自定义比较函数对象如果无法修改自定义类型（例如类型来自第三方库），也就是不能在自定义类型中重载小于运算符，此时我们可定义一个**仿函数（Functor）**来操作这个自定义类型。在初始化map时，这个仿函数就作为std::map的第三个参数：st
桃酥403·2025-03-24 05:31

Java高频面试之SE-23

Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：
牛马baby·2025-03-24 03:11

石油储运生产 2D 可视化，组态应用赋能工业智慧发展

内外交困的环境下，促使企业采取更有效的管理手段来提高效率和降低成本。
智慧园区·2025-03-24 03:41

用在车上效果怎么样？

雷军展示的“防弹涂层”是一种基于第四代高分子材料聚脲（Polyurea）的升级技术，其核心特性是通过纳米级交联结构形成弹性防护层，兼具柔韧性与刚性，能够有效吸收冲击能量并抵御尖锐物体的穿刺。以下是关于该涂层材质及在车用场景中的详细分析：一、防弹涂层的材质与技术特性材料本质该涂层属于聚脲材料的升级版本，由异氰酸酯与氨基化合物反应生成。其分子链结构密集交错，形成类似“钢筋网”的防护层，可瞬间形变吸收冲
日记成书·2025-03-24 02:39

python poetry添加某个git仓库的某个分支

命令行不太清楚怎么弄，但可以通过编辑pyproject.toml实现实例：pypika-tortoise={git="https://github.com/henadzit/pypika-tortoise
waketzheng·2025-03-24 02:07

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

一、Python入门基础

Python语言的设计目标是让代码易读、易写、易维护，从而提高开发效率和代码质量。自其诞生以来，Python已从一个简单的系统管理工具发展成为一种广泛应用于多个领域的编程语言。
MeyrlNotFound·2025-03-24 01:53

为什么框架创建对象需要用反射和newInstance而不是直接new

今天被这个问题难住了，想了几个点又查了很多资料，终于搞懂了首先不管是接口，面向对象还是框架，他们都有一个思想就是减少相同的代码，提升他们的通用性，并提高代码的复用性和可扩展性。
小斌的Debug日记·2025-03-24 01:23

2D 可视赋能智慧水务绿色集约化发展

如今“供排污”一体化管理系统成为行业发展的重要趋势，提高水务精细作业、集中管控、数据透明成为刚需。Hightopo应用自主研发的HT产品，搭建了以厦门区域为载体的2D智慧水务可视化解决方案。
智慧园区·2025-03-24 01:51

JDK8新特性

提高了代码的可读性和可维护性，尤其是在处
陈天在睡觉·2025-03-24 00:19

笔记：代码随想录算法训练营day60：并查集理论基础、寻找存在的路径

本文为学习并查集理论基础|代码随想录、代码随想录过程中的思考find是找的顶头上司，而不是当前上司，最后怎么也得找到一个顶头上司的上司是自己，要不然这个结构也不成立使用issame替换会使被操作者为当前节点
jingjingjing1111·2025-03-24 00:47

【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

穴位按摩培训系统Django-SpringBoot-php-Node.js-flask

设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示具体实现截图技术栈介绍本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益
QQ188083800·2025-03-24 00:17

【access开发】导入excel 并生成表

大家在刚接触access时，很多都是excel的高手，学习的过程中，总会想着，怎么把现在的excel数据导入到access，那这个时候该怎么来操作呢？
Access开发易登软件·2025-03-24 00:14

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

stc89c51单片机音乐盒系统设计_基于单片机STC89C52的数字音乐盒设计

使学生理论联系实际，提高动手能力和分析问题、解决问题的能力。1.2设计的基本要求(1)利用I/O口产生一定频率的
Fax Caelestis·2025-03-24 00:42

今日BUG— java.lang.NumberFormatException

今日照例巡检系统，打开系统的汇聚首页，发现数据都消失了，于是查看其他服务器上部署的版本也出现了同样的问题，而其他功能并未受影响，排除后台服务挂掉的可能，内心生出疑问一直运行稳定的程序怎么突然都查不出来内容了呢
水晶果冻1125·2025-03-23 22:03

技术大佬和普通程序员改bug的区别！

今天就给大家从几方面讲讲，经验丰富的程序员，是怎么debug的！1、并不是所有bug都需要修复修bug有个前提，那就
程序员干货站·2025-03-23 22:02

震惊！ “深度学习”都在学习什么

常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能
扉间798·2025-03-23 22:01

香港站群服务器租用应该怎么选？

在租用香港站群服务器时，应该综合考虑多个因素以确保选择到性价比最高、性能最优的服务器。以下是一些关键的选择要点：香港站群服务器就找莱卡云‌IP资源数量和质量‌：‌数量‌：站群服务器一般需要多个独立IP，以便将每个站点分布在不同的IP上，避免搜索引擎对同IP站点的关联性判断‌1。‌分散性‌：尽量选择不同C段甚至不同B段的IP，这样可以增加站群的SEO效果，降低被搜索引擎认为是关联站点的风险‌1。‌质
莱卡云（Lcayun）·2025-03-23 22:00

如何进行PHP性能优化？

以下是一些关键的优化技巧和最佳实践：选择合适的数据结构（如数组、对象等）可以显著提高程序的运行效率。缓存是提升PHP性能的有效手段之一。可以通过页面缓存、数据缓存、内存缓存等方式来减少重复计算。
破碎的天堂鸟·2025-03-23 22:56

蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-异或和之差

②怎么确定这两个子段呢？根据：A^B=C-->A^C=B-->B^C=A。
好好学习^按时吃饭·2025-03-23 20:17

Python 常用内建模块-venv

如果应用A需要jinja2.7，而应用B需要jinja2.6怎么办？这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“
赔罪·2025-03-23 20:16

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

流浪地球 - 华为OD机试真题(E卷、Java)

针对刷题难，效率慢，我们提供一对一算法辅导，针对个人情况定制化的提高计划（全称1V1效率更高）。有兴趣的同学可以扫码添加我们的微信（code5bug）了解，免费试课一下。
什码情况·2025-03-23 20:44

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

React Native 迁移的阵痛

因此，我们决定采用ReactNative技术，将原生工程迁移到该平台上，以提高应用程序的可维护性和整体性能。
Ethan. L·2025-03-23 20:41

LTE与5G NR频段组合：理解流数和双连接模式

LTE与5GNR频段组合：理解流数和双连接模式在现代移动通信技术中，LTE（4G）和5GNR（NewRadio）的频段组合是提高网络吞吐量、降低延迟和提升用户体验的关键之一。
空间机器人·2025-03-23 19:06

[开题报告]Springboot高校图书管理系统设计与实现lq627计算机毕业设计

开题报告研究背景：随着高校图书馆的规模不断扩大和信息化程度的提高，传统的手工管理方式已经无法满足日益增长的图书馆资源管理需求。图书管理系统的设计与实现成为了解决这一问题的关键。
卓越计算机毕设·2025-03-23 19:33

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

Bash 脚本基础

它用于自动化重复性的任务，提高工作效率。Bash脚本的基本结构：以#!/bin/bash开头，表示使用Bash解释器来执行脚本。接下来是具体的命令和操作。
HXQ_晴天·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

linux脚本怎么访问http,如何使用现有的tcp连接从bash脚本访问http服务器？

在bashshellscipt中,我使用几个命令行工具(wget,curl,httpie)来测试我的http服务器.当使用例如curl调用GET请求,我看到tcp连接打开到我的服务器并在http通信完成后立即关闭.$curlhttp://10.5.1.1/favicon.ico-o/dev/null为了更好地测试我的服务器的保持活动行为,我想在多个http请求/响应周期中保持tcp连接打开.我可以
玲珑阁玉韦·2025-03-23 18:28

SQL自学：怎么创建视图

在SQL中，视图是一种虚拟表，它是基于一个或多个表的查询结果集。视图并不实际存储数据，而是在每次查询时动态生成结果。一、创建视图的语法（以MySQL为例）CREATEVIEWview_nameASSELECTcolumn1,column2,...FROMtable_nameWHEREcondition;view_name：是要创建的视图的名称。column1,column2,...：要在视图中显示
m0_74823471·2025-03-23 18:26
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