时序预测模型

四、GPIO控制器驱动 —— pcf8575

I2C时序要求也比较简单，只能读取两个字节，或者写

duapple·2025-03-25 14:28

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention多变量时序预测（多输入单输出）Matlab

基于ISSA-CNN-BiGRU-SelfAttention的多变量时序预测模型研究一、引言1.1研究背景与意义在当今信息化、数字化飞速发展的时代，多变量时序预测在诸多领域都发挥着至关重要的作用。

默默科研仔·2025-03-25 09:45

嵌入式基础知识学习：SPI通信协议是什么？

以下是其核心要点：一、SPI的核心定义与特点基本特性全双工同步通信：支持同时发送和接收数据，通过主设备提供的时钟（SCLK）实现精确时序同步。

草莓仙生·2025-03-25 05:51

关闭表单后再次打开时校验提示未清除

•DOM更新时序：直接调用resetFields()时，若表单DOM未完全渲染，可能导致方法失

松岛的枫叶·2025-03-24 12:10

TDengine 入坑

的最近想折腾一个时序数据库，所以入坑了TDengine我的环境是WIN10+虚拟机ubuntu，开发语言是C#。

xijieyu·2025-03-24 11:24

夜莺[n9e] v6 中心机房部署

文章目录夜莺v6中心机房部署n9e监控服务VictoriaMetrics时序数据库Categraf采集器夜莺v6中心机房部署n9e监控服务项目介绍-快猫星云(flashcat.cloud)IP：192.168

DuanHao_·2025-03-24 01:55

Rust + 时序数据库 TDengine：打造高性能时序数据处理利器

TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库，支持高并发写入、高效查询及流式计算，通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。

涛思数据（TDengine）·2025-03-23 20:44

时序数据库QuestDB在Winform窗体应用

以下是QuestDB在Winform使用的代码：//初始化privatevoidInit(){//创建数据库对象(用法和EFDappper一样通过new保证线程安全)SqlSugarClientDb=newSqlSugarClient(newConnectionConfig(){ConnectionString=“host=10.3.5.227;port=8812;username=admin;p

ryan68888·2025-03-23 19:38

如何使用Formal SEC证明设计手动插入的clock gating cell没有引入功能问题？

传统仿真难以覆盖所有场景，尤其是时序边界或逻辑组合问题，可能导致功能错误或功耗异常。如果唤醒信号有几

iccnewer·2025-03-23 04:59

OpenWrt GPIO模拟I2C最佳实践

-|-------------------------|-------------------------|-------------------||Shell脚本+sysfs|快速验证功能|无法保证时序精确性

HH予·2025-03-23 02:04

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP

清风AI·2025-03-22 19:51

机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型

作者：禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络：如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场（MarkovRandomField）2.2条件随机场（ConditionalRandomField

AI天才研究院·2025-03-22 12:18

UML中的类图、时序图等常见图形的作用和基本元素

UML（统一建模语言）是一种用于软件系统分析、设计和文档化的标准图形化语言，类图和时序图是其中常用的两种图形，以下是它们的作用和基本元素介绍：类图-作用：类图是UML中最核心的图之一，用于描述系统中的类

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-22 01:08

stm32完全学习——NRF24L01模块

一、调试中遇到的一些问题我是用的别人的代码进行移植的，使用的是软件模拟SPI时序，在进行通信的时候，可以正确检测到NRF24L01的存在，但是发送数据和接收数据都不能成功的运行，本来以为是发送的时候数据包设置的不正确

小A159·2025-03-21 19:14

FPGA时序约束的概念和意义

设计人员通过GUI输入时序约束，或者手动输入时序约束的方式告诉Vivado工具关于时钟或者IO接口的时序信息，用于协助Vivado工具在布局布线时尽可能的满足设计人员的时序要求，最大程度的保证Vivado

学习永无止境@·2025-03-21 18:10

Zynq PS端外设之IIC

IIC协议高电平采样：时序电路的信号采样一般靠的是时钟上升沿采样，而IIC协议则是靠高电平采样。读写数据帧ZynqPS的IIC外设1.PS的I2C0I2C0的引脚既可以使用MIO，也可以使用EMIO。

Mazy.v·2025-03-21 10:53

STM32单片机中APB1和APB2总线选择

如果外设的时序要求不是很严格，或者数据传输速率较低，适合使用APB1。APB2（高速总线）：APB2

新手懒羊哥·2025-03-20 23:28

【MALTAB递归预测未来】VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测-递归预测未来 (单输入单输出)

VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测递归预测未来MALTAB代码一、引言1.1单变量时序预测的背景和意义在当今快速发展的社会中，数据无处不在，而时间序列数据作为其中一种重要类型，在众多领域发挥着不可替代的作用

前程算法屋·2025-03-20 13:36

05.静态代理设计模式

静态代理由来1.2静态代理定义1.3静态代理场景1.4静态代理思考02.静态代理原理与实现2.1罗列一个场景2.2用一个例子理解代理2.3案例演变分析03.静态代理分析3.1静态代理结构图3.2静态代理时序图

·2025-03-20 05:10

1.1PaddleTS_环境配置：一个易用的深度时序建模的Python库

PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库，它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle，专注业界领先的深度模型，旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。

pythonQA·2025-03-20 01:27

03.建造者模式设计思想

建造者模式定义1.3建造者模式场景1.4建造者模式思考02.建造者模式实现2.1罗列一个场景2.2创造对象弊端场景2.3案例演变分析2.4用例子理解建造者03.建造者模式分析3.1建造者模式结构图3.2建造者模式时序图

·2025-03-19 21:54

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

OpenManus 代码分析

下面我将通过时序图和流程图来详细分析整个系统的工作流程。

有个人神神叨叨·2025-03-19 15:38

华为OD2023(A卷)基础题21【日志采集系统】

输入按时序

大司码·2025-03-19 15:02

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察

代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三

萧十一郎@·2025-03-19 14:28

【从零开始学习计算机科学】软件工程（四）结构化需求分析与面向对象需求分析

图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析

贫苦游商·2025-03-19 12:13

RTX4070Ti性能实测与优化解析

此外，文章将提供经过验证的超频参数配置方案，涵盖电压调节、核心频率偏移及显存时序优化，

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解

它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 09:11

关于屏幕接口类型集锦（MCU,RGB,MIPI,LVDS,HDMI）

MCU接口的两种模式MCU接口包含两种时序模式：8080模式（Intel标准）：控制信号为CS、RS、RD、WR，通过并行数据线传输

谢工碎碎念·2025-03-18 20:29

SPI（Serial Peripheral Interface）详解

一、SPI的核心特性1.通信架构主从模式：主设备（Master）：生成时钟信号（SCLK），控制通信时序。从设备（Slave）：被动响应主设备指令，同一总线上可挂载多个从设备。信号线：SCLK（Ser

美好的事情总会发生·2025-03-18 18:10

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本

猴的哥儿·2025-03-18 04:47

InfluxDB写入测试

早几年测试时序库时，采集数据到kafka，然后用不同数据进行存储验证。Influxdb是花时间比较多的，它的数据建模方法、读写方法都需要使用特殊的API。

PascalMing·2025-03-17 16:12

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例

Python自动化炒股：利用XGBoost和LightGBM进行股票市场预测的实战案例在当今快节奏的金融市场中，自动化交易和预测模型成为了投资者和交易者的重要工具。

云策量化·2025-03-17 10:29

innovus 命令每日精要 | setAnalysisMode：深度解析与高效配置指南

在芯片设计领域，时序分析是确保设计可靠性和性能的关键环节，而Innovus作为业内领先的实现工具，其命令的精准运用直接决定了时序分析的效率与质量。

数字后端物理设计知识库·2025-03-17 09:53

京准电钟分享：水利系统NTP网络时间服务器应用

系统内各设备（如PLC、RTU、SCADA服务器、传感器等）的时间一致性直接影响数据记录的准确性、事件报警的时序性以及故障分析的可靠性。为实现全系统高精度时间同步，需部署NTP（NetworkTi

北京华人开创公司·2025-03-17 05:46

新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测

嘉羽很烦·2025-03-16 18:28

应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议

应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求

@ANONYME·2025-03-16 16:46

基于人工智能的智能视频内容分析系统

减少数据量，提取关键信息2.目标识别检测基于深度学习模型（YOLO、FasterR-CNN等）识别多种目标类型（人、车辆、物品等）适应不同光照、角度和遮挡情况输出目标位置、类别和置信度3.行为分析研判基于时序模型

小彭律师·2025-03-16 09:21

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

Heartsuit·2025-03-15 21:27

TDengine 使用教程：从入门到实践

TDengine是一款专为物联网（IoT）和大数据实时分析设计的时序数据库。它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

金融风控可解释性算法安全优化实践

在技术实现层面，重点解析支持向量机与随机森林的改进方案，结合数据清洗与标注的标准化流程，强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现，同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示：金融机构在部

智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

Git 钩子自动化部署完全指南：掌握 post-receive 触发机制与生产实践

文章目录Git钩子自动化部署完全指南：掌握post-receive触发机制与生产实践一、核心机制剖析1.1触发三要素1.2触发时序图二、配置全流程详解2.1目录结构规范2.2权限控制矩阵2.3标准脚本模板三

窝窝和牛牛·2025-03-14 22:37

set_clock_groups

一、命令参数与工具处理逻辑核心参数定义参数定义工具行为工具兼容性-asynchronous完全异步时钟组，无任何相位或频率关系（如独立晶振、不同时钟树）工具完全禁用组间路径的时序分析，但需用户自行处理跨时钟域

jh你好·2025-03-14 20:55

芯片时钟树结构（H-tree,Fishbone,FlexH,Mesh等）的对比、应用实例及未来趋势

引言在先进制程芯片设计中，时钟树综合（ClockTreeSynthesis,CTS）的优化程度直接影响芯片的时序收敛、功耗分布和面积利用率。

赛卡·2025-03-14 16:46

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。基于这一洞见，我们提出了TPDiff，一个统一的框架，用于提高训练和推理效率。通过将扩散过程分为几个阶段，我们的框架在扩散过程中逐步增加帧率，仅在最后阶段采用全帧率，从而优化计算效率。为了训练多阶段扩散模型，我们引入了

东临碣石82·2025-03-14 14:31

《一文讲透》第4期：KWDB 数据库运维（6）—— 容灾与备份

一、KWDB容灾WAL概述KWDB采用预写式日志（Write-AheadLogging，WAL），记录每个时序表的模式变更和数据变更，以实现时序数据库的数据灾难恢复、时序数据的一致性和原子性。

KaiwuDB 数据库·2025-03-14 10:28

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。

SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

LLM 为什么需要 tokenizer？

1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自

SmallerFL·2025-03-14 03:45

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