时序预测算法第11页

前端安全-加密

1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站（撞库）1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐（防止拆解）1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表

姜慧慧·2024-09-08 23:45

机器学习之 K-均值聚类算法

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。

维生素￥·2024-09-08 23:43

硬加密和软加密

一、加密方法不同1、软加密：是指通过特定的软件算法进行加密。2、硬加密：作为物理加密技术，其主要是通过芯片对硬盘中的每一个字符、每一个数据进行加密，这有些像早期的微电码。

Angus sonder·2024-09-08 23:12

增量更新

2.增量更新原理图如下增量更新原理.png3.增量更新算法核心比如用户手中当前版本是1.0，服务器中是2.0，并且服务器中肯定

世道无情·2024-09-08 23:37

【备战软考（嵌入式系统设计师）】04-嵌入式软件架构

要求在系统投入前就具有确定性和可预测性。一般考在选择题。机内自检BIT（Built-InTest，机内自检），可以完成对故障的检测和定位。包括下面四种：上电BIT：在系统上电的时候对所有硬件资

折途想要敲代码·2024-09-08 23:11

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。

安科瑞蒋静·2024-09-08 22:11

数据清洗：信息时代的黄金前奏

企业、政府乃至个人，都依赖于数据分析来指导决策、优化流程、预测趋势。然而，在数据从产生到应用的整个链条中，一个至关重要的环节往往被忽视或低估，那就是数据清洗（DataCleaning）。

ShiTuanWang·2024-09-08 22:40

数据治理：企业如何精准管理与高效利用数据？

在数字化转型的浪潮中，数据不再是冷冰冰的数字堆砌，而是转化为洞察市场、预测趋势、指导决策的重要力量。然而，海量数据的快速增长也带来了存储、处理、分析及安全等方面的多重挑战。企业若想在竞争激烈的市

ShiTuanWang·2024-09-08 22:39

高效数据治理策略：筛斗数据带你走进智能化数据管理新时代

筛斗数据通过先进的算法和智能工具，能够深入复杂的数据源，快

筛斗数据·2024-09-08 22:36

【Rust光年纪】构建高效气象模型计算系统：Rust语言库推荐与比较

提升气象数据处理效率：Rust语言库全面解析前言气象学计算在科研、气象预测和应用程序开发中扮演着重要角色。

friklogff·2024-09-08 22:35

用python解读银行家算法

用python解读银行家算法银行家算法是一种经典的死锁避免算法，用来决定一个系统是否可以安全分配资源。

给我起把狙·2024-09-08 21:03

人工智能时代的程序设计教学与课程设计

当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计，但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本

于仕琪（南科大）·2024-09-08 21:01

雪花算法的时间回拨问题的产生和解决办法

1.什么是时间回拨问题雪花算法通过时间来即将作为id的区分标准之一,对于同一台id生成机器,它通过时间和序号保证id不重复当机器出现问题,时间可能回到之前,此时,时间就不能区分又或者因为闰秒的出现,导致时间回拨

CocoaAndYy·2024-09-08 21:59

gps路径压缩算法

公司的gps点位特别多,导致数据存储以及查询都会造成一定的压力.所以我们需要使用gps路径压缩算法我调研了两种:k-means和Douglas-Peuckerk-means压缩的底层原理是:自定义簇的数量

王建文go·2024-09-08 20:24

分析React fiber

weixin_34367845·2024-09-08 20:54

数学基础 -- 线性代数之格拉姆-施密特正交化

格拉姆-施密特正交化格拉姆-施密特正交化（Gram-SchmidtOrthogonalization）是一种将一组线性无关的向量转换为一组两两正交向量的算法。

sz66cm·2024-09-08 20:53

nginx负载均衡优化和高可用

代理和负载均衡的区别代理负责把连接请求直接转发到后台某个web节点负载均衡负责把请求使用某种调度算法分散发布给后台所有web节点1.配置nginx代理服务器lb1lb1:192.168.8.10web1

小bug大问题·2024-09-08 19:49

React 中的 Fiber 架构

ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法，用于实现更细粒度的更新和高效的调度。

hawk2014bj·2024-09-08 19:48

《优秀到不能被忽视》带你认清职场成功的真相

同时，我们也很难预测，自己最终会对什么产生热爱。简单说，寻找一个让自己满意的工作，是个复杂的过程。关于激情，在它那极具蛊惑力的光芒之下，到底藏着哪些真相呢？

每天变强一点点·2024-09-08 18:15

python设计函数isleapyear_Python实战练习——打印日历教程

效果如上图所示算法思路：首先，关于日历的相关操作都离不开一个根本情况，1990年的1月1日是周一，所以日历的打印需要基于这一事实想要打印日历需要解决的问题最主要便是一个——那

群响-刘思毅·2024-09-08 18:14

TDsql

TDsql的特点TDengineDistributedSQL（TDsql）是一个基于TDengine时序数据库技术的开源分布式关系型数据库管理系统。

大数据-·2024-09-08 18:43

9.6学习记录+三场笔试

一、去哪儿笔试+挚文集团1.在调度算法中平均等待时间最短的是什么?短作业优先2.给定一个字符串s，最有效的找到其中第一个不重复的字符的方法是?一、使用哈希表创建一个哈希表，用于存储字符及其出现的次数。

冰榫·2024-09-08 18:41

图片修复去除重影导致的图像模糊

我们使用去模糊算法解决重影模糊问题，进入

littlebird001·2024-09-08 17:39

基于云原生向量数据库 PieCloudVector 的 RAG 实践

这些主流的模型能够取得卓越表现，归功于创新的算法、模型规模的大幅扩展，以及海量的高质量数据集。然而AIGC依然面临一系列挑战，检索增强生成（RAG）技术作为LLM的一项重要补充被提出。

OpenPie｜拓数派·2024-09-08 17:08

OpenCV项目实战-深度学习去阴影-图像去阴影

阿利同学·2024-09-08 17:07

STM32—I2C的基本时序，MU6050的ID读取

目录前言一、I2C基本时序的书写二、I2C基本时序的代码1.引脚的初始化2.起始时序3.停止时序4.发送一个字节5.接收一个字节6.发送一个应答7.接收一个应答三.MU6050的应答1.先验证下应答功能

因讷言于敏行·2024-09-08 17:06

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

再加上近几年深度学习兴起，用深度学习做特征提取逐渐成了主流，比传统算法无论是性能、准确性还是效率都更胜一筹。

深度之眼·2024-09-08 17:03

AI 大模型催生的新职业，提示词工程师是什么？

它们不仅仅是冷冰冰的算法集合，更是拥有无限创造力的智能体。而在这个智能体的背后，有一群关键的角色——提示词工程师（PromptEngineer）。

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题）

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

人工智能-猫猫·2024-09-08 16:57

trie算法

Trie（字典树、前缀树）是一种用于高效存储和检索字符串的数据结构。主要特点和优势：高效的前缀查询：能够快速判断一个字符串的前缀是否存在，以及查找具有特定前缀的所有字符串。节省空间：对于有共同前缀的字符串，只存储共同前缀部分一次，避免了重复存储。插入和查找的时间复杂度通常为O(m)，其中m是要插入或查找的字符串的长度。基本结构：Trie由节点组成，每个节点可能有多个子节点，通常用数组或哈希表来表示

云无心以出岫·2024-09-08 16:25

大厂嵌入式数字信号处理器(DSP)面试题及参考答案

数字信号处理（DSP）则是对离散的数字信号进行各种算法处

大模型大数据攻城狮·2024-09-08 15:24

2024年第九届数维杯数学建模B题完整分析参考论文（共42页）（含模型和代码）

分析正己烷不溶物(INS)对热解产率的影响5问题2：探讨INS和混合比例的交互效应5问题3：基于共热解产物的特性优化混合比例5问题4：分析共热解组合产物收率的实验值与理论计算值差异5问题5：建立热解产物产率预测模型

小文数模·2024-09-08 14:45

软考笔记--系统架构评估

它利用数据或逻辑分析技术，针对系统的一致性，正确性，质量属性，规划结果等不同方面，提供描述性，预测性和指令性的分析结果。

赤露水·2024-09-08 14:42

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

它是最早的边缘检测算法之一，以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘，从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

百度文库文章-暂存下-------题目: 链式简单选择排序

题目:链式简单选择排序初始条件：理论：学习了《数据结构》课程，掌握了基本的数据结构和常用的算法；实践：计算机技术系实验室提供计算机及软件开发环境。

weixin_62349327·2024-09-08 13:41

2023双十二iPhone15价格预测和降价更新

2023双十二手机会降价。氧惠APP（带货领导者）——是与以往完全不同的抖客+淘客app！2023全新模式，我的直推也会放到你下面。主打：带货高补贴，深受各位带货团队长喜爱（每天出单带货几十万单）。注册即可享受高补贴+0撸+捡漏等带货新体验。送万元推广大礼包，教你如何1年做到百万团队。双十二活动的时候手机肯定是会降价的，部分手机型号会比双十一活动的降价力度还要大，特别是马上要就发布新款的手机型号会

氧惠全网优惠·2024-09-08 13:26

数据结构--经典排序之选择排序（超详细！！）

文章目录选择排序代码实现使用示例选择排序选择排序（SelectionSort）是一种简单直观的排序算法。

鲁鲁修•vi•不列颠尼亚·2024-09-08 12:59

系统架构设计师——架构评估（一）

在设计阶段，需要考虑优化算法、高效编码和适当的硬件资源配置来提高系统性能。提升性能提升性能是软件系统中至关重要的方面，尤其是在高负载和高并发的场景下。

吴代庄·2024-09-08 12:58

7. 深度强化学习：智能体的学习与决策

本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

Network_Engineer·2024-09-08 12:58

LeetCode之搜索二维矩阵 II——JavaScript实现

搜索二维矩阵II编写一个高效的算法来搜索mxn矩阵matrix中的一个目标值target。该矩阵具有以下特性：每行的元素从左到右升序排列。每列的元素从上到下升序排列。

极奏·2024-09-08 11:51

算法题汇总

算法汇总环形链表https://leetcode.cn/problems/linked-list-cycle/反转链表https://leetcode.cn/problems/reverse-linked-list

lin-lins·2024-09-08 11:25

机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解

RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。

刷刷刷粉刷匠·2024-09-08 11:54

Python-断点续传的方式下载GPM降水数据

下载GPM卫星降水数据全球卫星降水计划(GPM)是一项国际卫星任务，由NASA和JAXA合作开展，利用多传感器多卫星多算法结合卫星网络和雨量计反演得到更高精度的降水数据，其能够提供全球范围基于微波的3h

有梦想的Frank博士·2024-09-08 11:22

2024国赛数学建模保姆级选题建议，思路教程

主要算法和模型:1.几何建模:需要建立空间几何模型，可以用螺旋线方程、空间曲线运动方程来描述舞龙队的位置和速度。2.动力学模拟:可以使用微分方程或

灿灿数模分号·2024-09-08 10:20

亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展

大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式，可以理解和生成自然语言的人工智能程序。

热爱coding的星辰·2024-09-08 10:19

python 实现第k个字典排列算法

第k个字典排列算法介绍"第k个字典排列"算法通常指的是在给定的字符集合（例如，字符串中的字符）中，找到所有可能排列的第k个排列。

luthane·2024-09-08 10:44

windows C++-并行编程-并行模式库 (PPL)

通过提供并行作用于数据的泛型安全算法和容器，提高应用程序代码与基础线程机制之间的抽象级别。使用PPL还可以开发通过为共享状态提供替代方案实现缩放的应用程序。

sului·2024-09-08 09:11

Top-K准确率代码实现

文章目录Top-K准确率Top-K准确率的代码实现多标签分类准确率的代码实现Top-K准确率Top-K准确率就是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。

友人Chi·2024-09-08 09:39

Focal Loss的简述与实现

Loss=L(y,\hat{p})=-ylog(\hat{p})-(1-y)log(1-\hat{p})Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)其中p^\hat{p}p^为预测概率大小

友人Chi·2024-09-08 09:09

Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train

青瓷看世界·2024-09-08 09:07

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