时空变化预测第15页

自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测

1前言在下面几篇博客中，笔者简单介绍过Transformer，Transformer的内部结构虽然比较清晰，但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型（理解起来也相对容易一些）：LSTM（LongSh

智能汽车人·2025-03-06 18:14

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优

·2025-03-06 18:35

在混合现实中操作无人机，Inzpire利用Varjo进行下一代无人机训练

Inzpire紧凑、敏捷的合成环境系统可直接向前线提供高度逼真的无人机训练场景，以适应不断变化的现代作战环境。扩大无人机行动的范围在国防和安全行动中使用无人机变得越来越重要。

Axis tech·2025-03-06 18:13

碳实践｜CBAM下的企业应对与未来趋势分析

引言随着全球气候变化的严峻形势日益加剧，各国政府纷纷出台了一系列环境政策以应对这一全球性挑战。其中，碳边境调节机制（CBAM）作为一项重要的国际环境政策，正逐渐成为全球贸易体系中的新常态。

·2025-03-06 18:31

DeepSeek行业应用案例【农业】——解锁智能变革密码

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助，到

未来智慧谷·2025-03-06 17:30

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...

主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承

weixin_39898380·2025-03-06 14:39

低空经济中建立统一的数据共享平台，促进信息透明和协同决策。

空域信息（如禁飞区、临时空域限制）。气象

小赖同学啊·2025-03-06 14:08

Android 13.0 Launcher修改density禁止布局改变功能实现

1.前言在13.0的系统rom定制化开发中，在关于Launcher3的定制化功能中，在有些功能需要要求改变系统原有的density屏幕密度，这样就会造成Launcher3的布局变化，所以就不符合要求，接下来就来看下如何禁止改变

安卓兼职framework应用工程师·2025-03-06 14:31

使用Python爬虫抓取交通流量数据并进行地图可视化

通过直观的地图展示交通流量的变化，我们可以清晰地了解不同时间和地点的交通状况，从而为交通优化提供数据支持。

Python爬虫项目·2025-03-06 13:28

客户案例 | Ansys与Concepts NREC联合推出面向叶轮机械设计和分析的自动化工作流程

实现端到端工作流程，并加快产品上市进程主要亮点双方现在可以在ConceptsNREC的AxCent®3D叶轮机械组件设计中运行面向叶轮机械应用的AnsysCFX®计算流体力学软件该合作使设计人员能够以更高的预测准确性快速评估机器性能

ueotek·2025-03-06 13:23

React 19 即将迎来大更新！

，旨在解决React中痛点：数据获取表单处理虽然这些hook目前作为实验性API在React预览版本中可用，但它们预计将成为React19的稳定功能，但是最终发布Reactv19之前，API可能会有所变化

程序员白特·2025-03-06 11:41

数据分析新时代：AI驱动的高效开发与智能决策

随着数据量的爆炸式增长，传统的数据分析工具已经难以满足快速变化的需求。为了应对这一挑战，新一代智能化工具应运而生，其中最具代表性的当属AI驱动的开发环境。本文将探讨如何利用这种智能化工具提升数据分

inscode_017·2025-03-06 10:05

影院购票系统（二）——uni-app移动应用开发

它遵循响应式编程模式，数据的变化能够及时反映在视图上，反之亦然。二、核心数据结构剖析seatData二维数组组件利用Vue的响应式数据模型，定义了seatData这个二维数组，用来表示9x14

阿常11·2025-03-06 09:57

react精简面试题

单向数据流：数据通过props从父组件传递到子组件，状态变化可预测。JSX：允许在JavaScript中编写类似HTML的语法，增强代码可读性。2.类组件和函数组件的区别？

懒人村杂货铺·2025-03-06 09:57

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

自动驾驶---打造自动驾驶系统之环境准备（一）

各位读者朋友，本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主），同时可自定义相关扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。

智能汽车人·2025-03-06 08:49

「QT」输入控件类之 QDateTimeEdit 日期时间编辑框类

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）文章专栏「QT」QT5程序设计全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「UG/NX」BlockUI

何曾参静谧·2025-03-06 08:14

新手教程，小白学web前端开发—HTML5+css3

本书教材：web前端开发案例教程—HTML5+css3简介：2005年以后，互联网进入了web2.0的时代，各种类似的桌面软件的web应用大量涌现，网站的前端，由此发生了翻天覆地的变化。

皆非本人·2025-03-06 07:09

【价值洼地的狩猎机制】

实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点

调皮的芋头·2025-03-06 07:09

RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统

1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展，人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。

AI天才研究院·2025-03-06 06:01

期权帮|谁还不知道股指期货基差和价差的区别是什么吗？

基差主要连接现货市场和期货市场，反映两个市场之间的价格差异和预期变化；而价差则主要关注不同到期日的期货合约之间的价格差异。

qiquandongkh·2025-03-06 05:21

期权帮|股指期货入门知识：什么是股指期货基差？什么是股指期货价差？

股指期货的基差与价差是两个重要的价格关系指标，它们反映了现货市场与期货市场以及不同期货合约之间的价格差异和预期变化。

qiquandongkh·2025-03-06 05:47

【HeadFirst系列之HeadFirst设计模式】第15天之桥接模式：让代码的扩展更优雅！

在软件开发中，我们经常遇到多维度变化的需求，如果不合理地设计代码结构，随着需求的扩展，代码会变得越来越复杂，难以维护。

工一木子·2025-03-06 02:26

[Machine Learning] K-means算法

给定一个特征向量集{X}和目标聚类数N，K-means会不断迭代，直到X被分成N类，且每一类的中心点不再明显变化。

进阶的小蜉蝣·2025-03-06 02:24

数据挖掘校招面经二

学习的目标是找到a的值，使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中，通常使用最小二乘法来学习a。

Y1nhl·2025-03-06 02:54

搜广推校招面经二十八

为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值

Y1nhl·2025-03-06 01:15

华为面试题及答案——机器学习(二)

精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

开发报告：一、项目概述本项目是一个基于Python和Django框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。

源码空间站11·2025-03-06 00:40

深度学习现状与未来发展趋势分析报告（深度学习还是主流吗？）

此博客分析深度学习当前的主流应用领域、其受关注度的变化趋势、可能的技术替代或补充方案、产业界和学术界的不同发展方向，以及影响其受关注度变化的核心因素。

与光同尘大道至简·2025-03-05 23:59

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

链路预测：评估IPC之间的相似度概率。

pk_xz123456·2025-03-05 23:59

掌握 findIndex、push 和 splice：打造微信小程序的灵活图片上传功能✨

小程序图片上传认识`findIndex`定义语法在代码中的应用示例当前行为认识`push`定义语法在代码中的应用示例特点✂️认识`splice`定义语法在代码中的应用示例特点三者的协作：动态管理操作流程长度变化优化

小丁学Java·2025-03-05 21:14

element UI =＞ element Plus 差异化整理

注：文章由deepSeek生成；以下是ElementUI和ElementPlus中有变化的组件属性差异的详细对比。这些变化主要集中在Vue3的适配、API优化以及新特性的引入。

CJ-杰·2025-03-05 19:31

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战（5.0）ArkUI开发＞动画曲线

动画曲线概述动画曲线是属性关于时间的变化函数，决定属性变化时产生动画的运动轨迹

蜡笔小新、没有笔·2025-03-05 17:18

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战开发：自定义视图实现Tab效果案例

实现思路页签实现：添加onClick方法，记录点击的index，index变化后，改变页签颜色、字体大小，使用a

前端_王华QAQ·2025-03-05 17:44

Harmony Next性能优化之ArkTS

通过const保证地址不会发生变化，能够极大减少由于编码时误操作导致的赋值等行为，造成对原有逻辑的改变，声明为const能够在编辑时及时发现错误。

这货就是木子全呀·2025-03-05 17:11

【Vue】Vue入门--双向绑定，Vue的组件，Axios异步通信，计算属性，插值，自定义事件

为什么要使用Axios3.3.第一个Axios应用程序4.Vue的生命周期5.计算属性6.插槽7.自定义事件8.Vue入门小结1.Vue双向绑定Vue.js是一个MVVM框架，即数据双向绑定，即当数据发生变化的时候

a碟·2025-03-05 16:36

鸿蒙ArkTs开发，后台触发数据变化后更新页面 UI事件

文章目录1、定义全局事件管理器2、触发事件3、页面监听事件如果你的需求是后台触发状态变化后更新页面UI，而不是通过页面跳转传递数据，可以通过以下方式实现：通过自定义事件管理器，后台触发事件后通知页面更新

AaVictory.·2025-03-05 16:34

电子电气架构 --- 拓扑架构集中的趋势及其演变

除了生存温饱问题之外，没有什么过多的欲望，表面看起来很高冷，内心热情，如果你身边有这样灵性的人，一定要好好珍惜他们眼中有神有光，干净，给人感觉很舒服，有超强的感知能力有形的无形的感知力很强，能感知人的内心变化喜欢独处

车载诊断技术·2025-03-05 16:04

极狐GitLab签约银河证券，助力证券行业打造更高标准的 DevOps 平台

研发效能是实现研发生产力变革的重要发展举措，自2021年起，银河证券探索提升软件研发效能的解决方案，DevOps工具链作为承载开发、技术运营和质量保障部门之间沟通、协作与整合的研发基础设施，承担起加强业务与技术协作的责任、快速响应市场变化

·2025-03-05 16:47

数据挖掘data mining

数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤：定义问题：明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。数据收集：从各种数据源中收集相关的数据。

Wlq0415·2025-03-05 16:30

赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植

jingwang-cs·2025-03-05 15:24

NoSQL数据库

适用场景：适合需要存储复杂数据结构和动态变化模式的应用，例如内容管理系统和用户配置管理。示例：MongoDB、CouchDB。

Wlq0415·2025-03-05 13:38

强化学习是否能够在完全不确定的环境中找到一个合理的策略，还是说它只能在已知规则下生效？

尽管强化学习在许多已知和相对确定的环境中表现出色，但在面对完全不确定或动态变化的环境时，其表现和可靠性是否依然能保持一致是一个值得深入探讨的问题。我们生活的世界充满了不确定性，尤其是在

concisedistinct·2025-03-05 12:58

添加响应式数据

1.响应式的基本概念定义：响应式是指当数据（data）发生变化时，页面会自动更新和刷新。类似于Excel中单元格数据联动更新的机制。

遇见~未来·2025-03-05 12:26

金属玻璃拼接设计，iPhone 17重回经典，致敬苹果5

近日，关于iPhone17的设计爆料引发了广泛关注，尤其是其金属玻璃拼接设计，让人不禁回想起经典的苹果5，仿佛是一场跨越时空的致敬。

佳晓晓·2025-03-05 12:54

ai垂直领域和水平领域如何理解?

在这些领域中，AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域（HorizontalDoma

王摇摆·2025-03-05 12:21

《RWA全球产业白皮书》发布：向凌云教授解析全球经济转型与RWA的未来

该白皮书通过深入分析全球产业结构变化，尤其强调了“真实世界资产”（Real-WorldAssets，简称RWA）在当前及未来全球经济转型中的重要作用。

互联网之声·2025-03-05 12:51

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

React进阶之前端业务Hooks库（四）

domuseClickAwayuseDocumentVisibilityuseEventListeneruseMutationObserveruseResponsive结合组件库(antdesign,elementui)其他功能的hook针对dom合理的使用useLatest，useMemoizedFn，能够保证组件的更新是不发生不必要的变化的

VillanelleS·2025-03-05 11:46

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