时间序列分解第5页

python：使用gdal和numpy进行遥感时间序列最大值合成

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用python编程语言，进行遥感数据时间序列最大值合成的代码。

_养乐多_·2025-02-26 08:17

OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测

在本文中，我们将通过一个简单的例子，展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势，尤其是在时间序列预测（如销售、流量等）中的实际应用，并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。

山海青风·2025-02-25 23:42

AI提示工程的挑战与演进

以下是具体分析：一、当前AI工作流的提示挑战复杂任务分解与逻辑连贯性多步骤任务建模困难涉及跨工具、多模态的任务（如“分析数据→生成图表→撰写报告”）需精确拆解子任务并定义依

大囚长·2025-02-25 16:59

GEO数据结构

目录1.GEOADD2.GEODIST3.GEOHASH3.GEOHASH4.GEOPOS6.GEOSEARCH7.GEOSEARCHSTORE应用场景代码的逻辑分解：比较难懂的部分：RedisGEO查询与分页

代码代码快快显灵·2025-02-25 15:51

经典算法思想总结

一般解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解LeetCode455.分发饼干：455.分发饼干-力扣（LeetCode）121.买卖股票的最佳时机

2301_80148369·2025-02-25 13:05

云原生架构概念

它的核心优势在于支持微服务架构，使得应用程序能够分解为独立、松耦合的服务，每个服务都可以单独开发、部署和扩展，从而提高了敏捷性和迭代速度。

睡不醒的小泽·2025-02-25 09:08

开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能

二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,

开源技术探险家·2025-02-25 07:55

Python数据处理掌握Pandas.to_datetime函数时间序列（参数解析与实战）

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以

步入烟尘·2025-02-25 03:54

HTTP和HTTPS详解

HTTP的工作过程一次HTTP操作称为一个事务，其整个工作过程如下：1）地址解析如用客户端浏览器请求这个页面：localhost.com:8080/index.htm从中分解出协议名、主机名、端口、对象路径等部分

Cedicn·2025-02-25 01:08

奇异值分解求线性方程组的最小二乘解

此类问题可以很方便地采用SVD奇异值分解来求解。一.讨论基于线性代数的解析解关于线性方程组的解析解存在性的讨论在之前的博客中已经介绍，主要基于向量组的线性相关性理论。

果壳中的robot·2025-02-24 23:57

ATB概念之：算子tiling

Tiling技术通常用于将大的计算任务分解成更小的块，这些小块可以在内存中更高效地处理，或者更适合并行计算环境。

·2025-02-24 23:48

2025年如何挑选最适合企业的5大项目管理平台：从实战角度拆解核心逻辑与避坑指南

某建筑公司曾采购某国际大厂系统，结果工程师连任务分解都不会用，最终回归Excel+微信群。

·2025-02-24 14:58

基于企业架构视角建模

基于企业级架构视角的模型建设有助于打破组织内IT系统的孤岛式建设，核心任务是对银行内战略的分解、传导，帮助企业将零散的能力“聚沙成塔”，确保战略意图和绩效指标逐层落实到每一个流程步骤、程序模块、操作规范中

fajianchen·2025-02-24 09:13

边缘计算的学习

边缘计算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。边缘

川朴老师·2025-02-24 08:38

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容

算法与数据·2025-02-24 01:22

基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】

在模型构建方面，我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能，能够捕捉数据中的长期依赖关系，这对于股票价格走势的预测至关重要

算法与数据·2025-02-24 01:22

力扣hot100——排序链表（常见方法，归并排序）

解题思路：分解（Divide）：将待排序的列表递归地分成两半，直到每个子列表只包含一个元素（此时每个子列表都是有序的）。解决（Conquer）：递归地对每个子列表进行排序。

01_·2025-02-24 00:09

将混合专家（Mixture of Experts, MoE）路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议

from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法（如季节-趋势分解

放空儿·2025-02-23 22:00

Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统地铁大数据地铁流量预测

本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统，使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据，运用机器学习和时间序列分析等方法，对客流量数据进行预处理和特征选择，构建客流量预测模型，利用历史数据对模型进行训练和优化

qq_79856539·2025-02-23 16:16

Python的那些事第二十八篇：数据分析与操作的利器Pandas

它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具，能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。

暮雨哀尘·2025-02-23 12:13

快速排序（Quick Sort）

1、快速排序的核心是分治思想:分治思想（DivideandConquer）是一种通过分解问题、解决子问题、合并结果来解决复杂问题的策略。

闯闯爱学习·2025-02-23 10:29

线代[8]｜北大丘维声教授《怎样学习线性代数？》（红色字体为博主注释）

该篇文章为大学工科专业线性代数课程脉络的梳理性质文章，仅仅到“二次型”为止与考研大纲相同，并未涉及“哈密顿—凯莱定理、奇异值分解（SVD）、广

汉密士20240101·2025-02-23 09:55

短时傅里叶变换（STFT）与逆变换（ISTFT）

引言短时傅里叶变换（Short-TimeFourierTransform,STFT）是一种将信号分解为时间和频率成分的技术，广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。

niuguangshuo·2025-02-23 09:22

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA（ExponentialMovingAverage，指数移动平均）注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型，旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

动态规划（Dynamic Programming）详解

详解目录动态规划简介动态规划核心思想动态规划问题的基本要素动态规划应用步骤经典动态规划问题解析动态规划优化技巧实际应用案例动态规划的优缺点总结与学习资源1.动态规划简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种解决复杂问题的算法设计范式，通过将原问题分解为相对简单的子问题

程序猿000001号·2025-02-23 00:44

解读matlab之小波库函数,解读matlab之小波库函数

图14wavedec函数中的核心函数为dwt函数，作多少尺度的分解就调用几次dwt函数。4waverec函数waverec函数是多尺度一维离散小波重构函数。

weixin_39735509·2025-02-22 23:08

Github 2025-01-09 Go开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Go项目10TypeScript项目1Prometheus监控系统和时间序列数据库创建周期：4149天开发语言：Go协议类型：ApacheLicense2.0Star

老孙正经胡说·2025-02-22 15:31

Python应用算法之动态规划理解和实践

动态规划（DynamicProgramming）是一种通过将复杂问题分解为子问题来解决优化问题的算法思想。它适用于具有“最优子结构”和“重叠子问题”性质的问题。

大数据追光猿·2025-02-22 10:53

【数据库】关系数据理论习题及解析

老坛酸菜吃鸭子·2025-02-22 08:01

领航-跟随型编队（六）避障问题综述

本文在总结现有文献的基础上，将编队避障问题主要分解为在以下几个方面[7-10]：（1）避障规划与避碰协调问题。即在实现单个移动机器人路径规划问题的基础上，如何建立一个控制模型并以某种运动规则实现个

丑萌硬件媛·2025-02-22 03:47

【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历

它通常用于将一个问题分解为更小的子问题，通过重复调用相同的方法来解决这些子问题，直到达到基准情况（终止条件）。

Ava_J·2025-02-21 17:49

Conda命令用法

Conda命令用法整体结构各部分解释①conda-script.py②[-h]显示帮助信息③[-v]详细输出模式④[--no-plugins]禁用插件⑤[-V]显示版本信息⑥COMMAND...命令常用命令示例环境管理创建环境激活环境退出环境查看环境复制环境删除环境包管理安装包更新包卸载包查看包

OpenSeek·2025-02-21 14:59

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

创建两个单独的简单移动平均线过滤器，具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时，就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值，则资产将被卖回。当

云梦量化·2025-02-21 10:21

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值

代码编织匠人·2025-02-21 06:54

前后端分离跨域问题解决方案

前后端分离跨域问题解决方案现在的web开发中经常会用到前后分离技术，前后端分解技术，都会涉及到跨域问题。

慕容屠苏·2025-02-20 19:02

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

AI 大模型：Intelligent Agent—— 开启智能新纪元

在基于LLM的智能体中，LLM的充当着智能体的“大脑”的角色，同时还有3个关键部分：规划（Planning）:智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流

AI-入门·2025-02-20 16:36

动态规划之背包问题

动态规划是一个重要的算法范式，它将一个问题分解为一系列更小的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而大幅提升时间效率。

于冬恋·2025-02-20 16:04

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

腿足机器人之五- 粒子滤波

直方图方法将状态空间分解成有限多个区域，并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率；可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。

shichaog·2025-02-20 04:26

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

它通过将问题结构化，将决策目标分解为多个层次，并对不同的决策因素进行比较，进而得出各因素的相对重要性，并帮助决策者做出合理的决策。

时代的狂·2025-02-20 04:52

动态规划算法套路解析

动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

Python 实现反转、合并链表有啥用？

反转链表比如，在处理时间序列数据时，有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示，如果数据是以链表形式存储的，通过反转链表可以高效地实现这一需求。

·2025-02-19 15:30

生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析

涡度通量数据缺失插补：结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分：计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析：绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性：时间序列相关分析

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:34

deepseek从入门到精通（1）

2.适当分解复杂任务，降低AI认知负荷。3.引入引导性问题，提升生成内容的深度。4.控制提示语长度，确保生成的准确性。5.灵活运用开

低空新兵·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条

小源学AI·2025-02-19 13:18

了解 AI 工作流

工作流就像一条流水线，把复杂的任务分解为多个简单的步骤，每个步骤都有明确的目标和流程。示例：包子铺的工作流包子铺的工作流是标准化、重复性的过程，能很好地展示工作流的特点：准备原料：采购和准备食材。

Zero_Memoy·2025-02-19 13:11

跟我一起学Python数据处理（六十九）：用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理

跟我一起学Python数据处理（六十九）：用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理大家好！一直以来，我都希望能和各位小伙伴在Python数据处理的学习道路上并肩前行，共同进步。

lilye66·2025-02-19 00:32

量子计算机可以破解比特币吗

需要从以下几个方面深入理解：1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖（PeterShor）在1994年提出的一种量子算法，它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题：整数分解问题

weixin_49526058·2025-02-18 02:27

python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）...

LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。

weixin_39576066·2025-02-17 23:49

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