未来多步预测第10页

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings

Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别

Bosenya12·2025-03-13 01:02

【算法】C++深度优先搜索（DFS）全解析

本文由JohnKi原创，首发于CSDN未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活✨文章目录️‍一、DFS的基础概念️‍二、DFS的实现方式!

JhonKI·2025-03-13 00:31

数字化转型中的“三大流”——信息流、审批流与资金流

在数字化的浪潮席卷全球的今天，越来越多的企业开始认识到，单纯的技术变革远远不够，只有将信息流、审批流和资金流进行全面而有效的数字化整合，才能真正实现数字化转型，并推动企业迈向更高效、更灵活、更创新的未来

火山说数·2025-03-12 22:19

第二十七个问题-AI Agent 与 RAG 的核心区别

以下从多个维度对比分析：1.核心目标维度AIAgentRAG主要目标自主执行复杂任务（感知、决策、行动闭环）通过检索外部知识增强生成结果的准确性智能性强调自主推理、多步规划与动态调整能力依赖检索与生成的静态组合

释迦呼呼·2025-03-12 22:46

SvelteKit 最新中文文档教程（1）—— 入门指南

前言Svelte，一个语法简洁、入门容易，面向未来的前端框架。

·2025-03-12 21:48

湖南大学DeepSeek研究：我们该如何看待DeepSeek（附 PDF 下载）

伟贤AI之路·2025-03-12 21:39

android渲染是skia与egl,opengl和skia哪个快游戏电脑问题解决分享！

SkiaGPU使用OpenGL进行后台加速渲染，未来也许会代替Skia。很多人觉得，即使Android成功使用了GPU加速Webkit渲染，在访问浏览如雅虎等一般的网站时，用户也感觉不到太大的差异。

赵阿萌·2025-03-12 21:36

电机控制常见面试问题（二）

文章目录一、小电感对电机的影响二、转子位置识别1.传感器法2.无传感器三.选择电机和驱动器时通常考虑哪些关键参数四.介绍下mpc（模型预测控制）五.对于电机控制硬件设计的理解六.参数辨识在电机控制系统中扮演什么角色一

小雀丝·2025-03-12 20:04

DUBBO源码分析七---服务调用过程

Dubbo服务调用过程比较复杂，包含众多步骤，比如发送请求、编解码、服务降级、过滤器链处理、序列化、线程派发以及响应请求等步骤。限于篇幅原因，本篇文章无法对所有的步骤一一进行分析。

qq_51562781·2025-03-12 20:04

【大模型篇】推理模型大作战（QwQ-32B vs DeepSeek-R1）

写在前面当我让QwQ-32BvsDeepSeek-R1写一封未来自己的信大家更喜欢哪种风格？QwQ-32B模型介绍及使用指南一、模型简介（一&

大F的智能小课·2025-03-12 19:56

下一个十年财富风口？智享AI三代直播系统招商通道正式开启

它不仅是技术的集大成者，更是未来十年商业规则的制定者。此刻

V__17671155793·2025-03-12 19:21

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念

猿享天开·2025-03-12 17:14

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

通过预定义的提示和GPT模型，对比模型的预测结果与标准答案，生成准确性评分，并支持多次运行以统计稳定性。

码农三叔·2025-03-12 17:13

多功能同城兴趣爱好社交圈子系统/小程序内容建设/商业化路径/未来发展

运营同城社交兴趣圈子小程序需要从用户增长、内容生态、社区氛围、商业化等多个维度进行系统化布局。基于thinkphp6+uniapp研发一、用户增长策略冷启动阶段种子用户获取：与本地高校、社团、兴趣组织合作，邀请KOL（关键意见领袖）入驻。通过线下活动（如兴趣沙龙、同城聚会）引导用户注册。裂变机制：设计邀请奖励（如积分、虚拟货币），老用户邀请新用户可获得奖励。推出“师徒系统”，老用户带领新用户完成指

·2025-03-12 17:04

从灾备到未来：HyperBDR助力某国家级社会保障机构启动跨云容灾，激活数字化引擎

万博智云·2025-03-12 16:03

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第

小黄人的黄·2025-03-12 16:33

机器学习模型-从线性回归到神经网络

它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=

Earth explosion·2025-03-12 15:57

李彦宏“程序员将不再存在”言论被周鸿祎驳斥，网友怒怼：先把百度程序员都开除了...

李彦宏：未来将不再存在“程序员”这一职业在3月9日央视的《对话》·开年说节目上，百度创始人、董事长兼CEO李彦宏表示，基本上以后

互联网架构·2025-03-12 14:54

MindSearch: 革新人工智能搜索引擎的未来

MindSearch:革新人工智能搜索引擎的未来在人工智能和大语言模型快速发展的今天,搜索引擎领域正迎来新的变革。由上海人工智能实验室开发的MindSearch项目,正是这场变革中的佼佼者。

2401_87189860·2025-03-12 14:22

AI浪潮下程序员的生存指南：7 条转型路径

一、AI编程时代的职业危机与机遇·数据警示：Gartner预测到2026年，30%的代码将由AI生成·能力重构：传统"代码搬运工"岗位需求下降42%（Indeed招聘数据）·破局关键：从"重复劳动"转向

·2025-03-12 13:29

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

一、定义与意义（一）微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上，通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上进行训练，学习到广泛的知识和语言模式，但这些知识往往缺乏针对性。例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

DeepSeek行业应用案例——办公

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

未来智慧谷·2025-03-12 11:31

高效获取Amazon数据的终极指南：Pangolin爬虫API工具详解与实战应用

无论是价格监控、竞品分析，还是选品决策和市场趋势预测，亚马逊的数据价值不言而喻。然而，获取这些数据的传统方式却面临诸多挑战：手动采集效率低下，数据不实时；传统爬虫技术常常被亚马逊的反爬机制拦截，

CharonXA·2025-03-12 10:25

梯度提升决策树（GBDT）

GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出

binggorun·2025-03-12 09:18

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解（含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会

深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3

AI天才研究院·2025-03-12 08:12

美发行业的现状与未来趋势

本文将探讨美发行业的现状、痛点以及未来的发展趋势，并展望如何通过技术手段提升行业效率。根据相关数据显示，全球美发行业市场规模在2022年已达到约1000亿美元，预计到2027年将增长至1500亿美元。

shboka920702·2025-03-12 05:18

KUKA机器人：智能制造的先锋力量

本文将带您深入了解KUKA机器人的发展现状，探索其在智能制造领域的广泛应用与未来前景。

机器人之树小风·2025-03-12 03:02

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport

Kriol·2025-03-12 03:27

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

以下详细解释为什么要进行这样的过滤：1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题：在知识图谱（KG）或时序知识图谱（TKG）的链接预测任务中，模型需要为查询（如((s,r,?,t))）生成候选答案。

sauTCc·2025-03-12 02:51

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。

Wis4e·2025-03-12 00:31

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是FacebookResearch推出的一个开源项目，全称为"JointEmbeddingofProgramsandAttributes

瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture

平奇群Derek·2025-03-11 23:21

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python

皖山文武·2025-03-11 23:20

我的2021年总结，从大专生到本科生。

一、下定决心升本，考本科学校二、实习工作三、毕设答辩四、被本科录取了五、本科生活六、与csdn的缘分七、2022年的目标在过去的一年，我还是一个即将为了大专毕业和工作而忙碌、以及对未来的迷茫、有过失眠。

程序员飞鸟·2025-03-11 22:18

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。

百态老人·2025-03-11 22:46

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。

智能计算研究中心·2025-03-11 22:43

智能算法安全与跨领域创新实践

在应用场景层面，医疗影像诊断、金融风险预测与自动驾驶系统等关键领域已形成算法效能与安全性的双重验证体系，其中超参数优化、特征工程

智能计算研究中心·2025-03-11 22:13

算力安全创新驱动未来趋势endofsentence

关键数据：根据IDC预测，到2025年全球智能算力需求将增长30倍，

智能计算研究中心·2025-03-11 22:42

月入10万+的AI人都在用的学习宝典：DeepSeek高校联盟资料限时开放

未来3年，预计将有80%的传统程序员被淘汰。如果你还没有跟上步伐，将会面临一系列严峻的挑战，比如企业招聘AI岗位对学历要求的提升、简历筛选对Dee

毛毛ai·2025-03-11 21:07

空间智能数据集（不定期更新）

在这次演讲中，李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性，并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出，解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性

·2025-03-11 20:36

2025 年政府工作报告中的科技要点解读以及机会点

2025年政府工作报告中的科技要点主要包括以下方面：培育未来产业：建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业，体现了对前沿科技领域的高度重视，旨在抢占未来科技和产业发展的制高点

番茄老夫子·2025-03-11 19:56

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

NTIRE比赛：技术前沿、国内企业表现与计算机视觉未来展望

一、NTIRE比赛概述：图像恢复与增强领域的全球竞技场1.1NTIRE的定位与历史NTIRE（NewTrendsinImageRestorationandEnhancement）是计算机视觉领域最具影响力的国际赛事之一，聚焦于图像恢复与增强技术的前沿探索。自2017年首次举办以来，NTIRE每年与计算机视觉顶会CVPR联合召开，成为学术界与工业界技术实力的重要展示平台。其竞赛内容涵盖图像超分辨率、

AndrewHZ·2025-03-11 19:21

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