未来多步预测第11页

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

JavaScript模块化开发的演进历程

写在前面的话js模块化历程记录了js模块化思想的诞生与变迁历史不是过去，历史正在上演，一切终究都会成为历史拥抱变化，面向未来延伸阅读-JavaScript诞生（这也解释了JS为何一开始没有模块化）JavaScript

IronKee·2025-03-11 17:09

卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现

卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核

DOMINICHZL·2025-03-11 17:36

深度学习：偏差和方差

偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。

壹十壹·2025-03-11 16:25

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

C语言开发以及维护用到的工具简介

经过第一部分的介绍，已经可以实现一些最简单的功能了，比如文字版本的计算器，猜数字小游戏，通过调整输出格式从而输出优美的图形等等，那么在未来的实际使用中，使用一些什么工具去进行c语言的编辑，查看，编译，运行等等

812503533·2025-03-11 13:02

R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测

虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。

weixin_贾·2025-03-11 12:24

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A

Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF

WangYan2022·2025-03-11 11:45

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。

Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，

日记成书·2025-03-11 09:37

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

以下是原因的详细解析以及未来解决这些问题的途径。一、GP服务未能流行的原因分析1.高昂的成本与许可问题背景：ArcGIS的

匹马夕阳·2025-03-11 09:35

深入解析Java记录类：简洁高效的数据建模利器

其设计目标包括：减少模板代码（Boilerplate）增强数据透明度支持模式匹配（未来特性）替代简单DTO和值对象1.2与普通类对比特性普通类记录类默认修饰符无限制隐式final继承支持继承不可继承其他类可变性可自由设计隐式不可变方法生成手动实现自动生成规范方法构造器显式定义

小志开发·2025-03-11 09:01

架构生命周期（演进史）技术应服务于业务

饿了么（工商局）4、大数据+云计算5、AI未来以来时代…第一时期单一应用架构allinone。所有的模块和代码都在一起。技术也不分层。(2000年左右)网站的初

Limbo1213·2025-03-11 09:59

AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场

据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A

meisongqing·2025-03-11 08:58

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。

小圆圆666·2025-03-11 07:49

利用AI大模型，破解医疗数据困境_医疗ai大模型

从影像诊断到药物研发，这些模型正逐步改写医疗服务的未来。然而，数据量有限、标注成本高、多模态数据融合困难等挑战仍旧存在。如何在确保隐私的前提下，高效利用有限的医疗数据？

喝不喝奶茶丫·2025-03-11 06:45

公司共享网盘怎么建立

例如采用可以快速部署与灵活扩展的企业网盘方案，不仅能在初期节省大量时间成本，也能保障未来业务扩展不受限制，从而让文档共享与团队协作更加顺畅。一、公司共享网盘的基本概

·2025-03-11 06:12

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

供应链工作效率如何提升

提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。

dev.null·2025-03-11 04:21

基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测

目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好

机器学习和优化算法·2025-03-11 03:42

数据分析在宇宙观测中的重要性

数据分析在宇宙观测中的重要性关键词：数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要：本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性，从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析

AI天才研究院·2025-03-10 23:46

氢能源汽车使用过程中的氢气监测技术：量子电导氢气传感器的引领

二、氢气监测的重要性氢燃料电池汽车以其高效、环保的特点成为未来汽车发展的重要方向。然而，氢气的易燃易爆特性使得对其浓度的实时监

德克西尔DrKsir·2025-03-10 22:10

周报 | 25.3.3-25.3.9文章汇总

-CSDN博客AI生成未来|CVPR2025|多模态六边形战士Magma：会点按钮会搬砖，标注竟让AI长出“时空大脑“_magma-8b-CSDN博客机

双木的木·2025-03-10 21:04

决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法

其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。

Jason_Orton·2025-03-10 18:39

探索Agent AI智能体的未来

这些智能体不仅在当前的技术领域中发挥着重要作用，而且在未来将以更深远的影响改变我们的生活、工作和社会结构。本文将探讨AgentAI智能体的现状、潜力以及未来可能的发展方向。

A-Kamen·2025-03-10 18:08

2025年入职/转行网络安全，该如何规划？网络安全职业规划

第一部分：网络安全行业概述1.1网络安全的现状与未来网络安全已经成为全球企业和政府的

教网络安全的毛老师·2025-03-10 18:38

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。

qq_29790801·2025-03-10 17:33

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

QwQ-32B通用能力测评的详细分析

的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs评测榜”）设计方：Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型：数学证明：需完成包含多步推导的几何

大势下的牛马·2025-03-10 16:57

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力

招风的黑耳·2025-03-10 16:56

计算机学习的五大避坑指南新手必藏

避坑一：盲目跟风学习编程语言技术性深化：在选择编程语言时，要考虑语言的特点、适用场景以及未来发展趋势。

编程诗人华仔·2025-03-10 16:52

我与Java注解的二十年：从手写标签到架构艺术的蜕变之旅

我与Java注解的二十年：从手写标签到架构艺术的蜕变之旅题记：“好的注解不是代码的累赘，而是程序员留给未来的情书”——一个用坏七把机械键盘的老码农文章目录我与Java注解的二十年：从手写标签到架构艺术的蜕变之旅一

双囍菜菜·2025-03-10 16:51

Manus AI Agent 技术解读：架构、机制与竞品对比

技术突破带来的震撼2.2完整交付的产品体验2.3生态与开源策略3.Manus与其他AIAgent的对比分析3.1技术架构3.2任务执行能力3.3工具调用能力3.4产品化进展3.5测试基准表现4.Manus的挑战与未来发展

智想天开·2025-03-10 15:18

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测

努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

*五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化

北辰alk·2025-03-10 14:42

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方

CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。

蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

《逆战：未来》公开全新实机演示，宣布开启“重启测试”招募

易采游戏网3月10日独家消息：近日腾讯旗下经典FPS游戏《逆战》IP的延续作品——《逆战：未来》发布了全新的实机演示视频，并宣布将于不久后开启“重启测试”的测试招募。

gridf·2025-03-10 13:00

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

22. 备忘录模式

智想天开·2025-03-10 11:21

《外包程序员的转行突围：从C++开发到未来之路》

为什么开设这个专栏？我是某外包公司的C++开发工程师，从业3年多，经历过996的疲惫、技术栈迭代的焦虑，马上面临行业对“大龄程序员”的隐性淘汰规则。当前C++开发岗位的竞争日益激烈，传统互联网企业对基础开发岗的需求逐渐饱和，而外包行业的局限性（技术深度不足、项目重复性高）让我开始思考：是继续在“舒适区”内卷，还是主动转型寻找新赛道？通过调研2025年的就业趋势，我发现：C++岗位分化明显：高端领域

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-10 11:51

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AF3 block_delete_msa函数解读

推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_

qq_27390023·2025-03-10 10:43

探索未来SaaS开发的新范式：AWS + React SaaS 模板

探索未来SaaS开发的新范式：AWS+ReactSaaS模板saas-templateSaaStemplateforAWS,Amplify,React,NextJSandChakra项目地址:https

潘俭渝Erik·2025-03-10 10:10

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终

寻丶幽风·2025-03-10 09:09

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孟振优Harvester·2025-03-10 09:36

4个 Vue 路由实现的过程

一个喜欢结交朋友、喜欢编程技术和科技前沿的老程序员‍，关注我，科技未来或许我能帮到你！Vue路由相信朋友们用的都很熟了，但是你知道Vue路由是如何实现的吗？

程序员大澈·2025-03-10 08:30

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。

kkchenkx·2025-03-10 08:57

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