气候预测

岭回归预测PM2.5

#-*-coding:utf-8-*-#@File:demo2.py#@Author:CJH#@Date:2019/4/9#@Software:PyCharm#@Desc:天气PM2.5预测importcsvimportnumpyasnpfromnumpyimport
qianjinwang·2025-01-22 03:32

如何优化项目预算编制？关键步骤解析

其中，预算编制是项目资金管理的基础，它涉及到对项目所需资金的合理预测和分配。有效的预算编制不仅能帮助项目团队合理配置资源，还能为项目的成功实施提供保障。
·2025-01-22 02:01

用Python爬虫获取微博热搜词：数据抓取、分析与可视化全流程

对于数据分析、情感分析以及趋势预测等领域，获取微博热搜数据是一个非常有价值的任务。在本篇博客中，我们将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取微博的热搜词，并进行数据分析和可视化。
Python爬虫项目·2025-01-22 00:07

东南大学研究生-数值分析上机题（2023）Python 6 常微分方程数值解法

常微分方程初值问题数值解6.1题目编制RK4方法的通用程序；编制AB4方法的通用程序（由RK4提供初值）；编制AB4-AM4预测校正方法通用程序（由RK4提供初值）；编制带改进的AB4-AM4预测校正方法通用程序
天空的蓝耀·2025-01-21 23:31

异常检测的评价指标：ROCAUC等【tips】

Recallfromsklearn.metricsimportprecision_recall_curveprecision,recall,thresholds=precision_recall_curve(gt_mask.flatten(),scores.flatten())混淆矩阵：实际预测正负正
太简单了·2025-01-21 23:29

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

这些方法能够自动识别模式、提取有用信息，并做出预测或决策，从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。
用心去追梦·2025-01-21 22:58

（14）Chainlink VRF（可验证随机函数）详细介绍

它通过加密技术生成随机数，并确保随机数的不可预测性和可验证性。以下是ChainlinkVRF的详细介绍，包括其作用、用法、工作原理以及实际应用。
xluo1715·2025-01-21 18:48

关于2025年人工智能agent的5个预测

在这里，我预测2025年agent领域的轨迹，因为它开始在人工智能社区之外产生影响力。1.对agent的兴趣持续激增今年，对人工智能
大模型微调实战·2025-01-21 17:37

4个工具助力精准需求预测与资源配置

一、物流库存管理流程解析（一）库存规划与需求预测库
·2025-01-21 17:08

中科曙光C/C++研发工程师二面

它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

IE-LAB:5G将增强Wi-Fi，而不是取代它

一些供应商将5G定位为解决所有网络问题的灵丹妙药，并预测它将消除所有其他形式的网络。像这样的观点显然是极端的，但我相信5G会对网络行业产生影响，网络工程师应该意识到这一点。5G被吹捧为“下一件大事”。
ielab悦然·2025-01-21 15:48

Prometheus监控数据类型

求增长率topk：Top前N的信息Gauge反映当前状态，可增可减一般不带后缀直接使用指标，表示当前状态delta：可以获取样本在一段时间返回内的变化情况predict_linear：数据的变化趋势进行预测
xianyuLuo.·2025-01-21 15:46

AI引领工业制造智能化革命：机器视觉与时序数据预测的双重驱动

在众多AI技术中，基于机器视觉的工业辅助检测和基于时序数据的智能预测，毫无疑问是目前备受关注的两个重要方向。它们不仅极大提升了生产效率，还通过精准的决策和实时监控，推动着各行各业的智能转型。
火山说数·2025-01-21 13:33

4个工具助力精准需求预测与资源配置

一、物流库存管理流程解析（一）库存规划与需求预测库
·2025-01-21 12:52

奇墨FinOps智慧财务（云成本优化）：五步实现最优财务管理

其涵盖的范围涉及预算管理、IT财务智能分账、费用预测、预算规划、费用异常监控等多个方面，直接关系到IT服务的财务管理和业务整体运作和企业云成本优化。.
奇墨 ITQM·2025-01-21 12:55

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、
大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

BP神经网络概述及其预测的Python和MATLAB实现

##一、背景###1.1人工神经网络的起源人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）受生物神经网络的启发，模拟大脑神经元之间的连接和信息处理方式。尽管早在1943年就有学者如McCulloch和Pitts提出了数学模型，但人工神经网络真正被广泛研究是在20世纪80年代。###1.2BP神经网络的兴起反向传播（BackPropagation，简称BP）算法是20世纪80年
追蜻蜓追累了·2025-01-21 06:31

Python气象数据分析：风速预报订正、台风预报数据智能订正、机器学习预测风电场的风功率、浅水模型、预测ENSO等

和科学计算基础专题二机器学习和深度学习基础理论和实操专题三气象领域中的机器学习应用实例专题四气象领域中的深度学习应用实例更多应用Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、数据挖掘和数据可视化方面具备优异的性能，这些优势使得Python在气象、海洋、地理、气候
小艳加油·2025-01-21 05:20

深度学习笔记——模型部署

文章目录模型部署模型部署的关键步骤常见的模型部署方式优势与挑战总结边缘端部署方案总结历史文章机器学习深度学习模型部署模型部署是指将训练好的机器学习或深度学习模型集成到生产环境中，使其能够在实际应用中处理实时数据和提供预测服务
好评笔记·2025-01-21 04:11

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数
岑童嵘·2025-01-21 04:11

Python在WRF模型自动化运行及前后处理中实践技术应用-包括数据处理、模型运行、结果可视化等步骤。

1.背景与目标WRF（WeatherResearchandForecasting）模型是中尺度气象数值模式的佼佼者，广泛应用于气象预报和气候研究。
KY_chenzhao·2025-01-21 04:36

基于Python机器学习、深度学习技术提升气象、海洋、水文领域实践应用

1.背景与目标ENSO（ElNiño-SouthernOscillation）是全球气候系统中最显著的年际变率现象之一，对全球气候、农业、渔业等有着深远的影响。
KY_chenzhao·2025-01-21 04:06

基于R语言的DICE模型实践技术应用；评估气候变化对经济的影响以及不同减排政策的经济成本和效益

DICE模型是一个动态综合气候经济模型，由诺贝尔经济学奖得主WilliamNordhaus开发，用于评估气候变化对经济的影响以及不同减排政策的经济成本和效益。
KY_chenzhao·2025-01-21 03:36

AI时代：前端工程师和数学家真的要失业了吗？

ExaCEO威廉·布里克近日发布的惊人预测在科技界引发轩然大波：他认为前端工程师将在三年内消失，而数学家则只有700天的时间。
·2025-01-21 03:04

Python中的Pipeline快速教学、

这不仅使代码更简洁，还能确保在训练和预测时一致的数据处理。以下是一个快速教学，帮助你掌握Python中Pipeline的核心概念和使用方法。目录安装和导入必要的库Pipeline的基本概念创建一个简单
Coding Is Fun·2025-01-21 03:03

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测

BP神经网络及其Python和MATLAB实现预测引言BP神经网络（BackPropagationNeuralNetwork），即反向传播神经网络，是一种通过反向传播算法进行监督学习的多层前馈网络。
陈辰学长·2025-01-21 02:47

保护你的会话令牌

1．采用强算法生成SessionID正如我们前面用WebScrab分析的那样，会话ID必须具有随机性和不可预测性。一般来说，会话ID的长度至少为128位。
博文视点·2025-01-21 02:45

大模型介绍

由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。大模型的参数量通常远远超过常规模型，可以达到数百万甚至数十亿个参数。
詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

基于深度学习的极端天气预测全解析与实战指南：基于MetNet 模型

摘要：本文全面解析了基于深度学习的极端天气预测，重点介绍了MetNet模型。首先，文章阐述了极端天气预测的重要性和传统天气预报的局限性。
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:07

深度解析：Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战

2.3LSTM神经网络原理3.原理详解3.1时间序列分析基础3.1.1时间序列的组成3.1.2时间序列分析方法3.2LSTM在时间序列分析中的应用3.2.1LSTM的优势3.2.2LSTM的结构3.3日平均气温预测的数学模型
AI_DL_CODE·2025-01-21 01:37

国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20

项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。
罗小罗同学·2025-01-21 01:34

《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目

今日要和大家分享的是一款《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目。项目源码以及部署相关事宜，请联系陈辰学长，文末会附上联系信息哦。
陈辰学长·2025-01-20 20:26

直播预告丨精度优于AlphaFold，基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测

日19:00准时开播，HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟，他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳，来自学术界的反超：基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测
·2025-01-20 18:28

Gary Marcus 2025年AI预测：AGI仍在路上，务实发展才是王道

人工智能领域发展日新月异，各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测，其中最引人注目的是：AGI（通用人工智能）不会在2025年出现。
·2025-01-20 18:57

数据驱动销售预测的未来：ScriptEcho赋能高效决策

在瞬息万变的商业环境中，准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格，效率低下，难以应对市场变化的快速冲击。
·2025-01-20 18:27

一款开源免费的数据可视化大屏 JimuBI，低代码与 AI 结合产品

这是JeecgBoot团队出品的另外一款报表产品，积木报表已经成为业内报表首先，预测该大屏即将覆盖全行业。酷炫大屏轻松设计，通过拖拽完成大屏设计，80多种组件及20多种边框装饰满足您的设计需求。
·2025-01-20 18:22

H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术

在HEVC中，当切片头中的use_integer_mv_flag等于0时，运动矢量差（MVDs，即运动矢量与预测
码流怪侠·2025-01-20 17:30

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。
tester Jeffky·2025-01-20 16:18

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python爬虫教程：抓取区块链交易信息及加密货币市场数据

对于开发者和研究者而言，实时获取区块链交易数据和加密货币市场行情，对于投资分析、市场预测、技术研究等具有重要的参考价值。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python 爬虫：商品价格监控与波动分析

通过爬取电商平台的商品价格数据，我们不仅可以分析商品的价格趋势，还可以预测未来的价格波动，并为定价、促销策略提供数据支持。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:53

数学：机器学习的理论基石

其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

用Python实现GM(1,1)预测

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
python游乐园·2025-01-20 03:28

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

答案在于构建一个高效的实时用户行为影响预测系统。
墨夶·2025-01-20 01:11

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。
一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习的介绍

在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
2201_75874206·2025-01-19 23:49

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。
智识小站·2025-01-19 20:23

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时，以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏，还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段，我国城市高度重视环境污染治理工作，并采取相
QQ346127357·2025-01-19 19:18

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37
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