注意力多变量回归预测第2页

VARGPT：将视觉理解与生成统一在一个模型中，北大推出支持混合模态输入与输出的多模态统一模型

技术原理：基于自回归框架，采用三阶段训练策略，

蚝油菜花·2025-02-03 02:18

【无监督特征选择方法综述】

无监督特征选择方法综述前言一、Filter方法1.单变量Informationbasedmethods基于信息理论Spectral-similaritybasedmethods基于光谱相似性的方法2、多变量

潘儿er·2025-02-03 02:17

【代码随想录训练营】【Day03】第二章｜链表｜链表理论基础｜203.移除链表元素｜707.设计链表｜206.反转链表

链表的长度是不固定的，可以进行动态增删，适合数据量不固

蚝油菜花·2025-02-03 02:45

期货市场程序化交易发展迅猛，未来真能取代主观交易吗

它基于预先设定的算法和规则，对市场数据进行分析，如价格、成交量等。一旦满足设定的条件，就自动发出交易指令。这种交易方式能够快速、准确地处理大

股票程序化交易接口·2025-02-03 01:42

100.3 AI量化面试题：解释配对交易(Pairs Trading)的原理，并说明如何选择配对股票以及设计交易信号

目录0.承前1.配对交易基本原理1.1什么是配对交易1.2基本假设2.配对选择方法2.1相关性分析2.2协整性检验3.价差计算方法3.1简单价格比率3.2回归系数法4.交易信号设计4.1标准差方法4.2

AI量金术师·2025-02-02 23:54

CCF 2020-12-2 期末预测之最佳阈值

题目背景考虑到安全指数是一个较大范围内的整数、小菜很可能搞不清楚自己是否真的安全，顿顿决定设置一个阈值θ，以便将安全指数y转化为一个具体的预测结果——“会挂科”或“不会挂科”。

夏末秋也凉·2025-02-02 22:46

计算机网络质量指标,计算机网络性能指标

单位：b/s、bps、Kbps、Mbps、3.吞吐量表示单位时间内通过某个网络(或信道、接口)的数据量。4.时延指数据从网络的一端传送到另一端所需的时间总时延=发送时延+传播时延+处

请叫我铁牛·2025-02-02 21:42

高效的并发编程与性能优化：在多核时代，如何高效利用并发

并发编程的核心目标是：合理利用多核CPU进行任务的并行处理，提高应用的响应速度和吞吐量。但并发

杨胜增·2025-02-02 20:06

TFT（Thin-Film Transistor，薄膜晶体管）和OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）

以下是两者的对比分析：一、技术原理TFT显示屏属于LCD（液晶显示）的一种增强技术，通过薄膜晶体管控制每个像素的液晶分子排列，调节背光源的透光量。需要背光层（如LED背光）提供光源，液晶层负责遮

LS_learner·2025-02-02 19:25

DeepSeek 使用的核心技术预测

1.大规模预训练模型架构Transformer变种与优化：基于Transformer架构进行改进，可能引入稀疏注意力机制（如Longform

eso1983·2025-02-02 18:22

Forbes：2025年人工智能发展前瞻

越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的：我们正在进入通用人工智能(AGI)领域，超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。

人工智能学家·2025-02-02 18:51

LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)

ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规

ManonLegrand·2025-02-02 18:21

Redis 热 key 的终极解决方案？京东、得物、b 站都是如何解决的？

背景Redis热key问题是指单位时间内，某个特定key的访问量特别高，导致某个Redis节点承载了绝大部分流量，而其他Redis节点却处于”空闲“状态。

·2025-02-02 18:11

Python--多线程

首先，说明一下多线程的应用场景：当python处理多个任务时，这些任务本质是异步的，需要有多个并发事务，各个事务的运行顺序可以是不确定的、随机的、不可预测的。

weixin_34403693·2025-02-02 18:18

决策树ID3算法

决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。

小波LFZZB·2025-02-02 18:15

波士顿房价预测

波士顿房价预测任务波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。

苏轼喜欢玩电脑·2025-02-02 17:13

TensorFlow 示例摄氏度到华氏度的转换（一）

TensorFlow实现神经网络模型来进行摄氏度到华氏度的转换，可以将其作为一个回归问题来处理。我们可以通过神经网络来拟合这个简单的转换公式。

李建军·2025-02-02 17:42

力扣257. 二叉树的所有路径（遍历思想解决）

二叉树的所有路径文章目录题目描述思路复杂度Code题目描述思路遍历思想(利用二叉树的先序遍历)利用先序遍历的思想，我门用一个List变量path记录当前先序遍历的节点，当遍历到根节点时，将其添加到另一个List变量res中，当递归往回归的时候删除当前

LNsupermali·2025-02-02 17:40

Nginx面试题总结

2.负载均衡，将多个请求均匀的分配到多台服务器上，减轻每台服务器的压力，提高服务的吞吐量。3.动静分离，nginx可以用作静态文件的缓存服务器，提高访问速度3Nginx的优势?(

great-sun·2025-02-02 16:38

监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景

预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数

BugNest·2025-02-02 16:03

Tesla Autopilot技术架构整理(引用自EatElephant)

1.FSDOverview通过8台相机(36HZ)采集数据(960*1280的RGB图像)在自研的2颗*FSDchip(72TOPS(int8))上进行超过1000种不同任务的感知预测包括但不限于下面的超过

Aikun7777777·2025-02-02 16:03

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

本文目录如下：目录1概述2运行结果2.1模型2.2直流侧电压输出波形2.3交流侧电压、电流2.4脉冲信号3参考文献4Simulink仿真实现1概述三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

wlz249·2025-02-02 15:01

数据挖掘常用算法优缺点分析

领取机器学习视频教程：http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类，回归，聚类，推荐，图像识别等。

天波烟客00·2025-02-02 14:52

使用 Python 的 LSTM 进行股市预测

三、下载数据3.1从Alphavantage获取数据3.1从Kaggle获取数据3.3数据探索3.4数据可视化四、将数据拆分为训练集和测试集五、数据标准化六、通过平均进行一步预测6.1标准平均值6.2指数移动平均线

无水先生·2025-02-02 14:51

【机器学习与数据挖掘实战】案例11：基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析

它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。

Francek Chen·2025-02-02 14:20

Scikit-learn提供了哪些机器学习算法以及如何使用Scikit-learn进行模型训练和评估

Scikit-learn支持的机器学习算法可以大致分为以下几类：分类算法：支持向量机（SVM）随机森林（RandomForest）逻辑回归（LogisticRegression）朴素贝叶斯

Java资深爱好者·2025-02-02 14:20

【技海登峰】Kafka漫谈系列（一）Kafka服务集群的核心组件

Broker是Kafka实际的运行单元，负责请求处理、数据同步、存储主题/分区/消费偏移量等元数据信息，多个Broker分布式部署在不同机器上，

阿阿阿安·2025-02-02 13:49

数据挖掘常用算法

文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率

kaiyuanheshang·2025-02-02 13:49

【中科院1区】Matlab实现黏菌优化算法SMA-RF锂电池健康状态估计算法研究

matlab科研助手·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。

kakaZhui·2025-02-02 13:43

JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测

内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。

Matlab机器学习之心·2025-02-02 13:13

【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践数学建模_问题根因分析机器学习

在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这

2401_84239830·2025-02-02 13:41

【产品经理修炼之道】- 导航架构设计

过完元宵佳节就正式进入新的一年了，告别与家人团聚的欢乐重新回归繁忙的工作生活中，今天结合之前用户体验设计的相关

xiaoli8748_软件开发·2025-02-02 12:10

WebServices应用集成框架ESB(Enterprise Service Bus 企业服务总线)

给大家介绍一个好东东，在进行系统间集成时经常利用WebService,但是从建立WebService和调用的重复性和维护性的工作量都相当大，所以接下来我将宴请大家干看不吃一顿丰盛的WebService应用框架技术大餐

songyuhong·2025-02-02 12:38

全球司库｜方向与发展趋势：政企双驱推动司库体系建设

连载导语司库体系建设是企业实现财务数字化转型和资金管理现代化的重要手段，是企业实现战略转型和高质量发展的关键支撑，也是企业应对复杂多变的全球经济环境和风险挑战的重要保障。

用友智能财务·2025-02-02 12:06

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

攻克设备数据质量难题：深度学习应用的数据基石搭建教程（DBSCAN 聚类算法）

本文聚焦设备数据采集与预处理阶段面临的噪声干扰、数据缺失等难题，深入讲解强化采集端管控的策略，详细剖析聚类、统计法及线性回归模型在数据清洗与补全中的应用原理，并结合振动传感器数据实例给出可实操的Python

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:51

人工智能在药物研发中的应用 - 从靶点发现和化合物筛选：利用AI深度学习技术加速药物研发流程

通过一个实操案例，展示了如何利用AI技术对化合物数据进行分析，预测潜在的药物候选物。案例包括数据预处理、模型训练、评估和优化等步骤，证明了AI在提高药物研发效率和准确性方面的潜力

AI_DL_CODE·2025-02-02 10:50

YOLOv10改进策略【Neck】| HS-FPN：高级筛选特征融合金字塔，加强细微特征的检测

HS-FPN借助通道注意力机制及独特的多尺度融合策略，有效应对目标尺寸差异及特征稀缺问题。

Limiiiing·2025-02-02 10:49

PyTorch 官方文档中文版本

我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，该神经网络预测输入图像是否属于到以下类别之一：T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫

圣心·2025-02-02 10:49

使用Transformer模型实现股票走势预测：深入解析和实操案例（基于Python和PyTorch）

摘要：本文讨论了Transformer模型在股票市场预测中的应用，突出其自注意力机制在捕捉长期趋势和周期性变化方面的优势。文章详细介绍了模型理论、架构，并分析了其在股价预测中的优势和挑战。

AI_DL_CODE·2025-02-02 09:44

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LoveEmiliaForever·2025-02-02 09:42

Nginx的负载均衡

一、概述Nginx负载均衡是一种通过将客户端请求分发到多个后端服务器的技术，旨在提高系统的吞吐量、可用性和容错性。

入眼皆含月·2025-02-02 08:35

redis master slave

复制原理第一次全量,然后增量一主多从/一从masterslave重启后之间的主从关系masterrestartslavenormalkeepmaster-slave(主从正常)masternormalslaverestartfailmaster-slave

luckygl17·2025-02-02 07:29

牛客网除2！（详解）c++

想让数组所有数之和尽可能小，肯定有个想法，就是我每次选数组中偶数的时候，我必定挑一个最大的，因为我挑一个最大的出来，把它变成一半，这个时候总和减小肯定是最多的2：我们待会儿是要求所有数组元素的和，数据量有

h^hh·2025-02-02 07:26

深度学习基因组学+机器学习单细胞分析，当下最火热研究方向！

深度学习已经被广泛应用于基因组学研究中，利用已知的训练集对数据的类型和应答结果进行预测，深度学习，可以进行预测和降维分析。

qwmb919·2025-02-02 07:25

《深入浅出HTTPS》读书笔记（5）：随机数

3）不可预测性密码学中的随机数必须具备不可预测性，否则就会存在安全问题，当然非密码学应用使用具备随机性的随机数就足够了。4）不可重现性所谓不可重现性（unrepea

earthzhang2021·2025-02-02 06:23

MySQL 索引

SQL提示6.索引失效情况1.索引概念索引可以理解为MySQL中用来高效检索数据的数据结构，它是有序的，因为它底层使用的数据结构是B+树；从索引的设计原则上看，一般建议根据以下方式建立索引：针对于数据量较大

&梧桐树夏·2025-02-02 06:22

软件过程模型

软件过程模型软件过程评估能力成熟度模型（CMM）传统软件过程模型瀑布模型（第一个软件过程模型，1970年模型）线性模型推迟实现缺点：增加工作量开发风险大早期错误发现晚不适应需求变化适用于需求明确，技术成熟

final.TD·2025-02-02 06:47

测试基础知识

什么是回归测试？开发人员把Bug修复好之后，测试人员需要重新验证Bug是否修复好了，同时在新版本中进行测试以检测开发人员在修复代码过程中是否引入新的Bug，此过程就称为回归测试。

测试-东方不败之鸭梨·2025-02-02 05:13

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