注意力多变量回归预测第8页

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归

打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要

OverlordDuke·2025-03-20 08:21

LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么

Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。

ZhangJiQun&MXP·2025-03-20 07:15

注意力机制：让AI拥有“黄金七秒记忆“的魔法----（点积注意力）

注意力机制：让AI拥有"黄金七秒记忆"的魔法–（点积注意力）注意⼒机制对于初学者来说有点难理解，我们⼀点⼀点地讲。现在先暂时忘记编码器、解码器、隐藏层和序列到序列这些概念。

y江江江江·2025-03-20 06:33

LORA的魔法棒：在Stable Diffusion中挥洒注意力机制的优化咒语 ??

LORA的魔法棒：在StableDiffusion中挥洒注意力机制的优化咒语??欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！

DTcode7·2025-03-20 06:30

基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类

项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。

云端.代码农夫CloudFarmer·2025-03-20 05:27

DMA的工作模式详解

以下是其核心工作模式及特点：1.单次传输模式（SingleTransferMode）特点：每次传输仅完成指定数据量的搬运（如1024字节），完成后自动停止。需要CPU重新配置并启动下一次传输。

浩瀚之水_csdn·2025-03-20 05:25

一文搞懂大数据神器Spark，真的太牛了！

Spark是什么在如今这个大数据时代，数据量呈爆炸式增长，传统的数据处理方式已经难以满足需求。就拿电商平台来说，每天产生的交易数据、用户浏览数据、评论数据等，数量巨大且种类繁多。

qq_23519469·2025-03-20 04:19

AI人工智能代理工作流AI Agent WorkFlow：设计智能任务处理流程

AIAgentWorkFlow：设计智能任务处理流程作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在当今的数字化时代，随着数据量的爆炸式增长和复杂性的提升

AI天才研究院·2025-03-20 03:10

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。语义分割：基于PointNet++

夏末之花·2025-03-20 00:42

DeepSeek私有化部署搭建、本地知识库、可联网查询RAG检索增强生成

一、如何私有化部署DeepSeek如何部署DeepSeek，具体可参考以下内容：喂饭式教程-腾讯云轻量服务器部署DeepSeek：https://cloud.tencent.com/developer/

TonyH2002·2025-03-20 00:42

SelectDB 实时分析性能突出，宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅

BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓，随着数据量增长，在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。

SelectDB技术团队·2025-03-20 00:11

常见的数学统计模型

以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。

若木胡·2025-03-19 22:30

flink从kafka读取数据写入clickhouse本地表的实现

实现功能因为直接写clickhouse的分布式表在数据量比较大的时候会有各种问题，所以做了一个flink读取kafka数据然后路由写入到相应的本地表节点，并且关于不同的表的配置信息可以随时更改并设置生效时间

Breatrice_li·2025-03-19 22:29

C语言基础（函数）

当然我们也可以使用别人提供的函数，减少代码量。②借助函数可以减少重复性的代码。③实现结构化（模块化）程序设计思想。关于结构化设计思想：将大型的任务功能划分为相互独立的小型的任务模块来设计。

指尖DE格桑花·2025-03-19 22:28

印度、马来股票K线接口与实时数据对接文档

概述本文档旨在为开发者提供关于如何使用StockTVAPI获取特定股票或指数的K线数据（即OHLCV数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价以及成交量），以及如何通过WebSocket(WS)获取实时市场数据的详细指南

金融数据出海·2025-03-19 22:55

AIGC时代品牌突围战：10招玩转DeepSeek内容推荐（深度扩展版）

SEO到GEO的生死迭代案例对比：传统SEO困境：某家电品牌2023年投入200万SEO优化，关键词排名TOP3但流量下降42%（SEMrush数据）GEO突破案例：某母婴品牌通过结构化数据改造，AI推荐量从日均

白雪讲堂·2025-03-19 22:25

做电池寿命预测有福了---2024最新退化数据集，来自cell子刊

优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-19 21:52

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用

金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。

ZhShy23·2025-03-19 21:22

如何有效判断与排查Java GC问题

目录一、GC的重要性与对性能的影响（一）GC对性能的影响简要分析1.GC暂停与应用停顿2.GC吞吐量与资源利用率3.GC对内存管理的作用：资源回收4.GC策略与优化的选择（二）GC的双刃剑二、GC性能评价标准

·2025-03-19 21:27

【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现跨平台二维码扫描应用

Tauri2.0是一个非常适合构建跨平台桌面应用的框架，它让开发者可以使用Web技术（如HTML、CSS、JavaScript）来创建前端，同时利用Rust编写后端逻辑，确保应用运行高效且轻量。

金枝玉叶9·2025-03-19 19:37

iOS 模块化架构设计：主流方案与实现详解

1.代码可维护性随着工程规模的增长，代码量迅速增加，模块化可以将代码拆分为独立的功能模块，降低代码复杂度，提升可维护性。2.团队协作效率模

Ethan. L·2025-03-19 19:04

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统

Aaron_945·2025-03-19 18:01

DeepSeek行业应用案例——教育

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·2025-03-19 18:24

DeepSeek行业应用案例——制造业篇

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·2025-03-19 18:54

Yolov8训练自己的数据集(脱离ultralytics库)

比如在使用v8的时候需要安装ultralytics库，然后再调用YOLO进行训练或者预测，那么就有这几个问题：问题1：安装了ultralytics库后如何使用YOLO呢

爱吃肉的鹏·2025-03-19 17:22

人工智能的未来：从基础到前沿的探索与展望

随着计算能力和数据量的增加，AI在各个领域取得了显著进展，从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题，人工智能正渗透到我们生活的各个方面。

小二爱编程··2025-03-19 17:52

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

Spring Boot项目如何使用MyBatis实现分页查询

文章目录为什么需要分页查询减少数据库压力减少网络传输数据量提高系统的稳定性提升用户体验原始的实现方式计算

m0_74825003·2025-03-19 17:49

RabbitMQ 和 Redis 的选择

大规模消息场景的关键考量吞吐量需求：Redis：更适合超高频写入（如百万级/秒），但需牺牲部分可靠性。RabbitMQ：稳定吞吐（数十万级/秒），适合长期高负载但无需极限性能的场景。

一条小小yu·2025-03-19 17:19

Autoformer 架构详细解释及举例说明

我们来详细解析图中的各个组件及其功能：编码器部分（AutoformerEncoder）输入数据（EncoderInput）：输入的是需要预测的时间序列数据。

six.学长·2025-03-19 17:49

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。

dev.null·2025-03-19 17:49

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

Transformer精选问答

精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块,分别是多头自注意力层

EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

【Hinton论文精读】The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations-202212

4Forward-Forward算法的实验4.1反向传播baseline4.2FF算法的一个简单的无监督的例子4.3FF算法的一个简单的监督例子4.4使用FF算法来模拟感知中自上而下的效应4.5作为教师使用空间环境的预测

tyhj_sf·2025-03-19 16:40

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究

基于粒子滤波与卡尔曼滤波的锂离子电池放电时间预测与使用特征研究一、研究背景与意义锂离子电池作为现代储能系统的核心组件，其放电时间（End-of-DischargeTime,EOD）的准确预测对电池管理系统

算法如诗·2025-03-19 16:10

rstudio检验多重共线性代码

例如，假设你已经建立了一个线性回归模型，并将它保存在一个变量model中。

十三木·2025-03-19 15:02

Python 数据分析实战：电动汽车行业发展态势与市场策略洞察

代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1市场规模与增长趋势2.4.2消费者需求分析2.4.3企业竞争格局2.4.4政策影响分析2.4.5构建消费者购买意愿预测模型三

萧十一郎@·2025-03-19 14:28

COBOL语言的信号量

COBOL语言中的信号量机制引言在现代计算机科学中，信号量作为一种同步机制，广泛应用于多线程和并发编程中。

俞嫦曦·2025-03-19 14:57

深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用

本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。

Zoro｜·2025-03-19 13:19

蓝易云 - 【C++STL基础入门】string类的基础使用

;//使用字符串字面量初始化stringstr3(str2);//使用另

蓝易云·2025-03-19 12:45

MyBatis-Plus整合SpringBoot及使用

它继承了MyBatis的所有特性，并且通过引入强大的功能增强，极大减少了开发者的工作量。

kkk1622245·2025-03-19 12:41

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。

·2025-03-19 11:37

AI模型技术前沿与跨场景应用实践

应用层面，TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例，验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是，工具链整合已成为技术落地的关键环节，MXNet与

智能计算研究中心·2025-03-19 11:36

医疗影像联邦学习可解释性算法研究

通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块，算法在保持数据本地化处理的同时，实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标（如F1值、召