深度学习时间序列预测案例第2页

鸿蒙HarmonyOS NEXT实战（5.0）ArkUI开发＞共享元素转场动效

鸿蒙HarmonyOSNEXT开发实战往期文章必看（持续更新......）HarmonyOSNEXT应用开发性能实践总结HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合集最新版！

蜡笔小新、没有笔·2025-02-20 00:45

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

HarmonyOS NEXT开发实战（5.0版）List和Scroller从简单到复杂列表布局场景

鸿蒙NEXT开发实战往期必看文章：HarmonyOSNEXT应用开发案例实践总结合（持续更新......）HarmonyOSNEXT应用开发性能优化实践总结（持续更新......）一分钟了解”纯血版！

代码老出BUG·2025-02-19 22:33

鸿蒙5.0实战案例：关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面

敢嗣先锋·2025-02-19 22:02

Web开发中的可专利性分析：透过一个案例学习

本文通过一个详细的Web开发领域案例来阐释可专利性的分析过程。

CodePatentMaster·2025-02-19 22:57

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

【数智化案例展】北京城市规划设计研究院——发力城市商圈数字化监测与评估...

极海案例本项目案例由极海递并参与“数据猿行业盘点季大型主题策划活动——《2022中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项”评选。

数据猿·2025-02-19 20:45

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

Wireshark TCP 分析标志位说明汇总

在Wireshark网络数据包分析中，比较常见的一些TCP分析标志位的说明和案例汇总如下：TCPPrevioussegmentnotcapturedTCPWindowFullTCPACKedunseensegmentTCPPortnumbersreusedTCPZeroWindowTCPZeroWindowProbeTCPWindowUpdateTCPKeep-AliveTCPDupACKTCPS

7ACE·2025-02-19 19:41

瑞_23种设计模式_中介者模式

文章目录1中介者模式（MediatorPattern）1.1介绍1.2概述1.3中介者模式的结构1.4中介者模式的优缺点1.5中介者模式的使用场景2案例一2.1需求2.2代码实现3案例二3.1需求3.2

瑞486·2025-02-19 19:41

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

便携式呼吸酒精测试仪

案例背景：随着对酒后驾车危害认识的提高，便携式呼吸酒精测试仪逐渐普及。技术分析：硬件选型：选用低功耗、高性能的MCU作为核心处理器，内置LCD驱动器，方便实时显示测量结果。

不可靠元器件？·2025-02-19 18:02

高项案例，从畏惧到上瘾我用了3天

高项案例，从畏惧到上瘾我用了3天软考高项案例满分75,45分以上合格，一共三道题，题不多，但并不好过关，如果自学没有效果，千万不要硬背，蕞好跟着苏景一的软考课去通一遍，或者可以看我总结好的技巧，答题时可以直接套用哦

w011109·2025-02-19 18:30

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

微信小程序开发中的触摸手势和页面缩放

在本文中，我会为你介绍如何在微信小程序中实现触摸手势和页面缩放内容的功能，并提供详细的代码案例。首先，我们来介绍触摸手势的实现。

心梓知识·2025-02-19 18:28

【AI中数学-信号处理】信号的清道夫：精通信号过滤技巧

通过这些案例，我们将深入探讨信号过滤在不同领域中的应用。案例1：基于小

云博士的AI课堂·2025-02-19 18:27

Windows网络编程之选择模型详解

Windows网络编程之选择模型详解目录网络编程模型概述Select模型原理与实现WSAAsyncSelect模型详解WSAEventSelect模型剖析完成端口模型(IOCP)简介各模型性能对比与应用场景实战案例

和舒貌·2025-02-19 16:47

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme

IT古董·2025-02-19 16:12

实现MySQL数据全量迁移至Hive的简单脚本

编写脚本执行建表语句、sqoop命令1.1、编写建表语句脚本思路：在虚拟机下执行hive-f/脚本路径即可执行hql脚本1.2、编写shell脚本脚本内容为分为两部分执行hql建表语句脚本sqoop迁移命令2、示范案例

xiaoxaoyu·2025-02-19 16:11

鸿蒙开发：V2版本装饰器@Once

前言本文代码案例基于Api13。

·2025-02-19 15:36

携手鲲鹏昇腾 HashData展现云原生数仓创新力量

酷克数据作为华为鲲鹏生态重要合作伙伴，受邀出席本次大会，展示其与鲲鹏昇腾生态联合开发的云数仓解决方案及应用案例，与全球开发者共同探讨云原生数仓前沿技术。

·2025-02-19 15:03

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

如何利用Python爬虫获取淘宝分类详情：实战案例指南

在电商领域，淘宝作为中国最大的电商平台之一，其分类详情数据对于市场分析、竞争策略制定以及电商运营优化具有极高的价值。通过Python爬虫技术，我们可以高效地获取这些数据，为电商从业者提供强大的数据支持。本文将详细介绍如何利用Python编写爬虫程序，快速获取淘宝分类详情数据。一、准备工作（一）环境搭建确保你的开发环境中已经安装了以下必要的库：requests：用于发送HTTP请求。Beautifu

数据小爬虫@·2025-02-19 13:19

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部

高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。

软件求生·2025-02-19 12:36

SQL注入攻击：注释符号（# --）详解与防范 | 网络安全必读

目录SQL注入中的注释使用常见的注释符号URL编码中的注释SQL注释的实际应用提示注意：案例1：案例2：---注释案例详解SQL注释的解释解析注入语句：admin'or'1'='1'---1.admin

浩策·2025-02-19 09:48

Python 运维（四）：使用 PyInstaller 将 Python 程序打包成可执行文件

本文从简介、安装、使用以及典型案例四个方面对PyInstaller进行了介绍。文章内容包含大量的示例代码，希望能够帮助新手同学快速入门。文章目录一、简介二、安装P

水滴技术·2025-02-19 09:18

iOS开发书籍推荐 - 《高性能 iOS应用开发》（附带链接）

这本书不仅涵盖了从应用启动到界面渲染、从内存管理到多线程处理的各个性能优化方面，还通过具体的案例和实用的技巧，帮助开

胖虎1·2025-02-19 09:16

MYSQL中的性能调优方法

以下是常见的MySQL性能调优方法，结合具体的案例进行说明。1.优化查询语句查询语句是数据库性能的关键因素之一，优化查询可以显著提高数据库的响应速度。1.1使用合适的索引索引是提高查询性能的关键。

昔我往昔·2025-02-19 08:10

多Agent系统分工协作：从理论到工业级落地实践

文章目录一、多Agent系统核心架构1.1角色划分原则1.2通信协议设计二、工业级协作策略2.1动态任务分配2.2冲突消解机制三、典型应用案例3.1智能仓储系统3.2自动驾驶车队四、开发实践指南4.1框架选型对比

ghs_gss·2025-02-19 08:40

让AI真正“动起来“：静态工作流与动态任务规划深度解析

ghs_gss·2025-02-19 08:39

【纯干货】手把手教你搭建1688自动代采集运下单系统（附真实操作案例）

最近帮朋友公司对接1688代采系统踩了不少坑，整理了一套保姆级流程。全程不说废话，直接上实操！一、前期避坑指南1.法律合规问题知识产权：在采集商品信息时，要确保不侵犯商家的知识产权，如商品图片、商标、专利等。避免未经授权使用受保护的内容，以免引发法律纠纷。数据使用合规：遵守相关的数据保护法规，如《网络安全法》等。采集到的用户数据和商品数据只能用于代采集运下单系统的合法业务，不得泄露或滥用。2.反爬

代码逐梦人·2025-02-19 08:08

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理

Lethehong·2025-02-19 08:36

用deepseek学大模型08-长短时记忆网络 (LSTM)

deepseek.com从入门到精通长短时记忆网络(LSTM),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，模型应用场景和优缺点，及如何改进解决及改进方法数据推导

wyg_031113·2025-02-19 08:35

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型

hoypte·2025-02-19 08:34

Java多线程【4】interrupt打断线程、两阶段终止模式

系列文章目录Java多线程【1】synchronized对象锁、内置锁使用Java多线程【2】Javawait/notify的使用于同步模式保护性暂停Java多线程【3】同步模式之保护性暂停案例相亲问题

王乐乐君·2025-02-19 07:33

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法

next_travel·2025-02-19 07:32

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

设计模式笔记10 | 适配器模式在源码中的应用 | Spring源码的 AOP 注册中心存储了不同的适配器实现 | SpringMVC源码doDisPatch方法里的 HandlerAdapter

文章目录一、适配器模式知识回顾二、类适配器使用案例之拓展登陆业务2.1模拟登陆的旧系统2.2旧系统拓展【类适配器】2.3旧系统拓展【接口适配器】三、适配器模式在Spring源码中的应用四、SpringMVC

「已注销」·2025-02-19 06:52

Linux下JVM相关指令详解及案例介绍

个人名片作者简介：java领域优质创作者个人主页：码农阿豪工作室：新空间代码工作室（提供各种软件服务）个人邮箱：[[email protected]]个人微信：15279484656个人导航网站：www.forff.top座右铭：总有人要赢。为什么不能是我呢？专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与

码农阿豪@新空间·2025-02-19 05:18

Kubernetes 服务发现背后的秘密武器——CoreDNS

本文将通俗易懂地介绍CoreDNS的作用、工作流程，并通过一些常见的配置案例帮助你更好地理解它的功能。CoreDNS的作用服务名称解析CoreDNS负责将Kuberne

weixin_42587823·2025-02-19 05:47

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型

林聪木·2025-02-19 05:13

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候

挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。

a小胡哦·2025-02-19 03:27

电力知识图谱与大模型的结合：从构建到行业应用的深度解析

通过具体案例剖析与技术解读，帮助你了

Cc不爱吃洋葱·2025-02-19 02:44

AIGC遇上Stable Diffusion：当创意邂逅精准，绘梦成真之旅

基本概念与魔法起源作用说明：从想象到像素的跨越StableDiffusion实战演练：像素炼金术士的秘籍案例一：像素画师初体验案例二：风格迁移的魔法深入探索：多维度功能使用实战开发技巧与避坑指南技巧一：

DTcode7·2025-02-19 01:37

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。

AndrewHZ·2025-02-19 01:36

Python中NameError：全局名称未定义详解

目录一、什么是NameError二、全局名称未定义的原因三、案例分析与解决案例1：变量未声明案例2：拼写错误案例3：作用域问题案例4：导入问题四、实践与建议五、总结在Python编程中，NameError

傻啦嘿哟·2025-02-19 00:59

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