特征稳定性指标

2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计）

2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计）1、时间：2000-2021年2、来源：上市公司NB3、范围：上市公司4、指标：包括人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术

m0_71334485·2025-01-29 01:29

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展

concisedistinct·2025-01-29 01:27

python、JAVA等多种语言演示免费获取股票数据（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档说明

近一两年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者，首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花

Eumenides_max·2025-01-29 00:46

（新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽

效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。

struggle2025·2025-01-28 22:33

大话特征工程：2.特征组合与描述

系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑

nnerddboy·2025-01-28 22:03

蓝桥杯lesson2----数据类型

所谓‘类型’，就是相似的数据所拥有的共同特征，编译器只有知道了数据的类型，才知道怎么操作数据。接下来，我们谈论一下简单的数据类型。字符型char这个就是字符型。

羽晨同学·2025-01-28 22:59

基于 WEB 开发的在线考试系统设计与实现

通过实际应用，证明了该系统具有良好的稳定性和可靠性，能够满足大规模在线考试的需求。关键词：在线考试系统；WEB开发；系统设计；系统实现2.引言2.1.研究背景随着互联网技术的飞速发展，在线考试系

赵谨言·2025-01-28 20:43

（React组件基础）前端八股文修炼Day6

下面是类组件与函数组件在不同方面的异同：类组件特征:使用ES6的类语法定义。必须包含render()方法，其返回React元素。可以使用React生命周期方法（如compone

筱语悠里·2025-01-28 19:09

YOLOv10涨点改进：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLOv10：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv10魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

本文独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景

AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面：一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询，包括地名、地理位置、地理特征等，从而提供更加精准的地理信息检索服务。

GISer_Jinger·2025-01-28 19:07

ABAP git客户端

在多模态模型的架构上，ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件：跨模态编码器（Cross-ModalEncoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。

·2025-01-28 19:33

java 高级工程师面试题集锦,持续更新~

1.面向对象的特征请阅读严宏博士的Java模式或设计模式解释中的桥梁模式)。封装:一般认为封装是将数据和操作数据的方法绑定起来,数据的访问只能通过定义。吐血总结!

aifans_bert·2025-01-28 19:37

【分布式技术】——监控平台zabbix 介绍与部署

Tom cat.·2025-01-28 19:05

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

一文讲透python的优缺点、学习线路和应用场景

根据TIOBE在2024年12月公布的编程语言排行榜，python以23.84%受欢迎程度的指标，稳居榜首，已经甩第二名C++几条街了，而且这个占比还在以飞快的速度增长，python为什么那么火？

网络风云·2025-01-28 16:10

【C++动态规划】2547. 拆分数组的最小代价|2019

令trimmed(subarray)作为子数组的一个特征，其中所有仅出现一次的数字将会被移除。例如，trimmed([3,1,2,4,3,4])=[3,4,3,4]。

闻缺陷则喜何志丹·2025-01-28 14:55

node-exporter安装

node-exporter可以提供相当丰富的系统资源指标，在指标收集中有举足轻重的地位。编写文章之时所参考的文档和相关操作都是有效的，但是软件版本更新很快，不应完全照抄。

fanqiliang630·2025-01-28 11:11

类和对象—封装及导语—C++

1.类和对象定义C++面向对象的三大特征封装，继承，多态。对象C++认为万事万物皆为对象，对象有其属性和行为。

逐光沧海·2025-01-28 11:38

Spring Boot 整合 MySQL 和 Druid 连接池

Druid是阿里巴巴开源的一款高性能数据库连接池，它提供了丰富的监控和扩展功能，能有效提升应用程序与数据库交互的性能和稳定性。本文将详细介绍如何在SpringBoot2和Sprin

疯狂的键盘侠·2025-01-28 11:05

2015-2021年全国各地级市人口、城镇居民人均可支配收入、进出口总额、社会消费品零售总额

2401_84585615/89575925https://download.csdn.net/download/2401_84585615/895759252015-2021年，全国各地级市的经济与社会指标反映出中国各地经济发展

小王毕业啦·2025-01-28 10:31

单片机内存管理剖析

合理地分配和使用内存可以提高系统的性能和稳定性，避免内存泄漏和碎片化问题。单片机的内存主要包括程序存储器（如Flash）和数据存储器（如RAM），其中数据存储器又可进一步分为静态数据区、栈区和堆区。

jiuri_1215·2025-01-28 08:50

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标

不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

【huawei】云计算的备份和容灾

①备份的作用②容灾的作用3灾备的衡量指标①数据恢复时间点（RPO，RecoyeryPointObjective）②应用恢复时间（RTO，RecoyeryTimeObjective）4灾备的区别5练习题①

Jackilina_Stone·2025-01-28 07:15

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

Ribbon 入门实战指南

1负载均衡简介负载均衡是一种将工作任务分摊到多个操作单元上的技术，以提高系统的响应速度和稳定性。负载均衡主要分为两种类型：客户端负载均衡：由客户端通

吴冰_hogan·2025-01-28 07:09

【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析

揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二

985小水博一枚呀·2025-01-28 06:38

股票数据接口API实例代码python、JAVA等多种语言演示免费获取实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据配有API说明文档

本文中所有接口均可直接在浏览器打开获取数据，为了便于大家验证有效性，已经做好了超链接，直接点击即可！沪深两市股票列表API接口链接（可点击验证）：https://api.mairui.club/hslt/list/b997d4403688d5e66a【实时数据接口】沪深两市实时交易数据接口API接口链接（可点击验证）：https://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001

Eumenides_max·2025-01-28 06:05

服务器中的流量主要是指什么？

服务器流量也是评估服务器性能的重要参考指标之一，管理员

wanhengidc·2025-01-28 04:54

一文读懂BOLL布林线指标，10种形态教学，识别主力资金意图（建议收藏）

在币圈交易实践中，布林通道是常用于判断价格“进、出场时机”的技术指标，在纳入平均值、标准差的概念之后，进而找出市场的价格突破点、反转点，也可以利用布林通道来判断市场价格的超买和超卖条件。

智识微光Intelligence·2025-01-28 04:21

预训练语言模型

这种学习能力使得预训练模型可以捕获数据的复杂结构和特征，并且在后续的特定任务上进行微调，从而提高模型在目标任务上的性能。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

自动控制原理二阶系统瞬态响应和稳定性实验研究报告

瞬态响应能够直观反映系统在受到输入信号激励后，从初始状态过渡到稳定状态的动态过程；稳定性则是确保系统

戒了9·2025-01-28 03:42

Prometheus学习笔记

Prometheus的关键特点：时间序列数据存储：Prometheus以时间序列的形式存储数据，数据点由时间戳、指标名称和标签

柠檬编程工作室·2025-01-28 02:32

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合ASFF（自适应空间特征融合），全网首发

摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法，从而提高了特征的尺度不变性，并引入了几乎免费的推理开销。

挂科边缘·2025-01-28 02:32

自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合

代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[

〖是♂我〗·2025-01-28 02:00

使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载

1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。

弥树子·2025-01-28 02:29

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

算法种常见的混沌映射是什么

一、定义与特征1.定义混沌映射是描述非线性系统中，通过简单规则产生的复杂、不可预测的行为。这些系统对初始条件非常敏感，即使是微小的初始差异也会导致系统结果的巨大不同，这种现象称为“混沌”。

搏博·2025-01-27 23:39

提升供水服务品质：满意度调查的关键作用

以下是开展供水满意度调查的一些步骤和注意事项：一、建立满意度调查指标体系在开始撰写调查报告之前，企业需要建立一个满意度调查指标体系。这个体系应该包括一级指标和二级指标，以及各二级指标下的细分相关指标。

民安汇智·2025-01-27 22:06

详解AI采集框架Crawl4AI，打造智能网络爬虫

它不仅功能强大、灵活，而且全异步的设计让处理速度更快，稳定性更好。无论是构建AI项目还是提升语言模型的性能，Crawl4AI都能帮您简化工作流程。

朝阳区靓仔_James·2025-01-27 22:04

构建高可用系统设计OpenStack、Docker、Mesos和Kubernetes(简称K8s)

一、业务层根据主要业务范畴的分类和特征提取，抽象出独立的业务系统，分别统计系统的用户角色群体、访问量、计算量。

葡萄爱·2025-01-27 21:31

常用的排序算法的时间复杂度

以下是常见排序算法的时间复杂度对比表，包含了最优、平均和最坏情况下的时间复杂度：排序算法最优时间复杂度平均时间复杂度最坏时间复杂度空间复杂度稳定性冒泡排序O(n)O(n²)O(n²)O(1)稳定选择排序

跟着杰哥学嵌入式·2025-01-27 20:24

【深度学习】Squeeze-and-Excitation (SE) 模块优势解读

Squeeze-and-Excitation(SE)模块优势解读文章目录1概念辨析—下采样和上采样2Squeeze-and-Excitation(SE)3压缩（Squeeze）4激励（Excitation）5scale操作6相乘特征融合

理想不闪火·2025-01-27 19:46

正则表达式php详解,详解正则表达式

通俗讲，就是用一个字符串来描述一个特征，用其去验证另一个字符串是否符合该特征的公式1.2正则表达式的组成正则表达式由：分隔符、表达式、修饰符三部分组成。

白苏艾·2025-01-27 19:16

[日记]轻量回测框架 Backtesting.py 与 Streamlit集成

如下图：同时提供常用的收益和风险指标数据作为量化分析的参考。

·2025-01-27 18:11

wgcloud是如何监测GPU的

实际上WGCLOUD具备监测GPU指标数据的能力，这个工作是由agent来完成的agent默认可以自己采集GPU使用率，配置文件里有指令，当然我们可以修改这个指令，改成我们自己想要的数据，也可以是脚本，

·2025-01-27 18:37

深入了解：标签体系——企业运营中不可或缺的一环

唯有深入洞察用户的特征与差异化需求，因人而异地制定精细化运营活动，满足不同用户的需求，才能实现用户LTV最大化。标签体系，正是实现用户需求理解与洞察绕不开的关键第一步。一、标签的本

·2025-01-27 18:05

2025年美赛数学建模B题：管理可持续旅游研究及Matlab代码

、引言1.1、研究背景与意义1.2、研究目的与问题二、文献综述2.1、国内外研究现状2.2、研究方法与理论框架三、研究方法3.1、数据收集与处理3.2、模型构建3.2.1、构建用于评估旅游可持续发展的指标体系

前程算法屋·2025-01-27 17:35

更安全、更丰富、更兼容 Anolis OS 23.2 版本重磅上线

该版本是一款基于开源生态发展合作倡议，面向上游原生社区独立选型，持续演进并保障兼容性和稳定性的Linux发行版。

·2025-01-27 17:34

《自动控制原理》实验报告：线性系统的根轨迹分析

实验目的及实验性质本实验的目的是通过理论与实践相结合的方法，深入探讨并掌握根轨迹法在系统稳定性分析中的应用。

戒了9·2025-01-27 17:28

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