电力预测

数据挖掘data mining

数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为，预测市场趋势，优化运营流程等。数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤：定义问题：明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。数据收集：从各种数据源中收集相关的数据。

Wlq0415·2025-03-05 16:30

赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元

通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素，平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势，为农户提供科学种植

jingwang-cs·2025-03-05 15:24

ai垂直领域和水平领域如何理解?

在这些领域中，AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域（HorizontalDoma

王摇摆·2025-03-05 12:21

（一）spark是什么？

2.spark的用途（1）：数据科学任务具备SQL、统计、预测建模（机器学习）等方面的经验，以及一定的python，matlab

一智哇·2025-03-05 11:21

【大模型学习】第二章大模型技术中的Prompt

.核心思想与方法论2.1理解模型机制2.2结合上下文2.3迭代优化3.Prompt的典型构成3.1目标说明3.2输入数据3.3输出规范3.4示例与模板3.5语气与风格4.技术原理与实现4.1语言模型的预测机制

好多渔鱼好多·2025-03-05 09:33

React 之 Redux 第二十八节学习目标与规划大纲及概要讲述

前端状态管理的挑战（组件间通信、状态共享）Redux解决的问题：集中式、可预测的状态管理适用场景（复杂应用、多组件交互）Redux三大核心原则单一数据源（SingleSourceofTruth）状态只读

刺客-Andy·2025-03-05 08:58

大模型在高血压预测及围手术期管理中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3国内外研究现状二、大模型预测高血压的原理与方法2.1常用大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与验证三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险因素分析

LCG元·2025-03-05 07:21

机器学习笔记 - 监督学习备忘清单

一、监督学习简介给定一组数据点关联到一组结果，我们想要构建一个分类器，学习如何从预测。1、预测类型下表总结了不同类型的预测模型：2、模型类型下表总结了不同的模型：

坐望云起·2025-03-05 02:37

能源行业非结构化数据管理创新案例研究

从油气勘探的日志、图像到电力行业的监控视频、设备运行记录，这些非结构化数据蕴含着巨大的价值。然而，传统的数据管理方法难以应对非结构化数据的复杂性和规模。

CaritoB·2025-03-05 02:07

MLM: 掩码语言模型的预训练任务

MLM:掩码语言模型的预训练任务掩码语言模型（MaskedLanguageModel,MLM）是一种用于训练语言模型的预训练任务，其核心目标是帮助模型理解和预测语言中的上下文关系。

XianxinMao·2025-03-04 23:41

模型参数超 RFdiffusion 5 倍！英伟达等发布 Proteina，从头设计蛋白质主链性能达 SOTA

自上个世纪以来，科学家们便投身于依据氨基酸序列来预测蛋白质结构的探索之中，并怀揣着利用氨基酸创造全新蛋白质、构建生命蓝图的愿景。

·2025-03-04 19:47

大模型学习笔记-基于《Deep Dive into LLMs like ChatGPT》

天气预测同样是一个模型，输入历史天气数据，它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然，模型的输出存在一定的准确率，其结果可能与预期高度相符，也可能偏离较大。

XiyouLinux_Kangyijie·2025-03-04 18:33

R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程

文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel

Mrrunsen·2025-03-04 17:52

云原生存储架构：构建数据永续的新一代存储基础设施

Gartner预测到2025年70%企业将采用云原生存储方案，数据自动分层技术可将冷数据存储成本压缩至0.001美元/GB/月。一、存储架构演进路线1.1数据存储范式对比技术维度D

桂月二二·2025-03-04 15:14

自动驾驶平行仿真（基础课程一）

一、线性回归每当我们想预测一个数值时，就会弹出回归问题价值。常见示例包括预测价格（房屋、股票、等）、预测住院时间（对于住院患者）、预测需求（零售额）等等。并非每个预测问题是经典回归的一种。

Yours monkey brother·2025-03-04 15:13

机器学习--特征选择

一、方法介绍（一）定义在机器学习中，特征选择是一个至关重要的环节，其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集，使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。

Luis Li 的猫猫·2025-03-04 14:06

逻辑回归揭秘：让数据说话，轻松预测未来

前言听到“逻辑回归”这个名字，大家是不是会觉得它和线性回归有点“亲戚”关系？别被名字骗了！虽然它有“回归”两个字，但它其实是个分类算法，而不是回归问题的解决方案。逻辑回归擅长的可不仅仅是“线性”问题，而是判断“是与否”、“成功与失败”这样的二分类问题。就像你老板问你：“这个月KPI达标了吗？”你能回答“是”或者“不是”，就是这么直接和清晰，毫不含糊。那它是怎么做到如此精准分类的？核心究竟是什么？逻

星际编程喵·2025-03-04 10:00

[水]与grok聊Java

先水一篇吧（我知道可能不如去学习，但是我要是学习好我会这个样子，可恶，加油）目录1、AI带来的问题职业危机2、AI带来的机遇2.1、职业发展的帮助职业发展预测可能的职业1.AI工程师（AIEngineer

啾啾大学习·2025-03-04 08:20

软考系统架构设计师 - 第 15 章架构师的管理实践

构想原则：说明了如何向架构的受益人描述一幅一致的、有约束力和灵活的未来图景节奏原则：刻画了一种在整个组织范围内的协调程度，即定期地根据可预测的速度、内容

甘蓝聊Java·2025-03-04 04:22

数据挖掘与数据分析

数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类

dundunmm·2025-03-04 03:11

An Introduction to Statistical Learning with Applicatio

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习（statisticallearning）是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。

AI天才研究院·2025-03-04 02:30

白帽子讲web安全笔记

目录一、SecureByDefault原则1、黑名单和白名单2、最小权限原则二、众深防御原则三、数据与代码分离原则四、不可预测性原则五、常见的攻击1、点击劫持2、图片覆盖攻击3、拖拽劫持与数据窃取六、web

进击的雷神·2025-03-04 01:53

嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython

文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5

tt555555555555·2025-03-03 23:10

通俗易懂的分类算法之决策树详解

决策树是一种像树一样的结构，用来帮助我们对数据进行分类或预测。它的每个节点代表一个问题或判断条件，每个分支代表一个可能的答案，最后的叶子节点就是最终的分类结果。

clownAdam·2025-03-03 21:53

机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

在回归任务中,算法试图预测一个连续的数值输出,而不是一个离散的类别。输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的

Mostcow·2025-03-03 18:01

机器学习_Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例

Scikit-Learn随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):随机森林是一种集成学习方法,它通过构建多个决策树来进行预测

Mostcow·2025-03-03 18:01

数据挖掘与数据分析的区别是什么

从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于机器对未来的预测，一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。

中琛源科技·2025-03-03 17:24

【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真

matlab科研助手·2025-03-03 15:41

图像分类项目 2.28

图像分类的三层境界1.通用的多类别图像分类2.子类细粒度图像分类3.实例级图片分类二.图像分类评估指标TP（Truepositive，真正例）：将正类预测为正类数。

不要不开心了·2025-03-03 15:07

Opencv Canny边缘检测

边缘检测的目的是找到灰度值的突变步骤：使用高斯滤波，以平滑图像、滤除噪声计算图像中每个像素点的梯度强度和方向应用非极大值预测，以消除边缘检测的杂散响应应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测

noruta·2025-03-03 13:54

什么是组态软件

组态软件，又称监控组态软件，译自英文SCADA,即upervision,ControlandDataAcquisition(数据采集与监视控制),组态软件的应用领域很广，它可以应用于电力系统、给水系统、

万维组态·2025-03-03 13:23

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用

LCG元·2025-03-03 09:50

反向传播（Backpropagation）直觉理解

神经网络的学习过程就像练习投篮：投篮→神经网络做出预测观察偏差（进没进）→计算误差调整投篮方式→调整神经网络的参数但问题是：你怎么知道该往哪个方向调整？你怎么知道该调

忍者算法·2025-03-03 07:32

深入解析Python机器学习库Scikit-Learn的应用实例

其中，Scikit-Learn作为Python中一个重要的机器学习库，包含了许多常用的机器学习算法和工具，可用于数据挖掘、数据分析和预测建模等应用场景。

caihuayuan5·2025-03-03 04:42

【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比

计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测

LDG_AGI·2025-03-03 01:45

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

本文应用DeepSeek结合具体指令，进行求财、算命、预测国运。文章目录一、进入DeepSeek二、DeepSeek求财三、DeepSeek算

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

编程小白冲Kaggle每日打卡（17）--kaggle学堂：＜机器学习简介＞随机森林

一棵有很多叶子的深树会被过度拟合，因为每一个预测都来自它叶子上少数房子的历史数据。但是，叶子很少的浅树表现不佳，因为它无法在原始数据中捕捉到尽可能多的区别。

AZmax01·2025-03-02 17:18

MATLAB环境下从信号中去除60Hz工频干扰噪声

1.工频干扰特性分析来源：电力线耦合（如50/60Hz交流电）、设备接地不良、电磁辐射。典型表现：信号频谱中在60Hz附近出现尖峰（可能伴随谐波，如120Hz、180Hz）。

Luis Li 的猫猫·2025-03-02 16:02

2.28 图像分类全解析：从境界到评估，再到模型与样本处理

图像分类的三层境界：通用的多类别图像分类子类细粒度图像分类实例级图片分类图像分类评估指标之混淆矩阵：TP（Truepositive,真正例）——将正类预测为正类数。

不要天天开心·2025-03-02 14:45

【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN

冒泡芳·2025-03-02 13:08

Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder （pytorch实现）

一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件，负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。

lczdyx·2025-03-02 13:05

Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测（Pytorch）

文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测（Python）Transformer模型本质上都是预训练语言模型，大都采用自监督学习

机器学习之心·2025-03-02 13:35

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理

LCG元·2025-03-02 09:58

大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告

目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理