电池剩余寿命预测第10页

使用 Numpy 自定义数据集，使用pytorch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，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

1.导入必要的库首先，导入我们需要的库：Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集，并

辞落山·2025-02-04 10:40

LabVIEW的智能电源远程监控系统开发

通过集成工业物联网（IIoT）技术，实现电源设备的智能化运维，满足航空航天、新能源电池测试等场景的严苛要求。

LabVIEW开发·2025-02-04 10:07

Geek Uninstaller——好用的软件卸载工具

它能够在卸载程序后进行深度和快速扫描，彻底删除所有剩余文件和注册表项，帮助您的电脑保持整洁和高效运行。软件特点深度扫描：

小马不是哥哥·2025-02-04 09:31

自定义数据集使用paddlepaddle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

最后，我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。

辞落山·2025-02-04 07:16

自定义数据集使用pytorch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

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_

Z211613347·2025-02-04 07:40

机器学习--概览

一、机器学习基础概念1.定义机器学习（MachineLearning,ML）：通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并利用学习到的模型进行预测或决策，而无需显式编程。

kyle~·2025-02-04 03:11

基于机器学习中集成学习的stacking方式进行的金线莲质量鉴别研究（python进行数据处理并完成建模，对品种进行预测）

1.前言金线莲为兰科开唇兰属植物，别名金丝兰、金丝线、金耳环、乌人参、金钱草等，是一种名贵中药材，国内主要产地为较低纬度地区如：福建、台湾、广东、广西、浙江、江西、海南、云南、四川、贵州以及西藏南部[1]，被当地人民誉为“药中之王”，福建品种和台湾品种更是其中的上等品种，在治疗肺部炎症、糖尿病、癌症、肾炎、膀胱炎、重症肌无力、风湿性及类风湿性关节炎、高血脂、毒蛇咬伤有着很大的作用[2-3]。由于野

Life is a joke·2025-02-04 03:40

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。2017年，Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

随机森林（Random Forest）预测模型及其特征分析（Python和MATLAB实现）

##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代，数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据，传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下，机器学习方法开始广泛应用。随机森林（RandomForest）作为一种强大的集成学习方法，因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出，基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:09

关于双塔模型的简单介绍

eso1983·2025-02-04 02:08

NAND Flash 和 NOR Flash的名字来历、实现原理、概要介绍和应用上的区别

03-NANDFlash和NORFlash的介绍和区别**1.存储架构****2.性能比较****3.容量和成本****4.应用场景****5.可靠性与寿命****6

昊虹AI笔记·2025-02-04 02:36

机器学习中，准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1Score) 分别是什么？有啥用？有啥意义？有啥缺陷？

首先明白四个名词：真正例TruePositive假正例FalsePositive真负例TrueNegative假负例FalseNegativeTP:被预测为真，实际为真的样本FP:被预测为真，实际为假的样本

shimly123456·2025-02-04 01:28

AUTOSAR从入门到精通-【新能源汽车】高压配电管理（PDU/BDU）

目录前言几个高频面试题目【BDU/PDU】注释区别功能侧重方面结构组成方面工作原理方面在电动汽车中的角色方面知识储备主控电池管理系统BMS算法原理什么是高压配电管理（PDU/BDU）BDU定义：PDU定义

格图素书·2025-02-04 01:56

python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤

题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类

weixin_39969060·2025-02-03 22:28

A deep multimodal fusion method for personality traits prediction

本文提出了一种新的深度多模态融合方法，用于从多种数据模态（包括文本、音频和视觉输入）预测人格特质。研究方法模型架构：视觉特征提取：使用预训练模型ViT-B16和VGG16。

m0_59933522·2025-02-03 21:20

组合导航中Kalman滤波算法相关知识简述

十八与她·2025-02-03 17:23

MATLAB 实现基于MPA（海洋捕食者算法）进行时间序列预测模型的项目详细实例

目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS（海洋捕食者算法）进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3

nantangyuxi·2025-02-03 13:16

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势

矩阵猫咪·2025-02-03 12:42

最小边际采样在分类任务中的应用

一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中，模型会对每个样本预

ningaiiii·2025-02-03 11:57

用Python写一个ai agent采集，分析，预测工厂生产计划

以下是一个简化的工厂生产计划采集、分析和预测的示例。

朗韶智光·2025-02-03 09:17

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测

使用支持向量机（SVM）进行股票市场预测引言股票市场预测是金融领域的一个热门话题，也是一个充满挑战的研究领域。通过准确的市场预测，投资者可以做出更明智的决策，从而获得更高的回报。

m0_57781768·2025-02-03 08:09

使用 Python 实现无人机实时路径规划的 MPC 算法

目录使用Python实现无人机实时路径规划的MPC算法引言1.模型预测控制（MPC）概述1.1定义1.2MPC的基本原理1.3代价函数1.4MPC的特点2.Python中的MPC算法实现2.1安装必要的库

闲人编程·2025-02-03 03:55

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

500多种目标检测数据集下载地址汇总（YOLO、VOC）

名称辣椒病害分类数据集9076张12类别.7z【目标检测数据集】光伏电池异常检测数据集VOC+YOLO格式219张2类别_2.zip【目标检测数据集】钢丝绳破损灼伤缺陷检测数据集VOC+YOLO格式1318

2401_85863780·2025-02-02 21:10

DeepSeek 使用的核心技术预测

最近DeepSeek这个词算是火遍了整个AI圈，这个影响力迅速超过ChatGPT的产品，都会使用哪些技术来做支撑呢。我这里简单做了一下梳理，结果不一定会完全准确，但是对这类产品的技术架构有个大概的认识。以下是我对可能涉及的技术架构的梳理，希望大家踊跃参与评论。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

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）

1.数据准备与预处理2.构建模型3.编译模型4.训练模型5.评估模型6.模型应用与预测7.保存与加载模型8.完整代码1.数据准备与预处理你提供了摄氏度和华氏度的数据，并进行了标准化。

李建军·2025-02-02 17:42

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

偏差&方差偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距，偏差越大，越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差：描述的是预测值的变化范围、离散程度

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

【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

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

【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

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

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

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

深入解析：Python中的决策树与随机森林

引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其

小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-02-02 04:06

MacOS电源管理驱动优化指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：苹果电脑的电源管理驱动是确保系统高效运行和电池寿命的关键组件。该驱动允许MacOS智能调整性能设置，适应如电池模式下节能或接通电源时的高性能需求。

金融先生-Frank·2025-02-02 01:24

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

BP神经网络模型的预测精度在62.5%,明显高于传统统计模型的预测精度,表明BP神经网络能较好地模拟土壤含盐量与光谱数据之间的关系,可用于建立土壤盐分遥感反演模型。

老许的花开·2025-02-02 01:24

ArcGIS土地利用数据制备、分析及基于FLUS模型土地利用预测（数据采集、处理、分析、制图）

FLUS模型由美国农业部农业经济研究服务局（ERS）开发，旨在提供对美国及全球土地利用变化的预测。

赵钰老师·2025-02-02 01:50

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