矩阵预测

股票市场的量化交易策略如何应对市场情绪变化？

在股票市场中，量化交易策略是一种基于数学模型和算法的交易方式，它通过分析历史数据来预测未来价格走势，并据此制定交易决策。然而，市场情绪的变化对股票价格有着不可忽视的影响。
云策量化·2025-03-24 10:16

练1：编写一个 NumPy 程序来创建一个 10x10 矩阵，其中边界上的元素是 1，内部元素是 0。练2:编写一个 NumPy 程序来创建一个 4x4 矩阵，其中 0 和 1 交错，主对角线都是0.

importnumpyasnp'''练习1：编写一个NumPy程序来创建一个10x10矩阵，其中边界上的元素是1，内部元素是0。'''
weixin_57738499·2025-03-24 09:15

最大矩阵面积问题

问题概述最大矩阵面积问题有两种：在一个网格图中，一些格子里有障碍，求在网格图中规划一个矩形，使得它不会覆盖任何一个障碍格且面积最大。
syzyc·2025-03-24 07:19

第二十一篇：伦理/道德Ethics

AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/
flying_1314·2025-03-24 06:40

SAP-ABAP：SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析

SAP生产业务（PP模块）全流程深度解析一、生产主数据架构体系1.主数据矩阵物料主数据工艺路线工作中心生产版本MRP运行2.核心主数据表数据对象表结构关键字段事务码物料主数据MARAMATNR,MTART
爱喝水的鱼丶·2025-03-24 06:39

【机器学习】算法分类

在训练过程中，模型会不断地调整自身的参数，以最小化预测值与真实标签之间的误差，从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

# LeetCode题解：最大正方形面积

##题目描述在一个由`'0'`和`'1'`组成的二维矩阵中，找到只包含`'1'`的最大正方形，并返回其面积。
小学仔·2025-03-24 05:01

R语言基础常用代码总结

读写文件分开始与结束#路径操作getwd():获取当前工作目录setwd():设置当前工作目录#基础运算10%/%3#整除<−、=、<<−#左赋值1%in%a#判断元素是否在向量里E%*%t(E)#用于矩阵与它转置的矩阵相乘
WhyteHighmore·2025-03-24 05:29

AF3 rot_matmul 和 rot_vec_mul函数解读

AlphaFold3rigid_utils模块的rot_matmul和rot_vec_mul函数实现了手动计算两个旋转矩阵的乘法A×B以及矩阵-向量乘法R×t，避免了直接用矩阵乘法的AMP（AutomaticMixedPrecision
qq_27390023·2025-03-24 04:23

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

算法训练（leetcode）第四十六天 | 110. 字符串接龙、105. 有向图的完全可达性、106. 岛屿的周长

刷题记录*110.字符串接龙105.有向图的完全可达性邻接矩阵邻接表106.岛屿的周长深搜简化代码*110.字符串接龙题目地址使用广搜。本题相当于求最短路径，因此使用广搜。
Star Patrick·2025-03-24 01:21

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）

【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测
天天科研工作室·2025-03-24 00:47

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现

使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。
Echo_Wish·2025-03-24 00:43

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。
lynn-66·2025-03-23 23:37

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。
开心星人·2025-03-23 22:34

IT项目管理第二章作业

A.项目型组织B.项目指挥部组织C.强矩阵组织D.平衡式矩阵组织项目的技术工作已经全部完成,产品也通过了最终验收,接着应该开展以下哪一项工作?
是努力站桩的奶酪呀~·2025-03-23 21:49

AIOps：解决企业IT挑战的智能利器

通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
雅菲奥朗·2025-03-23 20:46

回归模型评价指标——衡量预测能力

目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型
Tang–t·2025-03-23 20:12

回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared

仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均
旺旺棒棒冰·2025-03-23 20:12

机器学习knnlearn1

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportoperator#定义一个函数用于创建数据集defcreateDataSet():#定义特征矩阵，每个元素是一个二维坐标点
XW-ABAP·2025-03-23 19:07

先验地图--slam学习笔记

车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
超级璐璐·2025-03-23 19:31

软考 中级软件设计师 考点知识点笔记总结 day06

、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构-邻接矩阵
莫问alicia·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备

3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低
腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

集成学习（随机森林）

目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。
herry57·2025-03-23 18:24

《基于自适应正负样本对比学习的特征提取框架》-核心公式提炼简洁版 2022年neural networks

定义方式：指示矩阵
阳光明媚大男孩·2025-03-23 17:49

机器学习怎么做特征工程

一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。
全栈你个大西瓜·2025-03-23 17:47

1242: 二维数组输出（2）

题目描述输入一个整数N，输出一个N行N列的二维矩阵，矩阵中的元素按列用1——N*N顺序填充。
呱呱呱~·2025-03-23 17:45

【广度优先搜索】1995: 细胞 cell

0234500067103456050020456006710000000089Input【输入格式】整数m、n（m行n列）矩阵【输入样例】4100234500067103456050020456006710000000089Out
呱呱呱~·2025-03-23 17:45

A800核心加速技术深度剖析

其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

模型优化驱动产业应用创新

在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义

fisher矩阵是怎么计算和更新的，以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）用于衡量模型参数估计的不确定性，其计算和更新在统计学、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP·2025-03-23 14:20

短视频矩阵系统源码新发布技术方案有那几种？

短视频矩阵系统从21年发展到现在经历了历史性的发展高潮经过各平台的反复变化政策，短视频矩阵系统目前做的为数不多的同梯队的筷子科技、云罗抖去推、超级编导都选用的是什么方式的代发解决方案呢？
Yxh18137784554·2025-03-23 12:37

事务回滚核心技术

一、事务回滚的数学本质与核心挑战1.1事务状态机模型操作执行持久化完成系统故障事务回滚ActivePartiallyCommittedCommittedFailedAborted1.2核心技术挑战矩阵问题维度单机事务分布式事务原子性保证存储引擎
KBkongbaiKB·2025-03-23 10:53

一文读懂Python之random模块（31）

随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法
跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战
nantangyuxi·2025-03-23 09:44

深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵

文章目录前言一、对角矩阵（DiagonalMatrix）1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩（RankofaMatrix）2.1定义2.2特性满秩降秩影响
Ronin-Lotus·2025-03-23 08:37

统一的视频动作模型

统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。
三谷秋水·2025-03-23 08:36

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序摘要：使用Matlab语言设计出实现两个复矩阵同时相似对角化的计算机程序。
weixin_39870664·2025-03-23 08:34

一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则

前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式
TGITCIC·2025-03-23 07:02

【数学建模】熵权法

熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法，它通过对决策矩阵的熵值进行计算，来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性，熵值越小，表明该指标的信息量越大，反之亦然。
烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三
萧十一郎@·2025-03-23 06:43

【MATLAB】

1)→e≈2.718log(x)自然对数log(e)→1abs(x)绝对值abs(5)→5线性代数函数名功能示例A\b解线性方程组Ax=bA=21;11,b=3;2,x=A\b→x=1;1det(A)矩阵行列式
不掉发的小刘·2025-03-23 03:48

线性代数介绍

本篇将详细解释线性代数中的核心概念，包括行列式、矩阵、向量与向量空间、线性方程组、特征值与特征向量以及二次型，力求深入浅出，帮助读者全面理解。
ZhuBin365·2025-03-23 03:16

L2-4 吉利矩阵

输入样例：73输出样例：666这道题是暴力纯搜，但是很难想，我这个是看的别人的代码#include"bits/stdc++.h"usingnamespacestd;intx[20][20];intl,n;intcnt=0;intsumx[5],sumy[5];voiddfs(intx,inty){if(x==n+1){cnt++;return;}//其实不需要考虑列的和是否满足l,因为如果超出l的
小竹子14·2025-03-23 02:06

力扣刷题-热题100题-第20题（c++、python）

envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked使用辅助矩阵直接创建一个新矩阵来装旋转好的矩阵，不过需要注意的是要将新矩阵的值赋值回原矩阵，在c++中是可以直接=，但python
weixin_44505472·2025-03-23 02:06

线性代数-MIT 18.06-汇总

第一讲：方程组的几何解释第二讲：矩阵消元第三讲：乘法和逆矩阵第四讲：AAA的LULULU分解第五讲：转换、置换、向量空间R第六讲：列空间和零空间第七讲：求解Ax=0Ax=0Ax=0，主变量，特解第八讲：
儒雅的钓翁·2025-03-22 23:46

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析，解释为什么在预测值接近
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。
清风AI·2025-03-22 19:51

实验7-2-3 求矩阵的局部极大值

#includeintmain(){intm,n;scanf("%d%d",&m,&n);inta[m+1][n+1];//编号从1开始for(inti=1;ia[i-1][j]&&a[i][j]>a[i+1][j]&&a[i][j]>a[i][j-1]&&a[i][j]>a[i][j+1]){printf("%d%d%d\n",a[i][j],i,j);you=1;}}}if(you==0){p
范德蒙蒙·2025-03-22 18:46
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