线性预测第3页

热电偶电路的应用科普

热电偶电路的应用一、特点上图所示电路ISO100光耦合线性隔离放大器在热电偶测温电路中的应用，电路采用双极工作方式，整个电源同两个IA1215S-1W提供。

aibotest·2025-02-14 15:15

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

而AI大模型（AIBigModel）则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络，它可以对海量数据进行训练和预测，从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

综合振动分析工具箱

它包括处理振动问题的算法、模型和实用程序，覆盖了振动基础理论、简谐振动、阻尼振动、非线性振动、振动分析方法、模态分析、信号处理、频谱分析、数值模拟、振动控制和实验测试等知识领域。

不胖的羊·2025-02-14 13:32

零基础入门机器学习 -- 第一章什么是机器学习？

1.1机器学习的定义机器学习（MachineLearning,ML）是让计算机从数据中学习，然后在没有明确编程的情况下进行预测或决策的技术。

山海青风·2025-02-14 13:30

机器学习数学基础：21.特征值与特征向量

一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。

@心都·2025-02-14 13:59

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践

内点法在线性规划中的应用：从理论到实践1.引言内点法（InteriorPointMethod）是求解线性规划问题的另一个重要算法。

ningaiiii·2025-02-14 12:50

9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解

一、我们先来讲一下损失函数，e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn：预测值ture：真实值e_dn：损失值我们在第7章说了，我们的预测值和真实值相差越小（也就是损失值越小），说明我们模型训练的越好

小宇爱·2025-02-14 11:16

AF3 gdt函数解读

AlphaFold3的函数gdt、gdt_ts以及gdt_ha实现了GlobalDistanceTest(GDT)评分计算，用于衡量蛋白质结构预测的准确性。

qq_27390023·2025-02-14 10:13

【JCR一区级】雾凇算法RIME-CNN-BiLSTM-Attention故障诊断分类预测【含Matlab源码 5471期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-14 10:40

【SCI2区】雾凇优化算法RIME-CNN-GRU-Attention用电需求预测Matlab实现

matlab科研帮手·2025-02-14 10:40

RIME-CNN-SVM故障诊断

为了进一步提升模型的泛化能力与预测精度，引入了雾凇算法来精细调整CNN与SVM的各

九亿AI算法优化工作室&·2025-02-14 10:39

我国化学信息学研究的地位与近期研究进展

同时，量化计算被越来越多地应用于团簇优化[26]及材料性质的预测[27]，并越来越注重与实际结合用于反应过程过渡态和催化机理研究[28]。此外，密度泛函理

xoaxo·2025-02-14 10:07

如何从零开始做一个第一性原理计算的案例？

其计算结果不仅可以验证实验，更能够预测实验结果，指导实验

朱老师讲VASP·2025-02-14 09:04

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1.CPU流水线与多级处理2.分支预测与投机执行3.示例代码中的投机执行4.

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

Gartner预测2025年网络安全正在进入AI动荡时期：软件供应链和基础设施技术堆栈中毒将占针对企业使用的人工智能恶意攻击的 70% 以上

Gartner预测，网络安全正在进入AI动荡时期。安全和风险管理领导者必须根据早期生成式AI部署的失败以及AI代理清洗来评估即将到来的AI进展。

lurenjia404·2025-02-14 07:47

AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破

对于观察序列的处理，生成式模型模拟数据的生成过程，会对整个序列进行综合考虑；判别式模型更关注如何根据输入数据进行分类或预测，直接建模决策边界。

sdgfsdfxcg·2025-02-14 06:11

深入浅出链表：Python实现与应用全面解析

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析文章目录系列文章目录前言一、链表的定义与特点1.1链表的基本结构

吴师兄大模型·2025-02-14 03:31

机器学习·逻辑回归

基于线性回归的模型，通过使用逻辑函数（如Sigmoid函数）将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值，用于表示属于某个类别的可能性。

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》

基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章，算是一个综述，记录一下在阅读过程中遇到的问题。

I_dyllic·2025-02-14 03:57

书籍-《机器学习数学基础》

A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数

·2025-02-14 01:30

零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归

3.1线性回归的概念在现实生活中，许多事情都遵循某种线性关系，比如：房价vs面积：房子的面积越大，价格通常越高。工资vs工作经验：工作经验越多，薪资往往更高。

山海青风·2025-02-14 01:45

零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程

本章会通过电影评分预测的示例，帮助你快速体验从数据到模型的基本

山海青风·2025-02-14 01:14

DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）的公式推导

总结：DDPM通过最小化预测噪声的均方误差，使反向过程逐步去噪生成数据。核心推导在于通过变分推断将KL散度转换为噪声预测问题，大幅简化了训练目标。

AndrewHZ·2025-02-14 00:12

YOLO各版本原理和优缺点解析

以下是各版本的详细介绍及优缺点分析：1.YOLOv1（2016年）原理：将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格，每个网格预测多个边界框和类别置信度。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【好书推荐2】AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型

是Yu欸·2025-02-13 23:02

opencascade 标注-直线标注、半径标准、角度标注

以下是关键步骤和示例代码：显示精度（小数点后几位）SetDimensionAspect设置显示颜色SetCommonColor1.创建尺寸标注对象使用AIS_LengthDimension等类创建线性尺寸标注

一只小小汤圆·2025-02-13 23:31

十大工业物联网平台分析报告

目录1、工业物联网简介1.1、引言1.2、工业物联网平台架构剖析2、工业物联网发展趋势2.1、总体趋势2.2、技术趋势3、工业物联网平台市场预测3.1、工业物联网平台3.2、DCS3.3、实时数据库3.4

·2025-02-13 21:53

【线性代数】——矩阵消元

二矩阵消元1.消元法2.单行或者单列的矩阵乘法2.1单行矩阵乘法2.2单列矩阵乘法3.用矩阵记录消元过程（初等矩阵）【行的线性组合（数乘和加法）】3.1row2-3row1的矩阵描述3.2row3-2row2

sda42342342423·2025-02-13 19:37

Deepseek的MOE架构中ColumnParallelLinear()是怎么实现的

ColumnParallelLinear可能指的是将线性层的列（即输出神经元）分布在多个设备上。在MoE中，每个专家可能是一个这样的并行层，然后通过门控机制将输入路由到不同的专家。

DukeYong·2025-02-13 18:00

《麻省理工公开课：线性代数》中文学习笔记

《麻省理工公开课：线性代数》是麻省理工公开课中广为流传的一门好课。这是我学习MIT线性代数课程LinearAlgebra的中文参考学习笔记。希望在自己学习的同时，也对大家学习有所帮助。

派森先生·2025-02-13 18:29

告别 996！用 Python+ChatGPT 自动生成测试用例，效率提升 90%

行业现状：互联网企业平均每个功能点需要15-20个测试用例人工编写痛点：重复劳动、覆盖率不足、维护成本高行业趋势：Gartner预测2025年70%的企业将采用AI辅助测试传统测试用例编写之痛#传统测试代码示例

AI改变世界·2025-02-13 17:24

R-CNN架构

第三个模块是一组特定类别的线性支持向量机（SVM）。虽然R-CNN对特定的区域提议方法不挑剔，但选择性搜索（Selectivesearch）是最常用的方法，以便与之前的检测工作进行有对照的比较。

·2025-02-13 16:10

团队领导者指南：如何选择和应用项目管理方法论

以下是几种常见的项目管理方法论：1.瀑布模型(Waterfall)●特点:线性顺序的项目管理方法，项目分为多个阶段（如需求分析、设计、开发、测试、部署），每个阶段完成后才能进入下一个阶段。

·2025-02-13 16:36

高等代数笔记5：线性变换

线性映射的定义与性质线性映射的定义数学研究的主题是空间与变换，对于代数学而言，空间指的是赋予了某种运算结构的集合，变换则是空间到空间的映射。线性代数则是研究线性空间及其上的映射。

p_wh·2025-02-13 15:43

神经网络常见激活函数 9-CELU函数

文章目录CELU函数+导函数函数和导函数图像优缺点pytorch中的CELU函数tensorflow中的CELU函数CELU连续可微指数线性单元：CELU（ContinuouslyDifferentiableExponentialLinearUnit

亲持红叶·2025-02-13 15:37

高等代数复习：线性空间

爱吃白饭·2025-02-13 14:32

常见的深度学习模型总结

发明动机：解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性，如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点：由多个隐藏层组成的神经网络，每一层的节点与下一层的节点完全连接。

编码时空的诗意行者·2025-02-13 13:29

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

23、深度学习-自学之路-激活函数relu、tanh、sigmoid、softmax函数的正向传播和反向梯度。

在使用这个非线性激活函数的时候，其实我们重点还是学习的是他们的正向怎么传播，以及反向怎么传递的。如下图所示：第一：relu函数的正向传播函数是：当输入值（隐藏层）值大于了，就输出自己本身的值。

小宇爱·2025-02-13 13:22

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

目录数学在AI不同领域的应用区别一、计算机视觉领域1.线性代数2.微积分3.概率论与统计二、自然语言处理领域三、语音识别领域四、数学在AI不同领域应用的逻辑图五、参考资料数学在AI不同领域的应用区别一、

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

树Tree

目录树的基本概念树的主要类型树的常见操作树（Tree）是一种非线性数据结构，用于表示具有层次关系的数据。树由节点（Node）组成，每个节点可以有零个或多个子节点。

顾北辰20·2025-02-13 09:24

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)

机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction

qq742234984·2025-02-13 07:39

线性回归、逻辑回归及SVM

1，回归（LinearRegression）回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为：在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。当然，实际运算有一些优化算法，肯定不会去枚举的。注意，回归的前提是公式已知，否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分

@迷途小书童·2025-02-13 07:38

第 17 章一 G1回收器(重点)、垃圾回收器总结(重要)、GC日志分析、垃圾回收器的新发展ZGC(重要)

并发回收器)JDK9的默认垃圾回收器7.1、为什么还需要G17.2、G1的含义(region分区)7.3、G1回收器的优点(同时收集老年代和年轻代)7.4、G1回收器的分区7.5、G1的空间整合7.6、可预测的停顿时间模型

white camel·2025-02-13 07:35

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