股票价格预测（SPP）第2页

社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘（Datawhale AI 夏令营）

深入理解赛题——探索性数据分析首先，我们先介绍一下什么是EDA：探索性数据分析（ExploratoryDataAnalysis,EDA）是一组数据分析技术，旨在总结其主要特征，通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA？在现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机

会飞的Anthony·2025-03-08 00:20

G1，最大的特点是什么，标记位图，卡表卡页，SATB又分别是什么？

G1垃圾收集器的核心特点与关键技术解析一、G1（Garbage-First）的最大特点G1是JDK9及之后版本的默认垃圾收集器，其核心设计目标是高吞吐量与可预测的低停顿时间（STW）。

蒂法就是我·2025-03-07 22:31

AI与大数据融合：技术路径与行业赋能

据IDC预测，2025年全球数据总量将增长至175ZB，其中物联网设备、社交媒体及企业数字化系统贡献了80%的增量数据。

互联网Ai好者·2025-03-07 19:28

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

量化投资与算法交易

机器学习是由多个数据源（如财务报表、交易历史数据、社交网络数据等）自动分析生成的模型，能够预测出股价

AI天才研究院·2025-03-07 17:08

YOLOv10改进之MHAF(多分支辅助特征金字塔)

YOLOv10架构YOLOv10的架构主要由主干网络、特征金字塔和预测头三部分组成。主干网络采用改进的Darknet结构，增强特征提取能力。

清风AI·2025-03-07 11:20

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。

人肉推土机·2025-03-07 10:21

Bert学习笔记

TransformerGPT使用从左到右的单向信息ELMo把单独训练的从左到右及从右到左的LSTM模型进行合并二、Bert预训练任务2.1遮蔽语言模型MLM任务：随机屏蔽（masking）部分输入token，然后只预测那些被屏蔽的

缓释多巴胺。·2025-03-07 09:05

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

实时数据推送：Spring Boot 中两种 SSE 实战方案

无论是股票价格的波动、比赛比分的更新，还是聊天消息的传递，都需要服务器能够及时地将数据推送给客户端。

微特尔普拉斯·2025-03-07 00:29

HHO优化SVM混合核(高斯核和Sigmoid核）回归预测

训练集-平均绝对误差（MAE）：0.54544训练集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.0011634训练集-均方根误差（RMSE）：0.66571训练集-决定系数（R）：0.95297测试集-平均绝对误差（MAE）：0.31575测试集-平均绝对误差百分比（MAPE）：0.00067398测试集-均方根误差（RMSE）：0.39158测试集-决定系数（R）：0.97566------HHO优化

WSY算法爱好者·2025-03-06 23:27

【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架

简而言之，这些模型是在大量数据（包括一堆在线可用的SQL查询）上进行训练的，并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。

木亦汐丫·2025-03-06 23:54

【BP回归预测】三角测量拓扑聚合器TTAO-BP光伏数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5178期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:59

自动驾驶---LSTM模型用于轨迹预测

1前言在下面几篇博客中，笔者简单介绍过Transformer，Transformer的内部结构虽然比较清晰，但对于入门者来说还是复杂了一些。《人工智能---什么是Transformer?》《自动驾驶---视觉Transformer的应用》《自动驾驶---Parking端到端架构》中介绍的轨迹Decoder模块本篇博客和读者朋友们探讨一种比较早的模型（理解起来也相对容易一些）：LSTM（LongSh

智能汽车人·2025-03-06 18:14

详解：Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用

它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息，并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术，GrokAI具备自我学习的能力，可以通过不断的训练来优

·2025-03-06 18:35

DeepSeek行业应用案例【农业】——解锁智能变革密码

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶辅助，到

未来智慧谷·2025-03-06 17:30

【大模型学习】第八章深入理解机器学习技术细节

目录引言一、监督学习（SupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务3.应用场景示例：房价预测二、无监督学习（UnsupervisedLearning）1.定义与工作原理2.常见任务

好多渔鱼好多·2025-03-06 16:57

山东科技大学计算机科学与技术研究生导师,山东科技大学-计算机科学与工程学院...

主要研究方向是模式识别、数据库系统、系统集成及安全工程方面的系统及预测研究。作为项目主持人承

weixin_39898380·2025-03-06 14:39

客户案例 | Ansys与Concepts NREC联合推出面向叶轮机械设计和分析的自动化工作流程

实现端到端工作流程，并加快产品上市进程主要亮点双方现在可以在ConceptsNREC的AxCent®3D叶轮机械组件设计中运行面向叶轮机械应用的AnsysCFX®计算流体力学软件该合作使设计人员能够以更高的预测准确性快速评估机器性能

ueotek·2025-03-06 13:23

react精简面试题

单向数据流：数据通过props从父组件传递到子组件，状态变化可预测。JSX：允许在JavaScript中编写类似HTML的语法，增强代码可读性。2.类组件和函数组件的区别？

懒人村杂货铺·2025-03-06 09:57

Python在机器学习与数据分析领域的深度应用：从基础到实战

它不仅为数据科学家和开发者提供了高效处理和分析数据的手段，还助力构建各种智能模型，实现精准预测和决策支持。

CodeJourney.·2025-03-06 09:54

自动驾驶---打造自动驾驶系统之环境准备（一）

各位读者朋友，本次打造的自动驾驶系统仿真系统，涉及感知，预测，规控等多个模块（以规控算法为主），同时可自定义相关扩展（部署&开发自身感兴趣的算法），非常便捷。

智能汽车人·2025-03-06 08:49

【价值洼地的狩猎机制】

实现对目标领域的深度殖民化控制：一、价值洼地的狩猎机制1.量子级数据建模摩根士丹利开发的"经济熵变监测系统"，实时抓取全球2.3亿个数据节点（包括电力消耗、集装箱空置率、社交媒体情绪指数等），通过深度学习预测区域经济断裂点

调皮的芋头·2025-03-06 07:09

数据挖掘校招面经二

学习的目标是找到a的值，使得模型的预测值y^=ax\hat{y}=axy^=ax尽可能接近真实值y。1.2.最小二乘法在线性回归中，通常使用最小二乘法来学习a。

Y1nhl·2025-03-06 02:54

搜广推校招面经二十八

为什么分类和回归的损失函数不能共用损失函数的介绍见【搜广推校招面经十八】1.1.分类和回归损失函数不能共用的原因分类和回归任务的目标不同，因此它们的损失函数设计也存在本质区别：输出空间的不同回归任务：目标是预测一个连续值

Y1nhl·2025-03-06 01:15

华为面试题及答案——机器学习(二)

精确率（Precision）：定义：预测为正类的样本中实际为正类的比例。适用：当关注假阳性错误的成本较高时（例如垃圾邮件检测）。召回率（Recall）：定义：实际为正类的样本中被正确预测为正类的比例。

麦当当MDD·2025-03-06 01:15

基于 Python + Django 的学生成绩综合评价分析预测可视化系统

开发报告：一、项目概述本项目是一个基于Python和Django框架开发的学生成绩综合评价分析与预测可视化系统。

源码空间站11·2025-03-06 00:40

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

链路预测：评估IPC之间的相似度概率。

pk_xz123456·2025-03-05 23:59

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

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

SP笔记

obj是四边面导出的图：BaseColor、Roughness、Metalic、normal（normal包括了height）或Outputtemplate：UnrealEngine4（Packed）.spp

justlikeatree·2025-03-04 04:19

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

推荐频道

股票价格预测（SPP）