股票指数预测第18页

预测离婚的迹象，来看看你有没有中招

上篇文章《婚姻末日四骑士》中跟大家分享了约翰•戈特曼，在西雅图爱情实验室里，通过观察研究得出的，预测离婚的6个迹象的前面两个——苛刻的开始（谈话方式）及末日四骑士（批评、鄙视、辩护、冷战），接下来我们再来学习剩下的四个迹象

迎春加油站·2024-02-12 05:15

不念过去直面将来

我们无法预测未来，所以我们才会怀着好奇之心，向往未来并且全力以赴。回首过去的半年，忙忙碌碌，好像真正的体会到了那句话时间就是生命。一回头发现你早已被时间忽略，它无声无息，就这样悄悄的溜走了。

sslFly·2024-02-12 04:28

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。

Alkali！·2024-02-12 03:44

2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第

Alkali！·2024-02-12 03:14

yolov8预测不同文件夹图片保存到对应名称文件夹

目标检测功能从yolov5换成了yolov8，不换不要紧，v8的代码结构安排的太紧凑了，想要修改结果的导出目录，发现无从下手，只能一个一个试，半小时试了出来，和yolov5改法相比，yolov8更直球1：预测结果保存到指定文件名

断某人·2024-02-12 02:06

三、yolov8训练结果查看和模型预测

模型预测1、在assets文件夹下创建FPC-2文件夹，放入一些同类FPC预测结果。2、和训练同级文件夹，找到predict.py文件，即为模型预测文件。

Dakchueng·2024-02-12 02:06

s2i ksonnet helm minikube kubectl oc kubeflow docker CLI 串讲

每个工具都足够让你节省非常多的时间来构建镜像，部署你的应用服务s2i非常简单是一个从源码构建docker镜像的工具，在我们做model-serving在使用s2i非常便利，最主要的是，比如你只是有model和预测代码

Helen_Cat·2024-02-12 01:13

task3 特征工程

1.采用tsfresh工具包提取时间序列特征导入工具包：提取特征：融合之前单变量特征之后，预测变差......哭

1598903c9dd7·2024-02-12 01:03

财务建模完整指南第六讲——第五届CVA估值建模

10.重组模型：模型的拆分（设置表、假设表、计算表、报告表）建议：输入项和输出项分开列示比率分析方法（5种）：1.平均值2.最大值3.最小值等11.预测指引：合理预测的构建原则、利润表科目预测、资产负债表科目预测具体的笔记已经记录到

Hermione_7c1b·2024-02-12 01:16

足球比赛的结果可以预测吗。足球到底是一门怎样的生意。

就火热的世界杯，分解一下足球经济的两个角度：1，足球比赛的结果可以预测吗。2，足球到底是一门怎样的生意。1，足球比赛的结果可以预测吗。

id167864519·2024-02-12 00:23

北漂，92天，新来的学徒

------《阿甘正传》图片发自App凌晨把《哈利.波特-魔法石》看完，结局是可以预测，但剧情发展有点意外，尤其是斯内普的各种行为，以及到最后真正抢魔法石的人居然不是他，这是我看不太懂的剧情，还有一个名词

郑胜杰·2024-02-11 23:50

上古三大奇书之易经（1）

“卜筮”就是对未来事态的发展进行预测，而《易经》便

喂喂喂阿·2024-02-11 22:58

交易截止日前，每支球队应该摆上货架的一名球员（一）

在今年的交易截止日之前，联盟里有很多预测和流言，这些球队应该在周四的交易截止日做好准备。

悦xin_daa0·2024-02-11 21:58

【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

【Leach协议】基于MATLAB中实现的无线传感器网络Leach协议

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:08

SMA-CEEMDAN时序分解 | Matlab实现利用黏菌优化算法优化CEEMDAN时间序列信号分解

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

【KELM回归预测】基于天鹰算法优化核极限学习AO-KELM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附Matlab代码

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:38

基于傅里叶变换和带通滤波器实现脑电信号EEG目标识别附Matlab实现

天天Matlab代码科研顾问·2024-02-11 21:37

如何评价海螺水泥

如何评价呢，一是可持续性的问题，今年是这个利润，明年不一定增长了，其原因是周期性的股票很难预测，二是产能过剩的因素也要考虑。40亿吨后产能，是多了还是少了，很难估算。

爱成功·2024-02-11 20:11

区块链简史（三）：比特币全民挖矿时代，教你怎么“挖矿”

本系列有十二篇文章，这十二篇文章介绍了区块链技术的简史、应用、预测和展望。您的每一次关注、转发、收藏都是我们更新优质内容的源动力。

懒区块·2024-02-11 20:29

为什么聪明人无法成功？8个原因

进一步的研究发现了许多可以预测成功的因素，包括意志力和情商（EQ）。直到今天，这些其他因素仍未得到重视。以下是“聪明人”表现不佳的10个原因：1.他们过度分析智力实际上是社交互动的绊脚石。

趙散闲·2024-02-11 20:47

好习惯，坏习惯

你永远都无法预测下一秒发生什么事情，在这个世界上走得太………到底应该思考一些什么东西呢？天边的明月还是遥不可及，你有没有努力地伸手去go？

橘子不是唯一的苹果·2024-02-11 20:36

yolov8之训练、验证、预测、导出

yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接：https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ

Jumy_S·2024-02-11 20:59

深度学习-最简代码实现目标检测模型

在这个项目中，我用最简单的方式实现了数据迭代器、网络模型、预测脚本和训练模型脚本，以及一些辅助脚本，通过这个过程提高对目标检测的认识和实践能力。

·2024-02-11 19:48

相信改变的力量

003接受改变生命是持续且不可预测的，没有人知道明天会发生什么，当身边的人或是状况发生时，接受自己最开始负面情绪

欣然的读书会·2024-02-11 19:38

Python数据挖掘指南

1、数据挖掘和算法数据挖掘是从大型数据库的分析中发现预测信息的过程。对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务-它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。

代码输入中...·2024-02-11 18:59

濛濛读书笔记（3）心理时间与当下时刻

很好理解，就是记录过去，计划未来，从过去中汲取经验教训，对未来进行合理的预测！请注意，钟表时间仅仅是记录与锚定的作用。那么什么是心理时间呢？

立青日辰·2024-02-11 18:08

Go1.22 正式发布！包含语言变化、性能提高、标准库变动等重要特性

之前我还看进度预测2月中发布。没想到直接打脸。Go核心团队成功赶在春节前发布了！真是有点猛。Go1.22新版本安装方式：Go1.22包含多项重要的新功能和改进。

·2024-02-11 18:44

R语言用随机森林模型的酒店收入和产量预测误差分析

p=35162在这篇文章中，我们将探讨基于随机森林模型的酒店收入和产量预测分析。我们将使用4月9日至4月15日的数据作为测试集，评估预测的准确度。

·2024-02-11 18:33

得不到父母祝福的婚姻，多数以悲剧收场

当年我同事预测，他们这段婚姻长不了，即使结婚了也会分开。表妹说，你不要多想，我现在还没有离婚呢。我嘴巴长的大大的，这是什么情况，没离婚就开始找对象了？？

我是书童抱一·2024-02-11 18:53

R语言逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络预测患者心脏病数据混淆矩阵可视化

开发一个能够预测患者心脏疾病存在的计算系统将显著降低死亡率并大幅降低医疗保健成本。机器学习在全球许多领域中被广泛应用，尤其在医疗行业中越来越受欢迎。

·2024-02-11 18:20

R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析

p=32275原文出处：拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。

·2024-02-11 18:39

R语言结构方程模型SEM、路径分析房价和犯罪率数据、预测智力影响因素可视化2案例|附代码数据

2进行简单的多元回归SEM在很大程度上是回归的多元扩展，我们可以在其中一次检查许多预测变量和结果。SEM还提

·2024-02-11 18:01

未来10年（到2035年）前端发展趋势的预测

大家好，我卡颂。随着最近两年互联网行情走弱，前端岗位需求减少，悲观情绪在从业者之间蔓延。去年社区甚至传出前端已死的论调。那么，未来10年（到2035年）前端行情会越来越弱么？在我看来，恰恰相反。本文会分析其中原因。免费领取卡颂原创React教程（原价359）、加入人类高质量前端群当前现状在互联网繁荣时期，资本对行业预期足够高，催生出大量岗位需求。在此行情下演化出一条程序员职业发展路径：要跑通这条路

·2024-02-11 18:27

基于 PAI-DSW 使用 SD WebUI 实现AI扩图功能

只需给AI一张图片，AI就会根据图像的上下文语义信息，预测和补充图像边界，生成一张尺寸更大的图像。AI扩图有时是拯救废片的神器，能够将半身照扩展为惊艳的全身照，有时也会翻车，生成

·2024-02-11 18:33

智慧电网数据可视化运维云平台解决方案

智慧电厂建设具备智能化、一体化、可观测、可互动、自学习、自寻优等九大能力，可为管理者及时提供过去和现在的数据，并能够预测未来和引导企业人员的工作，使信息技术与电力工业技术、现代管理技术有机融合，全面提升电厂的生产技术和经营管理

·2024-02-11 18:55

DeepMind利用深度学习预测 220 万种新晶体

AI工具GNoME发现220万种新晶体，相当于人类科学家800年的实验产出，其中38万种新晶体可以成为未来高新技术的稳定材料。从计算机芯片、电池到太阳能电池板，都离不开结构稳定的无机晶体(inorganiccrystals)。传统意义上，发现或者研发一种全新的稳定的无机晶体，往往需要长达数月的艰苦实验。如今借助GoogleDeepMind发布的深度学习工具GNoME，科研人员在短时间内就发现了22

·2024-02-11 17:06

【机器学习】机器学习简单入门

通过机器学习，计算机可以从大量的数据中提取出规律和模式，并利用这些规律和模式来做出预测和决策。在本篇博客中，我们将介绍机器学习的基本概念，包括算法、模型以及训练、模型和预测之间的

·2024-02-11 17:43

机器学习流程之收集数据

引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料，而机器学习则是一种强大的工具，可以从数据中发现模式、提取见解，并做出预测。然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。

·2024-02-11 17:40

100万吨的锂需求摆在那里，如何满足？

近日，BenchmarkMineralIntelligence(简称BMI）发布了未来电池产量的预测。他们认为，锂电池的产量将在2028年翻四番，达到1.1太瓦时。

刺猬偷腥·2024-02-11 17:50

task 13 集成学习

蒸汽量预测1.特征工程一般流程：1.去掉无用特征2.去掉冗余特征3.利用存在的特征、特征转换、内容中的特征以及其他数据源生成新特征4.特征转换（数值化、类别转换、归一化）5.特征处理（异常值、最大值、最小值

罐罐儿111·2024-02-11 17:30

【论文精读】ViT-Adapter

但普通的ViT可以使用包括图像，视频和文本的大量多模态数据进行预训练，这鼓励模型学习丰富的语义表示，但与特定于视觉的transformer变体相比，普通ViT在密集预测方面有决定性的缺

None-D·2024-02-11 15:12

学成网html+css案例

这是跟着pink老师敲的第一个html+css的静态页面：html部分学成网首页课程职业规划个人中心CheeryZ前端开发>后端开发>移动开发>人工智能>商业预测>云计算&大数据>运维&测试>UI设计>

倒霉娃不要倒霉·2024-02-11 15:33

装修坑之二

今天我们如约而至，基本直奔主题，理由是乳胶漆层在预算中，第二层水泥层的剥落在预测外，为解决问题提供了两个方案。方案一增项2600，方案二增项3000+，理由充分不容辩驳。说完设计师加了一

爱米粒儿W·2024-02-11 15:42

《薛兆丰的经济学课》：价格

只要做到边际成本等于边际收益，人们就能够获得收益的最大化，那随着技术的发展，我们未来会对需求和供给的预测越来越精确吗？其实，我们不需要对预测精准，不需要边际平衡，而是要怎么来面对变化。

飘皓宇·2024-02-11 14:50

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较，会存在一定的误差，误差越小，表示结果越好。一般有两种误差来源，欠拟合和过拟合。

链原力·2024-02-11 14:23

二分类任务最后的TN、TP、FP、FN及相关指标的计算

defcalculate_confusion_matrix_for_binary_classes(preds,labels):#确保预测和标签的形状相同assertpreds.shape==labels.shape

UndefindX·2024-02-11 14:20

如何构建置信度掩码（代码）

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#假设preds是模型输出的预测结果，尺寸为[2,256,256]#假设labels是真实标签图像，尺寸为[256,256]