蛋白质序列预测第7页

printf()和printk()的多线程安全

1、printf()printf()是一个不可重入函数，这意味着在多线程环境下，如果多个线程同时调用printf()，可能会导致不可预测的行为或错误。

LL_vin·2025-02-21 20:51

【C++】JsonCpp库

目录前置知识Json数据格式JsonCpp介绍安装jsoncpp库头文件使用介绍使用示例序列化反序列化前置知识Json数据格式Json数据格式是一种数据交换格式，采用完全独立于编程语言的文本格式存储和表示数据

_清风过耳·2025-02-21 18:03

Python中的for循环语句详解

通过for循环，我们可以方便地对序列中的每个元素执行相同的操作，从而简化代码的编写和维护。本文将详细介绍Python中的for循环语句，并提供一些示例代码来帮助理解。

追逐程序梦想者·2025-02-21 18:00

以太网的MAC（介质访问控制）详解

格式：前24位为OUI（厂商代码，如00:1A:2B表示Intel），后24位为设备序列号。2.MAC的核心作用帧的封装与解封装

美好的事情总会发生·2025-02-21 18:29

ssd训练自己的数据集

是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，物体分类与预测框的回归同时进行

reset2021·2025-02-21 17:22

嵌入式人工智能应用-第四章 KNN 算法介绍 3

KNN算法介绍1KNN介绍1.1基本概念1.1.1主要步骤1.1.2.距离计算：1.1.3进行预测：2分类介绍2.1KNN算法的K值说明2.2K值的选取2.3距离计算2.4KNN算法特点2.5KNN算法流程

数贾电子科技·2025-02-21 16:17

数据分析：彩票中奖号码分析与预测

预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件，因为每个号码的出现概率是独立的，且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖结果。然而，我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律，从而提供一些可能的参考。

LensonYuan·2025-02-21 16:14

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

嵌入式人工智能应用-第四章逻辑回归 8

逻辑回归1逻辑回归介绍1.1背景介绍1.2原理1.2.1预测函数1.2.2判定边界1.2.3损失函数1,2,4梯度下降函数1.2.5分类拓展1.2.6正则化2实验代码3实验结果说明1逻辑回归介绍1.1背景介绍逻辑回归的过程可以概括为

数贾电子科技·2025-02-21 16:11

python array_python之模块array

>>>importarray#定义了一种序列数据结构>>>help(array)#创建数组，相当于初始化一个数组，如：d={},k=[]等等array(typecode[,initializer])--

weixin_39955953·2025-02-21 15:37

机器学习_19 集成学习知识点总结

集成学习（EnsembleLearning）是一种强大的机器学习范式，通过组合多个模型的预测结果来提高整体性能和泛化能力。它在分类、回归和特征选择等任务中表现出色，广泛应用于各种实际问题。

数据媛·2025-02-21 14:53

谷歌：缓存增强优化冻结LLM的推理性能

然而，标准方法在响应之前立即生成离散令牌序列，因此它们可能会产生巨大的延迟成本，并且难以优化。在这项工作中，我们证明了冻结的LL

大模型任我行·2025-02-21 14:22

python版本的列线图绘制（二分类）

python版本的列线图绘制（二分类）列线图是为临床预测模型提供了一个使用的工具，借助列线图可以把指标转变为预测概率，但是近年来随着网页计算器的出现，列线图的使用没有原来广泛。

医学AppMatrix·2025-02-21 13:20

腿足机器人之十- SLAM地图如何用于运动控制

腿足机器人之十-SLAM地图如何用于运动控制腿足机器人SLAM地图的表示与处理全局路径规划：地形感知的路径搜索基于A*的三维路径规划基于RRT*的可行步态序列生成局部运动规划：实时步态调整与避障动态窗口法的腿足适配模型预测控制

shichaog·2025-02-21 12:06

使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测

创建两个单独的简单移动平均线过滤器，具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时，就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值，则资产将被卖回。当

云梦量化·2025-02-21 10:21

系统架构设计基础

软件架构作用：1）项目干系人进行交流的手段2）可传递和复用的模型，通过研究软件架构可预测软件的质量3）使推理和控制的更改更加简单，有助于循序渐进的原型设计阶段作用和意义需求分析阶段软件需求模型到软件架构模型转换关注的问题

xuegao0807·2025-02-21 09:45

AI 驱动的自动化测试：从代码到报告的全面解读

从自动生成测试用例、智能缺陷预测、到自动化报告生成，AI技术的应用为软件测试带来了革命性

测试者家园·2025-02-21 09:43

模型压缩-模型蒸馏、模型剪枝、模型量化

如分类任务中，由训练好的教师模型在相同的数据下，通过将教师模型对样本的预测值作为学生模型的预测目标，指导学生模型学习，这个预测值一般指教师网络输出的类概率。教师模

NLP的小Y·2025-02-21 08:39

Vue 状态管理

二川bro·2025-02-21 07:30

工业过程模拟：从理论到实践的 Python 实现

工业过程模拟是指通过计算机模型对工业生产过程进行仿真和分析，以预测和优化生产流程。其主要目的是在不影响实际生产的情况下，通过

Echo_Wish·2025-02-21 07:27

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现

深度学习时间序列预测：LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测，对于一些与时间相关的问题，例如气象、股票市场走势等，时间序列预测具有非常重要的应用价值

代码编织匠人·2025-02-21 06:54

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

第一部分：数据收集与准备1.1数据集介绍1.2数据准备第二部分：使用LSTM模型进行汇率预测2.1数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

DirectPose是一种直接从图像中预测物体的6DoF（位姿：6DegreesofFreedom）姿态的方法，包括平移和平面旋转。

青椒大仙KI11·2025-02-21 05:19

25/2/18 ＜算法笔记＞ ByteTrack

多目标跟踪(MOT)的主要目的是对视频或帧序列中的多个对象进行检测和跟踪。在MOT方法中通

青椒大仙KI11·2025-02-21 04:40

企业预算管理怎么做？这6个步骤照着做！

从战略解码到滚动预测，从智能预警到动态调优，这套经300+企业验证的预算体系，正在重新定义资源配置的精准度。一、预算拆解由于

Leo.yuan·2025-02-21 04:08

蓝桥杯备赛 Day8.2求逆序对

信息学奥赛一本通（C++版）在线评测系统【题目描述】给定一个序列a1,a2,…,ana1,a2,…,an，如果存在iajai>aj，那么我们称之为逆序对，求逆序对的数目。

丘大梨·2025-02-21 04:35

25.1.18学习内容

A-验证栈序列Description给出两个序列pushed和poped两个序列，其取值从1到n(n≤100000)。

The_cute_cat·2025-02-21 02:04

Python学习3

组合数据类型1、序列和索引a、定义序列是一个用于储存多个值的连续空间，每个值都对应一个整数编号，称为索引。

柑.·2025-02-21 02:02

深入解析PHP反序列化漏洞：原理、利用与防护

目录引言什么是PHP反序列化？

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-21 01:51

Swift之深入解析KeyPaths的工作原理 | CSDN创作打卡

虽然缺乏动态性正是Swift如此强大的一个重要原因，它帮助我们编写更加可以预测的代码以及更大的保证了代码编写的

weixin_41165271·2025-02-21 01:49

r语言面板数据回归_R语言之回归分析

回归类型用途简单线性用一个量化的解释变量来预测一

你的麦克疯·2025-02-21 01:19

【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析（R语言大作业）

研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的

m0_73866147·2025-02-21 00:46

R语言中的偏最小乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）和判别分析（Discriminant Analysis,

DiscriminantAnalysis,DA）偏最小乘回归（PartialLeastSquaresRegression,PLSR）与判别分析（DiscriminantAnalysis,DA）是R语言中常用的数据建模和预测技术

程序才子·2025-02-21 00:15

Alaninyl-Hydroxyproline；76400-25-4；A-Hyp

基本信息英文名称：Alaninyl-Hydroxyproline中文名称：丙氨酰-羟基脯氨酸氨基酸序列：丙氨酸-羟基脯氨酸单字母序列：A-Hyp三字母序列：Ala-Hyp分子量：199.22分子式：C₈H₁₄N₂O₄CAS

perhaps_chutai·2025-02-20 22:28

“深入浅出”系列之QT：（10）Qt接入Deepseek

DeepSeekAPI端点将apiKey替换为你的有效API密钥根据API文档调整请求参数（模型名称、温度值等）功能说明：使用QNetworkAccessManager处理HTTP请求自动处理JSON序列化

我真不会起名字啊·2025-02-20 20:13

基于数据挖掘的股票预测系统

1.背景介绍1.1股票市场预测的挑战股票市场以其波动性和不可预测性而闻名。无数因素，从全球经济趋势到个别公司公告，都会影响股票价格。

AI天才研究院·2025-02-20 19:08

DeepSeek预测25考研分数线

等待出成绩的日子，学子们的心情是万分焦急，小编用最近爆火的“活人感”十足的DeepSeek帮大家预测一下25考研的分数线。

GIS前端嘉欣·2025-02-20 17:49

DeepSeek-R1 技术全景解析：从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...

合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.

雪停时偶遇一叶春·2025-02-20 16:02

鸢尾花分类项目 GUI

通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。

编织幻境的妖·2025-02-20 14:49

BP 神经网络在考古数据分析中的应用

通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。

fanxbl957·2025-02-20 13:42

【数据分析】通过个体和遗址层面的遗传相关性网络分析

生信学习者1·2025-02-20 13:37

【从零到一的Java Stream,保姆级教学】

JavaStream是Java8中的一项重大新功能，它提供了一种强大的功能，用于处理集合和数组等数据结构的元素序列。

聪明马的博客·2025-02-20 13:32

探索天气预警API：精准预测，守护安全

引言在当今这个快速变化的世界中，天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件，天气预警API应运而生，成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实

·2025-02-20 13:10

线性回归理论

线性回归的核心思想是通过训练数据来学习参数，使得模型的预测值与真实值之间的差异最小化。在神经网络中，线性回归可以看作是一个单层神经网络。通过损失函数来衡量预测值与真实值之间的差异，常用的损失函数包

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 11:21

muzero 算法原理

Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。

战神哥·2025-02-20 11:45

中国光伏储能产业2025 - 2030：现状、挑战与前景展望

本文将依据Deepseek的预测，深入剖析这一时期中国光伏储能产业的现状、核心驱动力、挑战与风险以及前景展望。一、2025年：产业蓬

CodeJourney.·2025-02-20 10:43

sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵

混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具，它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混

Cachel wood·2025-02-20 09:03

H264视频编码系列教程-3关键参数集与解码初始化

H264关键参数集与解码初始化1.参数集整体架构1.1层级包含关系视频码流VPS层SPS层PPS层约束约束图像参数PPS工具参数序列参数SPS工具配置编码能力VPS性能限制H264参数集采用三层架构设计

TogetherWeShare·2025-02-20 09:03

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小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

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