误差太大

Python预测股票市场的未来价格及成交量（最最最基础版）

什么LSTM（当时模型误差训练出来只有5%的错误率，确实不错了）RNN，我在写的时候，直接炸裂，根本不会啊！直接上最基础的线性回归算法，对训练集和测试集的数据进行比
DHC丶·2025-03-25 11:33

优化FFmpeg编码器参数设置

参数详细解释bit_rate=200000,//目标码率，采样码率越大，目标文件越大bit_rate_tolerance=8000000//码率误差，允许的误差越大，视频越小gop_size=300//
iummature·2025-03-25 05:22

Python 利用随机森林评估农业干旱的动态可预测性与关键因子

最终，利用rfPermuteR包，依据均方误差增量或节点纯度增量，在显著性水平p<0.1p<0.1（基于n=100n=100次随机重排计算）下，确定农业干旱动态可预测性的
有梦想的Frank博士·2025-03-25 05:22

基于 React 和 Vite 的前端项目自动化测试方案

例如在表单功能从简单到复杂的迭代过程中，手动测试成本会指数级增长且可能无法完成所有测试，此时引入自动化测试能提升效率、保证测试覆盖范围、减少误差和遗漏、实现用例重复使用等。
·2025-03-25 00:31

matlab画图函数_MATLAB画图技巧与实例（四）：填充图area函数

在科研中，不管是实验数据还是做模拟预测，往往都需要给出数据的置信区间、误差限等值，在画图时需给出误差带。此时，就需要用到填充图，在MATLAB中，可以用area函数实现。
大熊小清新·2025-03-24 23:37

FastReport之实现打印固定行数，不足补打空白行的办法

在设置单据的打印模板的时候，我们有时候会遇到这样的情况：单据的内容很少，打印出来的效果不理想的情况，例如1、单据体与单尾之间有大量的空白；2、单据体跟单尾连在一起，单尾后面的空白篇幅太大；以上这两种打印效果并不理想
ok060·2025-03-24 15:32

使用欧拉法数值求解微分方程的 Python 实现

使用欧拉法数值求解微分方程初值为函数Eular(x,h)中Cx为计算结束时微分方程x的值，h为计算步长再编写脚本，通过调用函数分别以不同步长(例如h=1.0，h=0.5，h=0.25)计算y(3)，并分析步长和误差之间的关系
神经网络15044·2025-03-24 06:18

【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

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

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

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）
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

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo
青柚~·2025-03-23 15:28

但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。

但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。
测试_老姜·2025-03-23 03:11

华为OD机试 - 最佳对手（ Python）

但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。
AsiaFT.·2025-03-23 02:39

2023华为OD机试真题-最佳对手(JAVA、Python、C++)

但是如果匹配的队伍实例相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。
huaweiod123·2025-03-23 02:09

华为OD机试E卷 - 最佳对手 / 实力差距最小总和（Java & Python& JS & C++ & C ）

但是如果匹配的队伍实力相差太大，对于双方游戏体验都不会太好。给定n个队伍的实力值，对其进行两两实力匹配，两支队伍实例差距在允许的最大差距d内，则可以匹配。
算法大师·2025-03-23 02:08

如何快速理解模糊PID---（二）

模糊控制规则上文只介绍了误差这一个输入量，我们可以用相同的方法对误差的变化率这一输入量进行模糊化。
Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在
古月居GYH·2025-03-22 22:43

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

前文请移步笔者的另一篇博客：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
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

5、Spring Boot 3.x 集成 RabbitMQ

一、前言本篇主要是围绕着SpringBoot3.x与RabbitMQ的集成，这边文章比较简单，RabbitMQ的集成没有太大的变化，这篇文章主要是为了后续的RabbitMQ的动态配置做铺垫。
Kenny.志·2025-03-22 18:39

【GNSS原理】【差分定位】Chapter.4 GNSS定位技术分析——DGPS原理[2025年3月]

（DGPS）1.位置差分2.伪距差分GPS单差伪距GPS双差伪距3.载波相位平滑后的伪距差分4.载波相位差分GPS单差载波相位GPS双差载波相位一、引言对于伪距单点定位来说，信号在传输过程中会受到多种误差的影响
牵星术小白·2025-03-22 17:37

css+html应用实例1：滑动门技术的简单实现

为什么很多人喜欢用滑动门呢，因为有些时候导航的字体长度不一致，长长短短实在不好弄背景图片之类啥的，如果单独根据不同的长度调用不同的背景图片太麻烦不说服务器压力也太大，所以滑动门技术应运而生，它可以根据元素本身的
weixin_30639719·2025-03-22 10:33

AI工具如何改变编程学习？Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检
黑金IT·2025-03-22 08:45

硬件练习生系列（六）——LDO设计自学心得

误差放大器（ErrorAmplif
炸洋芋Zy.·2025-03-22 00:02

python数据可视化绘制图表（直方图，饼图圆环图，散点或气泡图，误差棒图）

一，直方图#先导入模块importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt#准备50个随机的数据scores=np.random.randint(0,100,50)#绘制直方图plt.hist(scores,bins=8,histtype='stepfilled')plt.show()其中，scores为数组（可为单个或多个的数列)bins=8,表示矩形的条数为
2224070304·2025-03-21 18:02

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
木尘152132·2025-03-21 09:17

【机器学习】模型拟合

无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。在实际应用中，欠拟合的模型往往显得过于简单和粗糙，无法对数据进行有效的拟合和描述。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)

然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。
weixin_40941102·2025-03-20 21:40

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法

在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
天天酷科研·2025-03-20 13:02

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？
代码骑士·2025-03-20 12:57

神经网络之参数初始化

如果初始权重值太大或太小，可能导致梯度爆炸或梯度消失，从而增加网络的训练难度。加速收敛：良好的初始化可以帮
硬水果糖·2025-03-20 08:21

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。
安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

Seaborn 数据可视化指南：核心功能与实战技巧

Seaborn数据可视化指南：核心功能与实战技巧一、Seaborn核心功能1.高级统计图表接口自动统计计算：内置聚合、分布拟合、误差线计算等功能，无需手动处理数据。
奋斗者1号·2025-03-19 17:22

Tcp/UDP协议详解

计算机使用者意识到，计算机只是单兵作战并不会发挥太大的作用。只有把它们联合起来，电脑才会发挥出它最大的潜力。于是人们就想方设法的用电线把电脑连接到了一起。但是简单的连到一起是远远不够的，就好像语言不同
寂寂寂寂寂蝶丶·2025-03-18 18:10

第4章：二房东都怕你知道：用DeepSeek让隔断房电表不再吃人

国家电网反窃电实验室的对比测试显示，改装电表的计量误差可达+43%，这意味着租客每年要白白多付794元电费，足够买下24杯星冰乐。上周我收到
m0_65737849·2025-03-18 10:00

SMT贴片机视频操作精要

为强化实践参考价值，内容进一步拆解了PCB定位精度提升、钢网对位误差补偿、FEEDE
安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本
猴的哥儿·2025-03-18 04:47

人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））

目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError
浪九天·2025-03-17 11:08

Lua语言的自动化测试

自动化测试不仅可以大幅度提高测试效率，还能减少人工测试的误差，从而提升产品的稳定性和可靠性。在众多编程语言中，Lua以其简洁、灵活和高效的特性，逐渐成为自动化测试领域的一个有力工具。
穆韵澜·2025-03-17 06:59

京准电钟：体育馆GPS北斗卫星校时钟系统

主备冗余设计：两台母钟互为热备份，故障时自动切换（切换时间＜50ms），内置铷原子钟或恒温晶振作为守时源，确保卫星失锁24小时内误差不超过20μs234。支持NTP/SNTP协议，为网络设备提供时间
北京华人开创公司·2025-03-17 05:46

anaconda运行python3_Anaconda上的python3初体验

安装Anaconda也没有太大难度，选择好对应环境
weixin_39534208·2025-03-17 03:03

关于“Python int too large to convert to C long”的解决。

这个问题在我使用python计算平方的时候出现，其实问题的症结并不是数据太大（你可以使用print(很大的数的平方)来验证，会发现是可以输出的），而是数据结构的问题。
James Bamp·2025-03-16 21:47

OverflowError: Python int too large to convert to C long**：整数太大，无法转换为C类型long完美解决方法 ️

OverflowError:PythoninttoolargetoconverttoClong**：整数太大，无法转换为C类型long完美解决方法️OverflowError:PythoninttoolargetoconverttoClong
默 语·2025-03-16 20:12

利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数

传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
是内啡肽耶·2025-03-16 16:41

C++内存管理——unique_ptr

1.概述本想将unique_ptr,shared_ptr和weak_ptr写在同一篇文章中，无奈越（废）写（话）越（连）长（篇），本着不给自己和读者太大压力的原则，最终决定分为三篇去描述它们（不是恶意凑文章数哦
HIT_055·2025-03-16 14:27

23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证

分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。
DAT｜R科学与人工智能·2025-03-16 11:01

linux下命令行方式的音量控制

输入命令：alsamixer；//设置系统音量，这个百分比会有一定的误差存在amixersetSpeaker100%//设置系统麦克风amixersetMic100%c++代码可以执行运行上面的命令：QStringyl
热爱生活热爱你·2025-03-16 09:52

基于6自由度搬运机器人完成单关节伺服控制实现的详细步骤及示例代码

在6自由度搬运机器人中，每个关节通常由伺服电机驱动，通过反馈传感器（如编码器）获取关节的实际位置，然后控制器根据期望位置与实际位置的误差来调整电机的输出，以实现精确控制。
max500600·2025-03-16 01:55
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