误差标定

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

单目估算测距

w}D=wW×f其中：DDD：标志物到相机的距离（单位与WW和ff保持一致）WWW：标志物的实际宽度（或高度）fff：相机的焦距（单位与WW一致）www：标志物在图像中的宽度（或高度，单位为像素）步骤标定相机

EngineerSuTao·2025-03-25 05:16

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

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

leetcode29. 两数相除-medium

1题目：两数相除官方标定难度：中给你两个整数，被除数dividend和除数divisor。将两数相除，要求不使用乘法、除法和取余运算。整数除法应该向零截断，也就是截去（truncate）其小数部分。

智趣代码实验室·2025-03-23 00:51

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

【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

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

【新能源集成热管理系统的开发与优化】

新能源集成热管理系统的开发与优化涉及多阶段的试验、标定和策略调整，需结合实验室仿真、环境仓测试及实车道路验证，以应对高低温、极端气候等复杂工况。

新能源汽车--三电老K·2025-03-20 20:34

谷歌准备斥资 230 亿收购网络安全初创公司 Wiz

Alphabet的收购目标定于2020年初。到2023年，Wiz的收入将达到3.5亿美元。当时，全球40%的

网络研究观·2025-03-20 15:19

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

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

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

【python双目标定轮椅】基于python的双目标定

代码部分话不多说直接上代码：新建文件getdata.pyimportcv2importosid_image=0#图片的IDcamera=cv2.VideoCapture(1)#找到棋盘格的标准criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,30,0.001)camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,

迟钝皮纳德·2025-03-18 04:09

Angular 17与PrimeNG复选框图标定制

在Angular和PrimeNG的开发过程中，经常需要对UI组件进行细致的定制以满足特定的设计需求。本文将详细介绍如何在不更改HTML模板的情况下，通过全局CSS文件来修改PrimeNG复选框的默认勾选图标。背景介绍随着Angular从15版本升级到17版本，很多开发者也需要更新其依赖库，包括PrimeNG。由于PrimeNG的更新，组件的样式和行为可能会发生变化，这就要求开发者了解如何适应这些变

t0_54program·2025-03-18 03:02

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

案例驱动的 IT 团队管理：创新与突破之路：第一章重构 IT 团队管理：从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计

**模型分层与指标定义**5.**试点应用与迭代优化*

言析数智·2025-03-17 08:13

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

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

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

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

SEORoal·2025-03-15 13:53

【Agent实战】发票信息识别提取专家（AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt（CoT、One-shot等）+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践）

（转载需经授权）目录1.项目背景2.项目目标定性：定量：3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读：代码节点：解析agent数据

姚瑞南·2025-03-14 13:55

XGBoost算法深度解析：从原理到实践

其核心思想通过迭代集成弱学习器（CART树）逐步修正预测误差，并引入正则化机制控制模型复杂度，防止过拟合。

彩旗工作室·2025-03-14 11:36

大厂前端实战之如何实现精确的setInterval

然而，setInterval在一些高频率或复杂应用场景下，可能会出现误差，导致任务执行不精确，甚至错过预定的执行时间。

代码简单说·2025-03-14 00:57

appium入坑必备--详解uiautomator2，让你摆脱usb_appium uiautomator2

UiAutomatorUiautomator2环境搭建常用操作连接设备Wifi连接USB连接定位工具定位元素启动应用停止应用查包名定位方式ResourceId定位Text定位Description定位ClassName定位xpath定位坐标定位重复元素定位截图文件推送与拉取常用鼠标操作滑动屏幕解锁屏幕获取

weixin_45933550·2025-03-13 22:42

PID 控制的通俗理解

PID控制由三个部分组成：比例（P）：根据当前误差调整油门。积分（I）：根据过去误差的累积调整油门。微分（D）：根据

杨航 AI·2025-03-13 18:46

神经网络机器学习中说的过拟合是什么意思

过拟合的表现训练误差很低，但测试误差很高：模型在训练集上的准确率非常高，但在测试集上的准确率却显著下降。模型过于复杂：模型学习了训练数据中的噪声或不相关

yuanpan·2025-03-13 10:46

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