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销量预测案例
【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama,在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列
预测
模型
lokol.
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2024-02-20 08:49
论文笔记
论文阅读
llama
时间序列
预测
— ARIMA模型原理
专栏链接:https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜
几度春风里
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2024-02-20 08:18
时间序列预测
时间序列预测
ARIMA
Lag-Llama:第一个时间序列
预测
的开源基础模型介绍和性能测试
2023年10月,我们发表了一篇关于TimeGPT的文章,TimeGPT是时间序列
预测
的第一个基础模型之一,具有零样本推理、异常检测和共形
预测
能力。
deephub
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2024-02-20 08:16
llama
深度学习
时间序列
基础模型
博雅管理每一天20200411
——
案例
分享大港油田物业服务公司是大港石油城(相对
航行家_334a
·
2024-02-20 08:53
如何使用 ChatGPT 指令大全
你是否常常看到网路上分享的ChatGPT
案例
,但自己用了后收到的答覆并没有太大帮助?之所以会这样,是因为指令给的不够精确与到位。要让ChatGPT发挥最大效用,你需要好的指令。
明矛顿了
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2024-02-20 08:33
ChatGPT知识专栏
chatgpt
人工智能
ai
自然语言处理
深圳天气
根据深圳市气象局
预测
,预计7日深圳阵雨转多云;8~10日可见阳光,气温回升。12日受弱冷空气影响再次转为降雨天,气温略有下降。
小飞鱼鱼
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2024-02-20 08:16
LSTM 08:超详细LSTM调参指南
7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列
预测
模型及
datamonday
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2024-02-20 08:00
时间序列分析(Time
Series)
LSTM
keras
调参
【论文笔记】Unsupervised Learning of Video Representations using LSTMs
之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务,比如重建输入序列、
预测
未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。
奶茶不加糖え
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2024-02-20 08:25
lstm
深度学习
自然语言处理
logo
案例
分析(1)
图片版权侵删。今天分析三个logo设计,都是餐饮品牌。图片发自App第一个叫做松屋。开始看见松屋感觉像是卖松饼的哈哈。形状上,logo由三个大小不一的圆形组成。我想到的意象:太阳盘子松饼酒杯。另外在字体上也有一些圆形的变形。颜色上,运用了经典配色红黄蓝。背景是黄色,有益于食欲。蓝色用在了字体和logo上,比较沉稳放松。红色用于logo主色,显眼,活泼。另外用了白边和阴影,有立体感。图片发自App第
ArEs7_
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2024-02-20 08:15
《高维度思考法:职场问题解决篇》理解“元思维”,通过训练“元思维”解决职场上的难题,从而走得更远
今天我们要讲的《高维度思考法:职场问题解决篇》这本书,就用通俗易懂的方式,通过大量的
案例
告诉我们,学会思考,以更高的视点看待事物,才能在职场上走得更远。这本书的
南荣书语
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2024-02-20 08:03
【机器学习】是什么?
ArtificialIntelligence,AI)的一个分支,致力于研究和构建算法及统计模型,让计算机系统能够在没有明确编程指令的情况下,通过分析和学习数据集中的规律与模式,从而获得新知识、发现内在联系、做出
预测
或者决策的能力
dami_king
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2024-02-20 08:13
机器学习
数据分析 - 机器学习
1:线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说,将其视为通过某些数据点拟合一条线,如下所示以便在未知数据上进行
预测
,假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异
龙马啊
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2024-02-20 08:43
数据分析
机器学习
数据挖掘
Tomcat多实例配置与应用的深入讲解
本文将详细介绍如何配置Tomcat多实例,并通过实际
案例
展示其应用场景。二、准备工作下载Tomcat安装包首先,我们需要从官网下载Tomcat的安装包。本文以Tomcat9为例,下载地址为:ht
M乔木
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2024-02-20 08:42
Tomcat
tomcat
java
4、this指向、动画
案例
、封装、offset、client、scroll
、在自定义对象的函数(方法)中指向this指向当前的对象3、在普通函数中this指向window4、函数中this指向:在事件函数中this指向事件源5、在定时器函数中this指向window二、动画
案例
@zyf哈哈哈哈
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2024-02-20 08:40
css
前端
javascript
5、tab切换
案例
vartitles=document.querySelectorAll("#title>li")varcontents=document.querySelectorAll("#content>li")//循环遍历标题for(vari=0;i
@zyf哈哈哈哈
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2024-02-20 08:40
前端
服务器
javascript
知识蒸馏实战代码教学二(代码实战部分)
(在图中没有出现)(2)再对teacher模型进行蒸馏,此时我们已经有一个训练好的teacher模型,所以我们能很容易知道teacher模型输入特征x之后,
预测
出来的结果teacher_preds标签。
业余小程序猿
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2024-02-20 08:35
深度学习
人工智能
机器学习
知识蒸馏
6、轮播图
案例
Document*{margin:0;padding:0;}#box{position:relative;margin:30pxauto;width:400px;height:450px;border:10pxdottedred;}#parent{width:400px;height:300px;border:2pxsolidblue;overflow:hidden;}#parentimg{flo
@zyf哈哈哈哈
·
2024-02-20 08:34
css3
css
前端
传统金融学与行为金融学异同
传统金融学认为市场是不可
预测
、无法战胜的;而行为金融学认为市场是有规律的,战胜市场是可能的。原因是,行为金融学是心理学和金融学的交叉学科,而心理学认为人的行为有规律、可以
预测
的。
秦艳超
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2024-02-20 08:23
第五轮逻辑课
非形式逻辑,处理不确定性的问题的,前一轮里讲到分析的的
案例
,基本上就是非形式逻辑。最后就是认知偏差。错误的投资行为投资行为中一般就有追热点,关注新闻,频
xll2068
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2024-02-20 07:27
数字化转型导师坚鹏:政府数字化转型之数字化新技术解析与应用
Ø 不清楚新技术的成功
案例
?课程特色:Ø 有实战
案例
Ø 有原创观点Ø 有精彩解读学员收获:Ø 学习数字化时代新技术的发展现状。
银行数字化转型导师坚鹏
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2024-02-20 07:24
大数据
区块链
云计算
安全
数字化转型导师坚鹏:政府数字化转型之数字化技术
Ø 不清楚新技术的成功
案例
?课程特色:Ø 有实战
案例
Ø 有原创观点Ø 有精彩解读学员收获:Ø 学习数字化时代新技术
银行数字化转型导师坚鹏
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2024-02-20 07:24
大数据
区块链
云计算
big
data
读书笔记D1: 复语复合人才培养中的外语课程设计——以北京外国语大学北外学院为例
2.每一个环节,均是【理论分析+具体
案例
】的结合,真正将理论与实践相结合,读来很明白,也很有启发,其中的一些做法也可以借鉴。
壹个仙女
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2024-02-20 07:10
优得学员第十一课 Ulord公链平台层(一)
上节课的Ulord内容分发的
案例
,它是所有人都可以通过发布者发布的站点的P2P网络中找到自己喜欢的资源,直接从站点获取数据,本章将对后续的应用实现流程进行进一步的说明以及相应的经济体系进行一个分享。
欣一Jean
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2024-02-20 07:01
拼多多比淘宝便宜?买大牌正品哪个网站好?
内部优惠券是很多商家为了冲
销量
都会找其它渠道发放一些数额不小的大额券,借此冲一波店铺
销量
,提升自然排名,带来更多的自然流量。某些大品牌的热销消耗款为了维护自己的品牌形象,不愿意下调
古楼
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2024-02-20 07:50
Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量
预测
值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是
预测
值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient
是筱倩阿
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2024-02-20 07:49
python
python
numpy
《Solidity 简易速速上手小册》第4章:智能合约的设计与开发(2024 最新版)
文章目录4.1合约结构和布局4.1.1基础知识解析深入合约布局原则理解组织结构高效布局的重要性4.1.2重点
案例
:构建一个在线商店合约
案例
Demo:编写在线商店智能合约
案例
代码:OnlineStore.sol
江帅帅
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2024-02-20 07:17
《Solidity
简易速速上手小册》
智能合约
区块链
人工智能
去中心化
web3
Solidity
DAO
单元整体设计教学法
他们的回答出乎老师们的意料:他要把重点放在篇章结构上,作为议论文的典型
案例
来析。同时他们介绍他们那里的教学方法,变逐篇
白一师_ad0c
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2024-02-20 07:27
BI 数据分析,数据库,Office,可视化,数据仓库
AIGCChatGPT职场
案例
AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集Mysql8.054集Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战,ETLInformatica
阿里数据专家
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2024-02-20 07:29
数据分析
数据库
数据仓库
excel
AIGC
powerpoint
数据挖掘
鸡呼吸道病用什么药好
案例
:昌乐的洪大哥养了12000只白羽肉鸡,23日龄的时候每天有40-50只的伤亡,大群有呼吸道症状,精神沉郁,萎靡不振,鸡冠发紫,粪便以草绿色和墨绿色为主,还伴随着神经症状,解剖发现腺胃乳头肿胀、出血
duchen9861
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2024-02-20 07:06
自养号测评低成本高效率推广,安全可控
这进而帮助他们获得更好的
销量
,并更深入地了解市场需求。因此,测评在满足用户需求和帮助商家提升产品质量方面起着重要作用。
跨境测评林哥
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2024-02-20 07:27
亚马逊测评
速卖通补单
自养号测评
JavaScript设计模式:十、适配器模式
概述适配器模式是设计模式行为型模式中的一种模式;定义:适配器用来解决两个已有接口之间不匹配的问题,它并不需要考虑接口是如何实现,也不用考虑将来该如何修改;适配器不需要修改已有接口,就可以使他们协同工作;1.最小
案例
流水吾情
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2024-02-20 07:22
javascript
设计模式
适配器模式
引导方法深度补全系列—基于SPN模型—3—《Non-local spatial propagation network for depth completion》文章细读
NLSPN
预测
像素的非局部邻域.2.
预测
初始密集深度的置信度纳入亲和度归一化,归一化是为了减少误差,加入置信度为了指导
预测
值提示:以下是本篇文章正文内容,下面
案例
可供参考文章贡献1.NLSP
白纸一样的白
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2024-02-20 07:17
深度学习
人工智能
计算机视觉
神经网络
【微服务技术07】Nacos配置管理
【微服务技术07】Nacos配置管理统一配置管理
案例
代码:https://gitee.com/pikachu2333/spring-cloud-hexuan在nacos中添加配置文件解决服务部署实例越来越多
摘星喵Pro
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2024-02-20 07:17
编程技巧
java
web
nacos
springcloud
统一配置管理
AD16布局布线提升技巧 10.27补充-覆铜泪滴规则检查设置
一定要看这一文,公式+
案例
,几分钟搞定-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/552895098布线常用快捷键:Shift+S来显示当前图层并关闭其他层,或者用
千殇华来
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2024-02-20 07:12
pcb工艺
设计规范
笔记
stable-cascade 文生图模型diffusers使用
案例
参考:https://huggingface.co/stabilityai/stable-cascade下载:需要分别下载两个模型stabilityai/stable-cascade-prior与stabilityai/stable-cascadediffusers版本也要指定安装:pipinstallgit+https://github.com/kashif/diffusers.git@wuer
loong_XL
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2024-02-20 07:11
多模态
深度学习
AIGC
VLM
面向双碳环境下的LSTM商场商户电耗
预测
面向双碳环境下的LSTM商场商户电耗
预测
面向双碳环境下的LSTM商场商户电耗
预测
背景与意义数据介绍目标任务模型与代码实现数据重构与结果导出优化指南结语项目有偿咨询面向双碳环境下的LSTM商场商户电耗
预测
在当前环境中
OverlordDuke
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2024-02-20 07:06
深度学习
LSTM
lstm
人工智能
rnn
Python招聘信息爬虫+数据分析+可视化系统+薪资
预测
+岗位推荐(大数据项目)计算机毕业设计 源码下载
boss直聘招聘信息爬虫+数据分析+可视化系统+薪资
预测
+岗位推荐(大数据项目)计算机毕业设计源码下载一、开发技术pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Flask
计算机毕业设计指导
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2024-02-20 06:39
事后诸葛亮偏误
今天,任何人重读2007年的经济
预测
,都会惊讶于当时专家们对2008~2010年前景的展望有多么乐观。一年之后,2008年,金融危机爆发了。
快速
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2024-02-20 06:03
模板(函数模板)---C++
模板目录模板1.模板概念2.泛型编程1.函数模板1.1函数模板语法1.2函数模板注意事项1.3普通函数与函数模板的区别1.4普通函数与函数模板的调用规则1.5模板的局限性1.6函数模板
案例
模板1.模板概念模板就是建立通用的模具
木子.李347
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2024-02-20 06:54
c++
开发语言
visual
studio
【每日一P】19.2.12 继续钟表的坑
每日一P,是和几位PPT发烧友一起,为保持每天的学习与灵感发散,而展开的一场长期性的自我学习计划,要求是每天分析一个设计
案例
,从中汲取创意点,作技术、应用、发散、串联等多个维度的思考,并在微信群里分享出来
画生_Cando
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2024-02-20 06:47
CERT_HAS_EXPIRED错误如何解决
这个问题可能出现在你使用的npm镜像(在这个
案例
中是淘宝的npm镜像)上。以下是解决这个问题的几种方法:方法1:临时忽略SSL证书验证作为临时解决方案,你可以通过设置npm配置来忽略SSL证书验证。
舒一笑
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2024-02-20 06:53
Vue
node.js
vue.js
说说人际交往的一点感想
这就早上我们平时注意观察细节,夸人的时候抓到细节才能有料有
案例
,才能真正的走心。2、怎么能保证夸奖保证效果呢?两个办法:当众夸奖或
做最好的自己try
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2024-02-20 06:38
深度学习与机器学习的关系:比较、展望与交叉点
深入理解两者的关系,有助于我们更好地应用这两种技术,并
预测
其未来的发展趋势。首先,让我们理解一下什么是深度学习和机器学习。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:02
人工智能
EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比
EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列
预测
对比
预测
效果基本介绍程序设计参考资料
预测
效果基本介绍
机器学习之心
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2024-02-20 06:30
时序预测
TCN-GRU-MATT
TCN-GRU
TCN
GRU
多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列
预测
效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心
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2024-02-20 06:29
时序预测
TCN-RVM
时间卷积神经网络
相关向量机
多变量时间序列预测
在生产环境中可遵循的Kubernetes优秀实践
根据Gartner的一项
预测
:到2022年,全球将有超过75%的组织,会在生产环境中运行容器化的应用(如今该比例不到30%)。而到2025年,该比例将会超过85%。
鹤子青云上
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2024-02-20 06:21
城市智慧驿站是什么?为什么说智慧驿站智慧公厕将是“城市会客厅”?
本文以智慧公厕和智慧驿站源头厂家广州中期科技有限公司,大量精品
案例
现场实景实图,解读多功能城市智慧驿站是什么?为什么说智慧驿站智慧公厕将是“城市
中期科技ZONTREE
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2024-02-20 06:57
大数据
人工智能
智慧厕所
智慧公厕
中期科技
智慧公厕管理系统:让城市智慧驿站更加智慧舒适
本文以智慧公厕与城市智慧驿站源头厂家广州中期科技有限公司,大量精品
案例
项目现场实景实图,解读智慧公厕对于城市智慧驿站的价值
中期科技ZONTREE
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2024-02-20 06:56
大数据
人工智能
智慧城市
智慧公厕
智慧厕所
中期科技
神经网络——循环神经网络(RNN)
RNN)二、循环神经网络结构1、一对一(OnetoOne)2、一对多(OnetoMany)3、多对多(ManytoMany)4、多对一(ManytoOne)三、循环神经网络原理四、RNN实战1、时间序列
预测
五
爱吃柠檬的天天
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2024-02-20 06:23
人工智能
神经网络
rnn
人工智能
处理目标检测中的类别不均衡问题
这可能导致模型在训练和
预测
过程中对频繁出现的类别偏向,而忽略掉罕见的类别。本文将介绍如何处理目标检测中的类别不均衡问题,以提高模型性能。过采样和欠采样过采样和欠采样是处理类别不均衡问题的常见方法之一。
小厂程序猿
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2024-02-20 06:51
目标检测
人工智能
机器学习
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