预测残差

2023-11-13

就是说，脾气差，气性大是健康最大的克星。而保持健康的最好方式，就是不动怒。所有的病都是气出来的，焦虑症是太要强要出来的，抑郁症是钻牛角尖钻出来的，失眠是爱
奔跑的小猪_7f4c·2024-09-02 22:53

3个心得关于3招助力快速进入心流状态

那么在物质基础——精力消耗上，就可以去打造心流突破点：1、环境触发器：新冒险（与周边主流声音意见不太一致），新体验，不一样，不可预测，具有一定复杂度，深度参与才能获得的深层体验，对于进入心流状态有帮助。
和妮共婵娟·2024-09-02 22:21

师书说《道德经》第38期：乱中求礼，礼中求义，义中求仁，仁中求德，德中求道。

乱：生活越来越差礼：生活一成不变义：生活开始变好仁：生活越来越好德：一群人生活好道：所有人生
师从书·2024-09-02 20:43

C++深入理解AVL树的设计与实现：旋转操作详解

AVL树的每个节点都维护一个平衡因子，即左右子树的高度差，确保其绝对值不超过1。本文将详细介绍如何实现一个AVL树，并提供旋转操作的实现细节。
清水白石008·2024-09-02 20:35

孩子压力大，父母如何来帮助孩子疏导@三七写作营

父母要客观准确的分析孩子现实能力水平与发展潜力，从而对孩子的发展做出预测，并根据孩子的发展变化及时做出适当的调整。
娜娜儿童教育心理咨询师·2024-09-02 20:46

随想！！

虽然我们的高度差了很多，但还是好恩爱。好让人羡慕呀！！图片发自App现在是我老了，年龄上来了，也好像没那么恩爱了！！它还是很在乎我的，只是懒得表现出来，显得深沉罢了！（我乐观的想象）。
y8021·2024-09-02 19:09

爱里相遇.微笑溪水《好好学习》

任何一个人和任何一头猪之间的基因差异，是恒定的、可量化的，但是，人与人之间的差异则会大到完全超乎你的想象，乃至无法预测。
微笑溪水·2024-09-02 18:11

坚持下去，不留遗憾

但是现在却越来越发现原来读书和不读书的人差这么多，我并不是说两个人的外在地位，而且由内而外散发出来的气质。“腹有诗书
北舸·2024-09-02 18:02

电视机哪个品牌好?推荐这三款性价比高质量好

目前市面上的电视机品牌真的是很多，有进口品牌的，有国产品牌的，笔者觉得选电视最重要的是要选对品牌，就算是不懂得如何选择电视，只要选一个靠谱的知名品牌，质量也不会差到哪去，所以切忌选杂牌电视，以免后期使用会有一大堆问题出现
古楼·2024-09-02 18:01

Spark MLlib模型训练—回归算法 Random forest regression

SparkMLlib模型训练—回归算法Randomforestregression随机森林回归(RandomForestRegression)是一种集成学习方法，通过结合多个决策树的预测结果来提升模型的准确性和稳健性
不二人生·2024-09-02 17:54

岩石可能是碳储存和全球气候预测的关键

这一发现将极大地改善气候变化的预测，而这些预测依赖于对碳循环的理解。这两位作者说，这一新发现的氮源也可以为陆
wumingzhi111·2024-09-02 17:50

降低要求，先行动起来

参考了一些网课，初中物理知识和我的没差，只是网课的老师方法很赞，简单易懂，比如用极限法解题，能10秒之内出结果，完全碾压常归方法解题，时间是什么？
爱咋咋地康立娜·2024-09-02 16:37

盒子滤波（BOX FILTER）方框滤波学习笔记

这种特征通过计算图像中相邻矩形区域的像素强度差来捕捉图像的某些特性，如边缘、线条和中心
Hilary煜·2024-09-02 16:44

【尘世】纵有疾风起，人生不言弃

大雪节气那天，拖着马拉松次日的残腿，完成了悦跑圈一个5公里跑的线上码，拿到了一个线上马、一个大雪节气点亮及连续39周的勋章。没想到次日早上腿上昨晚堆积的乳酸自动分解。
杨琴子·2024-09-02 15:03

3-Vuex状态管理

它集中管理应用程序中的所有组件的状态，并提供了一种可预测的方式来修改和查询状态。Vuex的核心概念包括：State（状态）：应用程序的状态存储在一个单一的对象中，称为state。
菜-卷·2024-09-02 15:12

孩子注意力不集中，上课、写作业总走神？

所以家长在看到孩子注意力不够集中时，首先要考虑，是什么导致孩子专注度差，注意力
9f19d909a006·2024-09-02 15:24

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能，他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。
张九日zx·2024-09-02 15:48

设计模式-代理学习（篇一）

2.静态代理实现略（由于静态代理可维护性差，而且硬编码冗余代码多，一般不采用）动态代理动态代理需求静态代理需要创建代理类（实现业务接口）并实现业务接口所有方法，由代理类创建实例。
weixin_40923061·2024-09-02 14:38

余生，请做一个爱笑的人

爱笑的女孩运气不会差，男孩就会差么？不是哒，微笑不限定于某一个人，而是属于所有人。不妨余生就做一个爱笑的人吧。永远的向往阳光，永远的乐观开朗，永远的活泼友好。爱笑的人生活一定不差，因为这代表着心态好。
_南故笙烟·2024-09-02 14:22

承认事实疗愈法学习资料（15）

因为为了怕身体差而做的所有的运动，结果都反倒会加强你身体差这个主轴信念的强度。市面上有一些很流行的，所谓吸引力法则的书，书上教你要发出正面的念波，来让自己变瘦、变漂亮、变健康。
若云的心灵成长·2024-09-02 14:59

什么是电影品质？拿《海王》来解释解释

人们常说“电影品质”好，或者“电影质量”差，那么“品质”、“质量”具体指的是什么呢？首先，电影的基本要素是要弄清楚的。
8分电影·2024-09-02 13:55

袁怡伟 2019.4.18 感恩福记

是我没有体谅到你的不容易，没有察觉到你的状态差，对不起，不论发生什么样的事情，我爱
袁怡伟·2024-09-02 12:46

Python习题016：比较数字并分支计算

任务011描述用Python编写一个程序，根据用户输入的一个整数进行分支运算，规则如下：如果输入的数字小于17，则输出它与17的差（正数）；如果输入的数字大于17，则输出它与17差的2倍（正数）。
iLester·2024-09-02 08:14

傲雪寒梅尚芝兰，月弄残荷风送香（即兴创作）

傲雪寒梅尚芝兰，月弄残荷风送香。傲雪寒梅尚芝兰，孤菊翠竹养浩气。傲雪寒梅尚芝兰，蟾宫折桂尊松柏。章台杨柳美人骨，萍飘蓬转风尘仆。陌上桃花颜若仙，丽影姿柔韵翩跹。章台杨柳美人骨，萍飘蓬转风尘仆。
一壹木一·2024-09-02 06:18

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码
山水之间2018·2024-09-02 04:30

4.第七章第四节成学玲

ZARA提高了速度减少了批量，按照实际订单组织生产，门店经理为了维持门店的销售业绩，必须预测需求，这样就把消耗降到最低，实行限时销售，争取不打折，卖干净，30年如一日缩短供货时间，总部给每个门店经理配备
成学玲·2024-09-02 04:01

【Motion Forecasting】片段节选：QCNet：双阶段轨迹解码提升运动预测任务的性能

HiVT是运动预测任务中非常经典的一项工作，QCNet基于HiVT进行了较大的改动，提出了Query-Centric的场景编码方法，使得场景当中经过编码器得
YGGP·2024-09-02 04:59

《世说新语》

：“盗杀财主，何如骨肉相残”
饼干小年_·2024-09-02 04:29

2023-09-09

就此，敝人郑重向国家各级气象部门和地震台网建议：聘请熟谙易学预测的人士担任顾问，改变一直存在的预报不准问题。当前
余則徐·2024-09-02 03:16

FlexSim在物流业中的应用技术教程

FlexSim的核心优势在于其灵活性和深度，能够模拟从制造、物流到服务行业的各种场景，帮助决策者理解系统行为，预测性能，并测试改进措施。FlexSim的建模过程通常包括以
kkchenjj·2024-09-02 03:55

2024年做地推app拉新还有哪些机会？盘点10大最具变现能力的app拉新推广一手单

本期文章，U客直谈就带大家大胆预测2024年做地推app拉新还有哪些机会？并就此为大家盘点10大
U客直谈APP·2024-09-02 03:50

感性的时候要感性，理性的时候要理性

现在想来为什么这么差呢？主要是两点，一个是怕，女生心里都这样，理科不好是天经地义，所以对待理科不是很上心，数字什么的也特别不计较，对就对了，错就错了，从来不会去找原因，找方法解决。
沁舞飞扬·2024-09-02 01:57

【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分

TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差
Ctrl+Alt+L·2024-09-02 01:12

时序预测相关论文阅读笔记

笔记链接：【有道云笔记】读论文（记录）https://note.youdao.com/s/52ugLbot用于个人学习记录。
能力越小责任越小YA·2024-09-02 00:37

【前端实例代码】使用HTML CSS 和 JavaScript制作一个五星评价的功能~可动态好评+差评+留言功能~

可动态好评+差评+留言功能！效果图：
南北极之间·2024-09-02 00:05

你坚持最久的一个好习惯是什么？

因为优秀久了，你就不会再差了。One从古至今，大凡有作为的人，一般都有比较好的生活，为人处事的好习惯。习惯有好坏之分，好习惯我们要坚持和发扬，坏习惯我们要即时改进。形成一个好的习惯需要很长时间的行动力
诗人和猫·2024-09-01 22:32

深度学习_模型调用预测

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromscipyimportsign
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 22:24

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。
背包客研究·2024-09-01 20:14

对机器学习中Fbeta指标的简介

对机器学习的Fbeta指标的概括介绍Fbeta指标是一种可配置的单得分度量,用于基于对正类的预测来评价二元分类模型。用精确度和回收率计算出Fbeta测量值。精密是用来计算正类正确预测的百分比的度量。
背包客研究·2024-09-01 20:14

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python

大肠杆菌数据集的不平衡多类分类关注博主学习更多内容关注vxGZH:多目标优化与学习Lab教程概述本教程分为五个部分；他们是：大肠杆菌数据集探索数据集模型测试和基线结果评估模型评估机器学习算法评估数据过采样对新数据进行预测大肠杆菌数据集在这个项目中
背包客研究·2024-09-01 20:14

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。
Axlsss·2024-09-01 20:11

时间旅行者：LSTM算法的奥秘大揭秘！

在时间序列预测中，传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是，有一种神奇的神经网络叫做LSTM（LongShort-TermMemory），它就像是时间旅行者一样，可以记住很久以前的信息！
风清扬雨·2024-09-01 19:06

连续输给公牛队，奇才队吃到五连败，成联盟战绩最差球队！

可问题是球队一场比赛都没赢过，输的分差也并不大，想赢球怎
陈晖篮球·2024-09-01 19:13

深度学习_数据读取到model模型存储

概要应用场景：用户流失本文将介绍模型调用预测的步骤，这里深度学习模型使用的是自定义的deepfm，并用机器学习lgb做比较代码导包importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromcollectionsimportdefaultdictfromscipyimportstatsfromsc
you_are_my_sunshine*·2024-09-01 19:35

联华证券-美联储降息补贴：额外补贴，美元短期走势或保持稳定

市场进一步确信美联储9月的加息举措，即便对加息幅度的预测并不一致。
ccjpcbe·2024-09-01 18:58

语义补全学习笔记

自动驾驶VoxFormerVoxFromer仅通过2D图像，不依赖点云数据，能预测完整的3D几何形状和语义信息GitHub-NVlabs/VoxFormer:OfficialPyTorchimplementationofVoxFormer
AI算法网奇·2024-09-01 17:53

读书笔记｜像欧奈尔信徒一样交易-4

2、投资者应该把精力集中在当前，及时了解市场所呈现出来的新情况，没有任何人的预测能够和市场真实的运行方向始终完全一致，而且，这对成为一名成功的投资者来讲，也是完全不必要的。
博庚·2024-09-01 17:15

Datawhale x李宏毅苹果书入门 AI夏令营 task03学习笔记

实践方法论训练模型的基本步骤：（如下图所示）用训练集训练模型，（最终得出来最优的参数集）将最优参数集带入模型中，用测试集测试模型（人话：将最优参数集带入原来函数中，用测试集的x值计算y值）（这个过程就叫做预测
weixin_75033552·2024-09-01 17:22

LeetCode 1732.找到最高海拔

给你一个长度为nnn的整数数组gaingaingain，其中gain[i]gain[i]gain[i]是点iii和点i+1i+1i+1的净海拔高度差（0&gain){//sum表示每次的前缀和在遍历的过程中变化
Noncambiaremai·2024-09-01 17:20

LeetCode 1732. 找到最高海拔

给你一个长度为n的整数数组gain，其中gain[i]是点i和点i+1的净海拔高度差（0<=i
ベ断桥烟雨ミ800·2024-09-01 17:49
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