预测用户行为

基于SpringBoot+Vue协同过滤视频推荐系统

主要功能说明：1）用户注册、登录、首页、个人中心、我的收藏、视频新增、后台管理、2）管理员个人中心、用户管理、视频标签管理、视频信息管理、轮播图管理3）协同过滤算法根据用户的收藏喜好行为计算相似度，给有相近的用户行为推荐视频比如
f168bc2b3926·2024-09-02 09:35

《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

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

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

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

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

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全
matlab科研助手·2024-09-01 17:18

基于Python的机器学习系列（18）：梯度提升分类（Gradient Boosting Classification）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种集成学习方法，通过逐步添加新的预测器来改进模型。在回归问题中，我们使用梯度来最小化残差。
会飞的Anthony·2024-09-01 12:50

【数据科学项目实战】结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现

数据科学项目实战结合实际案例进行数据科学项目的设计与实现引言数据科学已经成为许多行业的核心驱动力，从金融到医疗，从零售到制造，各个领域都在利用数据科学进行预测、优化和决策。
爱技术的小伙子·2024-09-01 11:48

《黑天鹅》片段

根据过去预测未来的问题可能比我们已经讨论的问题还要严重，因为相同的过去的数据既可以证明一个理论，又可以同时证明完全相反的理论！如果你明天还活着，这可能意味着你有可能长生不老，或者你更接近死亡。
红领巾骑士·2024-09-01 10:41

决策树(decision tree)

决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。
a15957199647·2024-09-01 03:55

什么是BI？BI系统的功能有哪些？哪些人需要BI工具支持？

BI可以帮助企业发现潜在机会、识别问题、优化业务流程、了解市场趋势、预测未来发展等。BI软件系统的功能有哪些？BI软件通常具有以下功
向上的车轮·2024-09-01 03:54

Redis Stream 助力：打造实时用户行为日志处理平台

在现代Web应用中，用户行为日志的收集与分析至关重要。通过记录和分析用户行为，开发者能够更好地理解用户需求，从而优化应用功能和用户体验。
heromps·2024-09-01 02:15

pytorch中的nn.MSELoss()均方误差损失函数

均方误差损失函数通常用于回归问题中，它的作用是计算目标值和模型预测值之间的平方差的平均值。
AndrewPerfect·2024-09-01 01:42

【基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析】

基于Hadoop3.3.6+Spark3.4.3电商用户行为分析一、摘要二、正文2.1需求分析2.2架构设计2.3实施过程2.3.1系统环境说明2.3.2系统开发思路说明2.3.4代码实现及测试2.3.5
若兰幽竹·2024-09-01 00:09

分享一些实际应用 Spring Boot AOP 的项目案例

这样可以方便后期进行用户行为分析和安全审计。对于教师的操作，如发布课程、批改作业等，也进行类似的日志记录。
bencolyy·2024-08-31 18:31

HQL || SQL ：连续签到领金币

已知一张用户行为日志表tb_user_log，字段包括uid-用户ID、artical_id-文章ID、in_time-进入时间、out_time-离开时间、sign_in-是否签到注意1：只有artical_id
天寒白·2024-08-31 17:55

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风电作为一种清洁、可再生能源，近年来得到了快速发展。
天天Matlab代码科研顾问·2024-08-31 13:24

活在当下 行在今日

人生终究苦短，命程终归有涯，该得到的，要付出努力抓到手，不该得到的，想也不要去想，人生的下一秒都是个未知数，命运永远未知，生活无法预测，只有今天
小雪_8e77·2024-08-31 12:48

Web 服务器怎么测压? 可用什么软件？

2.设计测试场景•模拟不同的用户行为，如正常浏览、提交表单、文件上传下载等。•考虑不同的负载模式，如逐渐增加负载、峰值负载、持续负载等。
海姐软件测试·2024-08-31 11:44

2.1概率统计的世界

通过理解概率，我们可以用数学的方法来描述市场行为，预测未来走势，并制定交易策略。让我们一起从基础概念开始，逐步深入，揭开概率统计的神秘面纱。
极客探索者·2024-08-31 10:40

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练
机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

随着数据量的增长和分布的变化，模型需要不断更新，以保持其预测能力和适应性。
Chauvin912·2024-08-31 09:32

基于Python的机器学习系列（17）：梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）

简介梯度提升（GradientBoosting）是一种强大的集成学习方法，类似于AdaBoost，但与其不同的是，梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。
会飞的Anthony·2024-08-31 09:02

记忆线

丘陵或者洼地意念在砖墙上吟咏，这些渗透皮肤的水让枝丫垂涎欲滴，发生了不可预测的事橙色的斑驳。多么高的桅杆独立思想。
作家明月沧海·2024-08-31 09:50

Vue搭建前端监控，采集用户行为的 N 种姿势

Vue搭建前端监控，采集用户行为的N种姿势最近我在3A平台购买了服务器。在一个产品中，用户最基本的行为就是切换页面。用户使用了哪些功能，也能从切换页面中体现出来。
奋斗的工程师·2024-08-31 06:39

腾讯二面：现在要你实现一个埋点监控SDK，你会怎么设计？

什么是埋点监控SDK举个例子，公司开发上线了一个网站，但开发人员不可能预测，用户实际使用时会发生什么：用户
前端私教年年·2024-08-31 06:06

机器学习算法深度总结(5)-逻辑回归

1.模型定义逻辑回归属于基于概率分类的学习法.基于概率的模式识别是指对模式x所对应的类别y的后验概率禁行学习.其所属类别为后验概率最大时的类别:预测类别的后验概率,可理解为模式x所属类别y的可信度.逻辑回归
婉妃·2024-08-31 05:05

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系
创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN：用股票价格预测一步步理解神经网络的演化

虽然FNN在许多任务中表现出色，但当面对时间序列数据时，例如预测股票价格，它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题，循环神经网络（RNN）被引入。
ShuQiHere·2024-08-31 01:02

窥一斑而知全豹

现实可能和预测差不多。从出版社少到图书劵少每次大会都有各家出版社
薛晓刚·2024-08-31 00:55

瀛月番茄工作法读后感

瀛月番茄工作法读后感番茄工作法的目标就是用最简单的工具和方法来提高你或你的团队的工作效率，表现在以下几个方面：缓解由时间的生成性所带来的压力减少被打断的次数，集中注意力提高判断力充满热情并一直保持坚定信心，达成目标提高工期预测能力
张瀛月520·2024-08-30 22:23

《如何衡量你的人生》读后感

*衡量周密计划与偶然机遇首先，我们预测所得到的信息是模糊的。然后再练一项清单，列出预测试所需要的根据。并证明哪些是真的。然后从上到下根据重
苏海琳·2024-08-30 20:01

Locust配置-通篇讲解 Locust 性能测试

下面是它们的基本概念：User类User类（也称为用户类）用于定义负载测试中的虚拟用户行为。
Wade_Crab·2024-08-30 17:45

论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017

在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测，然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素：1.训练时的过拟合，正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。
码大哥·2024-08-30 15:58

Azure MySQL资源优化策略

而单一服务器则适用于需要更高稳定性和预测性能的工作负荷。根据
联蔚盘云·2024-08-30 14:21

深度学习赋能数据分析，联蔚盘云引领业务革新

我们利用先进的算法和模型，为企业提供精准的市场预测、消费者行为分析、业务优化等解决方案，帮助企业实现决策的科学化和智
联蔚盘云·2024-08-30 14:20
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