高精度一体化预测第28页

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

Q和R的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大

MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

LabVIEW 蔬菜精密播种监测系统

该系统充分发挥高精度传感器的感知能力以及先进软件的强大数据处理与控制能力，显著提高了播种作业的

LabVIEW开发·2025-01-18 11:33

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms,datasetsimportos,PIL,pathlibde

骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新，其中：深度学习基础–一文搞懂RNN深度学习基础–GRU学习笔记(李沐《动手学习深度学习》)这一篇：是基于LSTM模型火灾预测研究

羊小猪~~·2025-01-18 10:30

ACwing算法备战蓝桥杯——刷题

由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右

切勿踌躇不前·2025-01-18 10:55

产品解读 | 构建数智融合时代下的一站式大数据平台

一站式大数据平台，旨在通过一个平台即可满足各类业务需求，成为数智融合时代下数据基础设施的发展趋势，并从四个维度向四个“一体化”方向演进：数据架构-湖仓集一

·2025-01-18 09:50

PyTorch 神经协同过滤 (NCF) 推荐系统教程

陌北v1·2025-01-18 07:37

PenGymy论文阅读

下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻

亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

【人工智能】人工智能的10大算法详解（优缺点+实际案例）

其目标是寻找最佳拟合直线，使得预测值与实际值之间的误差最小化。模型训练通过最小二乘法来最小化预测值与真实值之间的误差，得到线性回归方程的

ChatGPT-千鑫·2025-01-18 03:04

基于单片机的医院输液监测系统

摘要：随着医疗科技的发展，高精度治疗手段的需求愈发凸显，各式医院输液监测系统应运而生。在该文中给出了一种基于单片机的医院输液监测系统。

电气_空空·2025-01-18 03:03

深度学习驱动的极端天气预测：时空数据异常检测与应用全解析（基于Python + TensorFlow）

摘要：时空数据异常检测在气象领域识别偏离正常模式的数据点，对极端天气预测至关重要。深度学习，尤其是LSTM网络，因其强大的特征学习能力在该领域显示出巨大潜力。

AI_DL_CODE·2025-01-18 02:01

《数据质量：人工智能模型的成败关键》

如果数据中存在错误、偏差或噪声，模型就会学习到这些错误信息，从而导致预测结果不准确。例如在医疗诊断模型中，若患者的症状数据记录错误，模型可能会给出错误的诊断建议。数据完整性的影响：不完整的数据会使模

·2025-01-18 01:31

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

福安德信息科技·2025-01-17 23:38

如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图代码示例（java 架构)

思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存（如Caffeine）分布式缓存（如Redis）缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略（写后失效、读时更新等）并发处理多线程

用心去追梦·2025-01-17 23:07

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

番茄老夫子·2025-01-17 21:18

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习是关于从数据中学习预测或提取知识的过程。它是人工智能的一个子领域。机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

JIT模式深度解析：如何精准预测，高效执行

JIT（Just-In-Time）模式，即准时制生产方式，是一种以减少浪费、提高效率为目标的生产管理方法。以下是对JIT模式的详细解析：一、JIT模式的定义JIT模式是指在精确测定生产各工艺环节作业效率的前提下，按订单准确地计划，以消除一切无效作业与浪费为目标的一种管理模式。它强调在正确的时间，将正确的原材料和零部件，以正确的数量，送往正确的地点，以满足生产或客户的需求。这种生产方式也被称为零库存

·2025-01-17 20:15

案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效

1.替代TD仓、Hadoop湖，助力农商行构建一体化数据平台某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。

·2025-01-17 20:42

三个案例，快速了解星环科技如何助力医疗数字化转型

星环科技基于自身的技术优势和产品体系，为医疗行业提供湖仓集一体化医院数据中心、云原生架构的区域医疗中台、医疗数据要素运营流通等解决方案，并在业务应用领域与生态伙伴联合打造端到端的整体解决方案，满足医疗行业专业领域

·2025-01-17 19:06

【机器学习】—时序数据分析：机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用

博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM（长短期记忆网络）2.2深度学习在金融市场预测中的应用

云边有个稻草人·2025-01-17 14:13

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

CodeJourney.·2025-01-17 12:27

数字孪生介绍

它是指对于现实世界中的物理实体或系统，通过数字化的方式建立一个虚拟的、与之相对应的数字化模型，从而实现对物理实体或系统的监测、仿真、预测和优化等操作。

丫头，冲鸭！！！·2025-01-17 10:06

水库水雨情监测系统：实时自动化预警

雨量监测站通过高精度雨量传感器，如翻斗式雨量计，准确测量降雨的强

DX_水位流量监测·2025-01-17 10:33

玩转随机数：用 JavaScript 掌控不可预测的魔力！

玩转随机数：用JavaScript掌控不可预测的魔力！当计算机遇上“随机”，我们能做什么？你曾想过在生活中拥有“超能力”吗？比如，可以预测下一个天气变化，或是猜中下一个彩票号码？

故梦867·2025-01-17 09:30

读书笔记（SRE：Google运维解密）：第17章测试可靠性

前者可以通过抓取和分析历史性监控信息来获得，后者可以用基于历史数据的预测来量化。为了让这些预测信息足够准确，必须满足下列条件中之一：（a）在这段时间内，该系统完全没有改变。

github_37320188·2025-01-17 04:45

ChatRec的实践：交互式推荐系统的进步

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

AI如何帮助电商企业进行数据分析

电商数据分析，人工智能，机器学习，深度学习，推荐系统，预测模型，客户画像1.背景介绍在当今数字化时代，电商行业蓬勃发展，数据成为企业最重要的资产。

AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:09

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合人工智能预测的资源预分配秘籍（上）（29 / 30）

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数

青云交·2025-01-17 01:43

Apache PAIMON 学习

新一代实时数据湖技术，ApachePAIMON兼容ApacheFlink、Spark等主流计算引擎，并支持流批一体化处理、快速查询和性能优化，成为加速AI转型的重要工具。

潇锐killer·2025-01-16 22:54

深度解析 React 中 setState 的原理：同步还是异步

深入理解setState的工作原理，尤其是其同步与异步的特性，对于编写高效、稳定且可预测的React应用至关重要。

·2025-01-16 18:51

人工智能时代的岗位变革

同样，在一些简单的生产装配环节，智能机器人凭借其高精度和高效率的优势，逐渐取代了部分

·2025-01-16 18:42

YOLOv11改进策略【Neck】| TPAMI 2024 FreqFusion 频域感知特征融合模块解决密集图像预测问题

FreqFusion结构针对传统特征融合在密集图像预测中存在的问题，创新性地引入自适应低通滤波器生成器、偏移量生成器和自适应高通滤波器生成器。

Limiiiing·2025-01-16 18:44

深度学习每周学习总结R4（LSTM-实现糖尿病探索与预测）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客R6中的内容，为了便于自己整理总结起名为R4原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录0.总结1.LSTM介绍LSTM的基本组成部分如何理解与应用LSTM2.数据预处理3.数据集构建4.定义模型5.初始化模型及优化器6.训练函数7.测试函数8.训练过程9.模型评估0.总结数据导入及处理部分：在PyTorch中，我们通常先将NumPy数组转换为torch.Te

大地之灯·2025-01-16 18:11

SGCN模型详解及代码复现

SGCN通过巧妙结合平衡理论和图卷积操作，实现了对正负链接的有效处理，在节点表示学习任务中展现出卓越性能，为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。核心思想SGCN模型的核心思想在于其创新

呆头鹅AI工作室·2025-01-16 17:10

2025年奇点临近：ASI的潜在影响与人类应对策略

引言近年来，“奇点临近”的预测引发了广泛的社会担忧。一些专家预测，在不久的将来，人工智能（AI）将超越人类智能，进入人工超级智能（ASI）时代。

·2025-01-16 17:07

PolarDB分布式版V2.0：安全可靠的集中分布式一体化数据库管理软件

阿里云PolarDB数据库管理软件（分布式版）V2.0（简称PolarDB分布式版V2.0）采用Shared-nothing架构，兼容MySQL开源生态构建产品竞争力，支持集中式和分布式一体化形态，具备金融级数据高可用

·2025-01-16 16:32

房建工程项目管理软件提升效率的关键工具

从项目立项、进度管理、成本控制到质量管理，它提供了一体化的解决方案。通过系统化的任务分配和实时监控，

益企联工程项目管理软件·2025-01-16 14:06

HarmonyOSNext 端云一体化（1）

HarmonyOSNext端云一体化（1）CloudFoundationKit（云开发服务）可以按需为应用提供云函数、云数据库、云存储等云端服务。

·2025-01-16 14:02

机器学习与深度学习间关系与区别

一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

这孩子谁懂哈·2024-09-16 04:07

从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论

但门氏预测应该有1

霜叶红似二月花y·2024-09-16 03:20

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下

浪子L·2024-09-16 00:45

深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读

DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要

sp_fyf_2024·2024-09-15 23:36

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

BP神经网络的传递函数

BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的

大胜归来19·2024-09-15 21:39

机器学习-------数据标准化

一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

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