高精度气象预测第2页

机器学习和深度学习的区别

深度学习：则是机器学习的一个子领域，它利用深度神经网络模型进行学习和预测。深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

不会代码的小林·2024-09-12 14:22

决策树基础概论

决策树适用于多种任务，例如：垃圾邮件分类、病症诊断、股票价格预测等。不仅如此，它还可以处理连续变量和离散变量，并

Hello.Reader·2024-09-12 10:28

愫愫的理财日记｜投资是什么?

从事投资业以来，我个人最反对的投资或者交易理念就是这句“市场是不可以被预测的”。如果这个市场不可以被预测，那我们加入到这个市场当中的行为与赌博无异，等同于抛硬币或比大小般毫无意义。

愫说成长·2024-09-12 08:35

2023-08-27

2023.8.27.达视津气象朋友们早上好！今天2023.8.27.星期日，农历七月十二的4:27；干支历法是癸卯年庚申月丁巳日壬寅时。

余則徐·2024-09-12 08:24

智能听诊器：宠物健康的科技守护者

这项技术通过高精度传感器捕捉宠物胸腔的微小振动，再利用先进的数据分析技术转化为关键生命体征，如心率和呼吸频率。

萌宠心语·2024-09-12 08:13

智能听诊器：打造宠物个性化健康生活

预测性维护与早期疾病预防是智能听诊器的另一大亮点。它通过分析宠物的健康数据趋势，预测潜在的健康问题，并提前发出预警，以实现早期疾病预防和及时治疗，减少疾病的发生和发展。智能听诊器的未来发展充满潜力，

萌宠心语·2024-09-12 07:40

诗歌：《看周公怎样为梦解释》

周公，周公，大家都知道你最会预测人们生活中所做的许多梦；但是也还得请我从睡梦中醒来，把我梦中所发生的事记录下来并讲给你听，你的那些远见卓识才能让我慢慢听懂。

琳琅小神·2024-09-12 03:59

什么是监督学习（Supervised Learning）

一、监督学习概述监督学习（SupervisedLearning）是一种极具威力的机器学习方法，能够训练算法以识别数据中的模式，并据此进行精准的预测或分类。

救救孩子把·2024-09-12 02:33

极简代码，30秒解决：python读取青藏高原shp文件并画图

地学/气象学学子在画欧亚范围的图时，常常需要加载青藏高原。那在python画图中如何加载青藏高原呢？假设已经有了青藏高原的shp文件，放在D盘的shp文件夹中，命名为x.shp。

葉读春秋·2024-09-12 01:32

惩罚线性回归模型

在惩罚线性回归中，除了最小化预测值与实际值之间的平方误差（或其他损失函数）外，还会考虑模型参数的大小。惩罚项通常被加到模型的损失函数中，以限制模型参数的大小。

媛苏苏·2024-09-12 01:31

品牌在营销中利用AI的6种方式

AI科研视界·2024-09-12 01:55

几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩...

我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。

weixin_39848097·2024-09-12 00:22

使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别LSTM（LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制

eeee~~·2024-09-11 23:16

AN7536PT时钟电路

晶体振荡器负责产生高精度的振荡信号，而逻辑电路则负责对振荡信号进行分频、缓冲和分配，以满足不同部件的时序要求。时钟信号可以看作是系统中的心跳，指示了系统的工作节

LeeYLong·2024-09-11 20:24

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——对RNN进行预测

目录有状态性双向RNN编码向量如果有一个经过训练的模型，接下来就可以对其进行预测：sample_1="""Ihatethatthedismalweatherhadmedownforsolong,whenwillitbreak

zhangbin_237·2024-09-11 20:51

气象仿真数据对光伏电站有哪些应用

光伏气象仿真数据在光伏发电中的应用广泛且深入，主要体现在以下几个方面：1、光伏电站选址与设计优化：选址科学依据：在项目初期，光伏气象仿真系统能够模拟不同地理位置、气候条件、地形地貌下的光照资源，为光伏电站的选址提供科学依据

鹧鸪云光伏与储能软件开发·2024-09-11 20:49

明天股市大盘走势预测

明天股市大盘走势预测：今天沪深二市走出低开冲高回落窄幅震荡整理的走势，截至收盘均收出缩量小阳。盘中看，早盘上证在三十天线处获得支撑后上拉，下午在3380上方受阻回落。

05ccd5c4766a·2024-09-11 15:52

XPER: 揭示预测性能的驱动力

敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型，或者至少理解其预测结果的能力。

AI甲子光年·2024-09-11 14:07

机器学习和深度学习区别

一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下，通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代，随着算

hong161688·2024-09-11 12:55

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

基于深度学习的基因组数据分析

这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。

SEU-WYL·2024-09-11 11:16

唐朝这个诗人不是很出名，但却有一首很出名的诗，因为孤篇盖全唐

可以说，这是一个人创造的一种气象，一句话写出的一种境界，一首诗引领的一个时代。在历唐朝的历史上，有这样一个诗人，诗人本身并不是很出名，但是却写出了一首流传千古的诗。那么，我们不妨来猜一下这个人是谁？

诗书解语·2024-09-11 10:09

生物信息名词汇总|生物信息基础知识

PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(

Red Red·2024-09-11 09:31

数据分析-18-时间序列分析的季节性检验

时间序列在许多领域中都有广泛应用，例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式，以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。

皮皮冰燃·2024-09-11 08:29

【网络安全 | 渗透工具】IIS 短文件名枚举工具—shortscan安装使用教程

该工具可以帮助攻击者利用IIS的文件名处理特性，通过预测性扫描枚举服务器上的文件和目录名称。背景：在早期的Windows文件系统（如FAT和NTFS）中，每

秋说·2024-09-11 03:50

2023-09-05

2023.9.5.达视津气象2023.9.5.达视津气象武功山日出恍若仙境朋友们早上好！今天是2023.9.5.星期二，农历七月廿一的6:53；干支历法是癸卯年庚申月丙寅日辛卯时。

余則徐·2024-09-10 22:59

第12周数学建模作业

组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测

WinterCruel·2024-09-10 21:09

Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。

含老司开挖掘机·2024-09-10 20:08

审时度势，万事不要操之过急

遇到大事更要稳住心神，沉下心来，慎重处理，万不可乱了心神，操之过急，不管这件大事表面看似对自己有利或者有害，都要仔细考虑，反复揣摩，理性分析，综合各种因素，预测各种结果，得住最准确的结论。

展翅翱翔飞向蓝天·2024-09-10 18:36

使用 Spring Boot + Geodesy 实现地理空间高精度坐标处理及多样化的距离计算功能

前言之前我们计算地理空间点位之间的距离等操作,是使用mysql自带的函数进行处理,这样的话需要每个操作都要单独编写一个sql语句,非常的麻烦并且时间查询较慢,效率比较低,今天我们使用SpringBoot+Geodesy实现地理空间高精度坐标处理及多样化的距离计算功能

Mcband·2024-09-10 18:53

回忆大学时光

我的专业属于提前批航海技术专业，大学四年学了很多东西，不管是天文、水文、地理、气象，还是绳结、急救、货运、消防。样样都不算精通，但都涉猎一二。大学期间想的都是纵横四海，改造世界。

風逍遙·2024-09-10 16:54

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。本书提供了对应网站：http://pyimg.co/fnkxk本文介绍前两章内容：基本介绍和深度学习简介。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例

机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。

@我们的天空·2024-09-10 14:18

每个分布式营销团队都应该使用的5种分析工具

它是没有方向的，容易变成毫无目的的磨炼，通常会产生不可预测或次优的结果。但你已经了解这些了，所以你用GoogleAnalytics来追踪你网站的性能指标。

AI进修生·2024-09-10 12:10

第八章外部数据和数据仓库

分析报告等外部数据不能自由导入，需要统一进入仓库原因1：自由导入容易丢失源信息原因2：自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据：出现没有固定频率，不便永久监控完全没有规则，必须格式化不可预测

晨磊的微博·2024-09-10 09:52

未来的十年，热门专业和冷门专业分别有哪些？

未来的十年，我们预测一下会有哪些热门专业

MrxMyx·2024-09-10 09:16

我读《细节决定成败》第七部分第2小节的感悟

书中讲了通航的长乐机场亏损的事，找出四大原因，一是项目决策不科学，可行性研究中市场预测不充分，基础数据采集不科学。二是项目建设规模过度超前，大量举债加大运营成本。

付朝兰·2024-09-10 06:37

水痘风波

几个月前班级里一直风平浪静，谁都没惹祸，但是我隐隐预测到了，说不定几个星期后会有一场暴风雨等待着我。果然就在两三个星期前，我们班爆发了水痘。

潘仪宸·2024-09-10 04:54

@青年干部当砺“三心”奋“青春”

新年新气象，奋斗正青春。习近平总书记在二〇二三年新年贺词中勉励广大青年“厚植家国情怀、涵养进取品格，以奋斗姿态激扬青春，不负时代，不负华年”。

欣之韶华·2024-09-10 03:53

Vue 中的 Vuex：全面解析与使用教程

它通过集中式存储管理应用中所有的组件状态，允许组件之间更方便地共享数据，并提供了一套规则来确保状态以可预测的方式发生变化。

NMY112·2024-09-10 02:00

2023新年快乐

辞旧迎新，希望大疫留在旧的日子里，新的一年开启新的生活，新年新气象，新年新征程。愿大家健健康康、平平安安、快快乐乐、开开心心。

荷花亭亭·2024-09-10 00:12

vuex小白入门

它采用集中式存储管理应用的所有组件的状态，并以相应的规则保证状态以一种可预测的方式发生变化。我是这么认为的：Vuex是为了解决多个组件共享状态而存在的。

前端一菜鸟·2024-09-09 22:54

基于深度学习的对抗样本生成与防御

对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

【电子电力】带LCL滤波器的滞后电流控制单相并网光伏逆变器系统

滞后电流控制方式通过快速响应和高精度的电流跟踪，确保了电力的高质量输出，而LCL滤波器则有效减少了逆变器产生的谐波干扰，提高了并网电流的质量。

梦想科研社·2024-09-09 20:45

【Arm Cortex-X925】 -【第七章】-L1 指令内存系统

7.L1指令内存系统Cortex-X925核心的L1指令内存系统负责提取指令和预测分支。它包括L1指令缓存和L1指令转换后备缓冲区(TLB)。L1指令内存系统向解码器提供指令流。

代码改变世界ctw·2024-09-09 19:01

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

人工智能对我们影响有多大？我们大学生该如何去把握和更加合理的去利用？

它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。它是我们生活中的得力助手，让我们感受到科技的魅力！

Direct_Yang·2024-09-09 14:27

网络安全最新SARIMA季节项时间序列分析流程+python代码

文章目录数据流程流程分割1画图2季节项和周期项的去除3平稳性检验4白噪声检验5模型拟合6模型定阶AIC/BIC准则7检查残差是否通过检验7.1若通过检验7.2若未通过检验8模型的预测9模型的评价画图均方差等总的代码参考数据数据网站

2401_84301389·2024-09-09 14:27

torch.nn中的22种loss函数简述

这种损失函数会计算预测值和目标值之间差的绝对值的平均。2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

JVM中G1垃圾收集器：原理、过程和参数配置深入解析

G1垃圾收集器（G1GC）是JVM中的一种重要垃圾收集器，尤其适用于需要低延迟和可预测停顿时间的大型应用程序。本文将深入探讨G1垃圾收集器的工作原理、关键特性和性能优化建议。

码到三十五·2024-09-09 13:47

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