BP神经网络负荷预测

Pytorch 第十二回：循环神经网络——LSTM模型

Pytorch第十二回：循环神经网络——LSTM模型本次开启深度学习第十二回，基于Pytorch的LSTM循环神经网络模型。本回分享第二个循环神经网络，叫做LSTM模型。

Start_Present·2025-03-27 08:07

【深度学习基础 2】 PyTorch 框架

目录一、PyTorch简介二、安装PyTorch三、PyTorch常用函数和操作3.1创建张量（Tensor）3.2基本数学运算3.3自动求导（Autograd）3.4定义神经网络模型3.5训练与评估模型

鸢想睡觉·2025-03-27 08:07

2025年01月13日字节（本地生活）前端面试

require引入与import的引入的区别vite打包工具相比webpack优势手写promise手写发布订阅模式3.js事件循环以下是对JavaScript事件循环的更深入解释：基本概念单线程执行模型

uperficialyu·2025-03-27 07:31

从感知器准则到最小平方误差准则——与神经网络的发展类比

与神经网络的发展类比感知器准则→\rightarrow→最小平方误差判别∣∣||∣∣↓\downarrow↓神经网络，误差反馈学习∣∣||∣∣感知器模型（误差反馈学习）→\rightarrow→线性神经单元

phoenix@Capricornus·2025-03-27 05:48

Linux如何制作efi启动盘,教你制作macOS+Ubuntu+WindowsPE超级启动盘(仅支持UEFI)

准备工作USB3.0U盘(不可小于16g，博主的是闪迪64gU盘)Windows101809PE，百毒盘地址如下(注意，此PE为博主自制PE，兼容PC以及mbp2017，无任何流氓行为，可

YHFJerry·2025-03-27 05:44

CUDA 学习(4)——CUDA 编程模型

CPU和GPU由于结构的不同，具有不同的特点：CPU：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法GPU：擅长数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式在现在的计算机体系架构中

哦豁灬·2025-03-27 02:51

如何避免过度追求新技术导致稳定性风险

例如，企业可以通过搭建技术评审委员会，系统地对新技术进行成熟度分析、风险预测以及场景适用性评估，从而更好地把控技术风险。一、审慎评估新技术的适用性企业在面

·2025-03-27 01:26

《Python机器学习基础教程》第3讲：回归算法与模型优化

今天，我们来聊聊回归算法，这是一种用来预测连续数值的算法。比如，你想知道明天的气温是多少，或者一套房子能卖多少钱，这时候就需要回归算法来帮忙啦。我们还会学习怎么优化模型，让模型变得更厉害。

earthzhang2021·2025-03-26 23:36

《Python机器学习基础教程》第2讲：监督学习与分类算法

监督学习就像是给计算机一个“答案册”，让它学会怎么根据输入预测输出。分类算法就是其中的一种，它能帮我们把东西分门别类。比如，判断一封邮件是不是垃圾邮件，或者一张照片里是不是有猫。听起来是不是很神奇？

earthzhang2021·2025-03-26 23:35

DeepLabv3+改进23:在主干网络中添加DilatedReparamBlock

本专栏重磅推出：✅独家改进策略：融合注意力机制、轻量化设计与多尺度优化✅即插即用模块：ASPP+升级、解码器PS:订阅专栏提供完整代码论文简介近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注

AICurator·2025-03-26 22:29

MIPI（Mobile Industry Processor Interface）详解

高带宽：MIPIC-PHY2.0支持11.6Gsps（符号率），等效带宽达34.8Gbps（三线制）。抗干扰性：差分信号（D-PHY）或三线制（C-PHY）设计，适应复杂

美好的事情总会发生·2025-03-26 22:59

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

生成式人工智能（GenAI）将如何重塑全球经济？市场机会在哪里？

这一预言正在被全球经济数据印证——麦肯锡预测，到2040年生成式AI每年将为全球创造2.6-4.4万亿美元价值，相当于再造一个德国经济体量。

天竺鼠不该去劝架·2025-03-26 17:17

手游行业遇到ddos攻击有什么办法

攻击成本低、收益高：反射放大攻击（如Memcached攻击）等技术可产生超1.7Tbps流量，攻击者仅需少量成本即可瘫痪服务器。生命周期短与运营脆弱性：手游生命周期普遍较短，上线初期若遭

上海云盾白东雷·2025-03-26 16:42

大模型时代，新手和程序员如何转型入局AI行业？

然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。

七七Seven～·2025-03-26 14:26

VGG 改进：添加ScConv空间与通道特征重构卷积

可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ScConv空间与通道特征重构卷积ScConv(SpatialandChannelreconstructionConvolution)是一种旨在减少卷积神经网络中特征冗余的新型卷积操作

听风吹等浪起·2025-03-26 14:23

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step

短剧萌·2025-03-26 13:18

AI+Web3：张三的未来机会地图

专家们更是豪迈地预测将突破3.5万亿美元大关。普通人或许会

·2025-03-26 12:33

什么是销售业绩系统：销售业绩系统的作用与解析

该系统可以帮助销售人员与客户建立长期关系，并通过分析客户行为、销售活动、市场趋势等数据，预测

·2025-03-26 12:58

【读论文02】时空预测-MFA-MRSTGRN

Multi-relationspatiotemporalgraphresidualnetworkmodelwithmulti-levelfeatureattention:anovelapproachforlandslidedisplacementprediction第一遍先通读论文，先记下来，如有错误，后期再修改Abstract存在问题：虽然现有的预测方法大多侧重于对单个监测点的时

123ss09·2025-03-26 12:13

编译原理实验（二）———— LL（1）分析法

通过构造预测分析表和模拟分析过程，验证符号串i+i*i#是否符合给定文法，加深对FIRST集、FOLLOW集、SELECT集计算方法的理解。

小李独爱秋·2025-03-26 12:42

大粤国际期货ML量化系统实战：用LSTM模型构建纳指期货策略

+562+125）：用LSTM模型构建纳指期货策略【2025代码解析】==‌**发布日期**‌==：2025-02-27==‌**技术标签**‌==：#LSTM预测

11435-62125·2025-03-26 11:39

深度学习5 神经网络、参数初始化

一、模型保存与加载1、序列化方式保存方式：torch.save(model,"model.pkl")打开方式：model=torch.load("model.pkl",map_location="cpu")importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModle(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size):su

今天又是学习·2025-03-26 10:23

深度学习中常见的权重参数初始化方法

问题：对于深度神经网络来说，这种方法不可取。因为如果所有权重都初始化为相同的值（如零），所有神经元在每一层的输出和梯度都会相同

真以为Sophie是猪啊·2025-03-26 09:52

scikit-learn 线性回归：函数、原理、优化与实例解析

predict(X_test)：输入测试集特征X_test，输出预测值。coef_：返回线性回归模型的权重参数（系数w）。intercept_：返回模型的截距参数（b

奋斗者1号·2025-03-26 08:14

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

机器学习是人工智能的一个子领域，它旨在让计算机自动学习和理解数据，从而进行决策和预测。Python是一种高级编程语言，拥有简单易学的语法和强大的库支持。因此，Python成为

AI天才研究院·2025-03-26 07:02

使用卷积神经网络对图像处理

transforms.Grayscale()是用于图片处理时简化通道数与特征。transforms.Normalize(mean=[0.61427461],std=[0.24995622])这一步的作用对图像数据进行归一化处理。归一化通常将图像的像素值从原始范围（通常是[0,255]）转换到一个标准化的范围（通常是[-1,1]或[0,1]），同时根据给定的均值(mean)和标准差(std)进行标准

RockLiu@805·2025-03-26 06:53

Python 爬虫实战：跨境物流效率分析与物流信息抓取

通过分析跨境物流效率，企业可以优化供应链管理，消费者可以更好地预测商品到货时间。

西攻城狮北·2025-03-26 05:19

H20高效节水方案实践

文章基于12个实际应用场景，从渗漏实时监测、分级用水策略到AI驱动的需水量预测，逐层解析关键技术模块的运行逻辑。此外，文中通过对

智能计算研究中心·2025-03-26 04:43

MATLAB 2024b深度学习工具箱新特性全面解析与DeepSeek大模型集成开发：卷积神经网络、迁移学习算法、时间卷积网络、生成式对抗网络、自编码器、目标检测YOLO模型、语义分割、注意力机制等

随着人工智能技术的飞速发展，其与多学科的交叉融合以及在工程实践领域的纵深拓展已成为时代潮流。在这一背景下，MATLAB2024b深度学习工具箱应运而生，凭借架构创新与功能强化，为科研工作者提供了一套全栈式的科研创新与行业应用解决方案，具有重要的时代意义。本教程紧密围绕该版本工具链的三大革新方向展开，致力于助力科研工作者在深度学习领域取得突破性进展。首先，构建了覆盖经典模型与前沿架构的体系化教程，从

WangYan2022·2025-03-26 03:06

风暴潮、潮汐潮流模拟：ROMS模型如何精准预测海洋现象？

海洋数值模拟的崛起与ROMS的关键角色在海洋科学的浪潮中，海洋数值模拟正以迅猛之势崛起，成为科研与实际应用领域不可或缺的利器。ROMS（RegionalOceanModelingSystem）作为其中的佼佼者，凭借其高效、灵活且高度可定制的特性，在海洋动力学、环境保护、资源管理等多个关键领域大放异彩。本教程将深入剖析ROMS在海洋研究中的应用，尤其是其在潮汐潮流模拟、风暴潮耦合模拟以及示踪剂模拟等

WangYan2022·2025-03-26 03:34

Python和R统计检验比较各组之间的免疫浸润

这些分析可揭示免疫微环境特征，助力探索疾病机制、预测治疗效果或筛选潜在生物标志物，为精准医学提供数据支持。Python片段在Python中，统计检验可用于比较不

亚图跨际·2025-03-26 02:26

html页面引入ts文件,html中引入ts，使用webpack如何正确配置？

目的：html多文件中script引入ts文件，然后通过webpack服务运行起来。

马运良·2025-03-26 02:23

在Webpack构建工具使用TS

1、先将项目初始化成webpack先进入项目根目录，执行npminit-ynpminit-y作用就是先创建package.json文件2、下载构建工具包npminstall-Dwebpackwebpack-cliwebpack-dev-serverhtml-webpack-pluginclean-webpack-plugintypescriptts-loader

dazzlingsunnyx·2025-03-26 02:52

使用 Webpack + TypeScript 来创建项目【持续更新】

第一步、安装nodejs；第二步、创建项目文件夹，在该项目下执行npminit命令；第三步、执行npmi-Dwebpackwebpack-clitypescriptts-loader命令，导入项目所需依赖

Alert.GoSt·2025-03-26 02:52

webpack使用详细步骤

项目描述本项目webpack的基本使用。

木心操作·2025-03-26 02:22

《Python实战进阶》第32集：使用 TensorFlow 构建神经网络

第32集：使用TensorFlow构建神经网络摘要TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架，广泛应用于构建和训练神经网络模型。

带娃的IT创业者·2025-03-26 01:46

还在苦于数据量不足？快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估

快来看看数据生成全家桶，新增基于NMF非负矩阵分解的数据生成，采用SVM分类模型评估预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍该研究旨在探索基于非负矩阵分解（NMF）的合成数据生成方法，并评估其在分类任务中的有效性

机器学习之心·2025-03-25 23:35

快速了解Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别

Transformer与循环神经网络（LSTM/RNN）的区别关键差异总结：并行性：Transformer的全局并行计算大幅提升训练效率，而RNN/LSTM受限于序列顺序。

Panesle·2025-03-25 23:30

Python深度学习框架：用神经网络预测股市，科学or玄学？

小伙伴们，今天我们不谈K线，不谈MACD，我们来聊聊如何用Python的深度学习框架，让神经网络帮你"算命"——啊不，是预测股市走势！

西蒙斯.果·2025-03-25 22:24

C语言动态内存管理深度解析与嵌入式开发实战

嵌入式风险：分配耗时不可预测（μs~ms级），禁止在中断服务程序（ISR）中使用。内存碎片化（频繁分配小块内存导致空闲内存不连续）。int*p=(int*)malloc(5*sizeof(

BuffaloBit·2025-03-25 21:49

6 卷积神经网络实现MNIST手写数字识别

代码实现了基本的CNN共两层神经网络，包括两层卷积层两层池化层使用的数据集为单通道28*28像素的MNIST数据集，共10个标签训练集可直接在代码里下载代码模块如下：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets

机械专业搞视觉的小白·2025-03-25 21:18

百亿红利市场年增速超20%，3亿银发族带动中老年奶粉三大内卷方向

据预测，2030年我国老龄化人口数量将达到4亿，2050年这一人口规模将上升至超过5亿。另外一方面，新生儿人口数量不断下滑。2023年我国全年出生人口902万人，同比上一年下降54万人。

AgeClub·2025-03-25 21:43

基于Python卷积神经网络的Mnist手写数字识别

使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）来解决手写数字识别问题，不

2301_79809972·2025-03-25 20:12

【机器学习】什么是逻辑回归？

逻辑回归（LogisticRegression）是一个用于分类问题的统计学模型，尽管名字里有“回归”二字，它其实是用来做分类的，不是做数值预测的。

不加冰的红茶要热的·2025-03-25 20:36

PyTorch 深度学习实战（8）：Transformer 与机器翻译（基于本地中英文文本文件）

在上一篇文章中，我们探讨了循环神经网络（RNN）及其在文本分类中的应用。

进取星辰·2025-03-25 18:58

分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间

预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。

·2025-03-25 18:03

Linux操作系统CentOS如何更换yum镜像源

简介CentOS，是基于RedHatLinux提供的可自由使用源代码的企业级Linux发行版本；是一个稳定，可预测，可管理和可复制的免费企业级计算平台。

待续301·2025-03-25 17:45

Ubuntu 22.04.4 LTS openresty(Nginx) 通过Lua+Redis 实现动态封禁IP

1系统环境test@iZbp1g7fmjea77vsqc5hmmZ:~$cat/etc/os-releasePRETTY_NAME="Ubuntu22.04.4LTS"NAME="Ubuntu"VERSION_ID

tonyhi6·2025-03-25 15:02

生成式AI驱动的高分子材料研发与应用

以聚合物为例，传统依赖实验试错或量子计算的设计方法面临周期长、成本高、多目标优化困难等瓶颈，而生成式AI通过“数据驱动+智能生成”范式，可快速预测材料性能、生成新型分子结构，加速从实验室到产业化的进程。

keyan_889·2025-03-25 15:29

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