Matlab多变量回归预测

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结
苏小夕夕·2025-03-10 18:07

二维码标签制作攻略：如何选择苗木树牌制作工具？

这些传统树牌看似“尽职尽责”，实则作用有限：信息量不足：一块巴掌大的标牌，最多只能写下树木的学名、科属和简短介绍。
·2025-03-10 18:57

2025年五款电梯维保管理系统评测

2025年中国的电梯保有量突破1063万台，向数字化管理转型已成必然。目前，已形成了政府主导的无纸化维保和市场化智能系统并行发展的趋势。
·2025-03-10 18:54

用双色球数据集微调后的大模型

最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。
qq_29790801·2025-03-10 17:33

利用大型语言模型进行市场分析与预测

这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。
AI天才研究院·2025-03-10 16:27

【2020蓝桥杯省赛“蛇形填数“python实现】纯暴力规律求解

原题如下在网上找的python解答都让我云里雾里的，无奈自己太笨，于是乎开始寻找这个问题的简单规律，最后倒确实找到了：（我先用MatLab生成了一个蛇形矩阵，这段代码是在CSDN上找的）%Zigzagscanningn
自由之翼explore·2025-03-10 16:56

基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革

在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
招风的黑耳·2025-03-10 16:56

利用CUDA与OpenCV实现高效图像处理：全面指南

然而，图像处理的计算量非常大，往往需要强大的计算能力来保证实时性和高效性。幸运的是，CUDA和OpenCV为我们提供了一种高效的图像处理解决方案。
快撑死的鱼·2025-03-10 16:25

用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏：代码解析与动态可视

一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果：旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中，粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。
爱玩三国杀的界徐盛·2025-03-10 15:19

计算系统概述核心知识图谱（考研专项版）

计算机系统核心知识图谱（考研专项版）计算机分类：细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表（常考选择题）特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量（电压/温度）离散数字信号（二进制）精度低（
王嘉俊925·2025-03-10 15:47

基于支持向量数据描述 （SVDD） 进行多类分类(Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述（SVDD）进行多类分类。
荔枝科研社·2025-03-10 15:14

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习
安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

Mysql 复习笔记- 基础篇9 [数据库索引概述]

索引的优缺点优点索引大大减小了服务器需要扫描的数据量索引可以帮助服务器避免排序和临时表索引可以将随机IO变成顺序IO索引对于InnoDB（对索引支持行级锁）非常重要，因为它可以让查询锁更少的元组。
void.bug·2025-03-10 15:43

PTA L2-003 月饼

现给定所有种类月饼的库存量、总售价、以及市场的最大需求量，请你计算可以获得的最大收益是多少。注意：销售时允许取出一部分库存。
名字在哪啊·2025-03-10 15:42

从零开始学机器学习——什么是机器学习

首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测
努力的小雨·2025-03-10 14:12

1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景

*五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化
北辰alk·2025-03-10 14:42

基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现）

‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️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1概述基于信息间隙决策理论（IGDT）的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论（IGDT）的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
砌墙_2301·2025-03-10 14:06

Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具

一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
CITY_OF_MO_GY·2025-03-10 13:35

PTA L2一些题目

但是1e5数据量还是太大了，暴力找会超时。注意到，找最长降序序列的时候，我们是8-4-2-1、5-3、9-6、7，现在这个数能放那个就放哪个，尽可能往前面找，如果都放不了就新开一个
和旋_菾律·2025-03-10 13:35

AI浪潮下的数据保卫战：SSL证书为何成为企业刚需？

1.AI时代的数据安全挑战数据量激增：AI
·2025-03-10 13:16

python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020

题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387·2025-03-10 13:04

Windows Defender SmartScreen 已阻止启动个未识别的应用

对于软件开发者来说，您开发的软件在被下载时，出现“WindowsDefenderSmartScreen已阻止启动个未识别的应用，运行此应用可能会导致您的电脑面临风险”提示，可能会导致下载量下降，软件不被信任
·2025-03-10 13:46

迈向数据科学的第一步：在Python中支持向量回归

什么是支持向量回归？(WhatisSupportVectorRegression?)
weixin_26746401·2025-03-10 13:34

【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践

随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。
蒙娜丽宁·2025-03-10 13:32

带宽计算公式

带宽=时钟频率*数据位宽带宽的定义就是单位时间（每秒）内传输的数据量假设我们有一个数据传输系统，其时钟频率为f（单位：Hz），这意味着每秒钟会有f个时钟周期。
Hug Freedom.·2025-03-10 12:58

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁
软件算法开发·2025-03-10 12:25

R语言对高频交易订单流进行建模分析 4

一、实验介绍--订单流模型拟合1.1实验知识点指数核hawkes过程拟合正反馈强度分析订单量影响分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流模型拟合在上节中我们对订单流数据做了一些统计分析，对交易的一些特征有了一些粗浅的理解
oxuzhenyi·2025-03-10 11:54

R语言对高频交易订单流进行建模分析 3

实验知识点订单流数据表示订单间隔分析订单信息率平稳性研究订单流动性研究限价单相对价格分析1.2实验环境R3.4.1Rstudio二、订单流数据描述分析2.1订单流数据表示当我们在金融市场上做交易时，可以看到一个委托单簿，上面陈列着买价和卖价以及它们对应的量，
oxuzhenyi·2025-03-10 11:53

SQL Server 性能优化最佳实践

引言在数据驱动的业务场景中，SQLServer作为企业级关系型数据库的核心，其性能直接影响业务系统的吞吐量和响应速度。
Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

卡码网8. 摆平积木

统计移除量：所有积木中高度超过平均值的部分必须被移除，总移除次数即为这些高度差的总和。步骤输入处理：读取积木数量n和每个积木的高度h。计算总和与平均值：遍历高度数组求和，再计算平均高度。
小王Jacky·2025-03-10 11:22

MATLAB控制函数测试要点剖析

一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数，像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss，以及开展阶跃响应分析的step等，必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例，在输入分子与分母系数后，理应生成准确无误的传递函数模型；而运用step函数时，则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线，如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数，例如线性二次调节器lqr、模型预
蚂蚁质量·2025-03-10 11:52

交易员必懂的“货币性格学”：如何给你的策略选对交易品种？

例如，欧元/美元（EUR/USD）作为市场中交易量最大的货币对之一，其波动相对较为平稳，
EagleTrader·2025-03-10 11:20

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（Matrix Concatenation）的测试

在MATLAB环境中，对矩阵拼接（MatrixConcatenation）的正确性与鲁棒性开展测试时，需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例，全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。
蚂蚁质量·2025-03-10 11:18

数据集与云计算：云端数据集的管理与应用

通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
AI天才研究院·2025-03-10 10:45

AF3 block_delete_msa函数解读

推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_
qq_27390023·2025-03-10 10:43

Laurdan是一种可以研究膜环境极性变化的荧光探针

二、试剂信息英文名：Laurdan中文名：6-丙烯酰基-2-二甲氨基萘CAS号：74515-25-6分子式：C24H35NO分子量：353
强化生物实验室·2025-03-10 10:43

论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware

具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
寻丶幽风·2025-03-10 09:09

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

随着AI模型和大数据量的增长，数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本，同时保持高性能
杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模

数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。
kkchenkx·2025-03-10 08:57

python可應用在金融分析的那一個方面，如何部署在linux server上面。

-舉例：處理歷史市場數據，分析價格趨勢、交易量等。###2.
蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:48

【每日八股】Redis篇（七）：集群

全量同步增量同步主服务器如何知道要将哪些增量数据发送给从服务器？如何避免主从数据不一致？主从架构中过期key如何处理？主从模式是同步复制还是异步复制？哨兵机制是什么？哨兵机制的工作原理？
YGGP·2025-03-10 07:48

如何通過安裝輕量性圖形界面減少Linux服務器壓力

如何通過安裝輕量性圖形界面減少Linux服務器壓力在現代的數據中心和企業環境中，Linux服務器以其穩定性、高性能和靈活性而聞名。
蠟筆小新工程師·2025-03-10 07:18

etl 增量对比解决方案 etl-engine 如何实现增量对比

什么是增量对比增量是相对于全量来说的，它们都是处于“同步数据”这个场景中。全量同步实现的逻辑是不管原表与目标表数据是否发生过变量，都要定期将原表数据全部覆盖到目标表，以保证目标表数据的完整性。
·2025-03-10 05:07

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

pyqt 获取 UI 中组件_网易友品 Android 客户端组件化演进

原文作者：简书-四单老师项目背景主站业务经历了长期的迭代维护，业务的增长同时带来每个版本业务量繁重，迭代周期很快。
weixin_40002846·2025-03-10 04:00

Java开发中的vo，dto，po

用途：DTO通常用于减少网络传输的数据量，因为它只包含需要传递的数据，而不包含业务逻辑。DTO常用于不同服务或系统之间的数据交换。特点：包含的数据是从其他对象（通常是PO）中提取出来的。
KNeeg_·2025-03-10 04:26

什么时候需要做性能测试？

性能测试是确保系统在高负载、复杂场景下稳定运行的关键环节，通常在以下场景中需要执行性能测试：---###**1.新系统上线或核心功能发布前**-**验证系统容量**：确保系统能承载预期的用户量和业务量（
海姐软件测试·2025-03-10 03:23

如何做性能测试

**明确性能需求与目标**-**关键指标**：确定响应时间、吞吐量（TPS/QPS）、并发用户数、资源利用率（CPU、内存、磁盘、网络）、错误率等目标。
海姐软件测试·2025-03-10 03:53

数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark

然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。
晴天彩虹雨·2025-03-10 03:22

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

相比标准YOLOv7，其参数量减少约60%（仅6.02M），计算量降至13.2GFLOPs，在保持较高检测精度的同时，推理速度提升至68FPS（NVIDIAV100）。
追寻向上·2025-03-10 03:21
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