PM2.5预测第19页

学成网html+css案例

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倒霉娃不要倒霉·2024-02-11 15:33

装修坑之二

今天我们如约而至，基本直奔主题，理由是乳胶漆层在预算中，第二层水泥层的剥落在预测外，为解决问题提供了两个方案。方案一增项2600，方案二增项3000+，理由充分不容辩驳。说完设计师加了一

爱米粒儿W·2024-02-11 15:42

《薛兆丰的经济学课》：价格

只要做到边际成本等于边际收益，人们就能够获得收益的最大化，那随着技术的发展，我们未来会对需求和供给的预测越来越精确吗？其实，我们不需要对预测精准，不需要边际平衡，而是要怎么来面对变化。

飘皓宇·2024-02-11 14:50

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

1.诊断误差1.1.误差类型我们的预测或者分类的结果与实际结果相比较，会存在一定的误差，误差越小，表示结果越好。一般有两种误差来源，欠拟合和过拟合。

链原力·2024-02-11 14:23

二分类任务最后的TN、TP、FP、FN及相关指标的计算

defcalculate_confusion_matrix_for_binary_classes(preds,labels):#确保预测和标签的形状相同assertpreds.shape==labels.shape

UndefindX·2024-02-11 14:20

如何构建置信度掩码（代码）

importtorchimporttorch.nn.functionalasF#假设preds是模型输出的预测结果，尺寸为[2,256,256]#假设labels是真实标签图像，尺寸为[256,256]

UndefindX·2024-02-11 14:20

半监督语义分割论文学习记录

Semi-SupervisedSemanticSegmentationwithCross-ConsistencyTraining1.1motivation一致性训练的目的是在应用于输入的小扰动上增强模型预测的不变性

西瓜真的很皮啊·2024-02-11 14:19

半监督学习（主要伪标签方法）

利用未有标记的样本来训练一个比仅使用有标记的样本可以获得的性能更好的模型1.1半监督学习方法半监督学习方法的分类：一致性规范化/一致性训练：对未标注数据进行扰动，两者的预测不存在显

拔牙的萌萌鼠·2024-02-11 14:18

为什么在半监督中的无监督阶段CE常常配合置信度使用而MSE通常不会

这种方法特别适用于分类问题，其中CE损失直接作用于模型的预测类别概率和目标（真实或伪）标签之间。

UndefindX·2024-02-11 14:48

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？

ComplexLY·2024-02-11 14:05

拾画|图卡056 股市三大风险

市场风险是无法预测的，一旦发生，市场全部遭殃，最好的办法就是避免。怎么避免呢？我们可以通过判断入场

拾画2022·2024-02-11 13:04

[数学建模] 计算差分方程的收敛点

通常用来模拟动态系统，如在离散时间点上更新状态并预测未来状态。收敛点：在数学或计算中，收敛点指的是序列、函数或方程不断接近某个特定值或集合的点。

YuanDaima2048·2024-02-11 13:22

决策树与随机森林算法

通过分析训练数据，决策树学习如何将输入特征映射到输出标签，从而实现数据分类或预测任务。在分类问题中，决策树可以帮助确定输入数据属于哪个类别在预测问题中，决策树可以根

YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

人工智能预测地震

遗憾的是，目前并没有一个可靠的方法，来精准地预测地震的发生。AI或是精准预测地震的“救世主”事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。

kuntoria·2024-02-11 12:06

2019-11-05

语言和智力水平是孤独症儿童预后的两个重要的预测指标，这个重要性在新版的国际精神疾病分类诊断体系（ICD-11)里提高到空前高度，以至于孤独症谱系障碍的亚分类都开始基于这两个指标来划分了。

乐天之命_孙冉·2024-02-11 11:54

曾国藩：有这几种“相貌”的人，将预示着大吉

所谓的“相人”，就是从这个人的外貌以及行为举止中，大致看透这个人的品性和能力，从而对其作出一定的预测。所谓“相随心生，言随心表。”

舒山有鹿·2024-02-11 11:31

房树人测验（HTP）案例分析

这种“有”，在适当的情景下，会无意识地表现出来——这就是投射分析技术的重要价值之一，可以预测行为。通过

dear心理咨询师黄倩雯·2024-02-11 11:04

你和领导的差距在于翻译力

目标就是蓝图，是对发展趋势的预测，是对未来的描述和表达；任务就是战略，是顺应趋势、立足当下，做出聚焦和调整；工作就是行动，是将指令和要求变成现实，是将图纸上描绘的风景，变成可触可见的现实。

未来已来李国明·2024-02-11 10:48

监管大屏系统_煤矿安全监管系统可视化大屏展示设计

能源、矿产行业作业都在环境恶劣的偏远地区进行，监管部门需要远程实时掌握生产作业的安全情况，以实现风险监管、预测以及处理。

weixin_39528697·2024-02-11 10:38

CSP-202012-2-期末预测之最佳阈值

CSP-202012-2-期末预测之最佳阈值【70分思路】本题的难点还是时间复杂度，暴力枚举会导致时间超限。

LOST P·2024-02-11 10:35

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

1.3波士顿房价预测任务上一节我们初步认识了神经网络的基本概念（如神经元、多层连接、前向计算、计算图）和模型结构三要素（模型假设、评价函数和优化算法）。

软工菜鸡·2024-02-11 09:20

我的生产记

今天38周+6，离预产期还有一周的样子，因为医生预测宝宝偏大一周，果不其然这小家伙迫不及待的想提前出来，看世界了！

拼命姑娘_04f2·2024-02-11 09:53

YOLO v8 参数设置，详解cfg/default.yaml

default.yaml有很多训练、测试、预测、可视化等关键设置，一定不要忽略哦！

X_Cosmic·2024-02-11 08:13

机器学习的几种基本算法

在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一中映射关系。

陌上尘飞123·2024-02-11 07:17

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。多项式回归模型可以表示为：Y=β0+β1X+β2X2+...+βnXn+ϵY=\beta_0+\beta_1X+\beta_2X^2+...+\beta_nX^n+\ep

抱抱宝·2024-02-11 07:16

纳西姆·尼古拉斯塔勒布

他一生专注于研究运气、不确定性、概率和知识；师承：HelyetteGeman队友／弟子：《思考，快与慢》作者丹尼尔卡尼曼；《宽客人生》的作者伊曼细尔德尔曼；对手：传统认为任何危机都有迹可循的学院派，对未来预测的经济学家

叶儿_3039·2024-02-11 06:25

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes

pyniu·2024-02-11 06:10

MATLAB实现随机森林回归算法

随机森林的基本思想是通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行平均或投票来提高模型的准确性和鲁棒性。以下是随机森林回归的主要特点和步骤：决策树的构建：随机森林由多个决策树组成。

AI Dog·2024-02-11 06:00

使用深度学习进行“序列到序列”分类

通过“序列到序列”LSTM网络，可以对序列数据的每个时间步进行不同预测。此示例使用从佩戴在身体上的智能手机获得的传感器数据。该示例训练一个LSTM网络，旨在根据表示三个不同方向上的加速

jk_101·2024-02-11 06:59

季节性预测matlab,去除时间序列季节性周期的方法

参考文献用NQT方法去除时间序列的季节性周期(譬如金融、流量等时间序列以一年为周期，当时间序列样本的采样点小于一年时，如日流量、月流量等，这个季节性周期是非常明显的)。该方法的基本思路是：1、给定一组时间序列观测值s(t),t=1,2,…T；2、将该序列按升序排列，计算Weibull绘点位置Fs[s(t)]；3、根据Fs[s(t)]，根据标准正态分布N(0，1)的累积分布函数(CDF)的反函数得到

weixin_39769740·2024-02-11 05:10

时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现

ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列，我们对数据进行差分运算，使得新序列成为平稳序列，就能够进行ARMA分析，因此ARIMA模型，是在ARMA的基础上多了差分运算，使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1：clc,clea

Icy Hunter·2024-02-11 05:09

基于体素形态学测量分析(VBM)的工具包比较及其在年龄预测中的应用

摘要基于体素的形态学测量分析(VBM)通常用于灰质体积(GMV)的局部量化。目前存在多种实现VBM的方法。然而，如何比较这些方法及其在应用中的效用(例如对年龄效应的估计)仍不清楚。这会使研究人员疑惑他们应该在其项目中使用哪种VBM工具包。本研究以用户为中心，利用三个大型数据集(每个数据集n＞500)，系统地比较了五种VBM工具包，以及与通用模板或特定研究模板的配准。考虑到年龄效应对GMV的影响，本

茗创科技·2024-02-11 05:50

【Data Procession】随机森林算法

一、随机森林算法的实现1.引入库2.建立模型3.结果预测总结一、随机森林算法是什么？随机森林算法是一种集成学习方法，在处理回归问题上有很好的表现。

咸鱼鲸·2024-02-11 04:51

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-10-15)

从异常的多尺度舰队行为预测非法海上活动;利用广义流行病模型建模自激发过程信息级联;高校的可扩展性、效率和复杂性：评估高等教育系统的新视角;优化目标节点集用于有向复杂网络的控制能量;管理科学手稿的同行评审效率

ComplexLY·2024-02-11 04:00

魏清宇·2024-02-11 02:53

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

通过模拟人类大脑的学习过程，深度学习模型能够从大量数据中提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。本文将探讨深度学习在模型架构、算法优化以及应用领域的新进展，展示其在人工智能领域的巨大潜力。

梓德原·2024-02-11 02:11

【YOLO系列详解——超详细】

YOLO版本4.在开发实践中使用YOLO1.介绍YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种使用深度学习实现的端到端的目标检测系统，YOLO系列模型以其检测速度快、实时性高而闻名，并且能在图像中同时预测多个物体的类别和位置

程序员不想YY啊·2024-02-11 01:29

二胎家庭的教育之道

二胎政策全面放开后，我国新生儿出生率并不像之前专家预测的那样，迎来新高。

从心开始心理驿站·2024-02-11 01:54

两分钟，让内心平和的三个锦囊妙计，收藏

我们无法预测未知的前程，但我们可以保持乐观、平和的心态，只要拥有一颗足够强大的内心，任何困难都会迎刃而解。在日新月异的当下，快节奏的生活方式会让很多人不太适应，首当其冲的就是焦躁和不安。

家庭超聚焦扫除道·2024-02-11 01:24

狼人杀+今天的月饼

首先对今天参加月饼制作的小伙伴们致以歉意和祝愿，抱歉因为我的原因让一场很让人期待的“狼人杀”因为某种不可预测无法避免之原因——“太监”了。

梦花生·2024-02-10 23:22

《创新者的窘境》【第七章：发现新的市场】

、不可知二、再次明确定义1.延续性创新：能基本掌握客户需求的已知市场1)有计划地研究评估、开发和营销创新产品的方法——可行且是成功的关键2)延续性创新分析决策要素A.较为准确的量化信息B.财务收益精确预测

致知安安·2024-02-10 23:26

Doinb：转会期的热度我金针菇一定要吸的，半决赛预测T1 3-1 JDG

★游戏酱park原创截至10月29日，S12英雄联盟全球总决赛半决赛尚未开打，2022LPL冬季转会窗口也尚未开启，但LPL冬季转会的热度已经比s赛高很多。最近几天，转会小道消息满天飞，据传已经有多支LPL队伍在为转会期做准备，甚至已经有所动作，来听下大主播Doinb的直播爆料：“今年转会期有点大，可能会拖到12月份，今年很多很多自由人，有些韩国选手要回LCK，有些韩国选手还会过来，会很复杂的，会

游戏酱park·2024-02-10 22:50

redis 如何实现 LRU

LRU是一个缓存置换算法，在缓存有限的情况下，如果有新的数据加载至缓存，则需要考虑将不会再继续被访问的数据剔除掉，但是缓存是否会被访问是没有办法预测的，所以，LRU是基于一个假设实现：如果一个key经常被访问

lotusgrm·2024-02-10 21:43

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

这种方法可以用于预测、设计和推理、其他数据分析任务。多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多

QBoson·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（十三）多项式回归

本文将详细介绍多项式回归的原理、应用场景和实现步骤，并通过一个实际案例演示如何使用多项式回归进行预测。一、原理多项式回归是一种形式上为多项式的函数与自变量之间的线性回归关系。其基本原理是通

飞影铠甲·2024-02-10 21:06

多模态知识图谱：感知与认知的交汇

模态的知识互补2.2模态实体消歧2.3模态语义搜索2.4知识图谱补全2.5多模态任务增强3多模态知识图谱发展历史3.1初期模态数据整合3.2知识图谱与深度学习融合3.3图谱嵌入与表示学习3.4模态关系预测与推理

cooldream2009·2024-02-10 21:34

Arxiv网络科学论文摘要25篇(2020-03-17)

;COVID-19大流行演变中的症状前传播;Covid-19传播：在欧几里得网络上使用SIR模型进行数据再现和预测;数据驱动的接触结构：从均匀混合到多层网络;城市间移动对中国人口空间分布的影响;市场状态

ComplexLY·2024-02-10 21:15

能能读书《反脆弱》第6章告诉他们我爱随机性

我认为随机性是一种不可预测的波动。一定程度的随机性，产生长期的稳定性。随机发生的变化可以起到大清洗的作用。例如森林里定期发生的小火灾，清洗了这个系统里最易燃的树木。

陪你更好的能能·2024-02-10 21:59

python基础学习-多元回归（Multiple Regression）

多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

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