PM2.5预测

Python实现机器学习项目教程：房价预测

Python实现机器学习小项目教程：房价预测案例机器学习（MachineLearning）是数据科学中的一项重要技术，它通过从数据中学习规律，进行预测和决策。
向着开发进攻·2025-03-14 08:47

AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用

AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词：AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要：本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。
SuperAGI2025·2025-03-14 06:36

LLM 为什么需要 tokenizer？

1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
SmallerFL·2025-03-14 03:45

智能车辆控制技术：MPC与轨迹规划实战项目

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本压缩包集合了车辆转向控制与轨迹规划的MATLAB代码，包含模型预测控制（MPC）策略、MPT工具箱应用、车辆动力学模型构建、轨迹规划实现、mp-QP算法应用及MATLAB
柚木i·2025-03-14 02:11

计算机组成原理与系统结构 知识点总结-简答题3【中央处理器+Flynn分类法+指令级并行+线程级并行-多处理机】

静态分支预测；动态分支预测；分支延迟。Flynn分类法43.请简述Flynn分类法将计算机系统结构分成哪四类。
Geometry Fu·2025-03-14 01:31

机器学习算法在司法预测中的应用【附保姆级代码】

正在不断更新中~机器学习算法在司法预测中的应用司法预测作为法律领域的前沿研究
一键难忘·2025-03-13 23:20

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第19天：时间序列预测

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM
凡人的AI工具箱·2025-03-13 22:11

低轨卫星引爆高频PCB市场：猎板PCB的技术革新与产业机遇

根据行业预测，到2030年，全球低轨卫星数量将突破5万颗，市场规模超千亿美元12。
lboyj·2025-03-13 21:06

AI面试助手大比拼：多面鹅、智面星和Offerin AI实测

这些工具声称能够帮助求职者熟悉面试流程、预测面试问题，甚至还能提供针对性的回答建议。小编亲自体验了几款热门的AI面试助手，试图一探究竟：它们究
offer收割机小鹅·2025-03-13 20:58

基于多模态大模型的不完整多组学数据特征选择策略

因此，如何有效地在这些不完整的数据中进行特征选择，是实现精确疾病预测和个性化治疗的关键。结合多模态大模型（如自监督学习、图神经网络、Transformer等）可以有效解决这一问题。以
m0_65156252·2025-03-13 18:17

DeepSeek在供热行业中的应用

在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断
杨航 AI·2025-03-13 18:46

anaconda和python区别_anaconda与python是什么关系

Anaconda是一种Python语言的免费增值开源发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。
weixin_39636898·2025-03-13 17:37

Python 爬虫实战：时尚网站潮流趋势数据抓取与流行趋势预测

今天，我将带领大家进行一场独特的Python爬虫实战，通过抓取时尚网站的潮流趋势数据，预测未来的流行趋势。这不仅可以帮助时尚爱好者提前了解潮流走向，还能为时尚从业者提供决策依据。
西攻城狮北·2025-03-13 16:26

backbone和head分开转onnx的优势

head是模型的输出部分，负责根据backbone提取的特征生成最终的预测结果（例如分类、检测、分割等）。将模型分成两部分可以实现模块化设计，便于在不同任务中复用backbone或head。例如
yuweififi·2025-03-13 12:33

模型训练和推理

计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode
一杯水果茶！·2025-03-13 12:02

AI概率学预测足球大小球让球数据分析

在足球数据分析中，AI概率学预测主要涉及大小球和让球盘口的分析。以下是关键点：1.大小球分析大小球指机构设定的进球数预期，投注者预测实际进球数是否超过或低于该值。
sanx18·2025-03-13 12:01

图像识别技术与应用课后总结（18）

特征处理：对特征的处理更加细致，通过融入多持续特征图信息来预测不同规格的物体。先验框：先验框更加丰富，有3种sca
一元钱面包·2025-03-13 11:20

月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺

如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。
·2025-03-13 11:09

基于大模型预测的巨细胞病毒视网膜炎诊疗全流程研究报告

研究目的1.3研究方法与创新点二、巨细胞病毒视网膜炎概述2.1疾病定义与特点2.2流行病学分析2.3现有治疗手段综述三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型介绍3.2在医疗领域的应用案例3.3选择大模型预测巨细胞病毒视网膜炎的原因四
LCG元·2025-03-13 10:39

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台（多人实时标注与版本控制）AI辅助决策系统（材料价格预测
夏末之花·2025-03-13 10:38

基于支持向量机SVM的电网负荷预测，libsvm工具箱详解，SVM详细原理

目录支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论Libsvm工具箱详解简介参数说明易错及常见问题SVM应用实例，基于支持向量机SVM的电网负荷预测代码结果分析展望摘要基于支持向量机SVM的电网负荷预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2025-03-13 09:35

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。
Limiiiing·2025-03-13 06:14

先进制造aps专题三十一 免费企业高级计划和优化(Advanced Planning and Optimizer)产品FreeAPO简介

FreeAPO是一款免费的企业高级计划和优化（APO，AdvancedPlanningandOptimizer）产品，提供了比SAPAPO更丰富的功能包括以下软件:1.销售需求预测软件免费版(dp)2.
lijianhua_9712·2025-03-13 05:07

动手深度学习笔记（二十九）5.5. 读写文件

然而，有时我们希望保存训练的模型，以备将来在各种环境中使用（比如在部署中进行预测）。此外，当运行一个耗时较长的训练过程时，最佳的做法
落花逐流水·2025-03-13 04:29

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。
Real Man★·2025-03-13 03:47

【预测】-双注意LSTM自动编码器记录

预测-双注意LSTM自动编码器1预测-双注意LSTM自动编码器1.1复现环境配置1.2数据流记录1.2.1**构建Dataset**(1)**`X`的取数**(2)**`y`的取数**(3)**`target
jarreyer·2025-03-13 02:46

论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching

PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings
Narcissus`小暮·2025-03-13 01:07

【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021）

（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别
Bosenya12·2025-03-13 01:02

电机控制常见面试问题（二）

文章目录一、小电感对电机的影响二、转子位置识别1.传感器法2.无传感器三.选择电机和驱动器时通常考虑哪些关键参数四.介绍下mpc（模型预测控制）五.对于电机控制硬件设计的理解六.参数辨识在电机控制系统中扮演什么角色一
小雀丝·2025-03-12 20:04

51-52 CVPR 2024 | Generalized Predictive Model for Autonomous Driving，自动驾驶通用预测模型

作者提出了通用的大规模自动驾驶视频预测模型GenAD，在实现过程中，进一步提出了迄今为止最大的自动驾驶场景训练数据集OpenDV-2K。
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 18:18

【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用

深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念
猿享天开·2025-03-12 17:14

(9-4-01)MM-Vet多模态大模型评估系统：多模态大模型评估

通过预定义的提示和GPT模型，对比模型的预测结果与标准答案，生成准确性评分，并支持多次运行以统计稳定性。
码农三叔·2025-03-12 17:13

数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——（第一，二，三章）

《数据挖掘导论》Pang-NingTan，MichaelSteinbach，VipinKumar读书笔记，第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第
小黄人的黄·2025-03-12 16:33

机器学习模型-从线性回归到神经网络

它旨在找到一个最佳拟合线来预测目标变量（通常是连续值）。线性回归假设输入变量和输出变量之间存在线性关系，其数学表达式为：[y=
Earth explosion·2025-03-12 15:57

AI浪潮下程序员的生存指南：7 条转型路径

一、AI编程时代的职业危机与机遇·数据警示：Gartner预测到2026年，30%的代码将由AI生成·能力重构：传统"代码搬运工"岗位需求下降42%（Indeed招聘数据）·破局关键：从"重复劳动"转向
·2025-03-12 13:29

DeepSeek行业应用案例——办公

从助力农业实现病虫害精准预测与智能灌溉，到推动制造业生产故障预警与产品质量提升；从优化汽车智能交互体验与智能驾驶
未来智慧谷·2025-03-12 11:31

高效获取Amazon数据的终极指南：Pangolin爬虫API工具详解与实战应用

无论是价格监控、竞品分析，还是选品决策和市场趋势预测，亚马逊的数据价值不言而喻。然而，获取这些数据的传统方式却面临诸多挑战：手动采集效率低下，数据不实时；传统爬虫技术常常被亚马逊的反爬机制拦截，
CharonXA·2025-03-12 10:25

梯度提升决策树（GBDT）

GradientBoostingDecisionTree），全名叫梯度提升决策树，是一种迭代的决策树算法，又叫MART（MultipleAdditiveRegressionTree），它通过构造一组弱的学习器（树），并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出
binggorun·2025-03-12 09:18

51-53 CVPR 2024 | DriveWorld：通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 （含模型数据流梳理）

DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长，提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能，后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
深圳季连AIgraphX·2025-03-12 08:43

智能制造中的工业大数据分析实践

智能制造中的工业大数据分析实践关键词:智能制造，工业大数据，数据分析，机器学习，深度学习，预测性维护，质量控制，生产优化文章目录智能制造中的工业大数据分析实践1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3
AI天才研究院·2025-03-12 08:12

深度学习复习笔记（6）线性回归——新冠预测项目

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#框架importnumpyasnp#矩阵处理importcsv#读excel文件fromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#两个与数据处理相关的包，类Datasetimporttorch.nnasnn#类nn.Module需要用，损失函数需要用fromtorchimport
Kriol·2025-03-12 03:27

时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤？

以下详细解释为什么要进行这样的过滤：1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题：在知识图谱（KG）或时序知识图谱（TKG）的链接预测任务中，模型需要为查询（如((s,r,?,t))）生成候选答案。
sauTCc·2025-03-12 02:51

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
arbboter·2025-03-12 02:18

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

多目标跟踪与遮挡处理**：目标被遮挡或短暂消失时，需通过轨迹预测或特征匹配恢复跟踪，对算法的记忆能力和实时性要求极高。实时性要求**：算法需
云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

监督学习是最常见的一种机器学习类型，其任务的特点就是给定学习目标，这个学习目标又称标签、标注或实际值等，整个学习过程就是围绕如何使预测与目标更接近而来的。
Wis4e·2025-03-12 00:31

探索未来：FacebookResearch的JEPa项目详解

它是一个用于程序理解和属性预测的深度学习框架，旨在提升代码的理解和自动化程度，为开发者提供更智能的编程辅助工具。技术分析**1.
瞿旺晟·2025-03-11 23:21

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现

I-JEPA：联合嵌入预测架构的自监督学习实现I-JEPAImplementationofI-JEPAfrom"Self-SupervisedLearningfromImageswithaJoint-EmbeddingPredictiveArchitecture
平奇群Derek·2025-03-11 23:21

时间序列预测之移动平均法预测模型

时间序列预测之移动平均法预测模型1.时间序列预测法概述1.1时间序列的基本特征1.2时间序列的分类1.3时间序列的影响因素分析2移动平均数预测模型2.1一次移动平均法2.2二次移动平均法2.3基于Python
皖山文武·2025-03-11 23:20

什么是JEPA（联合嵌入预测架构），它与现有技术有何不同？

联合嵌入预测架构（JEPA）是一种新的预测建模方法，旨在通过在表示空间中进行预测，而不是直接生成详细的像素级输出，从而提高模型的效率和准确性。
百态老人·2025-03-11 22:46

跨领域算法安全优化与可解释实践

通过整合联邦学习的分布式架构与量子计算的高效特性，构建兼顾隐私保护与运算效率的算法优化范式，同时引入动态可解释性分析技术，为医疗影像诊断、金融风险预测等高敏感场景提供决策透明度保障。
智能计算研究中心·2025-03-11 22:43
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