PNN概率神经网络第59页

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-07 14:40

rac二节点实例redo故障无法启动修复

大概率redolog已经损坏，无法正常打开数据库进行应用。清理损坏的red

烟雨归来·2024-02-07 14:03

python 神经网络学习

追寻内心的梦想·2024-02-07 14:35

证券公司vip快速交易通道是什么？是免费的吗？

快速交易通道的起点已经领先于普通账户，具有更高的成交概率。一般而言，VIP交易通道的使用人数远比普通通道少，不需

CFGY609·2024-02-07 13:02

要不要主动一点？

其实主动问一下没有损失的，大概率决定已经做出了，但是还没有通知你，这就是正常的流程。说一下主动去问HR的好处，第一就是体现主动性

三好学生文静·2024-02-07 13:08

NLP_神经概率语言模型(NPLM)

.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前，传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术，通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率

you_are_my_sunshine*·2024-02-07 13:20

人工智能 | 深度学习的进展

深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。

卡尔曼的BD SLAMer·2024-02-07 13:02

CVPR 2023: SFD2 Semantic-Guided Feature Detection and Description

学习特征:这些特征是使用深度学习技术（例如卷积神经网络(CNN)）从数据中自动学习的。它们可以捕捉像素之间更复杂的关系，并有可能获得更好的性能，但计算成本可能很高。语义

结构化文摘·2024-02-07 12:20

什么股票战法比较实用？

从实战情况看，个股爆天量的并非个个是大黑马，但成为黑马概率较高的，无疑是该股放天量时股价处于低位价值有所低估的个股。这样的个股，其股价上涨的过程，本身就是价值回归的过程。对投

小迦day·2024-02-07 12:19

神经网络和深度学习第一周学习笔记

这种算法的灵感来源与人类的大脑组成ReLUReLU函数的特点是初始值为0，之后变为一条直线singleneuron上图圆圈的部分代表单个神经元，其完成的任务为输入x可以输出相对应的y上图表示由多个神经元聚集而成的神经网络

热爱生活的小谢·2024-02-07 12:18

深度 | 从各种注意力机制窥探深度学习在NLP中的神威

-P.Tixier机器之心编译参与：思源随着层级表征的兴起，自然语言处理在很多方面都应用了深度神经网络。

机器学习算法那些事·2024-02-07 12:18

姿态估计概述

该技术比传统的穿戴式动作捕捉技术成本更加低廉且灵活性更高人体姿态表示形式1.二位坐标关键点（人体主要关节）表达方式以二位坐标的形式（x,y），方法简洁，无序后处理2.空间热力图回归的数据是关键点落在该坐标的概率

Diros1g·2024-02-07 11:40

【代码分享】基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型

程序名称：基于VMD（变分模态分解）-RIME（霜冰算法优化）-LSTM的时间序列预测模型实现平台：matlab代码简介：提出了变分模态分解(VMD)和霜冰算法优化法(RIME)与长短期记忆神经网络(LSTM

电力系统爱好者·2024-02-07 11:40

【代码推荐指南】时间序列与回归分类预测、电力系统运行优化与规划

点击即可跳转）【代码分享】基于最小二乘支持向量机（LSSVM）+自适应带宽核函数密度估计（ABKDE）的多变量回归预测推荐理由：基于最小二乘支持向量机结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归预测(点预测+概率预测

电力系统爱好者·2024-02-07 11:10

【代码分享】基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的时间序列回归预测

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI

电力系统爱好者·2024-02-07 11:39

【20211223】反思日记

2、从中得到什么：①把目标定得第一点，完成的概率更大；②凡事都要一点点来，不要突然对自己太严格；③做事千万不能拖延。

邱小美是Kelly·2024-02-07 11:10

86年后，终于有人完成「真人版」薛定谔的猫实验，量子纠缠了活体动物

镭的衰变要看概率，如果镭发生衰变，会触发机关打碎装有氰化物的瓶子，猫就会死。如果镭不发生衰变，猫就存活。根据量子力学理论，由于放射性的镭处于衰变和没有衰变两种状态的叠加，猫就理应处于死猫和活猫的

人工智能学家·2024-02-07 11:03

故障诊断 | 一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，TCN时间卷积神经网络模型的故障诊断（Matlab）模型描述时间卷积神经网络（TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。

机器学习之心·2024-02-07 11:27

时序预测 | Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述时序预测|Matlab实现基于LSTM长短期记忆神经网络的电力负荷预测模型LSTM（长短期记忆）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模方面表现出色

机器学习之心·2024-02-07 11:55

2021-08-25 No.25 肠系膜血栓（一）

但是这种小概率事件不仅是我们，连医生都不太在意。某天清晨醒来，我忽然不敢动弹了，整个腰腹部一动就剧烈疼痛，躺在床上起不来。我撑了一天，以为这就是化疗药物引发的一过性疼痛，但是好像事情越发严重。

墨鸢Celeste·2024-02-07 11:31

小结

15:18周末6~7成概率又会出关于区块链的利好。因为目前调整的散户眼里的明面龙头文化长城和我自己买的关于前面皇帝谜语的暗线龙头(自己猜，做完我会说，或者在我的知识星球里提前看。

小谭侃股·2024-02-07 10:30

大话区块链一哥20200203BTC分析

20200203BTC分析收盘小结：截至发文成交量11.6K，全天振幅300点，实盘早早的创下新高，短期视角来看这个新高并不理想，最高触及到9609点，依旧处于9600附近压力压制，时间方面今日2月3日有较大概率呈现阴线

大话区块链一哥·2024-02-07 10:34

投机要抓住时机出手，在最大概率的情况下取胜

投机要抓住时机出手，在最大概率的情况下取胜我的交易模式何为投资？我上面文章讲了投资和炒股的区别，投资是买入一家企业的股权，你获得的收益理应是企业成长企业经营所得的利润。

华山黄学长·2024-02-07 10:17

真的可以，“无心插柳，柳成荫”吗

那它活下去的概率很小吧！

负责的雪糕·2024-02-07 10:25

PyTorch优化算法模块torch.optim的详细介绍

torch.optim模块是PyTorch中用于实现优化算法的组件，主要用于训练神经网络和其他机器学习模型。

科学禅道·2024-02-07 10:05

慢就是快

最近做了一段时间的量化交易，相对于机器交易，韭菜的习性就暴露无遗了，手贱平仓成功的概率从刚开始的一半到现在越来越低，而且有时是手动开仓，导致利润回撤近30%。

YGLH·2024-02-07 09:44

解释性AI（XAI）技术和方法

金融风控：逻辑回归模型应用于信贷审批时，系数权重揭示了哪些客户特征对违约概率的影响最大。例如，高负债与低收入的组合可能具有很高的风险权重，从而影响最终的贷款决策。

李建军·2024-02-07 09:00

人工智能之大数定理和中心极限定理

大数定律大数定律：是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性致的定律，由概率统计定义“频率收敛于概率”引申而来。

WEL测试·2024-02-07 09:28

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2024-02-07 09:20

二进制交易法的交易思维模式：交易者能否效执行交易规则

市场有多种不同类型的行情，交易者就是要找到有共性特点的一类行情，并且通过统计这类行情的大概率特点后，按照大概率数据设置量化条件建立交易规则；那么这个交易规则只针对这一类行情发挥作用，而针对不同类型的行情

超级二进制交易法·2024-02-07 09:54

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

接上一节第二章-信源与信息熵(二)2.4连续信源的熵与互信息1.实际中，连续信源a)幅度连续b)时间或频率上也连续2.统计特性a)概率密度函数3.用离散变量来逼近连续变量连续信源熵1.定义连续信源的状态概率用概率密度来表示

UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

Visual Studio 2010+C#实现信源和信息熵

1.设计要求以图形界面的方式设计一套程序，该程序可以实现以下功能：从输入框输入单个或多个概率，然后使用者可以通过相关按钮的点击求解相应的对数，自信息以及信息熵程序要能够实现马尔可夫信源转移概率矩阵的输入并且可以计算该马尔可夫信源在每一个状态下每输出一个符号的平均信息量

deleteeee·2024-02-07 09:45

如何快速入门深度学习

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它模拟人脑的神经网络结构，通过大量的数据训练模型，使计算机能够自动学习和理解数据。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

数学实验第三版（主编：李继成赵小艳）课后练习答案（八）（1）

实验八：近似计算练习一1.已知标准正态分布的概率密度为，.根据概率密度的性质有：=1.用数值积分法验证这一事实（精度为）。

C.L.L·2024-02-07 09:01

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第三课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏人工智能专业知识学习三图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习

普修罗双战士·2024-02-07 08:44

人工智能福利站，初识人工智能，图神经网络学习，第二课

欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能领域知识链接专栏人工智能专业知识学习一图神经网络专栏人工智能专业知识学习二图神经网络专栏文章目录初识人工智能(图神经网络)一、图神经网络学习(2)11.请介绍常见的图神经网络模型

普修罗双战士·2024-02-07 08:13

极大似然概率

我们来估计他是男生概率。极大似然估计是一种统计学的方法，我们用已知的样本数据分布去推测具体的分

zidea·2024-02-07 08:28

屠龙少年的光荣与梦想

如果只看书的封面和《红星照耀中国》的书名，大概率你会认为这是一本又红又专、类似于政治课本的书。然而，读完全书以后，我感触最深的几个关键字却是：平实、生动、有激情、有梦想。

煮盐呓语·2024-02-07 08:25

【Flink入门修炼】1-2 Mac 搭建 Flink 源码阅读环境

AppleSilicon）Java8IDEAFlink官方源码一、下载Flink源码github地址：https://github.com/apache/flink考虑到一些原因，github下载可能会极其缓慢，且大概率失败

大数据王小皮·2024-02-07 08:10

学习知识记录

1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词

想努力的人·2024-02-07 08:36

用Python制作可视化GUI界面，一键实现多种风格的照片处理

在上一篇教程当中呢，小编向大家展示了如何通过一键点击实现将头像变成动漫风的实践，无非是在制作的UI界面当中，在用户上传了照片之后，后端的脚本在接收到照片之后，借助对抗生成神经网络来生成具有动漫风格的头像

欣一2002·2024-02-07 08:33

牙齿靠养不靠治

人到中年看牙医的概率和次数与日俱增，对牙齿的养护也变得心心念念起来，深感一口好牙不仅好看，而且好用耐用，极大地影响着生活质量的提升和完美，但减少牙痛、牙病，功夫却在平时，牙齿靠养不靠治！

老羊_eb25·2024-02-07 08:21

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

本文主要将卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两个深度学习主力军进行对比。我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。

半亩花海·2024-02-07 07:18

409-《巴拉巴西成功定律》

此外，初始阶段的认可度，会在大概率上推动未来的成功，但更重要的是，提高社会适应度，也就是内在的竞争力。团队的成功需要多样性和平衡性，但功劳往往归于一人。你可以在行业里深耕，直到占据这个领域。

经营你的人生·2024-02-07 07:03

NLP_循环神经网络(RNN)

文章目录RNN结构RNN实战RNN小结RNN结构NPLM在处理长序列时会面临一些挑战。首先，由于它仍然是基于词的模型，因此在处理稀有词汇或者词汇表外的词汇时效果不佳。其次，NPLM不能很好地处理长距离依赖关系。而上面这两个局限，恰恰就是RNN的优势。RNN的核心思想是利用“循环”的机制，将网络的输出反馈到输入，这使得它能够在处理数据时保留前面的信息，从而捕获序列中的长距离依赖关系，在处理序列数据，

you_are_my_sunshine*·2024-02-07 07:40

内积为什么能表达向量之间的相关（似）性

论证粗糙地想一下概率空间上的例子：协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。你感受一下内积是不是能描述相关性

蒲公英smile·2024-02-07 06:17

碰到4.3怎么办？

4.3的概率也就会随着增高！那么遇到4.3该怎么办呢？别急，我们先来分析一下为什么你的APP会被4.3。一、原因分析造成APP4.3的原因可能有以下几种情况：1、代码重复。2、UI页面相似度太高。

时间节点丶星图·2024-02-07 06:42

你离死神有多远？

突然听到年纪轻轻的亲戚患了癌症，甲状腺癌，这是种很常见的肿瘤，术后的长存率也相对比较高，但谁能预料那个坏的概率在不在你的身上，这就像抽奖。

潇湘玉1·2024-02-07 06:09

java 与 scala_Scala 相比于 Java 的优势在哪里？

因为两种语言都是生成JVM的字节码,依赖JVM这个虚拟平台来跑代码.除非Scalac(scala的编译器)有重大bug,生成的字节码执行让人无法接受,否则基本上不会相差太多.再说,scala都到大版本2了,这种概率实在是不大

weixin_39802814·2024-02-07 06:41

A.关于图计算&图学习的基础知识概览：前置知识点学习（Paddle Graph L）【一】

图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶GNN模型（UniMP标签传播、ERNIESage）

汀、人工智能·2024-02-07 06:29

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