PSO-Elman回归预测第22页

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。

FFMXjy·2025-01-31 22:49

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。

XLYcmy·2025-01-31 22:43

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析

凌小添·2025-01-31 21:09

接口自动化测试框架搭建详解

1、由于现在各个系统的复杂度不断上升，导致传统的测试方法成本上升且测试效率大幅下降，而接口测试相对于UI测试更加稳定，且相对容易实现自动化持续集成，可以减少人工回归测试的时间成本，缩短测试周期。

互联网杂货铺·2025-01-31 21:36

DeepSeek-V3 技术报告

此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目

mingo_敏·2025-01-31 20:01

MVIKotlin学习笔记：时光旅行软件设计

在软件设计领域，我们可以借用这个概念来创建可预测和可追溯的应用程序。本篇文章将介绍如何使用MVIKotlin框架来实现时光旅行功能，并提供相应的源代码示例。

UtoBug·2025-01-31 19:43

Ceph：关于Ceph 中使用 RADOS 块设备提供块存储的一些笔记整理(12)

所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧——赫尔曼·黑塞《德米安》使用RADOS块设备提供块存储管理RADOS块设备基于RBD的块存储块设备是服务器、

山河已无恙·2025-01-31 17:04

YOLOv10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·2025-01-31 17:31

‌关于人工智能（AI）的发展现状和未来趋势的详细分析！

关于【‌人工智能（AI）的发展现状和未来趋势】目录：一、AI人工智能行业背景二、AI人工智能产业细分领域三、AI人工智能产业链结构四、AI人工智能行业发展现状五、AI人工智能行业未来发展趋势预测六、AI

Stanford_1106·2025-01-31 13:28

视频编码原理技术详解——H.266/VVC

它采用更复杂的编码技术如增强的编码树单元划分、高级环路滤波和创新的预测机制，以适应5G时代的超高清视频需求。在2020年7月，H.266/VVC的标准规范正式面世。

shengyin714959·2025-01-31 12:19

2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题测试时间：楼梯上的持续磨损代码解析

Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络（DNN）用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络（CNN）用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:42

2025年数学建模美赛时间序列预测模型详解思路解析和代码 2025年美赛（MCM/ICM）

（全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto

2025年数学建模美赛·2025-01-31 11:12

2025年企业网络安全：风险预测与应对策略

据预测，到2025年，网络犯罪可能给全球经济带来每年高达10.5万亿美元的损失。这一个惊人的数字，为各行各业敲响了警钟。

网安加社区·2025-01-31 07:33

Java多线程中的等待与通知机制

然而，由于线程调度的不可预测性，我们无法直接控制线程的执行顺序。因此，我们需要一种机制来协调线程之间的行为。

t0_54manong·2025-01-31 06:57

自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合

1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。

辞落山·2025-01-31 05:45

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

2.定义逻辑回归模型接下来，我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器，然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后，我们可以保存模型的状态字典。

知识鱼丸·2025-01-31 04:12

使用numpy自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预

1.引言逻辑回归（LogisticRegression）是一种常见的分类算法，广泛应用于二分类问题。

辞落山·2025-01-31 04:11

梯度提升用于高效的分类与回归

（GradientBoosting）主要是模拟GBDT（GradientBoostingDecisionTrees）的原理，即：第一棵树拟合原始数据计算残差（负梯度方向）用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤

纠结哥_Shrek·2025-01-31 03:33

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

其核心原理是教师模型通过预测结果（如概率分布或推理过程）向学生模型传授知识，学生模

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

深度学习过程是什么

问：深度学习是：一组原始数据，经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据，再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值，用差值数据对权重和偏差求偏导，这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向

小松要进步·2025-01-31 01:15

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集

艾派森·2025-01-31 01:45

【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f

JupyterNotebook中有一些魔法指令，需要安装第三方库文章目录引言一、安装方法方法一：使用`pip`或`conda`命令方法二：在命令行（终端或命令提示符）中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型

Lossya·2025-01-30 23:29

灰色预测模型_预测模型——灰色模型

网上有许多大佬写的灰色预测模型，写的非常的棒，但是我个人感觉，在公式部分，许多大佬在写最小二乘法得出a，b的值的时候并不是那么细致，所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来，同时也是为后续我要写的组合模型

weixin_39548740·2025-01-30 22:25

赛博算卦之周易六十四卦JAVA实现：六幺算尽天下事，梅花化解天下苦。

代码展示1.解析2.代码实现#四、总结#参考文献#一、文化背景概述1.文化起源六爻和六十四卦的文化起源可追溯至远古，那时人们为预测未来开展占卜，从龟甲兽骨裂纹到蓍草竹签筮法，逐步孕育了爻的

钮钴禄·爱因斯晨·2025-01-30 22:50

9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案（理论+Python实战）

目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性

AI量金术师·2025-01-30 20:38

Cursor AI

主要特性1.AI智能补全Tab智能补全：通过AI预测并补全多行代码上下文感知：理解整个项目结构和编码风格多语言支持：支持所有主流编程语言2.代码

Anjgst·2025-01-30 20:01

使用Flink进行流式图处理

根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。

AI天才研究院·2025-01-30 19:26

云原生架构的核心原则：微服务、容器与DevOps

据Gartner预测，到2025年，将有95%的新建数字工作负载基于云原生平台，这一数据直观地反映出云原生架构在未来企业技术布局中的核心地位。

zhousenshan·2025-01-30 18:15

关于时间序列预测的一份介绍

时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法，用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。

张焚雪·2025-01-30 17:36

基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法（Python代码实现）

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概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电

宇哥预测优化代码学习·2025-01-30 16:22

科研绘图系列：R语言绘制线性回归连线图（line chart）

文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图保存图片系统信息参考介绍科研绘图系列：R语言绘制线性回归连线图（linechart）加载R包library(tidyverse)library(ggthemes

生信学习者1·2025-01-30 13:03

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测。

Jam-Young·2025-01-30 13:29

MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等

MRP计划过程综述SAPMRP物料需求计划的前提是有需求，对于上层的成品，主要体现为销售订单、销售合同、销售计划协议等，另外一块就是计划独立需求，也就是预测

saplakes·2025-01-30 04:57

YOLO 目标检测编程详解

项目源码见最下方1.YOLO算法简介YOLO算法的核心思想是将目标检测视为回归问题，而不是传统的分类加定位的两阶段方法

不知名靓仔·2025-01-30 04:56

AI常见的算法

以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

PyTorch 框架实现线性回归：从数据预处理到模型训练全流程

系列文章目录Pytorch基础篇01-PyTorch新手必看：张量是什么？5分钟教你快速创建张量！02-张量运算真简单！PyTorch数值计算操作完全指南03-Numpy还是PyTorch？张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！PyTorchreshape、tra

大模型铲屎官·2025-01-30 03:17

机器学习建模流程 day02

机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤：问题定义与数据收集：确定问题的类型（分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容）和目标。收集相关数据，可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。

扫把星133·2025-01-30 01:34

AI技术赋能电商行业，引领变革

它利用深度学习技术，更准确地预测用户的兴趣点，使推荐内容更加贴切，从而提高用户点击率和购买转化率。例如，当用户在电商平台上搜索

m0_74136676·2025-01-30 01:33

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习

MengWoods·2025-01-30 01:01

网络安全-网络安全及其防护措施11

网络容量规划的关键因素业务需求预测：分析和预测业务增长趋势及数据流量变化，确定未来网络容量需求。带宽规划：根据业务需求和网络拓扑设计，规划合适的带宽和连接，确保

Jr_l·2025-01-30 00:54

【计算机视觉】目标跟踪应用

视频帧由t到t+1的检测，虽然也可以使用目标检测获取，但实际应用中往往是不可行的，原因如下：目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置，预测其在下一帧图像中的位置。

油泼辣子多加·2025-01-29 22:14

Deepseek爆火背后的多Token技术预测

传统的自回归语言模型需要逐字生成（token-by-token），这种方式不仅耗时，还限制了模型在实时场景中的表现。那么，有没有一种方法可以加快生成速度，同时保持文本质量？

明哲AI·2025-01-29 22:41

均方误差（MSE）揭秘：预测模型的“真面目”

前言在这个充满数据的世界里，我们需要各种方式来衡量一个模型的表现，尤其在回归问题中，均方误差（MSE）是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探，默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。

星际编程喵·2025-01-29 22:39

AI时代的人类增强：道德考虑与身体增强的未来发展策略分析预测

人类增强、AI、道德、身体增强、未来发展策略、预测1.背景介绍人类文明自诞生以来，就一直在探索如何超越自身的局限性。从使用工具到发明火，从农业文明到工业革命，每一次进步都代表着人类对自身能力的提升。

AI大模型应用之禅·2025-01-29 20:23

为AI聊天工具添加一个知识系统之76 详细设计之17 正则表达式之4 正则表达式模板

Q712、三“化”（使用三种不同的定义方法：规定定义法-线性回归/内涵定义法--一阶迭代/外延定义法--单调递归）整体形成一个双人零和的局面Method()规定式。

一水鉴天·2025-01-29 14:00

深入解析：使用 Python 爬取二手车交易平台数据的全流程

这些数据对市场研究、价格预测、车辆性能分析等应用场景具有重要价值。本篇博客将带你深入学习如何用Python爬取二手车交易平台数据，提供详细的实现代码、突破反爬机制的技巧，以及数据清洗和分析的思路。

Python爬虫项目·2025-01-29 12:05

Baklib揭示内容中台与人工智能技术的创新协同效应

同时，人工智能技术则在数据分析、用户行为预测、个性化推荐等方面展现出强大的能力。两者相辅相成，推动了在内容生产过程中的创新与发展。以下表格

清风徐徐de来·2025-01-29 12:33

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测

机器学习：利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库

薄化克Oswald·2025-01-29 11:28

python3调用arcpy地理加权回归_混合地理加权回归python实现代码

【实例简介】通过python编码实现MGWR、MGWTR模型的求解。能够解决空间非平稳性问题。【实例截图】【核心代码】mgwr-py└──mgwr-master├──CHANGELOG.md├──LICENSE├──MANIFEST.in├──README.md├──doc│├──Makefile│├──_static││├──images│││├──gwr-mgwr.png│││└──pysal

weixin_39942995·2025-01-29 11:55

python3调用arcpy地理加权回归_分析地理加权回归分析结果的操作方法

1从地理加权回归(GWR)工具生成的输出包括以下内容：输出要素类可选系数栅格表面整体模型结果的消息窗口报告显示模型变量和诊断结果的辅助表预测输出要素类2下文中将使用一系列运行GWR和解释GWR结果的步骤对以上每项输出进行说明

weixin_39545269·2025-01-29 11:25

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