hevc角度预测第3页

Java中性能瓶颈的定位与调优方法

本文将从几个角度出发，探讨如何有效定位Java应用的性能瓶颈，并提供相关的调优方法与代码示例。1.性能瓶颈定位1.1使用JVM性能

向哆哆·2025-02-13 17:51

无人机遥感在农林信息提取中的实现方法与GIS融合制图教程

遥感技术作为一种空间大数据手段，能够从多时、多维、多地等角度，获取大量的农情数据。数据具有面状、实时、非接触、无伤检测等显著优势，是智慧农业必须采用的重要技术之一。

岁月如歌，青春不败·2025-02-13 16:16

kotlin标准库里面也有很多java类

以下从技术原理和设计哲学的角度详细解释：一、Kotlin与JVM的底层关系Kotlin代码最终会编译成JVM字节码，因此它必须与Java类库无缝协作。

yzpyzp·2025-02-13 16:45

喜讯！全知科技案例获2024全国智慧医保大赛优胜奖

大赛以“数字中国智慧医保”为主题，从“数字技术助力医保服务、医保改革和医保管理”以及“医保数据要素赋能百业千行”两个角度出发，共设置了三大主题赛道，包括智慧医保实践案例、智慧医保创新应用、医保数据要素赋能

·2025-02-13 16:03

小赖同学啊·2025-02-13 13:57

基于深度学习的半导体检测与预测算法研究(二)

摘要随着半导体行业的飞速发展，对生产过程中的检测和性能预测提出了更高要求。深度学习凭借其强大的数据处理和特征提取能力，在半导体领域展现出巨大的应用潜力。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:45

基于深度学习的半导体算法原理及应用

本文全面阐述了基于深度学习的半导体算法原理，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在半导体制造过程监测、缺陷检测、性能预测等方面的应用

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-02-13 12:44

【深入探索-deepseek】高等数学与AI的因果关系

现在我们想把这个点绕着图片的原点（就像把纸钉在墙上，以钉子的位置为中心）逆时针旋转一定角度

我的青春不太冷·2025-02-13 11:09

数学建模与MATLAB实现：插值技术详解

本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。

青橘MATLAB学习·2025-02-13 11:39

销售易、极兔、珍客CRM：产品功能特色与企业适用性分析

AI与大数据驱动：销售易CRM融合了人工智能和大数据技术，通过智能数据分析，帮助企业洞察客户行为和需求，预测销售趋势。例如，AI可以对客户数据进行深度挖掘，识别出高价值客

·2025-02-13 11:57

解析国产数据库架构、应用场景及其存储适配

【摘要】随着国产数据库在国内金融业的逐步普及应用，金融业信息化建设中越来越多系统需要采用集中式或分布式国产数据库替代原有Oracle数据库，本文主要从国产数据库的存储架构以及场景应用角度进行分析阐述，提供国产数据库存储应用选型思路建议

罗伯特之技术屋·2025-02-13 11:35

2.6 TestExecutionListener

通过实现此接口，可以干预测试的准备阶段、执行阶段和清理阶段，适用于监控、资源管理、日志记录等场景。

不听话的小耳朵·2025-02-13 11:04

美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读

COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。

@BreCaspian·2025-02-13 09:22

第 17 章一 G1回收器(重点)、垃圾回收器总结(重要)、GC日志分析、垃圾回收器的新发展ZGC(重要)

并发回收器)JDK9的默认垃圾回收器7.1、为什么还需要G17.2、G1的含义(region分区)7.3、G1回收器的优点(同时收集老年代和年轻代)7.4、G1回收器的分区7.5、G1的空间整合7.6、可预测的停顿时间模型

white camel·2025-02-13 07:35

机器学习: 逻辑回归

它通过计算目标变量的概率来预测类别归属，并假设数据服从伯努利分布（二分类）或多项式分布（多分类）。逻辑回归模型输出的是概率值，通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。

小源学AI·2025-02-13 07:04

AnyPlace：学习机器人操作的泛化目标放置

为了解决这个问题，AnyPlace，一种完全基于合成数据训练的两阶段方法，能够预测现实世界任务中各种可行的放置姿势。其

硅谷秋水·2025-02-13 04:15

【python 机器学习】sklearn转换器与预估器

通俗介绍：学术解释：3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例：数据标准化（转换器）5.2示例：模型训练与预测（预估器）6.使用`Pipeline

人才程序员·2025-02-13 03:04

从零开始设计一个完整的网站：HTML、CSS、PHP、MySQL 和 JavaScript 实战教程

前言本文将从实战角度出发，带你一步步设计一个完整的网站。我们将从静态网页开始，然后加入动态功能（使用PHP），连接数据库，最后加入JavaScript实现交互功能。

Aishenyanying33·2025-02-13 02:58

【独家首发】蜣螂算法DBO优化Transformer-BiLSTM负荷数据回归预测【含Matlab源码 6568期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-02-12 23:04

基于泰勒展开改进的物理信息神经网络

这种方法不仅提高了模型的预测准确性，还增强了模型的泛化能力和解释性，因此在流体力学、材料科学、地球科学等

天天酷科研·2025-02-12 20:39

Python中LSTM算法的实现与应用

接着，教程以Keras库为例，逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用，并提供了实践案例，强

昊叔Crescdim·2025-02-12 19:01

100.16 AI量化面试题：监督学习技术在量化金融中的应用方案

目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术

AI量金术师·2025-02-12 18:28

《2025年管理趋势预测：模型+工具如何重塑团队效率？》

一、管理者的困局：你的团队是否每天都在“拆盲盒”？凌晨1点，创业公司CEO老陈的手机屏幕还亮着。钉钉群里，技术总监在催项目排期，销售团队在抱怨产品Bug频出，财务部提醒下个月工资可能发不出来……他瘫在椅子上苦笑：“明明定了目标，为什么所有人都在瞎忙？”这种场景并不陌生——目标模糊、沟通断层、优先级打架，几乎是所有管理者踩过的坑。事实上，管理混乱的根源往往不是人，而是缺乏系统化的管理框架。就像盖楼没

·2025-02-12 18:28

《探秘AI绿色计算：降低人工智能硬件能耗的热点技术》

据国际能源署预测，人工智能的能源消耗可能大幅增长。因此，降低人工智能硬件能耗，实现绿色计算，已成为行业关键课题。以下是一些正在崭露头角的热点技术。

·2025-02-12 17:20

KDD 2023 | 先睹为快！KDD 2023论文合集50篇（附下载地址）

DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode：NoneArea：一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法

马拉AI·2025-02-12 15:04

DevOps：从技术角度理解架构设计

本文将从技术角度出发，全面阐述DevOps的含义、原则、理念、方法论以及实践。阅读本文将可以全面理解并掌握DevOps的精髓所在。本文首先会介绍DevOps的背景知识，包括其产生背景、

AI天才研究院·2025-02-12 12:52

AI大模型应用入门实战与进阶：28. AI大模型的实战项目：智能电网

例如，深度学习技术可以帮助预测电力需求，

AI天才研究院·2025-02-12 11:12

蓝桥杯训练奇怪的捐赠题解

思路：换个角度考虑，如果拿出1234567890元分给居民，每份必须是10

SkyeBCI·2025-02-12 09:56

AUC完全总结：定义、手撕计算代码、优缺点

ROC曲线二分类混淆矩阵如下：真实情况label=1真实情况label=0预测情况label=1TPFP预测情况label=0FNTN假阳率（FalsePositiveRate）FPR=FP/(FP+TN

zs1996_·2025-02-12 08:54

深度学习算法informer（时序预测）（一）（数据编码讲解）

代码基础上进行优化，请先了解transformer原理informer代码中数据编码包括三部分，位置编码、数据编码、时间编码目标：时序数据有7个特征，通过24个时间点（可以是年、月、日、时、分、秒）的数据预测未来

槑槑紫·2025-02-12 05:33

Go与黑客(第一部分)

本篇内容是根据2021年5月份#205HackingwithGo音频录制内容的整理与翻译Natalie和Mat从2位安全研究人员的角度探讨了Go中的黑客行为。

·2025-02-12 05:06

多模态人工智能的现状，类型与未来发展的全面综合性分析论述报告（包括deepseek，Gemini等，共计20000字+）

Sora能够生成长达60秒的视频，包含精细的背景、复杂的多角度镜头切换和富有情感的角色。分辨率方面，Sora支持多种尺寸，包括1920x1080p、10

清风拂袖啦·2025-02-12 03:48

辛几何模态分解SGMD分解，附案例数据可直接运行。附案例数据可直接运行。

X105_BA_time.txt');fs=12000;x=x(1:4096);%取出前4096个点N=length(x);%%辛几何模态分解SGMD分解u_f=SGMD(x,10);智能算法及其模型预测

智能算法及其模型预测·2025-02-12 03:16

拉格朗日插值法——matlab代码实现

公式：functiony=lagrange(x0,y0,x)%给定一系列点x0,y0%x是我们要预测的值，由于可以有多个，因此用向量表示%y返回我们的估计值，由于可以有多个，因此用向量表示n=length

god_speed丶·2025-02-12 03:45

CodeXTreme工作室·2025-02-12 02:08

Go与黑客(第二部分)

本篇内容是根据2022年10月份#205HackingwithGo:Part2音频录制内容的整理与翻译我们再次从安全研究人员的角度探索Go中的黑客攻击。

·2025-02-12 01:55

Go与黑客(第三部分)

这次我们将从用户/黑客的角度了解Ivan对Go安全功能的设计和使用方式的看法。

·2025-02-12 01:55

【前端】【面试】【经典一道题】前端 Vue、React 采用单向数据流的原因

前端Vue、React采用单向数据流的原因一、可预测性1.数据流向清晰在单向数据流架构里，数据从父组件流向子组件的路径是明确且可预期的。

患得患失949·2025-02-12 00:26

大语言模型多代理协作（MACNET）

研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律，为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机：大语言模型（LLMs）因神经缩放定律展现出强大能力，

ZhangJiQun&MXP·2025-02-12 00:51

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

小赖同学啊·2025-02-11 22:41

快速搭建GRU循环神经网络预测模型

首先，我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。

智汇未来·2025-02-11 22:38

时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模

时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，

前程算法屋·2025-02-11 22:37

【时序预测】-深度学习系列

Wavenet（2016）重点：CNN系列+因果卷积+膨胀卷积核心：确保了输出的时间点只依赖于输入序列中时间戳早于或等于该输出时间点的数据，核心模块膨胀卷积能够扩大卷积层的感受野，从而更充分学习序列的全局信息。DeepAR（2017Amazon）DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks重点：RNN系列+多元

TIM老师·2025-02-11 22:04

【机器学习】嘿马机器学习（算法篇）第6篇：线性回归,学习目标【附代码文档】...

本教程的知识点为：机器学习算法定位、K-近邻算法1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例：鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例：鸢尾花种类预测1.8案例：鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11

广江鹏·2025-02-11 21:59

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

AI技术已渗透到各个领域，从智能语音助手到精准医疗影像诊断，从金融风险预测到智能交通管理，其潜力无可限量。然而，将AI技术转化为实际应用却面临重重困难。

·2025-02-11 21:13

N-Beats：一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型

介绍N-Beats（NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting）是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型，由BorisOreshkin

TIM老师·2025-02-11 20:25

【深度学习实战：kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】

模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练

机器学习司猫白·2025-02-11 20:18

视频编解码标准中的 Profile 和 Level

视频编解码标准中的Profile和Level在视频编码标准（如H.264/AVC、HEVC/H.265、H.266/VVC、AV1）中，Profile（配置文件）和Level（级别）是两个重要的概念，它们用于定义编码器和解码器支持的特性

码流怪侠·2025-02-11 19:17

如何解决消息队列的延时以及过期失效问题？消息队列满了以后该怎么处理？有几百万消息持续积压几小时，怎么办？思维导图代码示例（java 架构)

解决消息队列的延时、过期失效问题以及应对消息积压的情况，需要从多个角度进行优化和管理。

用心去追梦·2025-02-11 17:57

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