hevc角度预测

从管理角度提高团队工作效率的关键策略

从管理的角度来看，提高效率可以从以下几个方面着手：优化团队结构、合理分配资源、加强沟通与协作、激励团队成员以及借助技术工具。
·2025-01-20 17:19

H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术

H.264和HEVC都对亮度分量的运动矢量采用1/4像素精度、色度分量的运动矢量采用1/8像素精度。
码流怪侠·2025-01-20 17:30

线性回归：从基础到进阶的全面解析

线性回归：从基础到进阶的全面解析线性回归是机器学习中最基本的算法之一，广泛应用于预测和分析。本文将详细介绍线性回归的基本概念、数学原理、实现方法以及在实际应用中的注意事项。
tester Jeffky·2025-01-20 16:18

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

本文将从总结盘点的角度，回顾我在技术领域的成长历程，并对未来进行展望。二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
109702008·2025-01-20 16:44

SOA、SOAP、RPC

从逻辑角度来看，为什么会更加青睐REST而不是RPC（RemoteProcedureCall，远程过程调用），因为它极大的降低了我们沟通的复杂度，通过把表征作为唯一的沟通的方式。
2401_84048621·2025-01-20 13:18

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）

它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。
我叫罗泽南·2025-01-20 12:01

基于Python的股市数据爬取与分析：从实时行情到历史数据的完整教程

随着数据科学和爬虫技术的迅速发展，许多投资者和分析师通过编写Python爬虫来获取股市数据，进行数据分析、技术分析和预测。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python爬虫教程：抓取区块链交易信息及加密货币市场数据

对于开发者和研究者而言，实时获取区块链交易数据和加密货币市场行情，对于投资分析、市场预测、技术研究等具有重要的参考价值。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:23

Python 爬虫：商品价格监控与波动分析

通过爬取电商平台的商品价格数据，我们不仅可以分析商品的价格趋势，还可以预测未来的价格波动，并为定价、促销策略提供数据支持。
Python爬虫项目·2025-01-20 11:53

云原生前端开发：打造现代化高性能的用户体验

本文将从技术角度讨论如何运用云原
大梦百万秋·2025-01-20 11:51

【前端】Layui的表格常用功能，表单提交事件，表格下拉按钮点击事件，表格外的按钮点击事件

这是《前端》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解，特别是针对知识点的概念进行叙说，大部分文章将会对这些概念进行实际例子验证，以此达到加深对知识点的理解和掌握。
m0_74824823·2025-01-20 10:35

数学：机器学习的理论基石

其核心目标是从数据中提取有用的信息，以便对未知数据进行预测和分类。为了实现这一目标，机器学习需要一种数学框架来描述和解决问题。
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-20 09:03

大数据湖仓一体架构未来思考

我们今天站在一个「接地气」的角度，来说一说湖仓一体架构中未来需要关注的核心框架有哪些。文章内容也没有经过仔细的斟酌，完全是一点不成熟的想法，而且站的角度不是高屋建瓴的而是从下往上的。
王知无(import_bigdata)·2025-01-20 09:27

JAVA 反射(JAVA面试题)

从反射角度说JAVA属于半动态语言。5.1.2.2.反射机制概念（运行状态中知道类所有的属性和方法）在Java中的反射机制是指在运行状
geejkse_seff·2025-01-20 05:27

用Python实现GM(1,1)预测

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
python游乐园·2025-01-20 03:28

预见未来：基于MySQL的实时用户行为影响预测系统，掌握商业先机

答案在于构建一个高效的实时用户行为影响预测系统。
墨夶·2025-01-20 01:11

嵌入式硬件篇---PWM&电机&舵机

按照工作电源分类直流电机交流电机2.按照结构原理分类同步电机异步电机有刷电机无刷电机3.按照电机的使用目的驱动电机执行电机直驱电机编码器额外小知识:第二部分：PWM1.实质2.面积等效原理3.实例舵机舵机按转动角度分
Ronin-Lotus·2025-01-20 01:38

中级-面试题目整理

基础：1、抽象类和接口首先从继承角度来看，子类继承抽象类要么重写父类的全部方法，要么把自己也定义成抽象类；接口是可以实现多个的。
coder_monarch·2025-01-20 00:30

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。
一叶_障目·2025-01-19 23:21

机器学习的介绍

在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
2201_75874206·2025-01-19 23:49

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。
智识小站·2025-01-19 20:23

C语言#include头文件真的是插入代码吗?头文件并不是编译单元?为什么会有头文件循环依赖?如何得到编译器预处理头文件搜索路径?如何得到编译器预处理搜索到的头文件位置?源代码一定需要包含头文件吗?

从编译器实作角度，为了提高效率，编译器在编译源代码的时候并不会将#include头文件直接插入到当前编译的源代码，一
程序员小迷·2025-01-19 19:48

基于LSTM的空气污染情况预测与可视化平台设计与实现

一、选题来源及意义（一）选题来源改革开放以来，中国经济取得了举世瞩目的伟大成就。随着城市化进程的加快和工业发展的加速，空气污染问题已经成为影响我国城市居民生活质量的重要因素。但与此同时，以高能耗和高排放为代价的发展模式也给中国的环境治理带来了严峻挑战[1]。空气污染不仅对环境造成破坏，还对人类健康产生严重影响[2]。给人们的生产生活带来极大的困扰。现阶段，我国城市高度重视环境污染治理工作，并采取相
QQ346127357·2025-01-19 19:18

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

专题一贝叶斯统计学的思想与概念1.1信念函数与概率1.2事件划分与贝叶斯法则1.3稀少事件的概率估计1.4可交换性1.5预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

广义加性模型的参数、半参数、非参数形式

简要介绍在统计学中，广义加性模型（GAM）是一种广义线性模型，其中线性响应变量线性地依赖于一些预测变量的未知光滑函数，并且人们对这些光滑函数的推理很感兴趣。
智识小站·2025-01-19 17:31

数字孪生：物联+数据打造洞察世界新视角

就如同打开上帝视角一样，可以随时随地及时监控物它的性能，预测物品的状况，并提高其效率。这种实时、持续的信息更新、交换，使得您
CServer_01·2025-01-19 16:54

Python人工智能在气象中的应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统

Python人工智能在气象中有多种应用，包括：天气预测、气候模拟、降雨量和降水预测、气象数据分析、气象预警系统Python是功能强大、免费、开源，实现面向对象的编程语言，在数据处理、科学计算、数学建模、
xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 16:21

python 特征选择方法_【来点干货】机器学习中常用的特征选择方法及非常详细的Python实例...

特征选择(Featureselection)是在构建预测模型的过程中减少输入变量的一个过程。它是机器学习中非常重要的一步并在很大程度上可以提高模型预测精度。
Blair Long·2025-01-19 15:14

python 内存操作使用技巧

尾部则继续添加一个元素，我之前的做法是利用切片操作a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]#假设此时元素已满经过判断剔除第一个元素iflen(a)==10:a=a[1:]这样的做法看似没有什么问题，但是从内存角度考虑
默默前行的旅者·2025-01-19 15:14

【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解

介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。
小小小小祥·2025-01-19 15:10

软考信安04~网络安全体系与网络安全模型

网络安全体系从全局、长远的角度实现安全保障，网络安全单元按照一定
jnprlxc·2025-01-19 13:58

厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！

它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。
马拉AI·2025-01-19 12:48

论C++和Python哪个更优越(一)

今天我将从多个角度给你分析.TIPS:以下内容仅个人观点,可能会不全面,不喜勿喷.速度速度,是判定一个开发语言很不错的标准1.C++我
UnwaterBreathing·2025-01-19 11:17

程序控制的角度

多道程序同时计算CPU速度与I/O速度不匹配的矛盾，非常突出只有让多道程序同时进入内存争抢CPU运行，才可以够使得CPU和外围设备充分并行，从而提高计算机系统的使用效率多道程序同时计算例多道程序同时计算例多道程序同时计算的宏观分析甲、乙两道程序独占计算机单道运行时均需1小时，占用CPU时间18分钟，CPU利用率为30％按多道程序设计方法同时运行，CPU利用率50%，由于要提供36分钟的CPU时间，
钢铁男儿·2025-01-19 11:42

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度：选路佳，收敛快，占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议，所以计算出的路径不会存在环路，并且使用带宽作为选路依据，所以，OSPF在选路的角度上优于
小度爱学习·2025-01-19 09:28

AI Agent正在扛起云端协同的大旗

从这一角度来看，AIAgent确实可以突破以往新技术应用人群不足
科技前沿资讯·2025-01-19 09:54

【机器学习：二十七、决策树集合】

1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。
KeyPan·2025-01-19 08:49

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。常见的有监
伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception网络【环境】python>=3.5tensorflow2opencvpyqt5【文件】训练预测全部源代码
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

隐私计算实训营 第三讲:隐私计算框架及架构

目前世面上没有绝对优势的技术路线，所以隐语从完备性，开放性，独立性这3个角度考虑方案1.产品层产品定位：通过交互友好的可视化页面，降低终端用户使用成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本所以根据产品定位
weixin_39707995·2025-01-19 06:28

Kali之环境变量技巧（Kali‘s Environmental Variable Skills）

1.2变量类型从技术角度，变量主要分为两类：shell变量以小写字母形式列出仅在当前shell中有效环境变量系统内置的全局变量控制系
Linux运维老纪·2025-01-19 03:21

Vue 开发者的 React 实战指南：组件设计模式篇

本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React中常用的组件设计模式。
·2025-01-19 03:26

Vue 开发者的 React 实战指南：状态管理篇

本文将从Vue开发者熟悉的角度出发，详细介绍React的状态管理方案，并通过实战示例帮助你快速掌握。
·2025-01-18 22:21

python如何读取csv文件？

在Python中，我们可以使用多种方法来读取CSV文件，本文将从多个角度分析Python如何读取CSV文件。
gaogsf·2025-01-18 22:09

数据分析思维

使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。
幽兰的天空·2025-01-18 20:49

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优
半截诗·2025-01-18 19:06

关于 PHP 性能优化

本文写的也是关于PHP性能优化、减少耗时方面的话题，虽然老生常谈，但还是以我的角度来一个总结或分享。网上关于50条PHP优化的方法，除此之外从架构或环境方面的优化建议等，是非常有益的。
很青的青蛙·2025-01-18 18:27

Python 数据建模完整流程指南

通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。
木觞清·2025-01-18 18:56

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。
ningaiiii·2025-01-18 17:52

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测
XianxinMao·2025-01-18 17:16
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