i.

TensorFlow搭建CNN实现时间序列预测（风速预测）

目录I.数据集II.特征构造III.一维卷积IV.数据处理1.数据预处理2.数据集构造V.CNN模型1.模型搭建2.模型训练及表现VI.源码及数据时间序列预测系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出
Cyril_KI·2022-12-15 08:55

TensorFlow搭建ANN实现时间序列预测（风速预测）

目录I.数据集II.特征构造III.数据处理1.数据预处理2.数据集构造IV.ANN模型1.模型训练2.模型预测及表现V.源码及数据时间序列预测系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从
Cyril_KI·2022-12-15 08:25

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（四）：多模型滚动预测

目录I.前言II.多模型滚动预测III.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input
Cyril_KI·2022-12-15 08:24

TensorFlow搭建LSTM实现多变量输入多变量输出时间序列预测（多任务学习）

目录I.前言II.多变量输入多变量输出III.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch
Cyril_KI·2022-12-15 08:24

社交网络分析中(SNA)的中心性(centrality) 度中心性(degree),接近中心性(closeness),中介中心性(betweenness)

I.概念梳理中心性（Centrality）是社交网络分析（Socialnetworkanalysis,SNA）中常用的一个概念，用以表达社交网络中一个点或者一个人在整个网络中所在中心的程度，这个程度用数字来表示就被称作为中心度
MagicData520·2022-12-15 07:51

OpenCV介绍与入门

OpenCV1.OpenCV能做什么；2.OpenCV与图形学与FFmpeg的关系；3.OpenCV的未来；OpenCV介绍OpenCV是计算机视觉的框架关于OpenCV1.OpenCV能做什么；目标识别i.
jartins·2022-12-14 18:49

WorldS4 2020 | 联邦学习的个性化技术综述

目录前言摘要I.引言II.个性化需求III.方法A.添加用户上下文B.迁移学习C.多任务学习D.元学习E.知识蒸馏F.基础+个性化层G.全局模型和本地模型混合IV.总结前言题目：SurveyofPersonalizationTechniquesforFederatedLearning
Cyril_KI·2022-12-14 07:41

drools规则引擎可视化_智能风控决策引擎系统可落地实现方案（六）风控监控大盘实现...

I.前文提要通过之前五篇文章，分别介绍了决策引擎的主要功能：基于规则流程的规则集、决策流、决策树、决策表、决策矩阵等，以及基于风控模型的模型引擎和评分卡模型等功能，文章参考：规则引擎实现决策流实现模型引擎实现决策树
weixin_39765100·2022-12-13 07:18

[Golang]力扣Leetcode—剑指Offer—数组—53 - I. 在排序数组中查找数字 I（哈希表、遍历）

链接：力扣Leetcode—剑指Offer—数组—53-I.在排序数组中查找数字I.示例1：输入:nums=[5,7,7,8,8,10],target=8输出:2示例2:输入:nums=[5,7,7,8,8,10
跳舞的皮埃尔·2022-12-09 13:54

【北邮国院大二下】产品开发与营销知识点整理 Topic8

DetailDesignUsingPrototypes本topic主要讲述的是phase3Phase3–DetailDesignPhase3includesthecompletespecificationofthegeometry(i.
顾青弦·2022-12-09 10:05

FFMPEG转换png,yuv,avi,mp4

(420P_8bit)ffmpeg-i%4d.png-pix_fmtyuv420p-s1984x1344out.yuvYUV->PNGffmpeg-s1280x720-pix_fmtyuv420p -i.
hollq·2022-12-08 21:26

随机森林分类预测（多棵树）

决策树与随机森林代码以及数据：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/87240307第一列是序号第二列是良性还是恶性（乳腺癌）后面是特征属性30个%%I.
智能.优化.控制.自动化·2022-12-06 21:39

Python基础知识学习笔记（四）

7.函数使用分类（1）自定义函数i.无参无返回值ii.无参有返回值iv.有参有返回值（2）调用函数（3）练习p128.局部变量和全
然然然儿呐_·2022-12-05 23:12

【图像超分辨率】Deep Learning for Multiple-Image Super-Resolution

DeepLearningforMultiple-ImageSuper-Resolution摘要I.引言A.相关工作B.贡献II.提议的EVONET算法III.实验IV.结论摘要超分辨率（SR）重建是一个旨在提高图像空间分辨率的过程
jaeden_xu·2022-12-05 20:01

论文阅读：Face-Mic: Inferring Live Speech and Speaker Identity via Subtle Facial Dynamics Captured by

Face-Mic:通过AR/VR运动传感器捕捉的细微面部动态来推断实时语音和说话人身份i.文章目录Abstract1INTRODUCTION2PRELIMINARIES2.1Speech-relatedFacialDynamics2.2CapturingFacialDynamicsviaMotionSensorsinAR
Hermione'·2022-12-05 15:19

k近邻法学习总结

二、k近邻法介绍I.模型k近邻法中，当训练集、距离量度(如欧氏距离)、k值及分类决策规则(如多数表决)确定后，对于任何一个新的输入实例，它所属的类
TamSom·2022-12-04 06:36

智能优化算法总结

算法原论文猎人猎物优化算法HPO[1]Naruei,I.,Keynia,F.,SabbaghMolahosseini,A.Hunter-preyoptimization:algorithmandapplications
卡卡西~·2022-12-03 06:51

使用Python实现线性回归

实验内容（表格区域可拉长）（1）已知样本输入和标签如x.txt和y.txt所示，试使用Python求出i.)y=2x+2；ii.)y=x+3；iii.)y=3x-1这三条直线哪个更加接近于样本给出的值。
不良使·2022-12-02 18:42

《统计学习方法（第2版）》李航 第14章 聚类方法 思维导图笔记 及 课后习题答案（步骤详细） k-均值 层次聚类 第十四章

i.计算n个样本两两之间的距离，并将所有样本看作一个类，将样本间最大距离作为类直径；ii.对于类直径最大的类，将其中相距最远，也就是距离为类直径的两个样本分成两个新类，该类其他样本就近（相对于那两个选中的样本
ML--小小白·2022-11-28 10:38

Makefile学习

用于连接生成可执行文件，在其后可以指定输出文件的名称-g用于在生成的目标可执行文件中，添加调试信息，可以使用GDB进行调试-Idir用于把新目录添加到include路径上，可以使用相对和绝对路径，“-I.
Flying.Z·2022-11-27 04:22

【SQL数据库】数据库的创建、查询、插入等操作使用方法（结合黑皮书教材网站(db-book中的例子）在MySQL Workbench和shell中实现查询操作

university-lab-dir/sample_tables-dir/index.html结合网站：https://www.db-book.com/university-lab-dir/exercises-dir/I.
Maxwell-Wong·2022-11-26 23:29

【操作系统】磁盘调度算法（FCFS、SSTF、SCAN 和 C-LOOK 调度策略）

I.硬盘磁头调度算法由于内存通
Maxwell-Wong·2022-11-26 23:59

李宏毅机器学习课程自测练习题

LastModified2022.1.7Fri22:27目录(计划包含以下内容)：简介线性分类与感知机数学基础卷积神经网络循环神经网络自注意力机制Transformer自监督学习自编码器对抗生成网络可解释AI与对抗攻击领域自适应深度强化学习I.
xiongxyowo·2022-11-25 22:52

【PyTorch】使用Torch自带的工具进行性能分析

I.常见工具介绍Torch.utils.bottleneck：脚本瓶颈分析工具正如Torch官方文档说到：“torch.utils.bottleneckisatoolthatcanbeusedasaninitialstepfordebuggingbottlenecksinyourprogram.ItsummarizesrunsofyourscriptwiththePythonprofilerand
songyuc·2022-11-25 10:33

利用谷歌的联邦学习框架Tensorflow Federated实现FedAvg（详细介绍）

目录I.前言II.数据介绍III.联邦学习1.整体框架2.服务器端3.客户端IV.TensorflowFederated1.数据处理2.构造TFF的Keras模型3.训练4.测试5.实验结果及分析V.一些思考
Cyril_KI·2022-11-24 12:25

PCA主成分分析法

I.主成分分析法(PCA)模型（一）主成分分析的
工程师学徒AYG·2022-11-22 17:30

深度学习训练出来的损失不收敛_学习率设置技巧，使用学习率来提升我们的模型...

I.介绍大多数优化算法(如SGD、RMSprop、Adam)都需要设置学习率：这是训练深度神经网络最重要的超参数。选择学习率的简单方法是尝试一堆数字，然后使用看起来效果最好的
weixin_39977886·2022-11-21 20:53

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（三）：多模型单步预测

目录I.前言II.多模型单步预测III.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input
Cyril_KI·2022-11-19 23:42

activity 工作流_智能风控决策引擎系统可落地实现方案（二）决策流实现

I.决策流介绍在上一篇文章中，我们实现了一个完整的规则集解析过程，实现了规则引擎。具体请参考上一篇文章：（一）规则引擎实现。
云湖浪子YZ25T·2022-11-19 15:37

node.js 和 mysql

目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、目的二.检测是否有nodenode-v初始化项目使用第三方模块三.使用自定义模块定义模块utils.js导入与使用1.导入2.使用3.导入与使用i.
社会你涛哥哥·2022-11-19 13:27

ES6的高阶

文章目录前言一、变量声明1.var2.let3.const二.数组的解构三.module模块1.导出i.导出默认ii.导出iii.导出变量iv.先声明再导出2.导入1.导入2.导入默认3.导入4.导入别名
社会你涛哥哥·2022-11-19 12:57

动态规划(基础版)

文章目录题目分类算法思想步骤基础题目A.凑硬币B.爬楼梯C.数塔问题D.有多少不同的路E.青蛙能跳到吗F.判断子序列G.最长上升子序列(LIS)长度H.最长公共子序列(LCS)长度I.最大子序和J.按摩师
Julie Y·2022-11-19 11:19

CF GYM 1020561 I. Misunderstood … Missing解题报告（逆序动态规划）

题目链接：http://codeforces.com/gym/102056/problem/I题目描述：I.Misunderstood…MissingWarmsunshine,coolwindandafineday,whilethegirlwatchingispursuinginchaos.Rikkareachedoutherhandandgotthegarlandonherhead,findin
kaiserqzyue·2022-11-19 07:22

PaddleSpeech 音频和视频惊艳众人的准确率

1、关于视频抽取固定采样率音频：ffmpeg-itest2.mp4-fwav-ar16000test3.wav其中参数说明-i.
会发paper的学渣·2022-11-19 02:24

图论 最短路，最小生成树

i.算法：1.dijkstraa)条件：这张图中所有边的长度都>=0;b)i.第15-19行太慢，时间复杂度为（n*n+m），所以用小根堆进行优化：2.bellman-forda)时间复杂度为:点数×边数
weixin_30617797·2022-11-17 21:59

朴素贝叶斯法总结

二、朴素贝叶斯法介绍I.模型朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)P(X,
TamSom·2022-11-17 13:11

Atheros对Ralink，看WiFi产品的射频电路设计

I.前言这是一篇针对性很不强的技术文章。在这篇文章中，我研究，讨论了Wi-Fi产品中的射频电路设计，包括各个组成部分，如
跬步至千里_8·2022-11-17 10:34

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（五）：seq2seq

目录I.前言II.seq2seqIII.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input
Cyril_KI·2022-11-17 09:00

TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（二）：单步滚动预测

目录I.前言II.单步滚动预测III.代码实现3.1数据处理3.2模型搭建3.3模型训练/测试3.4实验结果IV.源码及数据I.前言在TensorFlow搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测（一）：
Cyril_KI·2022-11-17 09:59

【机器学习】图像嵌入（Graph Embedding）笔记

1.）分类：依据不同特点进行分类  a.）图片节点属性    i.）图片节点属性相同（monopartitegraphs），如社交关系网。
Alla T·2022-11-15 11:43

［JavaSE］数据类型和运算符

数值型/字符型（默认值\u0000—空格）/布尔型(默认值false)/引用类型(默认值null)（三大引用类型）：数组类接口)6运算符(基本运算符/三目运算符/逻辑运算符)7方法数据类型和运算符1注释I.
程序媛阿洁·2022-11-15 10:56

知识图谱认知智能理论与实战----------第一章 知识图谱概述

文章目录一.什么是知识图谱二.DIKW模型三.知识图谱技术体系四.知识图谱辨析I.知识图谱与自然语言处理II.知识图谱与图数据库III.知识图谱与语义网络IV.知识图谱与搜索引擎一.什么是知识图谱知识图谱
Marry Andy·2022-11-09 10:20

SpringBoot系列教程之Bean加载顺序

看到了大量的文章中使用@Order注解的方式来控制bean的加载顺序，不知道写这些的博文的同学自己有没有实际的验证过，本文希望通过指出这些错误的使用姿势，让观文的小伙伴可以知道@Order的具体的应用场景I.
你好，未来的我·2022-10-30 17:29

【Python】时间序列分析

I.数据探索1.趋势分解defdecompose(timeseries,p=7):'''时间序列趋势分解的函数，timeseries是所需要分析的时序数据,p是需要确认的周期性的期数'''fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decompose
noobiee·2022-10-30 02:31

【MATLAB】（四）MATLAB在线性代数中的应用

文章目录前期教程概述一、矩阵1矩阵的创建a.直接创建b.创建等距数组c.创建等比数组d.特殊矩阵e.创建对角矩阵f.Vandermonde矩阵g.符号矩阵的生成h.多项式伴随矩阵i.高阶矩阵的创建2矩阵的修改
记录无知岁月·2022-10-28 13:45

TensorFlow搭建CNN-LSTM混合模型实现多变量多步长时间序列预测（负荷预测）

目录I.前言II.CNN-LSTMIII.代码实现3.1数据处理3.2模型训练/测试3.3实验结果IV.源码及数据I.前言前面已经写了很多关于时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出
Cyril_KI·2022-10-26 07:17

【论文阅读】—— 基于自适应小生境和 k 均值操作的数据聚类差分进化算法

文章目录原文题目摘要I.引言背景知识Niching（小生境）适应度共享参考文献提出NichingMethod的动机NichingMethod需要Adaptive的动机本文贡献II.差分进化算法回顾III
dotJunz·2022-10-23 07:16

Excel做题记录——整数规划优化模型

文章目录题目：一、首先根据题目要求提取信息，并列出数学模型：二、通过Excel里的“规划求解”来解出答案：1、创建数据表格：2、根据数学模型设置数据：3、使用“规划求解”功能求解：i.变量都为整数：ii
Moqim Flourite.·2022-10-16 17:27

全国大学生软件测试大赛 Web性能测试--实例（一）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Web性能测试--实例（一）咪咕音乐测试一、测试范围二、测试要求step1a）操作流程:.i.进入到咪咕音乐页面，点击“歌手”ii.对歌手进行筛选操作
人间凡尔赛·2022-10-08 21:31

机器学习(二)线性模型---SVM

机器学习(二)线性模型—SVM2.3SVM 2.3.1概述 SVM在特征空间找到一个超平面使得超平面能将两类分开，且间隔最大(解唯一)  i.当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，
Dynomite·2022-10-05 18:46
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