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ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
基于Docker搭建 Mysql8.0 主从架构
1、创建主从数据库文件夹 mkdir -p /usr/local/mysql/master1/conf mkdir -p /usr/local/mysql/master1/data mkdir -p /usr/local/mysql/slave1/conf mkdir -p /usr/local/m ......
Docker运行centos7
Docker 安装 centos7 : 步骤： 1.使用Docker创建虚拟网络： # 创建一个网段为192.168.0.0/24的虚拟网络,名字为centosNet docker network create --subnet=192.168.0.0/24 centosNet # 查看 docke ......
BAAI、北大&港中文团队提出 SegVol：通用且可交互的医学体素分割模型
前言 上周，北京智源人工智能研究院（BAAI）、北京大学和香港中文大学的研究团队开源了SegVol 医学通用分割模型。与过去一些很棒的 Medical SAM 工作不同，SegVol 是第一个能够同时支持 box，point 和 text prompt 进行任意尺寸原分辨率的 3D 体素分割模型。作 ......
docker
FROM 基础镜像，父类镜像 RUN 容器构建时执行命令 shell命令 exec命令 EXPOSE 对外暴露的端口 WORKDIR 落脚点，指定默认进来后的目录 USER 权限 ENV 设置环境变量 VOLUME 挂载 COPY 将宿主机目录拷贝进镜像 ADD 同COPY CMD 启动容器后干的事 ......
在Docker中安装Redis
拉取Redis镜像：首先，你需要从Docker Hub上拉取Redis的镜像。你可以使用以下命令来完成这个操作1： docker pull redis:latest 创建数据目录和配置文件：在你的宿主机上创建一个目录来存放Redis的配置文件和数据。你还需要为这个目录设置适当的权限1： mkdir ......
docker 安装mysql 8.0.26
sudo docker pull mysql:8.0.26 创建数据目录和配置文件：在你的宿主机上创建一个目录来存放MySQL的配置文件和数据。你还需要为这个目录设置适当的权限1： sudo mkdir -p /data/mysql8.0/conf /data/mysql8.0/data /data ......
docker 安装 nacos
mkdir -p /opt/nacos/init.d mkdir -p /opt/nacos/logs cd /opt/nacos/init.d touch custom.properties 在custom.properties文件中填写如下配置： management.endpoints.web ......
聊聊 神经网络模型 预训练生成超参数实现
概述 在上一篇博客中，已经阐述了预训练过程中，神经网络中超参数的计算逻辑，本文，从程序实现的角度，将数学计算转换为程序代码，最终生成超参数文件；并将替换 聊聊 神经网络模型 示例程序——数字的推理预测 中已训练好的超参数文件，推理预测数字，最终比对下两者的精确度。 神经网络层实现 首先，根据神经网络 ......
多开软件对Windows电脑的病毒防范能力有何影响
多开软件是指能够在一台电脑上同时运行多个相同程序的工具，它为用户提供了便利，但也可能对Windows电脑的病毒防范能力产生影响。在讨论这一问题之前，我们需要先了解多开软件对电脑系统的影响，以及病毒防范的基本原理。 首先，多开软件通常通过创建虚拟环境或者隔离进程的方式来实现多个程序的同时运行。这种技术 ......
AI中的过拟合和欠拟合问题以及他们的对机器学习的影响（个人感悟总结）
1.机器学习中训练出的模型利用的数据 我们知道训练出一个模型的过程都是通过学习数据不断完善的过程的，那这些数据是什么呢？ 数据集！（就是数据的集合） 数据集又分为三种（其实是两种，有一种是在其中一种里面继续分的） 通常分为训练集和测试集两部分。 训练集 通常用来训练模型，模型主要通过学习这些数据来完 ......
快速配置mysql（非docker）
蠢新从大二开始用起mysql，直到工作了还需要去网上找博客查怎么装。 Windows不管，因为我自己的工位电脑已经有了。 以下的操作为假设你有一台腾讯云的服务器，或者版本至少在20以上的Ubuntu。root用户登录。 使用包管理器安装mysql8.0 apt-get update apt-get ......
n个人围成圈报数游戏
n个人围成圈报数游戏 n个人围成圈报数游戏 Description 有n个人围成一圈，顺序排号。从第一人开始报数（从1到3报数），凡报到3的人退出圈子，问最后留下的是原来第几号的那位。 Input 一行，一个数n。 Output 输出最后留下来的人的序号。 Sample Input 1 40 Sam ......
mac上面运行docker
docker简介 docker是一种容器技术。 参考： https://cloud-atlas.readthedocs.io/zh-cn/latest/docker/startup/introduce_docker.html 在mac中启动docker服务 launchctl list | grep ......
面向个人（To Customer）和面向企业（To Business）软件的区别
面向个人（To Customer）和面向企业（To Business）软件的区别 在软件开发领域，面向个人和面向企业的软件有许多显著的区别，涉及到功能、用户体验、安全性、可定制性等方面。以下将详细介绍这些区别，并提供相应的例子。 1. 用户体验（User Experience）： 面向个人： 个人软 ......
聊聊 神经网络模型 传播计算逻辑
概述 预训练过程就是在不断地更新权重超参数与偏置超参数，最后选择合适的超参数，生成超参数文件。上一篇博客 是使用已有的预训练超参数文件，要训练自己的超参数，需要对神经网络层中前向传播与反向传播计算熟悉，了解计算逻辑，才能不断地更新选择合适的超参数。 神经网络计算详解 整个神经网络的层数是4层，从顺序 ......
模型部署的一些问题及其解决方案
# 1. 显示<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>图片 并保存 得到一个<PIL.Image.Image image mode=RGB size=512x512 at 0x7A12021134C0>的Image ......
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。 gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。 在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化( ......
个人贡献
个人贡献 个人分工完成情况 在Gitee中创建公文传输系统项目 界面设计 数据库设计 绘制UML状态图 实现后端开发 将加解密、签名验签程序整合到项目中 前端UI设计 性能优化 数据库部署 后端开发 系统代码优化 小组总共的代码行数，你贡献的代码行数？相关代码链接？ 小组总共的代码行数：3,683行 ......
总结-解决国内服务器、nas 、docker访问国外网站、更新镜像、遇到的问题
proxy 可以通过修改环境变量，添加代理协议、服务器ip和端口，可以解决访问github、google等网站的问题，同时会遇到国内外分流、ipv6 访问等问题。 详细可以寻找project X。 解决DNS的问题 运营商的dns存在着污染的情况，导致一些网页解析到了无法访问的ip，可以通过以下方法 ......
电子公文传输系统-个人贡献
个人完成的工作 博客内容撰写 1.团队展示 起队名，撰写本人队员风采 2.需求分析 撰写整篇博客 《需求规格说明书》 撰写引言 3.确定分工 修改完善上周提交的需求规格说明书，撰写上次《需求规格说明书》初稿的不足 4.描述设计 制作团队分工图，撰写工具选择 5.项目冲刺（1） 撰写整篇博客 5.项目 ......
个人贡献
个人贡献 个人完成工作 类图 用例图 后端构架设计 部分前端开发 sm2算法实现 功能测试 小组代码 小组代码共3900行 我完成409行 https://gitee.com/SHIBATORI/document-transmission-system/tree/final_version 小组文章 ......
RabbitMQ work模型
默认情况下，MQ队列如果绑定了多个消费者，那么队列在投递消息时就是轮询，一人投递一个（并且一条消息只能投递给监听该队列的某一个消费者） 在一个MQ队列上绑定多个消费者的目的是加快队列中消息的处理效率，防止队列中消息的堆积问题。 注：要在消费者的 application.yml 文件中加上这个配置 ......
02-简单的C/S阻塞模型
C/S阻塞模型是指客户端/服务器阻塞模型，它描述了一种基于阻塞的网络通信方式。在阻塞模型中，客户端发送请求给服务器，并等待服务器的响应。在等待服务器响应的过程中，客户端的操作会被阻塞，直到服务器响应返回或超时。 服务器 服务器基本流程如下： 启动网络库 创建服务器Socket 绑定服务器地址和端口号 ......
Docker极简入门
Ubuntu安装Docker sudo apt install docker.io 开启Docker服务 sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker 为当前用户赋予Docker用户组权限 sudo groupadd docker ......
基于DigiThread的仿真模型调参功能
仿真模型调参是指通过调整模型内部的参数值，使仿真模型的输出更符合实际系统的行为或者预期结果的过程。 仿真过程中，往往需要频繁对模型参数进行调整，通过观察不同参数下系统整体的运行情况，实现系统的性能、可靠性和效率的优化。在进行模型调参时，需要注意选择合适的调参方法和调参参数。不同的仿真模型可能需要采用 ......
.NET Core|--调用C++库|--docker环境下让web api应用程序调用C++类库
前言 # 前提 安装docker环境~ 启动docker~ # 多说一句, 为什么我要搞这个一个镜像, 既包含gcc开发环境, 又包含.NET开发环境 我的api应用程序是基于.NET写的, 但是我的这个api程序, 又要调用c++的一些东西,特别是涉及一些画图之类的, 所以就需要gcc的开发环境, ......
Docker|--镜像中既有gcc和.NET运行时, 但是容器启动的时候报错 exec: "dotnet": executable file not found in $PATH: unknown.
基本信息 # 镜像gcc_for_net7_image是如何产生的, 分为3步 1.基于gcc的镜像运行起来的一个包含了gcc环境的容器, 2.在这个容器里安装了.NET7运行时, 3.再将这个包含了gcc环境和.NET7的容器打包为一个镜像"gcc_for_net7_image" 总之, 这个镜像 ......
docker-compose version 版本匹配
version: '3.8' services: rmqnamesrv: image: apache/rocketmq:5.1.0 container_name: rmqnamesrv ports: - 9876:9876 restart: always privileged: true volum ......
linux安装显卡驱动及docker、containerd使用显卡
1.centos安装显卡驱动 1.查看是否有NVIDIA显卡(若找不到lspci命令，可以安装 yum install -y pciutils) lspci | grep -i nvidia 2.屏蔽nouveau驱动 vi /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disa ......