卷积 神经网络 深度 模型
TimesNet:时间序列预测的最新模型
2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。 2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、i ......
标准加性遗传效应模型
首先，从“遗传效应”开始说起。 想象一下，你有一堆乐高积木，每块都有它特定的颜色和形状。如果你要建一个小房子，每块乐高的选择都会影响房子的最终外观。 同样地，每个生物体都由许多基因组成，每个基因都对这个生物的某些特性有所影响。这种影响我们称之为“遗传效应”。 现在，进入“加性遗传效应”： 加性遗传效 ......
全网最细-深度解析 Istio Ambient Mesh 流量路径
本文旨在对 Istio Ambient Mesh 的流量路径进行详细解读，力求尽可能清晰地呈现细节，以帮助读者完全理解 Istio Ambient Mesh 中最为关键的部分。 ......
socket网络编程
Socket网络编程 一、计算机网络概述 1、IP地址的概念 IP地址就是标识网络中设备的一个地址，好比现实生活中的家庭住址。 网络设备的效果图： 2、IP地址的表现形式 说明： IP地址分为两类：IPv4 和 IPv6 IPv4 是目前使用的IP地址 IPv6 是未来使用的IP地址 IPv4是由点 ......
数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具
数字时代的自我呈现：探索个人形象打造的创新工具——FaceChain深度学习模型工具 1.介绍 FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力，也支 ......
R语言用灰色模型 GM (1,1)、神经网络预测房价数据和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31938 最近我们被客户要求撰写关于灰色模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 以苏州商品房房价为研究对象，帮助客户建立了灰色预测模型 GM (1,1)、 BP神经网络房价预测模型，利用R语言分别实现了 GM (1,1)和 BP神经网络房价预测可 ......
计算机网络基础及网络参考模型
1. 网络基本概念 1.1 什么是计算机网络？ 计算机网络：指主机与主机之间通过有形或无形的媒介连接起来，并且按照一定规则进行通信的集合。 1.2 什么是通信？ 通信：指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行信息传递与交流。 1.3 什么是网络通信？ 网络通信：指设备之间通过网络进行通信。 ......
计算机的数值转化与网络的IP地址分类与地址划分
数值转换 数字系统由来 远古时代是没有数字系统非位置化数字系统: 罗马数字 (I-1、II-2、III-3、IV-4、V-5、VI-6、VII-7、VIII-8、IX-9、X-10) 位置话数字化系统分为 二进制;八进制;十进制;十六进制 数制 计数的方法，指用一组固定的符号和统一的规则表示数值的方 ......
PMP项目相关方管理的凸显模型和权力利益方格介绍
考点内容：凸显模型 凸显模型根据相关方的权力、紧急程度和合法性分为三大部分，以此来确定已识别的相关方的相对重要性。一般适用于复杂的相关方大型社区中。 考点内容：权力利益方格 面对不同层级的项目相关方，项目经理要采用的不同的策略，权力利益方格根据相关利益的高低和相关方权力的高低划分出四个象限的识别区域 ......
动物识别系统python+Django网页界面+TensorFlow算法模型+数据集训练
一、简介 动物识别系统。基于Python+TensorFlow+Django网页框架+ResNet50算法模型实现 实现步骤如下： 收集多种动物的图片数据集，并整理归类 然后使用TensorFlow搭建ResNet50算法模型网络对数据集进行多次迭代训练 最后得到一个精度较高的H5模型文件 基于训练 ......
网络流笔记
前言 粗略地讲一下吧，大概能理解就行 理论部分借鉴了 oi-wiki ，有问题欢迎指出 网络流 网络是一个特殊有向图 $G=(V,E)$ ，特殊在于有源点 $s$ 和汇点 $t$ 首先网络流图中每条边 $(u,v)$ 都有一个容量 $c(u,v)$ 介绍流函数 $f(u,v)$ ，指 $u$ 到 $ ......
大模型术语
Zero-shot Zero-shot learning通过利用已有的先验知识和语义信息，将已知的类别或任务与新的类别或任务进行联系，从而进行预测。具体来说，它通过学习类别或任务之间的关系和特征，将已有的知识迁移到新的类别或任务上。 Fine-tuning Fine-tuning是指在机器学习中对预 ......
为什么我们需要不断的开发不同的机器学习模型 —— Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?
论文： 《Do we Need Hundreds of Classifiers to Solve Real World Classification Problems?》 论文地址： https://jmlr.org/papers/volume15/delgado14a/delgado14a.pdf ......
行行AI公开课：大模型时代如何利用数字智能体赋能更多中小企业
“不敢转、不能转、不会转”一直是压在中小企业数字化转型头上的三座大山。大模型的出现无异于提供了一把推翻大山的锐利武器，为中小企业提供了更易于使用和集成的工具。从本质上看，大模型将从根本上降低中小企业进行数字化转型的成本和复杂度。那么，中小企业如何在大模型激烈的竞争格局下找到突破口，并应对随之而来的挑 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型全局语义分割代码+掩膜保存（二）
我上篇博文分享了Segment Anything（SAM）模型的基本操作，这篇给大家分享下官方的整张图片的语义分割代码（全局），同时我还修改了一部分支持掩膜和叠加影像的保存 ......
【Python&语义分割】Segment Anything（SAM）模型详细使用教程+代码解释（一）
Segment Anything可以实现对任意物体的识别和分割提供了简单易用的接口，用户只需要通过提示，即可进行物体识别和分割操作，今天给大家分享一下SAM的源码。 ......
《动手学深度学习 Pytorch版》 8.6 循环神经网络的简洁实现
import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......
交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集
一、介绍 交通标志识别系统。技术涉及： Python编程语言开发 TensorFlow搭建算法模型对数据集进行训练得到一个精度较高的模型文件 Django开发网页端界面平台 实现对58种交通标志图片进行识别 二、效果图片展示 三、演示视频 and 代码 视频+代码+介绍：https://s7bacw ......
浅析倾斜摄影三维模型（3D）几何坐标精度偏差的几个因素
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......
RACB权限模型
RBAC的基本思想是，对系统操作的各种权限不是直接授予具体的用户，而是在用户集合与权限集合之间建立一个角色集合。每一种角色对应一组相应的权限。一旦用户被分配了适当的角色后，该用户就拥有此角色的所有操作权限。这样做的好处是，不必在每次创建用户时都进行分配权限的操作，只要分配用户相应的角色即可，而且角色 ......
学习笔记428—Keras实现简单BP神经网络
Keras实现简单BP神经网络 BP 神经网络的简单实现 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 from keras.models import Sequential #导入模型 from keras.layers.core import Dense #导入常用层 train_x,train_y ......
数据分享|用加性多元线性回归、随机森林、弹性网络模型预测鲍鱼年龄和可视化|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24127 最近我们被客户要求撰写关于预测鲍鱼年龄的研究报告，包括一些图形和统计输出。 鲍鱼是一种贝类，在世界许多地方都被视为美味佳肴 养殖者通常会切开贝壳并通过显微镜计算环数来估计鲍鱼的年龄。因此，判断鲍鱼的年龄很困难，主要是因为它们的大小不仅取决 ......
R语言基于ARCH模型股价波动率建模分析|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=3856 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于ARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 引言 金融中一个重要度量是与资产相关的风险，而资产波动率是最常用的风险度量。然而，资产波动率的类型有多种。波动率不能直接观测的性质在波动 ......
R语言、SAS潜类别（分类）轨迹模型LCTM分析体重指数 (BMI)数据可视化|附代码数据
全文下载链接： http://tecdat.cn/?p=26105 最近我们被客户要求撰写关于LCTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，潜类别轨迹建模 (LCTM) 是流行病学中一种相对较新的方法，用于描述生命过程中的暴露，它将异质人群简化为同质模式或类别。然而，对于给定的数据集，可以 ......
m基于Faster R-CNN网络的火灾识别系统matlab仿真,带GUI界面
1.算法仿真效果 使用matlab2022a版本仿真结果如下： 测试1： 测试2： 测试3： 测试4： 通过matlab操作界面，会对图片中的火灾区域进行识别，并输出检测框。 识别火灾之后，会同步更新输出： 此外，本程序还提供了其他更多的样本供测试使用： 2.算法涉及理论知识概要 Faster R- ......
在JavaScript中，最高效的方法来深度克隆一个对象是什么？
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=在JavaScript中，最高效的方法来深度克隆一个对象是什么？ 将JavaScript对象进行深度克隆的最有效方法是什么？我见过使用obj = eval(uneval(o));，但这是非标准的做法，仅被Firefox支持。 我曾尝试 ......
pytorch(8-6) 循环神经网络的简洁实现
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html# 86循环神经网络的简洁.py import torch from torch import nn from torch.nn import functional ......
pytorch(8-6) 循环神经网络的简洁实现
https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html API_85.py import collections import re from d2l import torch as d2l import random ......