时间序列 序列 温度 机器
STM32CubeMX教程11 RTC 实时时钟 - 入侵检测和时间戳
使用STM32CubeMX软件配置STM32F407开发板RTC实现入侵检测和时间戳功能，具体为周期唤醒回调中使用串口输出当前RTC时间，按键WK_UP存储当前RTC时间到备份寄存器，按键KEY_2从备份寄存器中读取上次存储的时间，按键KEY_1负责产生入侵事件 ......
机器学习-导数
1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......
Numpy计算近邻表时间对比
本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度，另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中，我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说，哪怕是一个10000个原子的小体系，如果要计算两两间距，也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知，... ......
机器学习-矩阵
1、名称解释 （1）什么是矩阵的转秩？ 矩阵的转置是指将一个矩阵的行列互换得到的新矩阵。例如，对于一个m×n的矩阵A，其转置记作A^T，得到的新矩阵的维度为n×m。转置矩阵的第i行第j列元素等于原矩阵的第j行第i列元素。 （2）什么是单位阵？ 单位阵（Identity matrix），也称为单位矩阵 ......
基于“小数据”的机器学习
机器学习作为人工智能的一种最重要的实现方式，其历史可以追溯到20世纪50年代。只不过，早期受制于计算机的算力，基本没有什么能够落地的实际应用，更多的是各类算法的研究和发展。 之后，随着硬件的飞速发展，终于迎来了人工智能的春天，各种机器学习的算法在我们的日常生活中得到了广泛应用（很多情况甚至我们都没有 ......
743. 网络延迟时间
vector一/二维数组的定义 C++求最值 迪杰斯特拉算法 //单源最短路径 //BFS单源最短路径适用于无权图 //对于带权图，可以用迪杰斯特拉算法或者Floyd算法求解 //网络延迟时间 #include<iostream> #include<string> #include<vector> ......
机器学习应用于基因组预测，以苜蓿为例
目录目的示例代码表型文件预处理基因型文件预处理机器学习建模预测绘图其他结果 利用代码复现一个机器学习应用于基因组预测的项目，张志武老师于2023年发表在《园艺研究》上的一篇文章。 目的 使用 GWAS 和 GP 结合重测序数据和从世界各地收集的 220 份紫花苜蓿种质的秋季休眠（Fall dorma ......
R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 ......
（转）主观时间矛盾
哈特穆特·罗萨 《新异化的诞生：社会加速批判理论大纲》 主观时间矛盾：主观时间矛盾意指体验到的时间和记得起来的时间之间是成反比的。如果人们做一件自己很喜欢做的事，并且体验到非常多样且令人兴奋的印象，那么时间通常会流逝得非常快。但当我们在一天结束时回想这一天，反而会觉得这一天过得特别久。比如，假想一趟 ......
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。
Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制，本质上就是一个时间戳，代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口，后续不会在有比这个时间小的事件出现，(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
实验一：百度机器翻译SDK实验
实验 一、实验要求 任务一：下载配置百度翻译Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度翻译相关功能并进行总结，包括文本翻译-通用版和文本翻译-词典版（占20%）。 任务三：完成百度翻译相关功能代码并测试调用，要求可以实现中文翻译成英文，英文翻译成中文（占30%）。 任务四：完成百度翻译GU ......
java8日期时间格式化DateTimeFormatter多个格式
原文地址:datetimeformatter.ofpattern multiple formats-掘金 DateTimeFormatter 是一个用于日期时间格式化和解析的类。使用 ofPattern 方法可以创建一个格式化器，该方法接受一个日期时间格式的字符串作为参数。 如果您需要在同一个 Da ......
[转]Java8字符串和时间相互转换,使用模式字母的易错点
原文地址:Java 8 字符串和时间相互转换_java8字符串转时间-CSDN博客 1. 常见日期转换符号说明符号 说明 备注y 年 Y 本周所在的年 如果日期所在的周跨年了，年份就会是第二年的，需要注意M 月（month-of-year） d 日（day-of-month） D 年内的第几天（da ......
JS时间比较大小
1 时间比较 var curTime = new Date(); //把字符串格式转化为日期类 var starttime = new Date(Date.parse(begintime)); var endtime = new Date(Date.pares(endtime)); //进行比较 r ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
了解JavaScript中的机器学习和人工智能
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的异常检测
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
使用JavaScript函数实现机器学习的预测和分类
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
日期，时间判断
/// <summary> /// 检查是否有重叠的时段 /// <returns>true:跟其它时段有重叠 false:没有重叠</returns> /// </summary> public bool CheckDuplicatedTime() { Filter filter = new Fi ......
Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33484 原文出处：拓端数据部落公众号 我们最近在完成一些时间序列聚类任务，偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单，结果发现非常简单直接。 首先，让我们导入我们需要的库： import pand ......
【C#】[Serializable]的作用 序列化--01
定义：序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间，对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后，可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态，重新创建该对象（百度百科） 序列化的目的：1、以某种存储形式使自定义对象持久化；2、将对象从一个地方 ......
【杂记】有上限的树上背包问题的时间复杂度证明
结论：若树上背包的上限为 \(k(k\le n)\)，时间复杂度为 \(O(nk)\)。 参考实现： dfs(u) { sz[u] = 1; init(f[u]); for (v : son[u]) { dfs(v); for (i = 0; i <= k and i <= sz[u]) for ( ......
Python中关于对象序列化实现和原理
pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储，接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意： pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上，反序列化后可以执行任意代码，所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
欧拉序列
欧拉路和欧拉回路 欧拉路 经过图中所有边恰好一次的通路就被称为欧拉通路或者欧拉路 感觉这一块的算法会用到dfs 欧拉回路 经过图中所有边恰好一次的回路可以被称为欧拉回路 无向图 对于无向图G，G中存在欧拉回路当且仅当G中所有度非0的点都是联通的，且没有奇数度数的点 这里科普一下什么是度:包括一个点的 ......
C# 使用protobuf序列化反序列化数据
protobuf是谷歌的一个序列化数据结构的协议，性能高，存储占用小 经过我的测试对比 1，最慢的是C#内置的BinaryFormatter，这个玩意能不用则不用 2，然后是json，用起来很方便，比BinaryFormatter快了1-2倍 3，接下来就是protobuf，不过需要给类的成员加上特 ......
批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列
所需文件列表： 文件介绍： （1）Junction_seqences.dat为连接序列，其格式如下： （2）Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列，其格式如下： （3）Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列，其格式如下： （4）./seq_for_predict/ 为 ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
机器学习周刊03:如何学习深度学习？2024 年学习生成式 AI 路线图、如何构建高效的RAG系统、苹果 腾讯最新论文、阿里DreaMoving
腾讯推出的 AppAgent，是一个多模态智能体，通过识别当前手机的界面和用户指令直接操作手机界面，能像真实用户一样操作手机！ 机器学习周刊：关注Python、机器学习、深度学习、大模型等硬核技术 1、如何学习深度学习？ 最近X上有推友重提这篇文章，是网友看过 Jeremy 教授的 fast.ai ......
SpringBoot 接口：响应时间优化9个技巧！
今天聊聊 SpringBoot接口：响应时间优化的9个技巧。在实际开发中，提升接口响应速度是一件挺重要的事，特别是在面临大量用户请求的时候。好了，咱们直接切入正题。 本文，已收录于，我的技术网站 ddkk.com，有大厂完整面经，工作技术，架构师成长之路，等经验分享 在SpringBoot应用中，接 ......
小程序获取当时的位置且具体展示以及相关的天气温度
项目的需求是需要在小程序中展示到你所在的位置的具体市、区、街道甚至门牌号等。 此处我用uni-app中的uni.getLocation与腾讯地图的逆地址解析结合，获取相关地址。如悦来广场国贸大厦等。 腾讯文档地址：https://lbs.qq.com/service/webService/webSe ......