时间序列 波动性 序列 模型
吸烟行为检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
吸烟行为检测软件用于日常场景下吸烟行为监测，快速准确识别和定位吸烟位置、记录并显示检测结果，辅助公共场所吸烟安全报警等。本文详细介绍吸烟行为检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别，基于YOLOv5算法实... ......
智能零售柜商品检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
智能零售柜商品检测软件用于识别零售柜常见商品，检测商品名和位置以了解销售情况，为零售柜商品智能检测和自动销售提供检测功能。本文详细智能零售柜商品检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集、以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的... ......
洗浴水流波动
data_preprocessed # -*- coding: utf-8 -*- # ´代码10-2 import pandas as pdimport numpy as npdata = pd.read_excel('C:/Users/admin/Documents/Python Scripts ......
「ACM 算法实践」[解题报告]时间管理大师
分析 一开始想着应该要分情况讨论，如果每台电脑的耗电量都小于 $e$ ，那么可以知道小 Q 是可以一直学习下去的，如果存在电脑的耗电量大于等于 $e$ ，贪心的想法是将每台电脑能用的时间从小到大排序，然后丢进优先队列里，再考虑给谁充电，这样一来情况就非常复杂了。 正确的做法是二分答案 $t$ ，计算 ......
Python学习笔记：Pandas处理时间类型之dt模块
Pandas.Series 对象和 DataFrame 的列数据提供了 cat、dt、str 三种属性接口（accessors），分别对应分类数据、日期时间数据和字符串数据。 通过这几个接口可以快速实现特定的功能，十分便捷。 今天先针对 dt 接口对时间模块进行学习。 一、构建测试数据集 # 创建测 ......
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍
K8S实战集训第一课 Ansible自动化部署k8s、弹性伸缩、Helm包管理、k8s网络模型介绍 Ansible自动化部署K8S集群 一、Ansible自动化部署K8S集群 1.1 Ansible介绍 Ansible是一种IT自动化工具。它可以配置系统，部署软件以及协调更高级的IT任务，例如持续部 ......
扩展用户模型注意事项
1、AbstractUser from django.contrib.auth.models import AbstractUserfrom django.db import models# Create your models here.class MyUser(AbstractUser): ph ......
Commons-Collections1反序列化
JDK版本为jdk8u65 commons-collections版本为3.2.1 InvokerTransformer CC1的漏洞点在InvokerTransformer，InvokerTransformer下有一个transform方法: public Object transform(Obj ......
new Date(时间) IOS兼容的问题
当时间格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss时，即日期使用-连接时，ios会无法识别，返回invalid Date无法识别和转换 解决方法： 使用replace替换，直接将 - 替换为 / 这样安卓和IOS就都可以识别了 new Date("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").repl ......
ASP.NET Core API模型绑定和Action数据返回格式
参考文档：https://www.cnblogs.com/FlyLolo/p/ASPNETCore2_20.html 模型绑定 [FromQuery] - 从URL中取值。 [FromRoute] - 从路由中取值。 [FromForm] - 从表单中取值。Postman使用form-data或x- ......
django模型models常用字段以及参数简要说明
一、常用字段 1、models.AutoField 自增列 = int(11) 如果没有的话，默认会生成一个名称为 id 的列，如果要显式的自定义一个自增列，必须设置primary_key=True 2、models.CharField 字符串字段，必须设置max_length参数 3、models ......
pikachu-php反序列化
序列化serialize() 序列化说通俗点就是把一个对象变成可以传输的字符串,比如下面是一个对象: class S{ public $test="pikachu"; } $s=new S(); //创建一个对象 serialize($s); //把这个对象进行序列化 序列化后得到的结果是这个样子的 ......
【HuggingFace】Transformer结构的大模型训练过程最消耗算力的操作
在消耗算力上，Transformers 结构包括三部分的操作符，了解这些知识可以帮助分析性能瓶颈。 一、张量缩并 Tensor Contractions 线性层和多头注意力组件都要进行批量矩阵-矩阵乘法。这些操作是训练Transformer中最compute-intensive的部分。 二、统计归一 ......
通过MATLAB实现基于PSO优化的NARMAX模型参数辨识算法
1.算法描述 粒子群优化算法（PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解， 通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。 最终算法伪代码如下: 初始化: 每个粒子获得一个随机解和一个随机的SS (命名为速度) For 在位置 X_{id} 的所有粒子, 计算新的位置 X_ ......
AD域环境下办公机系统时间不准确
事件起因： 某部门一同事电脑时间和AD域控时间相差3分钟，虽然说时间相差5分钟内问题不大，但是本着有问题就解决的原则，还是花了点时间去查资料解决。 （小小吐槽一下，在我看来域控机是掌管下面所有的办公机器的，那么办公机必然是要以域控的时间为准的，哪料想这台域控机竟然没有安装NTP时间服务，我的前任大大 ......
笔记-应用向量自回归模型脉冲效应函数的注意事项
计量经济模型Econometric models 2022-07-27 18:51 发表于江苏 https://mp.weixin.qq.com/s/_ZVeVySe319Ap4UvvmnHWA 向量自回归模型，Vector Autoregression Models,VAR， VAR模型的建立不以 ......
笔记-目前在用的若干个前沿的交错DID模型|参考原理与一些注意事项
https://mp.weixin.qq.com/s/xgIZSLspQbP_MoccHuAgPg 原创 small potatoes 经济理论与实证建模 2022-03-08 01:50 软件：Stata、ssc 一些依赖包 did_multiplegt csdid did_imputation ......
Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=17748 最近我们被客户要求撰写关于销售量时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出 在本文中，在数据科学学习之旅中，我经常处理日常工作中的时间序列数据集，并据此做出预测 我将通过以下步骤： 探索性数据分析（EDA） 问题定义（我们要解决什么） ......
贝叶斯线性回归和多元线性回归构建工资预测模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=21641 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解 工资模型 在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝 ......
R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好 ......
R语言中贝叶斯网络（BN）、动态贝叶斯网络、线性模型分析错颌畸形数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22956 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 贝叶斯网络（BN）是一种基于有向无环图的概率模型，它描述了一组变量及其相互之间的条件依赖性。它是一个图形模型，我们可以很容易地检查变量的条件依赖性和它们在图中的方向 ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店销 ......
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
二维码及条形码智能检测软件用于检测常用条形码和二维码，对其位置进行精确定位、记录并显示检测结果，辅助识别算法定位条形码或二维码。本文详细介绍二维码及条形码智能检测软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。基于YOLOv5算法实现多目标进行检测，在界面... ......
人脸活体检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
人脸活体检测系统利用视觉方法检测人脸活体对象，区分常见虚假人脸，以便后续人脸识别，提供系统界面记录活体与虚假人脸检测结果。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习技术的人脸活体检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行... ......
血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）
血细胞智能检测与计数软件应用深度学习技术智能检测血细胞图像中红细胞、镰状细胞等不同形态细胞并可视化计数，以辅助医学细胞检测。本文详细介绍血细胞智能检测与计数软件，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标... ......
从样例出发了解序列库cereal的实现
按照github主页的说明，cereal 是一个只有头文件形式的C++11序列化库，可以对任意数据类型进行序列化处理，并且能反向将序列化的数据解析成不同的二进制编码形式，如XML或者JSON。设计目标是快速、轻量和易于扩展。 支持序列化的类型方面，cereal基本支持每种标准库类型，比如std::v ......
转 :【数量与战力计算】多单位基础战斗模型
0.前言 在计算游戏中多人战斗模型的战斗力时，可能会陷入2个单位就是单个单位2倍战力的误区，然而由于战斗单位的削减导致的输出缩减，多人小队中的单位数量并不是线性加成战斗力的，这个即著名的兰彻斯特定律。这个模型借鉴了许多网上前辈的思路和方法，尽量清晰明了地将我的想法描述出来，希望能帮助到对这方面有疑惑 ......
socket阻塞与非阻塞,同步与异步,IO模型,select与poll和epoll总结
1.概念理解 在进行网络编程时，我们常常见到同步(Sync)/异步(Async)，阻塞(Block)/非阻塞(Unblock)四种调用方式： 同步/异步主要针对C端: 同步： 所谓同步，就是在c端发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一 ......
华为OD机试 非严格递增连续数字序列
本期题目：非严格递增连续数字序列 📈 题目 📝 输入一个字符串仅包含大小写字母和数字 求字符串中包含的最长的非严格递增连续数字序列长度 比如： 12234 属于非严格递增数字序列 输入 📥 输入一个字符串仅包含大小写字母和数字 输出 📤 输出字符串中包含的最长的非严格递增连续数字序列长度 题 ......