程序是由多条指令构成的，程序的运行便是cpu一条一条执行程序指令的过程。一条指令的执行过程大致可以分为加载指令，翻译指令，加载数据，执行运算，更新数据几个阶段，每个阶段都由单独的运算单元去执行。为了提高性能，各阶段是并行执行的，即当前指令的流程到了执行运算阶段，下一条指令的流程有可能已经到了加载数据阶段。这样做至少有两个优点：单元复用和并行执行。即使同一个阶段，多条指令流程也是可以并行执行的，如执
转载
2024-09-30 06:17:51
25阅读
文章目录背景小试牛刀--训练基础操作VOC_2007数据集下载模型惊心动魄--测试修改部分代码修改训练模型位置测试训练自己的数据集前言文件结构制作自己的数据集JPEGImages文件夹Annotations文件夹ImageSets文件夹其余两个文件夹不需要操作LabelImg标记大法生成txt文件修改代码--训练修改代码--测试tensorboard进行可视化结束语 背景为了满足项目中目标检测需
作者：沂水寒城本文主要是基于LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测，并完成对未来指定步长时刻数据的预测、分析和可视化，手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。本文主要分为：LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。一、LSTM模型简介既然说到了LSTM，就要简单的介绍一下RNN（Recurrent Neural Netw
转载
2023-10-05 20:08:31
178阅读
LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名
转载
2024-04-01 09:41:51
113阅读
前言随着深度学习的发展，越来越多的CNN结构被提出，使得图像特征的提取变得越发的简单有效。 在这个基础上，与图像相关的“基于图像的人脸重建”也有了长足的进步与发展。但是由于3维模型的数据量过大，如何合理、有效的使用CNN进行人脸重建也存在一个问题。 因此，本文对在近年来相关CNN在三维人脸重建中的应用的文章思路进行总结。 总结的过程中，会把重点放在思路、数据集、网络结构以及相关的loss函数上，因
转载
2024-04-16 09:51:38
77阅读
目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
转载
2023-10-19 08:06:23
193阅读
用于预测模型可视化的列线图（Nomogram，诺模图）已为大家所熟知，很多朋友在自己的文章中也用过。不过，大家使用的列线图一般是下图这样的（见图1）。 图1. 普通列线图
对于这样的列线图，观赏性可能要大于实用性。如果让你用这样的图去说明某特征患者的3年生存率是多少，你会怎么做？拿着直尺画垂直线，然后将各个特征对应的points加起来，根据Total points再画垂直线吗
转载
2023-12-14 00:31:49
73阅读
机器学习和深度学习已越来越多应用在时序预测中。ARIMA 或指数平滑等经典预测方法正在被 XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。有研究表明，复杂的时序模型并不一定会比时序分解模型有效（Makridakis, 2018）。技术提升技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。好的文章离不开粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据
转载
2023-09-30 21:18:21
106阅读
什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点
转载
2024-03-15 15:05:57
137阅读
临床列线表构建完成，怎么输出列线表每个患者总的得分？这期就给大家介绍一下，保姆级教程，快来学习吧！桓峰基因推出基于R语言临床预测模型教程并配有视频在线教程，目前整理出来的教程目录如下：Topic 1. 临床标志物生信分析常规思路Topic 2. 生存分析之 Kaplan-MeierTopic 3. SCI文章第一张表格–基线表格Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归Top
转载
2024-08-29 10:41:20
159阅读
```mermaid
flowchart TD
start((开始))
step1[准备数据集]
step2[构建模型]
step3[训练模型]
step4[预测结果]
end((结束))
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 --> st
原创
2024-03-11 04:00:07
110阅读
什么是 ARIMA模型ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)。也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型。1. ARIMA的优缺点优点： 模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。缺点：
1
转载
2023-07-19 22:07:05
198阅读
1、作用ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。2、输入输出描述输入：特征序列为１个时间序列数据定量变量输出：未来Ｎ天的预测值4、案例示例案例：基于1985-2021年某杂志的销售量，预测某商品的未来五年的销售量。5、案例数据ARIMA案例数据6、案例操作Step1：新建分析； Step2：上传数据； Step3：选择对应数据打开后进行预览，
转载
2023-09-19 21:07:15
905阅读
今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡” 和“复发”存在竞争。这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常
转载
2024-01-12 15:04:54
118阅读
转载请注明作者和出处： Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04一、前言 在之前的笔记中，已经生成了训练好的mnist.cafffemodel，接下来我们就可以利用这个model做预测了。在这之前，我们还需要一个文件：deploy.prototxt。那么，就让我们从deploy.prototxt开始说起。二、depl
转载
2023-09-06 20:02:30
95阅读
CNN网络模型入门——AlexNet（网络讲解和代码实现） 文章目录CNN网络模型入门——AlexNet（网络讲解和代码实现）1、卷积神经网络（CNN）卷积层池化层非线性激活函数2、AlexNet讲解3、Pytorch代码实现 现在的深度学习非常火热，要想入门神经网络，博主就想最初的卷积神经网络AlexNet讲起。作为一名人工智能学生，博主还是要捡一捡以前的知识的?。AlexNet作为早期的神经
转载
2024-06-10 20:57:43
45阅读
文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
转载
2024-02-24 23:02:14
53阅读
AIGC怎么做预测
在当前的IT行业，AIGC（人工智能生成内容）正在逐渐成为一种重要工具，它能够通过解析海量数据并生成相应的内容，为许多业务带来了极大的便利。然而，针对AIGC的预测能力，企业面临着一个关键问题：如何有效地进行预测，这不仅影响决策的实时性，还影响业务的持续性和稳定性。为了应对这一挑战，我们需要深入分析预测过程中的各种弊端，并提出有效的解决方案。
### 问题背景
在大数据背景
keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型，也就是开箱即可使用的图像识别模型 趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧可用的模型有哪些？根据官方文档目前可用的模型大概有如下几个VGG16VGG19ResNet50InceptionResNetV2InceptionV3 它们都被集成到了keras.applications 中模型文件从哪来当我们使用了这几个模型时，keras就
转载
2023-10-20 20:39:50
281阅读
此方法对于只有一年的数据的新产品，无法进行预测；对于销售比较稳定的产品非常有效；对于季节性产品的预测也非常不错。
转载
2024-01-23 18:50:28
68阅读
