Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting：从短时降水量预测中学习ConvLSTM1、文章信息《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》。这篇文
基本框架来自于大佬:https://zhuanlan.zhihu.com/p/264801614 具体原理直接跳转原帖时隔太久，对当时的源码已经非常陌生了，不多解释了，当时的简单思路就是利用多种长短时序做个融合。以后的项目要及时写下来。。。不要拖代码：import pandas as pd
import numpy as np
import keras
from keras.layers impo
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2024-05-15 09:54:01
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# 实现短临天气模型的Python指南
短期天气预报模型是应用在天气预测领域的重要工具。这篇文章将引导初学者如何在Python中实现这样的模型。我们将概述整个流程，逐步解释每个步骤所需的代码及其含义。
## 整体流程
在实现短临天气模型之前，我们先概述这一过程的整体步骤。下表展示了实现该模型需要的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备环境
一、何为机器学习(Mechine Learning)？答：利用已有数据(经验)，来训练某种模型，利用此模型来预测未来。机器学习是人工智能的核心Mechine Learning。 例如：你和狗蛋儿7点在老槐树下集合，如何一块约去开黑，前两次狗蛋儿都7点10分才到。这两次狗蛋晚到10分钟就是经验。之后你会通过自己的经验判断，下次你会不会出发时晚10分钟，从而利用这10分钟干些有意义的事情。 对于机器学
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2023-09-26 19:32:08
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降雨量信息是衡量大气环境研究和降水研究的主要对象，也是环境监测、农业安全监测的重要指标参数。通常我们监测降雨量，一般都是采用翻斗式或光学雨量计，来感知自然界的降雨量，同时将其转换为相应的开关信号输出，就能够满足绝大多数场景中的信息传输、处理、记录和显示的需要。 降水监测是在时间和空间上所进行的降水量和降水强度的观测。测量方法包括用雨量计直接测定方法以及用天气雷达、卫星云图
imerg数据介绍IMERG是专为全球降水计划GPM而生的最新一代多卫星融合反演降水数据，是GPM的3级产品。它充分利用GPM平台上所有的卫星传感器提供的数据（包括主被动微波传感器和各类红外数据传感器等等），也充分借鉴之前TRMM时代基本成熟的各类卫星降水反演算法进行有机融合。IMERG目前提供三套类型的卫星降水数据，分别是Early，Late，Final三个版本。IMERG生成系统在实时阶段运行
# 机器学习预测：探索未来的可能性
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过分析和学习数据模式，计算机能够自主预测未来的趋势和结果。在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习预测的基本概念、常用算法，以及如何使用 Python 进行简单的预测分析。
## 机器学习预测的基本概念
机器学习预测旨在从以往数据中学习，以便在将来进行预测。预测模型通常分为两类：
1. **回归问题**：目标是预测一个连续
原创
2024-09-29 05:50:44
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trajGRU 是在对 convLSTM 的改进，且这两个模型是同一个作者。convLSTM 在降水短临预报这块已经超越传
原创
2023-12-07 10:30:47
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CPU一般来讲我们首先会排查 CPU 方面的问题。CPU 异常往往还是比较好定位的。原因包括业务逻辑问题(死循环)、频繁 gc 以及上下文切换过多。而最常见的往往是业务逻辑(或者框架逻辑)导致的，可以使用 jstack 来分析对应的堆栈情况。使用 jstack 分析 CPU 问题我们先用 ps 命令找到对应进程的 pid(如果你有好几个目标进程，可以先用 top 看一下哪个占用比较高)。接着用to
本篇推文引自：A graph auto-encoder model for miRNA-disease associations prediction1. 摘要 越来越多的证据表明miRNAs的异常表达参与了人类各种复杂疾病的进化和进展。将疾病相关的miRNAs作为新的生物标志物，可以促进疾病病理学和临床医学的发展。我们提出了一种新的图自动编码模型GAEMDA，用于端到端地识别miRNA疾病
# 机器学习预测曲线入门指南
机器学习是一个广泛的领域，特别是在数据预测方面。本文将帮助刚入行的小白理解和实现“机器学习预测曲线”的基本流程。我们将通过一个示例，逐步讲解每一步的任务和所需的代码。
## 整体流程
我们可以将整个机器学习预测曲线的过程分为几个关键步骤。如下表所示：
| 步骤 | 描述
# 用机器学习进行图像预测的完整指南
在现代技术中，机器学习已经成为了一种强大的工具，能够通过分析和学习数据来做出预测。在图像处理领域，机器学习的应用尤其广泛，例如图像分类、目标检测等。本文将向你展示如何实现“机器学习预测图像”的流程，并详细介绍每一个步骤所需的代码。
## 流程概述
下面是实现机器学习图像预测的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数
# 机器学习在故障预测中的应用
随着科技的进步，各行各业快速发展，故障预测在设备管理和维护中变得愈加重要。故障预测是一种利用历史数据和机器学习算法预测产品设备潜在故障的技术，旨在提高设备的可靠性，减少意外停机时间。这篇文章将介绍故障预测的基本概念、应用领域以及用机器学习进行故障预测的示例代码。
## 故障预测的基本概念
故障预测的核心在于通过分析设备的历史数据，识别出潜在的故障模式。机器学习
原创
2024-08-23 03:24:13
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# 机器学习天气预测
## 引言
天气对我们的日常生活和工作有着重要的影响，因此准确地预测天气变化对我们具有很高的价值。传统的天气预测方法主要依赖于气象学模型和统计学方法，但它们的准确性和稳定性受到多种因素的影响。近年来，随着机器学习的发展，越来越多的人们开始利用机器学习算法来预测天气。本文将介绍如何使用机器学习算法进行天气预测，并且通过一个代码示例来演示其应用。
## 机器学习天气预测的基本
原创
2023-08-17 10:52:27
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# 机器学习PLS预测
机器学习是一种通过训练数据来学习模型，并利用该模型对未知数据进行预测或决策的技术。PLS（Partial Least Squares）是一种常用的机器学习算法之一，它能够处理高维数据并有效地进行预测。
## PLS算法简介
PLS算法是一种回归方法，它通过找到输入数据和输出数据之间的最大协方差方向来建立模型。PLS算法通过主成分分析的方式，将原始数据映射到一个低维空间
原创
2024-05-06 06:16:24
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目录串口数据波形TTL和RS232/485DSRC 时间窗测量 串口数据波形串口工具设置和发送的数据如下图所示： 串口数据波形如下： 起始位为1b的低电平，如下图所示： 可以看到1b为8.68us，而串口工具设置波特率为115200，1/115200=8.68。数据位即8.68*8=69.44，波形如下： 波形数据1000 1000，低位在前，实际为0001 0001，也就是发送的首字节11。停
作者 | 王汝嘉 编辑 | 汽车人论文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2301/2301.04414.pdf作者单位：清华智能汽车设计与安全研究院、北京理工大学、新加坡南洋理工大学 论文思路：准确的轨迹预测是复杂交通环境下安全高效自动驾驶的关键。近年来，人工智能在提高预测精度方面显示出强大的能力。然而，其不可解释性和
摘要：本文作者利用自己过去三个月里所学到的东西，来预测所在城市的房价。所用到的技术有网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术等。对于我在梅蒂斯的最后一个项目，我希望能包含过去三个月里所学到的东西，而预测波特兰房价这个题目正符合我的要求，因为我能够将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合来实现这个项目。下面你可以看到我抓取到的2016
# 使用机器学习预测天气的教程
作为一名新手开发者，预测天气可能听起来有些复杂，但通过机器学习，我们可以较为简单地实现这个目标。在这篇文章中，我将指导你完成整个流程，帮助你建立一个简单的天气预测模型。
## 整体流程
下面是实现“机器学习预测天气”的大致步骤：
| 步骤 | 内容 |
|----------|--
原创
2024-10-29 06:56:49
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# 沉降预测机器学习入门指南
沉降预测是一个重要的工程问题，涉及到预测地基沉降的程度和时间。使用机器学习算法，可以有效地处理和分析与沉降相关的数据。本文将为刚入行的小白详细介绍实现沉降预测的整个流程，代码示例以及相关的可视化图表。
## 流程概览
沉降预测机器学习的流程可以大致分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据收集 | 收集与沉降相关
