一、TCP客户端(Client) 二、TCP服务器(Server)一、TCP_Client: 1.创建套接字 2.链接服务器（sendto里面的to， tcp为打电话模型，首先且只需拨通一次号码） 3.发送数据（sendto 里面的send， 无需加收件方地址） 4.关闭套接字# TCP_client learning
import socket
def main():
# 1.创建sock
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2023-07-03 16:04:03
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ongpeng2008/LongP...
原创
2023-07-04 18:54:59
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为语音开发的cntk，做图像如何
原创
2021-08-10 14:10:38
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目标本文的目标是解释一个可用于构建基本LSTM模型的简单代码。我不会讨论和分析结果。这只是为了让您开始编写代码。设置环境我将在本文中使用python编写LSTM代码。环境设置如下：我建议您下载pycharm IDE并通过IDE将Tensorflow和所有其他库下载到您的项目中。您可以按照以下步骤设置环境。下载PyCharm IDE创建一个项目将Tensorflow，NumPy，SciPy，scik
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2023-10-14 22:03:41
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1.线性回归 可以直接调用sklearn中的linear_model模块进行线性回归：import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegressionmodel = LinearRegression()model.fit(x, y)
model = LinearRegression().fit(x, y)r_sq = mode
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2023-08-28 11:39:28
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目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介程序调用tensorflow.keras搭建了一个简单长短记忆型网络(LSTM)，以上证指数为例，对数据进行标准化处理，输入5天的'收盘价', '最高价', '最低价','开盘价'，输出1天的'收盘价'，利用训练集训练网络后，输出测试集的MAE长短记忆型网络(LSTM)：是一种改进之后的循环神经网络，可以解决RNN无法处理长距离的依赖的问题。程序/数据集
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2023-11-29 21:29:48
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1 循环神经网络的原理1.1 全连接神经网络的缺点现在的任务是要利用如下语料来给apple打标签： 第一句话：I like eating apple！（我喜欢吃苹果！） 第二句话：The Apple is a great company！（苹果真是一家很棒的公司！） 第一个apple是一种水果，第二个apple是苹果公司。全连接神经网络没有利用上下文来训练模型，模型在训练的过程中，预测的准确程度，
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2023-10-18 17:57:08
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此示例中，神经网络用于使用2011年4月至2013年2月期间的数据预测都柏林市议会公民办公室的能源消耗。每日数据是通过总计每天提供的15分钟间隔的消耗量来创建的。LSTM简介LSTM(或长期短期存储器网络)允许分析具有长期依赖性的顺序或有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。与ARIMA等模型相比，LSTM的一个特殊优势是数据不一定需
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2023-09-18 16:20:20
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概要我通过玩具代码一边学习一边调试能达到最好的学习效果。本文通过一个简单的python实现，教会你循环神经网络。原文作者@iamtrask说他会在twitter上继续发布第二部分LSTM，敬请关注。废话少说， 给我看看代码import copy, numpy as np
np.random.seed(0) #固定随机数生成器的种子，便于得到固定的输出，【译者注：完全是为了方便调试用的]
# com
LSTM (Long Short-Term Memory) 是一种类型的循环神经网络 (RNN)，它用于处理和预测序列数据。LSTM 能够记忆长期依赖，因此在自然语言处理和时间序列预测等任务中很常用。下面是一个使用 LSTM 进行序列分类的 Python 代码示例：from keras.layers import LSTM, Dense
from keras.models import Seque
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2023-06-11 14:32:06
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特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 2、单步预测，多步预测，自动切换 3、基于Pytorch架构 &n
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2023-08-17 16:38:48
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?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流? ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。文章目录数据探索性数据分析LSTM 自动编码器重建损失ECG 数据中的异常检测数据预处理训练保存模型选择阈值评估正常听力节拍异常情况概括TL;DR 使用真实世界的
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2023-07-04 14:27:39
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在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系本文使用降雨量数据（查看文末了解数据免费获取方式）进行分析。视频：LSTM神经网络架构和工作原理及其在Python中的预测应用什么是依赖关系？假设您在观看视频时记得前一个场景，或者在阅读一本书时您知道前一章发生了什么。传统的神经网络无法做到这一点，这是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发
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2024-03-06 05:25:15
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一 、单向LSTM0.导入包import torch1.rnn = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers)rnn = torch.nn.LSTM(10, 20, 2) #(input_size,hidden_size,num_layers)括号里面第一个参数input_size是输入向量的长度，第二个参数hidden_size是隐藏层向量
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2023-10-08 11:42:10
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使用随机搜索算法寻找LSTM模型最优超超参数组合，以改善模型的性能和提高模型的预测精度。选取模型训练次数、模型隐含层的神经元个数和序列长度作为超参数；根据实际模型设置三个超参数的范围。每次从超参数空间（第一次从超参数全空间随机抽取，第二次之后从子空间随机抽取）中抽取27组超参数组合进行搜索，最后将模型的搜索结果保存到EXCEL文件中。import openpyxl as op
from rando
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2023-05-19 20:12:52
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from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from math
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2024-06-06 04:53:47
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深度学习笔记一、Task11.字符串2.整数浮点数3.字符串函数4.list 与tuple5.enumerate6.tensorflow1. with2.变量3.run（）4.六、代码1.字符串排序功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创
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2023-10-16 22:17:23
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这个问题是国际航空乘客预测问题， 数据是1949年1月到1960年12月国际航空公司每个月的乘客数量（单位：千人），共有12年144个月的数据。数据趋势：训练程序：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch import nn
from torc
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2023-07-10 15:52:17
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目录引言一、glob —— os 库的平替，主打一行代码解决问题二、time —— 时间处理库（1）time.time() —— 获取当前时间戳（2）time.sleep(x) —— 程序休眠函数（3）time.gmtime(t) —— 获取时间戳 t 对应的 struct_time 对象。（4）time.ctime() —— 获取当地时间。（5）使用 mktime()，strftim
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2023-10-07 14:44:30
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LSTM，全称为「长短期记忆」，是一种「时间递归神经网络」(RNN)。LSTM 适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。通俗来讲，LSTM 非常适合用来预测与时间相关的数据，在文本处理方面更是应用广泛 (可以理解为某个词在 t 时间点出现，预测 t+1 时间点最有可能出现哪个词)；往专业上讲，呃，我完全不懂。但这不妨碍我们去使用 LSTM 去做点有趣的事情，好比你不知道电饭煲是怎么做
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2023-07-04 21:30:17
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