时序预测 | KAN+GRU时间序列预测（Python）
原创
2024-07-21 21:37:35
253阅读
2)、要学哪些东西?3)、怎样学?1、选择好python学习方向我要学习python的目的不是为了解这门语言，而是为了要学会运用这门语言来解决问题。但python的应用方向，实在太广了。在python基础知识学完之后，如果应用方向不同，要学习的东西也会大不同。我不能说我要做web开发，学完python基础知识，跑去学numpy，pandas等知识，也不能说我要用python做数据分析，学完pyth
jstat查看GC的常用命令jstat [ generalOption， outputOptions vmid， [ interva，count ]参数： generalOption: 一般使用-gcutil查看GC情况 vmid: 虚拟机进程号，即当前运行的java进程号 interval: 间隔时间，单位为秒或毫秒 count: 打印次数，如果缺省则打印无数次1、查询GC总体使用情况jstat
## 如何在 MySQL 中存储和检索 Blob 数据
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(创建数据库) --> B(创建数据表)
B --> C(插入Blob数据)
C --> D(检索Blob数据)
```
### 2. 步骤
下面是实现在 MySQL 中存储和检索 Blob 数据的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --
原创
2024-05-08 05:41:05
9阅读
即便最近两年，人工智能、云计算、区块链等名词火的一塌糊涂。20年前横空出世的互联网，仍然被认为是当之无愧的最伟大的技术。回顾过去的这些时间，互联网从原来在网吧、极客领域才使用的信息技术，逐渐走向每个领域，变成全球商业、金融、餐饮、酒店、媒体行业的灵丹妙药。甚至于一贯沉默的农业、工业也开始互联网化，把互联网技术发挥到极致。出台的“互联网+”的战略，更是让全民参与到互联网经济中。01互联网思维
在处理“linux kan python 进程”这一问题时，我们会关注多个维度以确保对该问题的全面性和深入理解。本博文将以不同的结构对这一主题进行详细剖析，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
首先，可以具体了解不同版本的特性。
### 版本对比
| 功能 | Python 2.x | Python 3.x
目录数据分析介绍数据的来源常见数据分析库编写代码的工具ipython的安装方式jupyter notebook的安装jupyter notebook的用法jupyter 快捷键总结数据分析介绍以前使用的语言是R语言来进行数据分析的，BI（商业智能部），现在有了Python语言，其语法简洁，写的代码量非常少，现在有转向Python的趋势。数据的来源公司足够大，那每天产生的数据（nginx日志数据），
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2024-09-12 23:26:23
90阅读
环境配置驱动信息查看gcc || g++驱动安装CUDA安装CUDNN安装 驱动信息查看查看自己的操作系统的内核版本等信息cat /etc/issue 或者是 cat /etc/lsb-release查看显卡的信息lspci | grep -i nvidia如果安装了对应的显卡驱动则可以使用命令nvidia -smi查看安装的显卡的驱动信息cat /proc/driver/nvidia/vers
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2024-07-16 15:43:36
33阅读
这个也算小周带你读论文系列吧。 说KAN就不能不说MLP(多层感知机) 其实你们现在玩的Transformer，包括所有的以前的模型，简单说可以理解为现在工作的any模型，深度学习领域的啊，都可以说是由MLP组成的。 KAN其实想对M
原创
2024-05-19 22:19:48
180阅读
目录1.卷积码（Convolutional Code）1.1 卷积码简介1.2 卷积码表示方法1.2.1 生成多项式1.2.2 状态图1.2.3 网格图2.QC-LDPC码 1.卷积码（Convolutional Code）主要内容：卷积码 生成多项式 网格图 状态图 卷积码（Convolutional Code）1.1 卷积码简介卷积码是一种差错控制编码，由P.Elias于1955年发明。因为
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2024-09-08 10:49:25
112阅读
2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
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2023-10-25 15:33:27
202阅读
grpc（java实现）可以看看中文官方文档或者官方文档grpc是什么，官方文档告诉你，我来告诉你怎么使用Java实现！maven依赖<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.
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2023-10-10 08:33:21
79阅读
不管是传统的神经网络模型还是时下热门的深度学习，我们都可以在其中看到激活函数的影子。所谓激活函数，就是在神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。常见的激活函数包括**Sigmoid、TanHyperbolic(tanh)、ReLu、 softplus以及softmax函数。**这些函数有一个共同的特点那就是他们都是非线性的函数。那么我们为什么要在神经网络中引入非线性的激活函数
原创
2021-07-13 14:34:01
285阅读
## PyTorch GRU的实现
### 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用PyTorch库实现GRU（Gated Recurrent Unit），并训练一个简单的GRU模型。GRU是一种循环神经网络（RNN）的变种，适用于处理序列数据，例如自然语言处理和时间序列预测。
### 整体流程
下面是实现PyTorch GRU的整体步骤：
```mermaid
journey
ti
原创
2023-08-16 17:01:40
232阅读
## 实现python .GRU的步骤
对于刚入行的小白来说，实现"python .GRU"可能会感到有些困惑。下面我将向你展示实现这一任务的步骤，并提供每个步骤中需要执行的代码及其注释。
### 步骤 1：导入相应的库
在实现"python .GRU"之前，首先需要导入一些必要的库。这些库将提供用于实现该任务所需的工具和函数。以下是导入库的代码：
```python
import num
原创
2023-08-02 13:47:45
198阅读
[学习笔记(1)]深入浅出了解GCN原理(公式+代码)[学习笔记(2)]深入浅出了解GNN的几种变体[学习笔记(3)]几种GNN模型的应用与改进 目录前言关系图R-GCN（Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks Michael）：思考VGAE（Variational graph auto-encoders）思考异构图Va
原创
2022-01-14 14:08:01
111阅读
# Python GRU：神经网络中的关键模块
