一、引子有一辆汽车在马路上匀加速前进，随着时间的推移，汽车的位置和速度都会发生变化，而在真实世界中，汽车的位置和速度跟理想状态下是不一样的，比如会受到风力影响，导致汽车的运动方式不是严格的匀加速运动。那么在这种情况下如何对汽车的运动状态进行预测呢？没错，这个问题可以用今天介绍的卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）来解决。
图1. 汽车运动图示
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2023-10-27 19:13:02
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问题背景 明天是否下雨的天气预报常以有雨概率的形式给出，假如第一种预报方法告诉明天有雨概率是80%，第二种预报方法告诉明天有雨概率是60% ，要是明天果真下雨了，能说第一种预报方法一定比第二种好吗?如果好，好多少?要是明天没有下雨呢? 判断预报方法的优劣不能根据一次预报与实际观测的符合程度下结论，假定得到了某地一个月4种预报方法的有雨概率预报，和实际上有雨或无雨的观测结果，见表1，怎样根据这些数据
基于机器学习的销售预测器是一种利用历史销售数据和其他相关数据来预测未来销售趋势的方法。其原理是通过训练一个机器学习模型，将历
原创
2023-10-06 10:24:59
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引入到工程<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
<artifactId>jmh-core</artifactId>
<version>1.9</version>
</de
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2024-10-08 06:30:20
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几种预测器的设计参见前一篇博文（这里）
定量评价几种预测器的预测准确率
转移预测的分析和评测过程主要基于给定的指令序列踪迹。输入的文本文件将给出指令序列踪迹，该文件包含N行，每一行包括三个数据，分别为当前指令PC、下一指令PC、当前指令类型（0代表转移指令，1代表其它指令），下面是一个具体的范例：
0x0EA31410 0x0EA31414 1
0x0EA31414 0x0EA31470 0
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2013-07-26 19:25:00
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上述代码仅为示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理、特征选择和模型优化等步骤。另外，你需要替换代码中的数据集
原创
2023-10-16 09:42:09
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本文摘自 《深度学习原理与PyTorch实战》我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发，带领读者走进神经网络的殿堂，运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器，在实战过程中掌握神经元、神经网络、激活函数、机器学习等基本概念，以及数据预处理的方法。此外，还会揭秘神经网络这个“黑箱”，看看它如何工作，哪个神经元起到了关键作用，从而让读者对神经网络的运作原理有更深入的了解。3.1 共享单车的烦恼
原创
2023-06-25 16:29:33
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# 深度学习方法对不同预测器集的AUC
随着机器学习和深度学习的快速发展，预测模型在多个领域得到了广泛应用。在评估模型性能时，AUC（Area Under Curve，曲线下面积）常被用作评价指标之一。本文将通过示例探讨深度学习方法对不同预测器集的AUC表现，并配有代码示例，同时使用Mermaid语法创建序列图和甘特图，以帮助读者更好地理解。
## 什么是AUC
AUC是接收者操作特征曲线（
一步一步实现CNN卷积神经网络使用numpy并对mnist预测标签： CNN卷积神经网络介绍卷积神经网络其实是利用了数字图像处理中的卷积操作，因为卷积的强大，所以能用作一个强大的特征提取器，然后我们使用提取得到的特征连接到全连接层，这样会使得预测的结果比较准确。先搭建卷积层的模块卷积层主要有两个操作，一个是卷积操作，一个是池化操作。除此之外由于使用卷积直接进行操作可能比较耗时，因为好几层循环，所以
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2023-10-15 23:56:42
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之前给大家介绍过几个可以使用 Python 进行数据可视化的库，那么如何将具体想要的数据进行可视化呢，比如股票数据
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2022-11-09 14:04:16
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精确率precision（查准率）召回率recall（查全率）准确率accuracyTrue Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率，预测对了。True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率，预测对了False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率，预测错了False N
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2023-10-28 14:52:33
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PS:巨量时间，不断踩坑，悲凉血泪史，总结成的小小见解。如果各位觉得写的还行，劳请各位老师们点赞收藏一波！！各位老师的鼓励是我坚持写作的动力！！我玩的就是真实！！！我玩的就是真实！！！我玩的就是真实！！！以下解决方案仅代表个人见解，如果有更好的方案，希望大家不吝提出，共同学习问：什么是GRU？见下图，引用自网图GRU是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种
原创
2023-12-19 05:43:08
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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding:utf8 -*-
# Author:
# Description: 安全基线检测
import os
import re
import json
import argparse
import datetime
import subprocess
class SafeBaseline:
@staticmethod
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2024-08-27 15:09:15
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??个人主页????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。?1 概述文献：编辑本文提出了一类非线性受控动力系统的线性预测器。其基本思想是将非线性动力学提升(或嵌入)到其演化近似线性的高维空间中。在不受控制的情况下，这个过程相当于与非线性动力学相关的库普曼算子的数值近似。在这项工作中，我们将Koo
图1 含有基线干扰的信号我总结了有以下几种利用matlab消除基线漂移的方法。1. detrend函数这是MATLAB内置系统函数，只能用于消除线性趋势（基线），不适用于消除非线性趋势，语法规则为：y = detrend(x)x：含有基线干扰的信号。y：去除基线干扰后的信号。y = detrend(x,'constant')减去信号的均值（修正零漂），等同于x-mean(x
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2023-12-04 14:49:53
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赛题理解1 环境配置1.1 虚拟环境安装法：1.1.1 常用虚拟安装命令1.1.2 安装pytorch库，无GPU版本2 baseline模型创建2.1 导入使用的包2.2 定义好读取图像的Dataset2.3 定义好训练数据路径和验证数据的路径2.4 定义好字符分类模型，使用renset18的模型作为特征提取模块2.5 定义好训练、验证和预测函数2.6 迭代训练和验证模型2.7 对测试集样本进
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2023-09-05 10:31:41
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脚本功能：检测密码设置策略的口令生存期是否符合规范 检测密码设置策略的口令更改最小间隔天数是否符合规范 检测密码设置策略的口令最小长度是否符合规范 检测密码设置策略的口令过期前警告天数是否符合规范 检测是否设置帐号超时自动注销 检测是否设置系统引导管理器密码 检测是否存在空口令账号 检查是否存在除root之外UID
一、前言matplotlib【1】是著名的python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等，因此将matplotlib的使用心得进行整理，与大家共同分享。 另外，在数据处理过程中会用到numpy【2】，matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy，读者可以参考这篇文章【3】有基本的了解。 本系列文章主要分为两部分：（1
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2023-09-14 22:05:01
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# 动态基线模型：Python实现与应用
动态基线模型（Dynamic Baseline Model）是一种在数据科学和机器学习中用于建模和预测的方法。它通过监测数据的时间变化来捕捉和理解趋势与模式，广泛应用于金融预测、风险管理、市场分析等领域。本文将介绍动态基线模型的基本原理，并提供Python代码示例，以帮助您理解和实现这一模型。
## 什么是动态基线模型？
动态基线模型旨在建立一个随时
原创
2024-09-13 04:17:52
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