1.采取排球比赛规则2.规则介绍：前四局采用二十五分制，每个队只有赢得二十五分，并同时超过二分时，才胜一局，正式比赛采用五局三胜制，决胜局采取15分制，一人先得8分后，两队交换场区，按原位置顺序继续比赛到结束。在决胜局（第五局）之比赛先获15分并领先两分为胜。3.插入代码# -*- encoding:utf-8 -*-
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模拟排球竞技
@author: LuDuo
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# 比赛规则：
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一、学习知识点摘要了解 LightGBM 的参数与相关知识掌握 LightGBM 的Python调用并将其运用到英雄联盟游戏胜负预测数据集上 1. 实验室介绍1.1 LightGBM的介绍LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的
系列文章第七章、手把手教你：基于深度残差网络（ResNet）的水果分类识别系统
第六章、手把手教你：人脸识别的视频打码
第五章、手把手教你：基于深度学习的滚动轴承故障诊断
目录系列文章一、项目简介二、数据集介绍三、环境安装1.环境要求四、重要代码介绍1.数据预处理2.预测模型构建3.模型训练3.1 训练参数定义3.2 训练loss及MSE五、完整代码地址 一、项目简介本文主要介绍如何使用pyth
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2023-11-30 11:33:46
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CompHub目前已聚合了来自Kaggle、阿里天池等平台的上千场比赛，本账号同时会推送最新的比赛消息，欢迎关注！大赛简介地震，尤其是大地震，一旦在人们毫无察觉的情况下发生在人口密集区，将对人们的生命财产造成难以估量的损失。围绕地震预测预报问题的求解而开展的前兆观测、前兆相关性分析、前兆机理研究、地震三要素预测模型等研究工作是非常具有挑战性，同时也是非常有科学价值和社会意义的。 “AETA 地震预
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2023-10-19 21:12:06
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带你轻松构建机器学习全流程！
作者：于乐，腾讯 CSIG 工程师一、方案描述1.1 概述近年来，人工智能的风潮为医疗行业带来一场全新革命，AI 在辅助诊断、疾病预测、疗法选择等方面发挥着重要作用。机器学习领域的特征选择和有监督学习建模方法越来越多地用于疾病预测和辅助诊断，常用的算法如决策树、随机森林、逻辑回归等。乳腺癌是目前发病率仅次于肺癌的常见癌症，机器学
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2023-10-30 17:01:56
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# Python 中的预测代码：一个基本入门
在数据分析和机器学习领域，预测是一个重要的应用。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 进行简单的预测模型构建，并通过代码示例来展示核心概念。
## 什么是预测？
预测是指基于已有数据，推测未来的状态或趋势。它通常利用历史数据来构建模型，帮助我们做出决策。在许多实际应用中，例如股票市场预测、天气预报等，预测都发挥着重要作用。
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原创
2024-10-15 04:06:19
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1.AnaniaAnania 是一个机器人数据分析师，可以通过简单、自然的英语对话来分析您的数据。连接数据源并以简单的英语提问，无需任何设置或配置。在幕后，Anania 正在使用一个 AI 系统，该系统将文本转换为 SQL 和 Python 代码并执行您的数据以获得答案。由 GPT-3 提供支持的机器人数据分析师。言简意赅：提供数据（数据源：excle，数据库等），可以通过提问的形式对数据分析网址
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2024-05-21 17:26:09
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初学unity的朋友大家可能在制作自己脑海中的游戏的时候回用到AI 今天我来写一篇关于简单AI的代码及教程第一步首先在项目中创建一个Cube和一个Plane吧 在plane上添加脚本（在其他物体上添加也是可以的） 首先我们把这个cube制作成一个预制体； 然后这个cube就可以删除了 在之后就是编写脚本了 只需要熟悉Instantiate函数的用法就可以； Instantiate(物体名字，实例化
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2023-07-07 10:26:58
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近日，IBM 从人工智能、智能传感器、智能望远镜、检测器、医学设备的发展这五个维度，对人类 2022 年的科技与生活做出了五大预测。预言一：自然语言会是医疗监控的窗口未来五年我们将通过机器学习和自然语言处理来预测并监控精神疾病，包括抑郁症、精神分裂症、帕金森综合征、亨廷顿氏舞蹈症和老人痴呆症等，通过分析话语模式和文本分析算法来实现。预言二：高级图像传感器将使得人类预备超级视野图像传感器将配高清晰度
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2024-01-29 00:55:05
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人工智能 (AI) 在 2017 年已成为多数人日常生活的一部份，不论是在工作场所或是居家生活，而随着新的一年将至，《福布斯》杂志也对 AI 进入 2018 年的成长与发展进行预测：
数据、数据还是数据这听起来或许不够酷炫，但或将是多数企业明年发展 AI 时专注的领域。随着物联网 (IoT) 数据产出稳定增长，企业将求助于机器学习处理、分析信息。机
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2023-10-04 10:15:14
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前言如今，越来越多的公司正在为用户量身定制内容并产生个性化推荐。例如商家个性化产品推荐以及促销活动。为了产生最好的产品内容，我们首先需要推测用户的下一步动作。比如，用户会通过浏览一个商品并将其添加进购物车。如果我们在此时此刻推送此类商品的促销信息，那么用户会更有更大概率去购买商品。通过对于用户过去的行为以及喜好，我们可以推断出用户在未来潜在的行为倾向从而产生更好的个性化内容( 例如：
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2023-08-24 17:45:54
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在这篇文章中，我将向大家展示一个有趣的数据科学项目。我利用Python和一些常用的机器学习库来预测气温。我们首先从CSV文件中导入数据，对数据进行预处理和可视化，然后构建一个循环神经网络（RNN）模型进行训练和预测。现在，让我们详细了解一下每一步的操作。第一步：导入必要的库和数据 我们首先导入了需要用到的Python库，包括os, numpy, pandas, matplotlib, keras,
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2023-09-01 21:45:57
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无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。同步编程：接到上峰指令：有两件事当天要处理完成，越快越好。那么同步是怎么工作呢，第一时间接到指令后，先处理第一件事情，等第一件事情做完了，再做第二件事情，通俗讲就是有点类似工厂的流水线啦，比较鸡肋，得先处理第一件事，才能腾出时间处理
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2023-08-17 21:46:27
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只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPat
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2023-07-07 01:30:43
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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文章目录前言一、灰色模型的建模步骤及原理1.灰色模型的基本概念2.灰色模型的建模步骤二、模型建立1.确定原始数据2.累加数列和邻均值等权数列3.建立关于t 的白化形式一阶一元微分方程 GM(1,1)三、模型求解1.利用矩阵求解参数(最小二乘法)2.对一阶微分方程中进行求解四、模型检验五、数据检验方法1.光滑比检验2.级比检验总结代码实现 前言灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法，有
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2023-10-13 06:27:33
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Python——决策树实战：california房价预测编译环境：Anaconda、Jupyter Notebook首先，导入模块：1 importpandas as pd2 importmatplotlib.pyplot as plt3 %matplotlib inline接下来导入数据集：1 from sklearn.datasets.california_housing importfetc
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2024-08-30 20:52:14
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文章目录0 前言餐厅销量预测一、建模流程二、模型简介2.ARIMA模型介绍2.1自回归模型AR2.2移动平均模型MA2.3自回归移动平均模型ARMA三、模型识别四、模型检验4.1半稳性检验(1)用途(1)什么是平稳序列?(2)检验平稳性◆白噪声检验(纯随机性检验)(1)用途(1)什么是纯随机序列?(2)检验纯随机性五、Python实战（一）导入工具及数据（二）原始序列的检验（三）一阶差分序列的检
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
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2023-05-18 14:06:16
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# LSTM预测的Python实现
长短期记忆（LSTM）网络是一种特殊的递归神经网络（RNN），用于处理和预测序列数据。由于其独特的内部结构，LSTM能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，因而广泛应用于自然语言处理、语音识别和金融预测等领域。
本文将介绍LSTM的基础知识和Python实现，并提供一个简单的代码示例。我们还将通过一张关系图深入理解LSTM的工作原理。
## LSTM的基
