componentimport React, { forwardRef, useImperativeHandle, useCallback } from "react";import { Button,
原创
2023-02-14 09:30:26
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今天，可算改完了自己名下的bug。没辙，谁让自己太菜，妹子不爱，所以闲来无事，挥锄头动动ReactNative.ReactNative理论就不说了，反正网上多的是。我要是能说，我也不在这里废话了，直接进入实战。首先，你得安装JAVA JDK，安装android环境，配置android。下载地址：http://www.androiddevtools.cn/ 当然
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2024-10-22 19:48:22
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react 封装通用组件之Modal弹窗工作中发现我们在做react后台管理系统的时候，会有大量重复的页面（如下图），比如form表单和table组件、以及接口通讯，新增修改modal等。虽然antd里面的组件已经很简便了，但是遇到众多功能类似的页面，每次都复制大量的代码还是会耗费很大的时间而且不易维护，看起来很不清爽，于是找了个时间就把他们做了二次封装。 尽量涵盖了大多数的业务。Modal 弹窗
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2024-06-28 15:12:33
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朋友有个小项目的需求，想要用.NET Core 做后端，前端使用React Antd Pro，比较正常的前后端分离项目需求。研究了一下发现dotnet 项目模板里面自带react框架，是可以直接使用的。PS：非服务端渲染，这里只是使用了Statis File中间件发布了前端页面。框架依赖dotnet core sdk 5.0node 14.0 + npm➜ RCTableAdminTemplat
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Multi-Step
原创
2024-09-16 20:58:13
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1简介近年来，随着机器学习与深度学习的发展，以及 Amazon SageMaker(https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/)等机器学习平台的成熟，数据科学家们不再需要关心底层的基础设施及构建复杂的训练与推理环境，从而可以把主要的时间与精力放在数据与算法本身。在机器学习变得更容易的今天，越来越多的传统行业已经开始使用机器学习算法来解决现实中的问题，降低成本及提升效率
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2024-05-10 12:34:07
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作者：沂水寒城本文主要是基于LSTM（Long Short-Term Memory）长短期记忆神经网络来实践多变量序列预测，并完成对未来指定步长时刻数据的预测、分析和可视化，手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。本文主要分为：LSTM模型简介、数据探索分析、模型构建测试三个部分。一、LSTM模型简介既然说到了LSTM，就要简单的介绍一下RNN（Recurrent Neural Netw
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2023-10-05 20:08:31
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目录单步预测与多步预测的联系多步预测方法（1）Direct Multi-step Forecast Strategy （直接多步预测策略）（2）Recursive Multi-step Forecast （递归多步预测策略）（3）Direct-Recursive Hybrid Strategies（直接递归混合多步预测策略）预测模式单步预测与多步预测的联系 &nb
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2023-10-19 08:06:23
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需要实现的交互效果大致如下图：实现过程1.先编写新增按钮先
原创
2022-08-18 06:52:50
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机器学习和深度学习已越来越多应用在时序预测中。ARIMA 或指数平滑等经典预测方法正在被 XGBoost、高斯过程或深度学习等机器学习回归算法所取代。尽管时序模型越来越复杂，但人们对时序模型的性能表示怀疑。有研究表明，复杂的时序模型并不一定会比时序分解模型有效（Makridakis, 2018）。技术提升技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。好的文章离不开粉丝的分享、推荐，资料干货、资料分享、数据
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2023-09-30 21:18:21
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在Java中，进行多步计算时通常涉及多个计算步骤，顺序与逻辑连接至关重要。本文将详细记录如何解决Java多步计算问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等方面的详尽分析。
### 版本对比
在多个Java版本中，Java 8 和 Java 11 在多步计算的特性上有明显差异。具体区别如下：
- **特性差异**：
- Java 8引入了流式API，允许更简洁的
目录I. 前言II. 单步滚动预测III. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 II. 单步滚动预测比如前10个预测后3个：我们首先利用[1…10]预测[11’]，然后利用[2…10 11’]预测[12’]，最后再利用[3…10 11’ 12’]预测[13’]，也就是为了得到多个预测输出，我们直接预测多次，并且在每次预测时将之前的预测
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2023-10-09 05:54:35
137阅读
# Python 多步预测指南
在数据科学与机器学习的领域中，多步预测（Multi-Step Forecasting）是指在时间序列数据中，我们不仅要预测下一个时间点的值，还要预测未来多个时间点的值。这篇文章将向你介绍如何使用 Python 实现多步预测，并提供一份详细的代码示例。
## 流程步骤
首先，我们来看实现多步预测的步骤。以下是整个过程的流程表：
| 步骤 | 描述
LSTM在时间序列预测方面的应用非常广，但有相当一部分没有考虑使用多长的数据预测下一个，类似AR模型中的阶数P。我基于matlab2021版编写了用LSTM模型实现多步预测时间序列的程序代码，可以自己调整使用的数据“阶数”。序列数据是我随机生成的，如果有自己的数据，就可以自己简单改一下代码，读取txt或excel都可以。注意读取后的序列必须命名
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2024-04-01 09:41:51
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# 多步预测的基本流程与实现
多步预测是时间序列预测中的一个重要任务，尤其在机器学习和深度学习领域。本文将引导你通过 PyTorch 实现一个简单的多步预测模型，以便于你更好地理解过程。我们将一步步介绍整个实现流程，并提供详尽的代码注释。
## 整体流程
以下是实现多步预测的流程图，展示了每一步的主要任务。
```mermaid
gantt
title 多步预测流程
sec
之前的需求有一些弹窗，弹窗内容比较复杂，在 React 项目中怎么方便高效地实现一个业务弹窗组件呢？经历了一段时间的演变，终于找到了比较方便的方法……下面以简单的设置文案的弹窗为例列举一下弹窗的实现。使用的基础弹窗组件是 antd modal。 一般写法比较常见的写法就是通过标签实现，也是我最开始常用的，但总觉得不爽。? 完整 demo弹窗组件的实现：class DialogCustom ext
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2023-11-03 09:46:05
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# 实现Hive多步插入数据的步骤
## 1. 概述
在Hive中，多步插入数据是指一次查询中包含多个插入语句，并且后续的插入语句可以使用前面插入的结果作为输入。这种方式可以减少数据移动和中间表的创建，提高查询性能。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
subgraph 多步插入数据
A[创建第一个目标表] --> B[插入数据到第一个目标表]
原创
2023-08-17 17:43:31
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```mermaid
flowchart TD
start((开始))
step1[准备数据集]
step2[构建模型]
step3[训练模型]
step4[预测结果]
end((结束))
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 --> st
原创
2024-03-11 04:00:07
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知识点数据集的标准化数据集的划分Sigmoid 函数乳腺癌的预测数据集的预处理import pandas as pd
df = pd.read_csv(
'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/2534/breast_cancer.csv', index_col=False)
df 可以看到该数据集合一共有 569 条数据，每条数据有 30 个和乳腺癌相
本来想写一个系列的，一半是抨击现在面试之水，要人之奸，用大哥的话说，要走新手是做螺丝钉和抹布用的。另一半是对出出学校的或者是自废武功转
3d
的朋友们提供一个比较有价值的参考。不过我时间实在仓促。没有保证，写一点算一点吧。
先识别一下，你到了公司会让你干什么：
1.UI（面试题会偏向NGUI等ui操作，会考到一些简单的排序算法，数据结构，问题处理思路等）
2.数据逻辑层（会考到数据结构的
