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RSS订阅原创 基于TCN时间序列预测生猪价格：从数据到模型实现
本文介绍了一种基于TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）的时间序列预测方法，用于预测生猪价格。通过使用历史数据中的多个特征（如仔猪价格、生猪存栏量、屠宰量、玉米价格、豆粕价格和牛肉价格），我们构建了一个TCN模型来预测未来的生猪价格。文章详细介绍了数据预处理、模型构建、训练和评估的完整流程，并输出了模型的R2和RMSE指标以评估性能。此外，我们还通过可视化展示了预测结果和特征重要性，帮助读者更好地理解模型的预测能力和各特征对生猪价格的影响。
2025-03-01 22:51:37
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原创 目标检测：Yolov5训练自己的数据集（完整版）
等到数据训练好了以后，就会在主目录下产生一个run文件夹，在run/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件，一会我们就要利用这个最好的权重文件来做推理测试。一个是data目录下的相应的yaml文件，一个是model目录文件下的相应的yaml文件。5. 先验框（Anchor Boxes）的设置：一些目标检测模型（如YOLO和SSD）使用先验框来预测目标的位置和类别，先验框的设置会影响模型的检测精度和mAP指标。模型的主要参数解析如下所示。
2024-09-27 13:08:46
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原创 【无标题】基于yolov5训练属于自己的模型
yolo系列最常用的模型包括，yolov3；yolov8以及最新的yolov9。下一节，将会具体介绍怎么制作数据集，怎么标注，怎么训练模型，怎么改源码。分割：分为实例分割和场景分割，判断每一个像素属于哪类。分类：判断图片或视频里面包含什么类别的物体。检测：分类+定位，定位出这个目标的位置。需要数据集和源码的可以给我要！
2024-05-17 09:46:03
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空空如也
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