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RSS订阅原创 机器学习实战：想精准预测石油日产气量？ARIMA模型是你不可错过的“神助攻”！
无论是行业内的专业人士，还是关注能源领域的普通大众，都应该对这一强大的预测工具给予足够的重视，因为它所揭示的不仅仅是石油日产气量的数字，更是关乎我们未来能源生活的蓝图。3. ARIMA模型要求模型具备纯随机性，即模型残差为白噪声，查看模型检验表，根据Q统计量的P值(P>0.05)对模型白噪声进行检验，也可以结合信息准则AIC和BIC值进行分析（越低越好），也可以通过模型残差ACF/PACF图进行分析根据模型参数表，得出模型公式结合时间序列分析图进行综合分析，得到向后预测的阶数结果。
2024-10-27 16:23:11
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原创 最新软著申请流程之个人及团队申请篇：个人与团队的软著申请秘籍，你还不快来瞧！
上一篇博客我们介绍了如何进行注册和身份认证，现在相信大家已经认证成功了吧接下来就让我们介绍个人以及团队如何进行申请软著吧，我还是以个人角度出发，从登录到提交材料进行全流程讲解，团队申请与个人申请相差不大，只不过多了一些流程，让我们开启软著申请之旅吧。
2024-09-28 14:02:21
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原创 最新软著申请流程之注册及身份认证篇：开启软件著作权保护的第一步，你必须知道的事！
听同学说，找软著代理申请要300块钱，但是软著申请其实非常简单，每个人都可以免费申请软著，但也有不少新手必踩的坑，接下来就让小编带你感受软著申请的全流程，本章内容分为三个模块，分别为身份认证、个人申请软著、团队申请软著，接下来小编将带你亲身操作软著申请的全流程，让我们开启软著申请的第一步身份认证吧！然后我们利用之前注册的手机号和密码进行登录，进行安全认证后返回到申请界面，再次点击立即登录，会弹出需要实名认证的弹窗，我们点击前往实名认证，本文的重点开始了！此外，软件著作权的证书也改为发放。
2024-09-26 22:03:52
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原创 国际周课程：Advanced software design Course report - 深入高级软件设计的奇妙世界
Tusdesigns,cand s.ProcessOperationSynonymsBubbleFunctionData FlowData StoreTerminatorRectanglesCan’tRelationsA = E.,{b}10integersstrings;and ablocksselectionselectionintegersproceduresoperationsmethods,then dFinally,i。
2024-09-25 18:42:44
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原创 机器学习实战：基于卷积神经网络的抽油机示功图故障诊断，精准揪出故障的“火眼金睛”！
1.项目背景介绍1.1背景目前大多数油田的开采进入中后期，开采难度及成本上升，抽油机、抽油杆、抽油泵组合是最主要的开采装备，对抽油泵的可靠性要求也越来越高。油井下情况复杂多变，因此抽油泵在运行过程中会发生故障。示功图是抽油系统故障诊断中的最主要的依据，示功图反映了抽油泵的工况，通过分析示功图特征，可以判断抽油泵是否存在故障。快速准确地利用示功图诊断出抽油泵故障，这将会极大提高石油的产量、开采效率，对保障油田生产有着重要意义。抽油泵的故障诊断是通过传感器收集抽油机悬点的载荷及位移数据，制出示功图，
2024-09-25 18:28:31
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原创 前端框架对比与选择：2024年最新指南
在当今快速发展的Web开发领域，选择合适的前端框架至关重要。本文将对目前主流的前端框架进行深入比较，帮助开发者做出明智的选择。
2024-09-24 19:11:03
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原创 机器学习实战：基于决策树的汽车性能评估，让你一眼看穿汽车的真实实力！（附实验全部源代码）
在机器学习的浩瀚星空中，决策树无疑是一颗闪耀着经典光辉的恒星。尽管在如今这个技术飞速发展、新算法不断涌现的时代，决策树被看作是一种传统的机器学习技术，但它在汽车性能评估领域的价值依然不可低估。汽车，作为现代社会的重要交通工具，其性能关乎着安全、效率以及驾驶体验等诸多关键因素。对汽车性能进行准确评估是汽车制造商、经销商以及消费者都非常关注的事情。
2024-09-24 10:16:43
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原创 机器学习实战，探秘基于支持向量机的小麦种子分类：让每颗小麦种子“无所遁形”（附实验全流程+全部源代码）
而支持向量机，凭借其坚实的数学理论基础，犹如一位严谨的裁判，在小麦种子分类的舞台上发挥着独特的作用。随着技术的不断发展，我们期待看到支持向量机与其他技术的融合，进一步提升小麦种子分类的效率和精度，为农业生产提供更有力的保障，确保每一粒小麦种子都能在合适的环境中茁壮成长，为全球的粮食安全贡献自己的力量。长），Compactness（压实度），Kernel_Length（籽粒长度），种子的三种类别，分别为1（Kama），2（Rosa），3（Canadian）。
2024-09-23 18:07:33
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原创 机器学习实战，探秘卷积神经网络：猫狗识别背后的秘密（实验全流程+代码）
RMSprop、SGD、Nadam和Adam，并将训练轮数提高到100轮，此时的。验通过比较RMSprop、SGD、Nadam和Adam四种优化器的效果，找到适。结果显示，Nadam优化器在测试集上达到了最好的性能，个不同的学习率（1e-4、1e-3、1e-2、1e-1），发现最优的学习率是。调整模型中的参数，以减小损失函数的值。放，对图像的大小（150x150），每个批次的图像数（20）和类别的模。1e-3，模型在测试集上的正确率达到了95%左右。考虑了之前的动量信息，并结合Adam的自适应学习率方式。
2024-09-22 15:37:20
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原创 机器学习实战，通过聚类剖析一氧化碳和氮氧化物排放：探索环境治理的关键
一、实验目的本实验的主要目的是通过聚类分析的方法，对一氧化碳和氮氧化物排放数据集进行分类，探索其中存在的模式和结构，以及评估聚类算法的效果。具体来说，实验的目标有以下几点：1.掌握对数据集的处理和探索性分析，包括数据缺失值和异常值的检查，并绘制数据分布和趋势的图表，确保数据的质量和可用性。2.掌握k-means算法，根据评估聚类算法的效果来确定最佳K值，对数据集进行聚类分析，并进行聚类结果可视化。3.将数据进行标准化后，重新使用k-means聚类算法来对标准化后的数据进行聚类，寻找最佳聚
2024-09-22 15:05:14
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原创 听说ChatGPT o1推理模型即将问世，传统问答系统是否还有存在的必要？毕业设计：基于知识图谱的智能问答系统，最全设计流程（内附源代码和部署在服务器上的链接）
本系统架构采用基于Flask框架的B/S架构模式，旨在实现基于知识图谱的智能问答系统。系统前端与用户交互，负责问题输入和结果显示；后端则负责接收用户输入并进行问题分类、解析、知识图谱查询和大模型调用。后端系统与Neo4j图数据库进行交互，以检索知识图谱中的实体和关系，同时集成文心一言大模型，作为知识图谱未能检索到答案时的备选方案。最后将该系统部署在服务器上，为用户提供了更加高效的智能问答服务。
2024-09-22 14:33:32
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软著申请文档：计算机视觉与机器学习下的指尖追踪与数字识别系统设计（证书已发放）
2024-09-27
空空如也
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