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RSS订阅原创 时间序列预测
1、时序预测介绍2、时序预测算法分类单步预测 一般用统计学算法 机器学习算法 预测一天的数据 多步预测 一些好的算法或者深度学习算法可一次性预测比如十五天的数据 很多多场景中比单步预测好很多的 自回归预测 不能考虑其他因素影响 相关环境的影响如折扣、季节、促销等 使用协变量预测 相关环境的影响如折扣、季节、促销等可以作为协变量进行预测 使用协变量输入来优化模型的准确率 点预测 概率预测 给出一个预测概论区间 最大值最小值 一元时间序列预测 多元/多重...
2022-04-05 16:13:02
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原创 无人驾驶入门——2D检测 基于图片的检测算法（四）
基于图片的检测算法two-step：RCNN SPPnet Fast-RCNNFaster-RCNN one-step:YOLO SSD YOLOv2 YOLOv3优点：实时性缺点：准确率不高，不如Faster R-CNN，定位精度差，anchor box不够丰富且只回归修正一次；小物体差：anchor的scake不够多样；不规则物体差：anchor的ratio不够多样default box、anchor box都称为先验框...
2022-03-09 16:46:14
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原创 无人驾驶入门——感知基础（三）
1、无人驾驶感知系统概述分割（1）实战基于传统方法的车道检测代码：https://github.com/andylei77/lane-detector（2）图片分割算法综述（3）实战基于图片分割的车道检测2、静态环境感知与分割算法...
2022-03-09 11:10:06
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原创 无人驾驶入门——软件环境ROS CMake（二）
ROS：点对点设计、分布式设计、多语言(常用c++ python)、轻量级、免费且开源、社区完善
2022-03-08 15:47:14
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原创 无人驾驶入门——自动驾驶概述（一）
无人驾驶技术概述（系统架构、硬件、软件）车辆底盘感知的、定位的、车辆计算单元的、整车线控系统软件两系统RTOS、Framework；绿色相当于我们手机上的app即要开发的算法 ，HMI可视化感知系统收集到的信息处理后传递给定位能力，定位与周围的环境结合进行路径规划，规划后传递给控制模块，控制模块根据规划的路线进行行驶高精地图，它可以精准感知静态物体信息，比如某个车道限速40，车辆在开始即能感知到这个车道限速40，...
2022-03-07 21:17:36
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原创 有监督的神经网络模型
有监督的神经网络：ANN、DNNRNN循环神经网络和递归神经网络CNN（卷积运算、图片）Transformer没有卷积、没有池化也没有池化无监督的预训练网络RNNCNNTransformer
2022-03-07 09:42:57
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原创 论文阅读笔记--Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers
最近在阅读一些关于transformer的论文，在此记录是为了看看到底天天学了些什么。目前阅读这些论文感觉还是似懂非懂的阶段，还需要时间细细斟酌，共勉！Rethinking Semantic Segmentation from a Sequence-to-Sequence Perspectivewith Transformers从序列到序列的角度重新思考语义分割本文贡献：从序列到序列的角度从新思考了语义分割，提供了一种...
2022-01-16 18:59:57
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原创 论文阅读笔记--Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Camerasto a Semantically Segmented...
写在前面：一些介绍monocular cameras单目摄像机：需要对目标进行识别，也就是说在测距前先识别障碍物是车、人还是别的什么。在此基础上再进行测距。缺点：需要大量数据且要不断更新双目摄像头：则更加像人类的双眼，主要通过两幅图像的视差计算来确定距离。也就是说，双目摄像头不需要知道障碍物是什么，只要通过计算就可以测距。缺点：计算量庞大reality gap：由于模拟器对于物理环境的建模都是存在误差的，因而在模拟环境中学习到的最优策略往往不能直接在现实环境中应用，我们把这个问题称为 “real
2022-01-09 19:14:02
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原创 学习笔记——深度学习模型CNN做Stock预测
一、卷积神经网络CNN最经典卷积神经网络有三层：Convolution Layer Pooling Layer（Subsampling）上采样 Fully Connected Layer卷积的计算：红框框里与蓝色矩阵filter做矩阵乘法，即：（2*1+5*0+5*1）+（2*2+3*1+4*3）+（4*1+3*1+1*2）= 35之后红色框框往后移一列，继续上述计算卷积神经计算完成得到的数据与深度神经网络的区别 CNN不是全连接 Filter中的每个数据是学出..
2021-10-24 13:43:39
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原创 学习笔记——深度学习模型LSTM做Stock预测
LSTM实现stock trend的预测本周学习总结：调试代码了解LSTM运行机制 学会使用Jupyter 安装配置环境下周学习安排：还是需要基础的，接下来的两周准备看些机器学习，然后慢慢深入到深度学习，之后尝试用pytorch或者tensorflow跑一下别人的代码，了解模型结构的使用机制，总而言之多动手看代码！一、数据集使用quandl提供的Google Stock数据集，数据集中变量介绍：Date：日期 Open：开盘价 High：最高价 Low：最低价 Clos
2021-10-09 21:25:44
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原创 基于深度学习的时间序列预测模型论文综述An Experimental Review on Deep Learning Architectures for Time Series Forecasting
论文题目：An Experimental Review on Deep Learning Architectures for Time Series Forecasting介绍：这是一篇基于深度学习的用于时间序列预测模型综述型论文论文：网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1wjBoESLhJ3z3gzGwQ5vXZQ提取码：746t说明：本文只是记录论文阅读中的学习笔记，整理一下，这篇综述所涉及的预测模型有七种：MLP、ERNN、LSTM、GRU、......
2021-09-18 16:08:06
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原创 PyTorch安装教程
1、安装anaconda安装过程与fbprophet安装步骤相同，见此另一篇教程安装2、显卡配置如果不带显卡，可以略过这一步打开任务管理器，GPU那里看到了你的 NVIDIA 显卡，即可3、在anaconda里创建安装环境打开Anaconda prompt，输入以下命令，env_pytorch是环境的名字，3.6是python版本Proceed ([y]/n)? y 出现这个 输入y即可conda create -n env_pytorch python=3.6..
2021-07-24 20:19:06
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原创 Anaconda安装fbprophet教程
先装adanconda1、创建虚拟环境2、激活环境3、安装c++判断是否安装成功4、这个命令没成功，我又换了一个安装pystan输入conda list看pystan是否安装成功安装fbprophet...
2021-07-16 19:18:40
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原创 ‘conda‘ is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file
这是在我安装fbprophet的时候中途碰见的一个bug，本来Anaconda都安装好了，在Anaconda Prompt中输入任何命令也能执行，就很突然输入很多命令都会提示我：‘XXXX' is not recognized as an internal or external command, operable program or batch file。于是我开始上网，网上说可能是环境没配好！这不可能啊我前几分钟命令还在正常使用，果然我仔细认真检查了环境我的环境配置嗯确实是没问题的：.....
2021-07-16 09:05:01
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原创 Python学习笔记
本文只是记录自学Python的学习过程 ，学习即更新，欢迎指正和补充。1、概述Python是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言，它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。1991年，第一个Python编辑器诞生，它是基于C语言实现，并能够调用C语言的库文件。2004年2.4版本诞生了目前最流行的WE
2021-07-12 17:13:13
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空空如也
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