Use wechaty to apply pytorch model via WeChat.想法在跑深度学习模型时，我时常会感觉调用一个模型好复杂，需要写好长好长的代码，而我又没有学过小程序开发，于是想到做一个用微信快速调用模型的小玩意儿。本项目即是通过wechaty与微信通讯，利用fastapi中转数据并调用pytorch模型的实践。同时，目前该项目仅仅作为一个MVP（最小可行产品），功能可能并
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2023-08-22 14:38:23
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# 深度学习算法预测
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在各个领域取得了广泛的应用。其中，深度学习算法在预测任务中具有很好的表现，比如预测股票走势、天气变化等。在本文中，我们将介绍深度学习算法在预测任务中的应用，并给出一个简单的代码示例。
## 深度学习算法预测原理
深度学习算法通过神经网络模拟人脑的工作方式，通过多层次的网络结构学习输入数据的特征，从而进行预测。在预测任务中，我们
# 深度学习预测算法：让未来可期
深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，可以说是人工智能（AI）领域的明星技术。它利用多层神经网络模型对复杂的数据进行学习和预测，已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、医疗诊断等领域。本文将介绍深度学习的预测算法，通过代码示例展示其基本原理，并提供流程图和关系图帮助大家理解。
## 1. 深度学习预测算法的基本原理
深度学习预测算法的核心
1 文章信息《Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction》。这是2017年AAAI大会的一篇会议论文，作者是微软研究院的张俊波。2 摘要预测交通流量对交通管理和公共安全非常重要，而且非常具有挑战性，因为它受到许多复杂因素的影响，如地区间交通、事件和天气。本文提出了一种基于深度学习的方法，称为时空
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2023-10-10 21:40:48
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1.行为预测的方法：行为预测的方法包括数据挖掘方法、统计学方法、机器学习方法等。数据挖掘方法是从大数据中挖掘出有价值的信息，包括分类、聚类、关联规则等技术。统计学方法是通过对历史数据进行统计分析，识别出规律性的趋势和模式，对未来进行预测。机器学习方法则是通过训练模型，使用各种算法进行预测。它们的共同点是通过对历史数据和现有信息进行分析和处理来进行预测和判断。2.行为分析的基本原理：行为分析的基本原
深度学习回归预测算法是一种利用神经网络模型进行数据预测的方法。下面我将为你介绍实现该算法的整个流程，并提供相关的代码和注释。
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型构建]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
D --> E[结果评估]
```
接下来，我们逐
概要：这篇论文中，Deepmind通过对主管人类长期记忆行为的“海马体”（hippocampus）神经元活动的研究，进一步提出了可以转化为神经网络架构的“预测图”理论。对人类神经网络的理解越来越在左右人工智能的未来研究，连Deepmind也不例外。2017年10月2日，《NATURE NEUROSCIENCE》发表了Deepmind的一篇《The hippocampus as a predicti
单目深度估计已经被广泛研究，最近已经报道了许多在性能上显著改进的方法。然而，大多数先前的工作都是在一些基准数据集（如KITTI数据集）上进行评估的，并且没有一项工作对单目深度估计的泛化性能进行深入分析。本文深入研究了各种骨干网络（例如CNN和Transformer模型），以推广单目深度估计。首先，评估了分布内和分布外数据集上的SOTA模型，这在网络训练期间从未见过。然后，使用合成纹理移位数据集研究
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2023-10-12 21:51:25
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线性回归（linear-regression）预测算法C++实现上一期，和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点（漏了的同学欢迎加公众号回顾），本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点，它一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。估计出公式参数后，进一步的，可以对未知的样本进行计算以预测（或者推荐）。本文主要参照 http://hi.baidu.com/heh
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2023-10-09 00:50:25
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一、目的和要求1、理解监督学习和回归预测的基本概念。2、掌握回归预测五种算法的算法流程。3、学会编写回归预测五种算法的Python编程方法。4、会使用回归预测评价方法测评不同的算法性能二、设备或环境个人电脑、Anaconda2、Python2.7.10和网络三、实验步骤 1、设计算法步骤和流程2、根据算法编写Python程序3、运行机器学习算法程序并调试四、内容针对美国波士顿
目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10
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2023-11-20 10:26:00
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记：电影评论分类，新闻分类不同的是预测房价不属于分类问题，而是回归问题，所用的损失函数以及验证方法也与前面由很大的不同。 1、回归与logistic回归：很容易将这两个混为一谈，从名字来看好像这两个都是回归算法，但其实logistic回归是分类算法。2、回归问题：相对于分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签来说，回归问题是预测一个连续值而不是离散的标签，例如根据掌握的气象数
目 录三大模型1、预测模型2、优化模型3、评价模型数学建模的十大常用算法三大模型1、预测模型预测模型：神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测（线性回归）、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic 模型等等。应用领域：人口预测、水资源污染增长预测、病毒蔓延预测、竞赛获胜概率预测、月收入预测、销量预测、经济发展情况预测等在工业、农业、商业等经济领域，以及环境、
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2023-11-12 22:38:44
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1平均预测法：推测事物未来发展的期望数量结果的一种方法。平均预测法有多种具体计算模型，如算术平均预测法、几何平均预测法、移动平均预测法、指数平滑预测法
2在应用算术平均预测法时，要特别注意数据的变化规律，如果数据有明显的上升和下降趋势，则不能采用算术平均预测法
3算术平均预测法具体计算方法是首先以一个称为权数的数值来代表每一个数
图像预处理 滤去干扰，噪声等。如图像信息微弱，还要进行增强处理，几何调整，着色校正等。图象分割 从图像中定位，分离出不同的待识别物体。这一过程输入的是整幅图像，输出是像元图像。图像特征抽取 提到需要特征并对某些参数进行计算，测量，根据结果进行分类。图像分类 根据撮特征值，利用模式识别方法进行分类，确定相关信息。使用多输出估计来完成图像。目标是根据人脸的上半部分来预测其下半部分。图像的第一列显示真实
能做深度预测或估计的网络好多，记一下，有时间一个个找源码和数据跑一遍。1，monodepth 无监督 有 tf 和 pytorch 代码 18，monodepth2 无监督 pytorch https://github.com/nianticlabs/monodepth2Clément Godard小哥真是优秀！2，
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2023-09-08 16:24:57
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单神经元预测猫准确率为70%，实际上这个效果很一般，数据集的数据都是比较好的，类似这种： （我表情包随便截图的）回顾单神经元的构成： 1）传播函数，由输入x、偏置w、阈值b计算出a2）激活函数，将a映射到0~1之间的结果y，可理解为（是、否）的概率3）反向传播函数，通过y、label计算出dw、db（用以更新w和b）4）损失函数，计算y与label间的误差浅层神经网络的构成： 在浅层神经网络中，主
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2023-09-04 20:34:17
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回归算法：回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。 1).线性回归:所获取的结果值是连续的。LinearRegression 1.岭回归(Ridge),L2正则(平方) 2.Loss回归,L1正则(绝对值) 3.Elastic Net回归,弹性网络算法(同时使用L1和L2) 4.参数求解方式:
分类与预测餐饮企业经常会碰到下面的问题：如何预测未来一段时间内，哪些顾客会流失，哪些顾客最有可能成为VIP客户？如何预测一种心产品的销售量，以及在哪种类型的客户中会较受欢迎？除此之外，餐厅经理需要通过数据分析来了解具有某些特征的顾客的消费习惯/这些都是分类与预测的例子。常见的分类预测算法贝叶斯贝叶斯（Bayes）分类算法是一类利用概率统计知识进行分类的算法，如朴素贝叶斯（Naive Bayes）算
系列文章目录 文章目录系列文章目录内容介绍一、 时序预测介绍1、基本概念2、应用场景3、评价指标二、时间序列特性1.时间序列分解三、时序预测方法1、Arima2、Facebook Prophet3、树模型4、线性回归5、神经网络总结 内容介绍本文内容整理自“深度之眼”《数据竞赛中的时间序列预测》课程，详情请咨询文末微信一、 时序预测介绍1、基本概念预测： 指提供一段时间内某变量y值的变化情况， 求
