- 数据的归一化和标准化是特征缩放$(feature\ scaling)$的方法,是数据预处理的关键步骤。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据归一化/标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据归一化/标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。(这里提到的量纲可以理解为数和单位,概括一句话就是物 数据的归一化和标准化是特征缩放$(feature\ scaling)$的方法,是数据预处理的关键步骤。不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据归一化/标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据归一化/标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。(这里提到的量纲可以理解为数和单位,概括一句话就是物
- 金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用) 金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用)
- 默里全球潮汐湿地变化数据集包含全球潮汐湿地范围及其变化的地图。这些地图是根据三个阶段的分类法绘制的,旨在(i)估计潮汐湿地(定义为潮汐沼泽、潮汐平地或红树林生态系统)的全球分布,(ii)检测它们在研究期间的变化,以及(iii)估计生态系统类型和潮汐湿地变化事件的时间。该数据集是通过将Landsat 5至8号卫星获取的1,166,385张卫星图像的观测数据与已知影响每种生态系统类型分布的变... 默里全球潮汐湿地变化数据集包含全球潮汐湿地范围及其变化的地图。这些地图是根据三个阶段的分类法绘制的,旨在(i)估计潮汐湿地(定义为潮汐沼泽、潮汐平地或红树林生态系统)的全球分布,(ii)检测它们在研究期间的变化,以及(iii)估计生态系统类型和潮汐湿地变化事件的时间。该数据集是通过将Landsat 5至8号卫星获取的1,166,385张卫星图像的观测数据与已知影响每种生态系统类型分布的变...
- 安装地球引擎API和geemap安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的,它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法,比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。下面的脚本检查geemap包是否已经安装。如果没有,它将安装geemap,它会自动安装其... 安装地球引擎API和geemap安装地球引擎的Python API和geemap。geemap Python包是建立在ipyleaflet和folium包之上的,它实现了几个与地球引擎数据层交互的方法,比如Map.addLayer()、Map.setCenter()和Map.centerObject()。下面的脚本检查geemap包是否已经安装。如果没有,它将安装geemap,它会自动安装其...
- 影像集合,具体包含名称、传感器、时间和引用代码Sensor Dataset.availability Collection.IDLandsat-4 TM 22/08/1982 - 24/06/1993 LANDSAT/LT04/C02/T1_L2Landsat-5 TM 16/03/1993 – 05/05/2012 LANDSAT/LT05/C02/T1... 影像集合,具体包含名称、传感器、时间和引用代码Sensor Dataset.availability Collection.IDLandsat-4 TM 22/08/1982 - 24/06/1993 LANDSAT/LT04/C02/T1_L2Landsat-5 TM 16/03/1993 – 05/05/2012 LANDSAT/LT05/C02/T1...
- 什么是XA 引言在当今快速发展的互联网时代,用户对于产品和服务的体验要求越来越高。为了满足用户的期望,设计师和开发者需要关注用户体验(User Experience,UX)和用户界面(User Interface,UI)的设计。而在实现优质用户体验的过程中,设计师和开发者需要考虑到一种重要的设计理念,即“XA”(Experience Architecture)。本文将会为您详细介绍什么是X... 什么是XA 引言在当今快速发展的互联网时代,用户对于产品和服务的体验要求越来越高。为了满足用户的期望,设计师和开发者需要关注用户体验(User Experience,UX)和用户界面(User Interface,UI)的设计。而在实现优质用户体验的过程中,设计师和开发者需要考虑到一种重要的设计理念,即“XA”(Experience Architecture)。本文将会为您详细介绍什么是X...
- ChatGPT的逐行输出原理与大模型原理解析ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于GPT的文本生成模型。它是通过对海量文本数据进行预训练,并且使用Transformer模型架构来实现强大的文字生成能力。在解释ChatGPT的逐行输出原理之前,我们先了解一下大模型的基本工作原理。 1. 大模型的工作原理大模型指的是由大量参数构成的深度学习模型。它们通常具备更强大的表达能力,在处理复杂的... ChatGPT的逐行输出原理与大模型原理解析ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于GPT的文本生成模型。它是通过对海量文本数据进行预训练,并且使用Transformer模型架构来实现强大的文字生成能力。在解释ChatGPT的逐行输出原理之前,我们先了解一下大模型的基本工作原理。 1. 大模型的工作原理大模型指的是由大量参数构成的深度学习模型。它们通常具备更强大的表达能力,在处理复杂的...
- 我们在谷歌地球引擎环境中开发了一个版本的连续变化检测和分类算法。它与20年的Landsat数据(1999-2019)一起使用,产生了一个新的、公开的、由预先计算的时间序列断点和谐波系数组成的全球数据集。我们展示了来自区域用例的结果,证明了用这个新的数据集进行分类和变化检测,并将其与其他时间合成技术进行了比较。我们的结果表明,使用CCDC的总体准确度的提高在年度基础上可能很小... 我们在谷歌地球引擎环境中开发了一个版本的连续变化检测和分类算法。它与20年的Landsat数据(1999-2019)一起使用,产生了一个新的、公开的、由预先计算的时间序列断点和谐波系数组成的全球数据集。我们展示了来自区域用例的结果,证明了用这个新的数据集进行分类和变化检测,并将其与其他时间合成技术进行了比较。我们的结果表明,使用CCDC的总体准确度的提高在年度基础上可能很小...
- 笔者在GPU多机环境下用Megatron-Deepspeed训练框架, 多机多卡分布式训练GPT2模型, 利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。 笔者在GPU多机环境下用Megatron-Deepspeed训练框架, 多机多卡分布式训练GPT2模型, 利用RoCE网卡来提高网络传输速度和性能。
- 在油田勘探和开发过程中,油藏历史数据的分析与预测对于制定有效的生产优化策略和决策具有重要意义。随着机器学习技术的发展,利用机器学习算法对油藏历史数据进行分析和预测已成为一种有效的方法。本文将介绍如何利用机器学习技术,从油藏历史数据中提取有价值的信息,并使用预测模型对未来的生产情况进行预测。 数据收集与预处理在进行机器学习分析之前,首先需要收集并预处理油藏的历史数据。这些数据包括油井的产量、注... 在油田勘探和开发过程中,油藏历史数据的分析与预测对于制定有效的生产优化策略和决策具有重要意义。随着机器学习技术的发展,利用机器学习算法对油藏历史数据进行分析和预测已成为一种有效的方法。本文将介绍如何利用机器学习技术,从油藏历史数据中提取有价值的信息,并使用预测模型对未来的生产情况进行预测。 数据收集与预处理在进行机器学习分析之前,首先需要收集并预处理油藏的历史数据。这些数据包括油井的产量、注...
- 基于机器学习的油井智能监测与维护系统在油田勘探和生产过程中,油井的监测和维护是至关重要的任务。传统的方法通常需要人工参与和大量的人力资源,而且往往无法及时发现问题。然而,借助机器学习技术,我们可以建立一个智能化的油井监测与维护系统,实现自动化的监测和实时的故障诊断,从而提高生产效率和降低维护成本。 数据采集与预处理首先,我们需要收集大量的油井监测数据,包括温度、压力、流量等各种传感器数据。... 基于机器学习的油井智能监测与维护系统在油田勘探和生产过程中,油井的监测和维护是至关重要的任务。传统的方法通常需要人工参与和大量的人力资源,而且往往无法及时发现问题。然而,借助机器学习技术,我们可以建立一个智能化的油井监测与维护系统,实现自动化的监测和实时的故障诊断,从而提高生产效率和降低维护成本。 数据采集与预处理首先,我们需要收集大量的油井监测数据,包括温度、压力、流量等各种传感器数据。...
- 油田勘探中的机器学习算法优化技术在油田勘探领域,机器学习算法的应用已经展现出巨大的潜力,可以帮助优化勘探过程、提高预测准确性并减少成本。然而,为了充分发挥机器学习的优势,我们需要对算法进行优化和调整,以适应油田勘探的特殊需求。本文将介绍一些常见的机器学习算法优化技术,包括特征选择、超参数调优和集成方法。我们将通过展示一个示例问题来说明这些技术的应用。 示例问题:预测油藏产量在油田勘探中,预... 油田勘探中的机器学习算法优化技术在油田勘探领域,机器学习算法的应用已经展现出巨大的潜力,可以帮助优化勘探过程、提高预测准确性并减少成本。然而,为了充分发挥机器学习的优势,我们需要对算法进行优化和调整,以适应油田勘探的特殊需求。本文将介绍一些常见的机器学习算法优化技术,包括特征选择、超参数调优和集成方法。我们将通过展示一个示例问题来说明这些技术的应用。 示例问题:预测油藏产量在油田勘探中,预...
- 人工智能驱动的油井产量监测与优化在油田开发中,准确监测和优化油井的产量是关键任务之一。传统方法通常依赖于手动收集数据并进行分析,但随着人工智能技术的发展,我们可以利用机器学习和数据分析来实现自动化的油井产量监测与优化,从而提高生产效率和利润。 1. 数据收集与预处理要进行油井产量监测与优化,首先需要收集大量的实时或历史数据。这些数据可能包括油井的生产率、注入压力、地层参数等信息。然后,我们... 人工智能驱动的油井产量监测与优化在油田开发中,准确监测和优化油井的产量是关键任务之一。传统方法通常依赖于手动收集数据并进行分析,但随着人工智能技术的发展,我们可以利用机器学习和数据分析来实现自动化的油井产量监测与优化,从而提高生产效率和利润。 1. 数据收集与预处理要进行油井产量监测与优化,首先需要收集大量的实时或历史数据。这些数据可能包括油井的生产率、注入压力、地层参数等信息。然后,我们...
- 油井产能预测的基于人工智能的方法研究在油田开发中,准确地预测油井的产能对于优化生产决策、提高采收率至关重要。传统的产能预测方法通常基于经验公式和统计模型,然而,随着人工智能技术的快速发展,越来越多的研究开始探索基于人工智能的方法来改进油井产能预测的准确性和可靠性。本文将介绍一种基于人工智能的油井产能预测方法,采用深度学习技术来构建预测模型。该方法利用了深度神经网络的强大表达能力和自动特征学... 油井产能预测的基于人工智能的方法研究在油田开发中,准确地预测油井的产能对于优化生产决策、提高采收率至关重要。传统的产能预测方法通常基于经验公式和统计模型,然而,随着人工智能技术的快速发展,越来越多的研究开始探索基于人工智能的方法来改进油井产能预测的准确性和可靠性。本文将介绍一种基于人工智能的油井产能预测方法,采用深度学习技术来构建预测模型。该方法利用了深度神经网络的强大表达能力和自动特征学...
- 在当今的软件开发领域,机器学习技术的应用越来越广泛。然而,对于许多开发人员来说,构建和训练机器学习模型可能是一项具有挑战性的任务。幸运的是,华为云AI模型市场提供了一个强大的平台,可以帮助开发人员快速集成和部署各种机器学习模型。本文将介绍如何利用华为云AI模型市场,以及提供一个示例代码,帮助您快速上手。1. 浏览华为云AI模型市场首先,访问华为云官方网站并登录您的账户。然后,导航至AI模型市... 在当今的软件开发领域,机器学习技术的应用越来越广泛。然而,对于许多开发人员来说,构建和训练机器学习模型可能是一项具有挑战性的任务。幸运的是,华为云AI模型市场提供了一个强大的平台,可以帮助开发人员快速集成和部署各种机器学习模型。本文将介绍如何利用华为云AI模型市场,以及提供一个示例代码,帮助您快速上手。1. 浏览华为云AI模型市场首先,访问华为云官方网站并登录您的账户。然后,导航至AI模型市...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签