内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

Maltab实现CNN卷积神经网络故障诊断（代码完整，可直接运行，适合2018及以上） 卷积神经网络（convolutional neural network）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。 相比于全连接前馈神经网络，卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享以及汇聚，这些特性使得卷积神经网络具有很好的特征提取能力，且参数更少。 利用各种检查和测试方法，发现系统和设备是否存在故障的过程是故障检测；而进一步确定故障所在大致部位的过程是故障定位。故障检测和故障定位同属网络生存性范畴。要求把故障定位到实施修理时可更换的产品层次（可更换单位）的过程称为故障隔离。故障诊断就是指故障检测和故障隔离的过程。

用于动力站110 kV变电站全封闭式SF6组合电器GIS(Gas-insulated Metal-enclosed Switchgear),具有占地面积小、性能稳定、维护工作量少、运行安全可靠等特点。介绍了维护方法和措施,以保证GIS安全运行。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

%% 数据归一化 [p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); [t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1); t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output); %% 转置以适应模型 p_train = p_train'; p_test = p_test'; t_train = t_train'; t_test = t_test'; %% 创建网络 k = 7; % 保留成分个数 [theta, ch0] = my_pls(p_train, t_train, k); %% 仿真测试 t_sim1 = sim_pls(p_train, theta, ch0); t_sim2 = sim_pls(p_test , theta, ch0); %% 数据反归一化 T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim

VLC媒体播放器源码，2015最新版，含JNI代码，可直接在eclipse中运行。

Citrix NetScaler作为一站式Web应用交付设备，可加速应用性能，确保应用的持续可用性和安全性，并大幅降低成本，从而可将Web 应用的运行速度提升5倍。

最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。 优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行

本资源是一个校园志愿者管理系统的完整开发源码，包括前端、后端、数据库等部分。该系统主要提供自媒体社区服务，实现自媒体账号管理、内容发布、用户互动等功能，提高自媒体推广效率和用户体验。该系统支持自媒体账号管理、内容发布、用户互动等服务，为自媒体及广大自媒体创作者提供了便捷、高效的自媒体社区平台。 我们提供了详细的部署说明和系统介绍，以帮助使用者更好地使用本资源。在部署说明中，我们详细介绍了如何将本资源部署到本地或远程服务器上，并配置相关环境参数。在系统介绍中，我们对自媒体社区平台的各项功能、前后端框架和技术栈进行了详细介绍和解释，以帮助开发者更好地理解系统的设计思路和功能实现。 对于想要深入学习和了解源码的开发者，我们还提供了源码解释。通过逐行分析源码，我们对系统的技术实现、API设计、业务逻辑等进行深入解读和分析，帮助开发者更好地理解源码和在其基础上进行二次开发，并提供更多开发思路和技巧。 总之，本资源适合对SpringBoot、Vue、自媒体社区平台开发有一定基础的开发者学习和参考。该系统的设计思路、技术实现和业务逻辑等方面都具有高参考价值，为开发

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