python基于LSTM神经网络进行时间序列数据预测源码+全部数据.zip包含数据清洗，数据特征提取，数据建模，数据预测使用LSTM神经网络进行时间序列数据预测分析。基于Tensorflow框架、Kerase接口开发网络模型。 .LSTM单变量2 1.观测值缩放 2.时间序列转换成稳定数据 3.时间序列转监督学习数据 1_3.LSTM单变量3 1.LSTM模型开发 1_4.LSTM单变量4 1.完整的LSTM案例 1_5.LSTM单变量5 1.更健壮的LSTM案例 2.LSTM多变量（air_pollution） 1_1.LSTM多变量1 1.数据输出 2.预处理 1_2.LSTM多变量2 1.LSTM数据预处理 1_3.LSTM多变量3 1.定义&训练模型 2.数据预处理 3.Multi-Step LSTM预测（shampoo-sales） 1_1.Multi-Step LSTM预测1 1.静态模型预测 1_2.Multi-Step LSTM预测2 1.多步预测的LSTM网络 二

VBA实现对数据分析3D-排五-排三进行分析

扩充语言成份：“if 条件 then 语句系列1 else 语句系列2”。 扩充语言成份：“do while 语句系列 until 条件” 扩充语言成份： ①“for 变量= 初值 to 终值 do begin 语句系列 end” ②“for 变量= 初值 downto 终值 do begin 语句系列 end” 其中，语句①中循环变量的步长为1，语句②中循环变量的步长为-1。

上传代码是VS2015平台下，在单文档上进行OpenGL开发的示例。具体文档，请参考 https://blog.csdn.net/zhangkaihang/article/details/7459634

LogicBlox系统的设计与实现 这是我第一次尝试理解研究论文！ 我将尝试问一些我不了解的问题，并尝试进行一些研究以了解它们。 LogicBlox LogicBlox的主要产品是我们所谓的智能数据库。 这是一个活跃的云数据库，具有很多传统上通常需要编写的业务逻辑命令式语言在数据库中的不同计算机上运行。 这样，当数据添加到数据库中时， 这些业务规则生效并自动更新视图。 它专门从事真正的大规模分析和事务和分析之间混合的应用程序， 资料来源： 抽象的 The LogicBlox system aims to reduce the complexity of software development for modern applications which enhance and automate decision-making and enable their users to evo

ubuntu 使用gnome开终端进行ffmpeg推流本地桌面，rtmp流。

Linode预配器 这是一个bash脚本，它创建一个新的并进行一些基本配置。 每次我想要一台新服务器时，我基本上都厌倦了使用Web界面创建Linodes并执行相同的基本设置步骤（创建用户，上载ssh密钥，禁用root登录等）。 这些不是艰巨的任务，但是却浪费了我本可以用来做其他事情的时间。 在开始使用 （位于此处 ）之前，我编写了此文件以使过程自动化。 我尝试使用做同样的事情，但是遇到了一些我不知道的错误。 另外，我还希望能够与或其他VM（虚拟机）提供程序一起使用的东西。 该脚本依赖 （命令行界面）来创建新的 。 创建Linode后，它会上载位于“ provision”文件夹中的另一个bash脚本，并在新计算机上执行该脚本。 它更新系统，为用户添加ssh密钥，更新IP表，系统时间，sshd配置等。基本上，我通常对创建的任何新服务器执行的所有操作。 create_linode脚本会进行一些

串口通信、MFC入门

matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据

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