指数平滑法 其实我想说自己百度的… 只有懂的人才会找到这篇文章… 不懂的人…看了我的文章…还是不懂哈哈哈 指数平滑法相比于移动平均法，它是一种特殊的加权平均方法。简单移动平均法用的是算术平均数，近期数据对预测值的影响比远期数据要大一些，而且越近的数据影响越大。指数平滑法正是考虑了这一点，并将其权值按指数递减的规律进行分配，越接近当前的数据，权重越大；反之，远离当前的数据，其权重越小。指数平滑法按照平滑的次数，一般可分为一次指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法等。然而一次指数平滑法适用于无趋势效应、呈平滑趋势的时间序列的预测和分析，二次指数平滑法多适用于呈线性变化的时间序列预测。 具体公式

NGUI 是一款非常强大的 UI 系统和事件通知框架。 NGUI Next-Gen UI v2021.9.10b 和 Unity 2020.1.0f1 亲测兼容可用

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使用TensorFlow和通用句子编码器进行下一个单词预测 该项目正在利用一种转移学习的方法，即使用Google的通用句子编码器在给定包含5个单词的字符串的情况下预测下一个单词。 通用句子编码器包装在带有Tensorflow的Lambda层中，并堆叠在递归层的顶部，然后是softmax层，以为下一个单词提供概率分布。 该模型在包含数百万行英语的美国博客的数据集上进行了训练。 由此，我正在使用滑动窗口方法来获取模型的训练样本和标签。 使用过采样方法（例如SMOTE）面临类不平衡的问题。 该模型使用Flask包装到API中，并且可以在本地主机上运行。 Linux / macOS的用法 创建一个虚拟环境 python3 -m venv env 激活虚拟环境： source env/bin/activate 安装要求： pip install -r requirements.txt

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主要介绍了python next()和iter()函数原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

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