在高方差时段（如节假日和体育赛事等等）准确的预测交通量，对于异常检测、资源分配、预算规划和其他相关的任务都是至关重要，这些任务有助于网约车大规模优化用户体验，然而，预测这些变量极具挑战性，因为这种极端事件预测取决于天气、城市人口增长和其他导致预测不确定性的外部因素。近几年来，长短期记忆网络技术以...

卢子琦，目前于麻省理工学院计算机科学于人工智能实验室攻读博士学位，师从Prof. JohnLeonard，研究方向为鲁棒和子提高的物体级机器人感知于建图。个人主页：[链接]

KMV Sketch是Theta Sketch算法的一种，简单来说，KMV Sketch是用来估算大数据中不重复元素的个数，例如某个网站的唯一身份访客数。本文简单翻译自datasketches的文档，用以说明该算法是如何进行估算的。

新建问卷界面如图。 当选择单选、或者多选时界面如图 若是我没填真实值直接添加选项，就会添加一个输入框的选项。每个问题至多有一个输入框。 完整问卷的数据格式如图所示 问题：早饭吃了什么 数据格式如图所示 之后在发布问卷之后，我照着这个数据格式构建了问卷。之后获取问卷填写结果时，将问卷的数据绑定了一个数组...

Copula可以完全表征多个变量的依赖性。本文的目的是提供一种贝叶斯非参数方法来估计一个copula，我们通过混合一类参数copula来做到这一点。特别地，我们表明任何双变量copula密度可以通过高斯copula密度函数的无限混合任意精确地近似。该模型可以通过马尔可夫链蒙特卡罗方法估计，并且该模型在模拟和实际数据集上进行演示。

鸿蒙开发时如何将Resource类型转为资源对应的真实类型？比如在string.json中定义了一个{"name": "module_desc"，"value": "module description"}的资源，可以通过$r('app.string.module_desc')获取到Resource，那如何获取到Resource对应的值（也就是"module description"字符串）？color.json和float.json中预定义的资源...

回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。

我国以前一直以来都是世界上大豆生产的第一大国。但由于各国的日益强大，导致我国豆种植面积和产量持续缩减。因此，预测我国的大豆产量对中国未来的经济发展有着极其重要的作用。

近日，由香港中文大学、上海人工智能实验室及南洋理工大学的研究团队联合研发的论文《Neural LightRig: Unlocking Accurate Object Normal and Material Estimation with Multi-Light Diffusion》。

<meta name="referrer" content="no-referrer" />

开源的MLLMs和扩散模型已经过大规模预训练，其从零开始训练统一任务，不如取长补短，将MLLMs的语言建模能力，与扩散模型的像素级图像建模能力，进行有机的结合。

股票市场的波动起伏一直备受投资者关注，准确预测股票价格对于投资者制定合理的投资策略至关重要。股票价格数据具有时间序列特性，近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，各种模型被应用于股票价格预测。长短期记忆（LSTM）模型凭借其记忆功能在剖析时间序列数据关系方面展现出优势，ARIMA 模型在时间序列分析中也...

比如在string.json中定义了一个{"name": "module\_desc"，"value": "module description"}的资源，可以通过$r('app.string.module\_desc')获取到Resource，那如何获取到Resource对应的值（也就是"module description"字符串）？color.json和float.json中预定义的资源有没有获取真实值的方法?

在当今数据驱动的时代，数据科学家面临着处理各种复杂数据和构建有效模型的挑战。本专题合集聚焦于有序分类变量处理、截断与删失数据回归分析以及强化学习模型拟合等多个重要且具有挑战性的数据分析场景，旨在为数据科学家提供全面且深入的解决方案。

LSTM（或长短期记忆人工神经网络）允许分析具有长期依赖性的有序数据。当涉及到这项任务时，传统的神经网络体现出不足，在这方面，LSTM将用于预测这种情况下的电力消耗模式。

B+树的叶节点是有序的。当它用于聚集索引的时候，叶节点本身既是索引又是真实值。当它用于非聚集索引的时候，叶节点仅仅是索引，索引的指针指向的才是真实值。由于此时索引是有序的，因此其指向通常是无序的，所以两个连续的索引值可能对应的真实值所在的行可能会离得很远。

这个时候，你就需要拼数据了。比如数据假设为{"1号":"100","30号":"300"}先预设初始值，{"1号":"0","10号":"0","20号":"0","30号":"0"}