原创 Python時間序列分析
引入數據包 from __future__ import print_function import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.ap
2020-06-19 05:48:13
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原创 Batch_size對於深度學習訓練過程的影響？
batch_size的大小決定了深度學習訓練過程中完成每個epoch所需的時間和每個迭代(epoch)之間梯度的平滑程度。 對於每個epoch所需時間的解釋： 對於一個大小爲N的訓練集，如果每個epoch中mini-ba
2020-06-19 05:48:13
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原创 Keras 保存model到指定文件夾和加載load_model指定文件夾中的文件（踩坑）
我們一般保存模型和加載模型都是通過下面這段代碼： from keras.models import load_model model.save('model.h5') from keras.models import load_
2020-02-24 05:54:22
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原创 LeetCode:java轉圈打印矩陣
public static void main(String[] args) { int [] [] arr = {{1,2,3},{4,5,6}}; sprialOreder(arr); }
2019-09-16 05:50:04
原创 時間序列預測：SVR用於時間序列預測代碼+模型保存+模型加載+網格搜索+交叉驗證
本文關於SVR時間序列的預測，詳細步驟如下： 1.數據讀取 2.數據集的劃分（採用滑動窗口重疊切片） 3.訓練數據集擲亂 4.SVR參數設置（網格搜索+交叉驗證） 5.SVR模型訓練+模型保存 6.SVR模型加載+預測 import x
2019-08-09 06:02:44
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原创 Java數據結構和算法：冒泡、選擇、插入排序算法
冒泡排序：規則就是前後比較，找到最大的放在最右端，然後依次循環比較。。。。其中需要兩個循環來完成該任務，外層循環標記比較的趟數，內層循環標識每一趟需要交換元素的下標。關鍵需要設置一個標識位，用來標識在某一趟中，是否有交換，如果沒有交換，
2019-07-11 07:17:40
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原创 數據結構：數組的實現+增刪改查功能
package 數據結構; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import static java.util.Arrays.*; public class
2019-07-11 07:17:40
原创 MyBatis1:JDBC（爲什麼要學習mybatis）
1.什麼是Mybatis？ Mybatis是apache的一個開源項目iBatis，2010年這個項目由apache software foundation遷移到了google code，並改名爲Mybatis。 iBat
2019-07-07 05:49:08
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原创 具有單變量輸入的CNN-LSTM編解碼器模型
卷積神經網絡(CNN)可以作爲編解碼器結構中的編碼器。CNN不直接支持序列輸入;相反，一維CNN能夠讀取序列輸入並自動學習顯著特徵。然後可以按照正常情況由LSTM解碼器解釋這些。我們將使用CNN和LSTM的混合模型稱爲cn
2019-06-12 23:03:11
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原创 單變量輸入的ConvLSTM編解碼器模型。
[n, 2, 1, 7, 1] CNN-LSTM方法的進一步擴展是對CNN的卷積(例如CNN如何讀取輸入序列數據)執行LSTM的每個時間步驟。這種組合稱爲卷積LSTM，簡稱ConvLSTM，就像cn -LSTM也用於時空數據一樣。與爲
2019-06-12 23:03:11
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原创 LSTM模型對家庭用電進行多步時間序列預測
隨着智能電錶的興起和太陽能電池板等發電技術的廣泛應用，有大量可用的用電數據。這些數據代表了一系列與電力相關的多元時間序列，進而可以用來建模甚至預測未來的用電量。與其他機器學習算法不同，長短時記憶遞歸神經網絡能夠從序列數據中自動
2019-06-12 23:03:01
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原创 Encoder-Decoder LSTM模型對家庭用電進行多步時間序列預測(多變量輸入)
在本節中，我們將更新上一節中開發的編碼器-解碼器LSTM，使用8個時間序列變量中的每一個來預測下一個標準周的每日總功耗。我們將通過將每個一維時間序列作爲單獨的輸入序列提供給模型來實現這一點。LSTM將依次創建每個輸入序列的內部表示，這些輸
2019-06-12 23:03:01
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原创 Encoder-Decoder LSTM Model模型對家庭用電進行多步時間序列預測
在本節中，我們可以更新普通的LSTM以使用編解碼器模型。這意味着模型不會直接輸出向量序列。相反，該模型將由兩個子模型組成，用於讀取和編碼輸入序列的編碼器，以及讀取編碼的輸入序列並對輸出序列中的每個元素進行一步預測的解碼器。這種差別很細微，
2019-06-12 23:03:01
原创 股票預測代碼：使用LSTM預測
# IMPORTING IMPORTANT LIBRARIES import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math fr
2019-06-11 13:32:50
原创 java:二分查找
public static int BinarySearch(int [] arr,int value) { if(arr.length==0){ return -1; }
2019-06-11 13:32:47