【AI驱动】 LightGBM 的核心概念 o是一种基于树的算法，也就是说，它是用很多小的决策树来构建预测模型。 它主要有两个特点： 梯度提升：每一棵新的树都是在上一次的误差基础上进行改进的。它不断地改进模型的预测结果，使得误差越来越...

【AI驱动】 ## __1. 问题定义__ 假设我们有一个零售公司，该公司的目标是__预测未来7天的销售量__。 数据集包括以下几列： - __日期__：具体的销售日期 - __销售量（Sales）__：每天的销售量数据 - __天气（Weathe...

【AI驱动】 混合模型数学原理 ARIMA模型 ARIMA模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average）是基于时间序列的自回归和滑动平均过程。它可以表示为 ARIMA(p, d, q)，其中： ...

【AI驱动】 ## __理论基础__ ### __1. 动态时间规整（DTW）__ [DTW]( __DTW公式__ ![]( DTW计算的结果是两个序列的对齐路径以及最小的总对齐代价。 ### __2. K-means聚类__ K-mean...

【日积月累】 身份证号前缀大全解析：中国身份证号码由17位主体码和1位校验码构成，其中前6位是地址码，用于标识持证人户籍所在地。第1-2位表示省级行政区，第3-4位表示市级行政区，第5-6位表示县级行政区。文章列举了北京、上海等多个省市的身份证前缀示例，如北京市为110101-110108，上海市为310101-310110等。

【日积月累】 在移动应用开发的浩瀚星空中，Swift 作为一门强大且优雅的编程语言，为 iOS 开发者们照亮了前行的道路。而其中，利用 Swift API 拉取数据这一关键技能，就如同在星际旅行中掌握了精准导航，能够帮助我们从浩瀚无垠的网络宇宙中获取所需资源，为应用注入鲜活的生命力。今天，就让我们一同踏上这场探索 Swift API 拉取数据的奇妙之旅，开启知识与实践的双重盛宴

【日积月累】 在当今数字化浪潮下，物联网（IoT）与智能应用蓬勃发展，Node-RED 作为一款强大的低代码编程工具，正逐渐成为众多开发者手中的利器。它以可视化的流程编辑界面，让复杂的系统集成与自动化任务变得触手可及。而其中，通过Node-red Api返回图片这一功能，更是为丰富应用交互体验打开了一扇新大门。今天，就让我们一同深入探究如何玩转 Node-red Api返回图片，开启这场奇妙之旅

【日积月累】 对于广大技术从业者而言，熟练处理JSON数据是日常工作中不可或缺的重要技能。而Microsoft Edge浏览器内置的JSON查看器，恰似一把能工巧匠手中的精密工具，在JSON格式化方面展现出卓越的能力，为我们解读和处理JSON数据带来了极大的便利。接下来，就让我们深入探索这款强大工具的奥秘，全面掌握JSON格式化的技巧与应用

【日积月累】 在当今数字化浪潮席卷金融领域的大背景下，证券行业也在积极探索创新，提升服务质量、拓展业务边界成为对用户开放业务接口的证券机构的关键举措。对于广大投资者、开发者以及金融科技爱好者而言，了解哪些证券开启了这扇通向无限可能的大门至关重要。这不仅关乎个人投资策略的优化，更预示着金融生态系统的全新变革。

【API产品】 Dify 工作流 API 是构建高效 AI 工作流的核心工具，帮助开发者通过编程方式创建、管理和优化自动化业务流程。本文深入探讨了 Dify 工作流 API 的核心功能，包括工作流的创建与管理、任务调度与执行、数据集成与处理以及监控与优化。通过实际代码示例，展示了如何使用 Dify 工作流 API 快速构建和部署 AI 工作流，并介绍了其在自动化数据处理、智能客服系统和个性化推荐系统中的应用场景。结合 CSDN 文章中的实践技巧，本文还强调了工作流节点优化、错误处理与重试机制以及监控与日志记录的重要性。Dify 工作流 API 凭借其灵活性、高效性和强大的集成能力，成为开发者构建稳定、高效 AI 工作流的首选工具，助力企业实现业务创新与增长。

【日积月累】 在当今数字化的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的各个角落，ChatGPT 作为其中的佼佼者，已然成为人们获取信息、解决问题、激发创意的得力助手。而随着语音交互技术的蓬勃发展， Chatgpt 语音输入 网页功能更是为用户带来了全新的体验，那它究竟是如何实现的呢？接下来，本文将为您揭开它神秘的面纱，带您深入了解其背后的技术原理、实现方法以及实用技巧

【AI驱动】 原理阐述 LSTM 是一种改进型的RNN，特别适用于时间序列数据的建模。与传统RNN相比，LSTM能够更好地解决梯度爆炸和梯度消失问题，能够学习并记住长期依赖关系。因此，LSTM在各类时间序列预测问题中，尤其是在财务数据分析、股市预测...

【AI驱动】 首先来说，时间序列模型是用来分析和预测数据随时间变化的模型。所谓“时间序列”，就是一个随着时间推移而记录下来的数据，比如股票价格、气温、销售额等。时间序列模型的目标是利用过去的数据（历史记录）来预测未来的值。 比如说，你每天都记录你体...

【AI驱动】 SOFTS  2024年4月《SOFTS: Efficient Multivariate Time Series Forecasting with Series-Core Fusion》中提出的新模型，采用集中策略来学习不同...

【AI驱动】 KAN是当前提出的一种全新的神经网络架构，传统的MLP多层感知器中，通常使用的激活函数是非线性的，例如ReLU、sigmoid或tanh，这些激活函数在大多数深度学习框架中都是不可学习的函数，只是应用于每个神经元的输出，MLP的线性层（全连...