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better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
LeetCode上第206题“反转链表”问题的Python解决方案,其中包括了使用迭代方法来实现链表的反转。
在Mac系统下使用VSCode的LeetCode插件时遇到“leetcode.toggleleetcodecn”命令找不到的错误解决方法,主要是通过从Nodejs官网下载并安装最新版本的Node.js来解决环境配置问题。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,专注于问题三“本地旅游图谱构建与分析”,介绍了基于OTA和UGC数据的旅游产品关联分析方法,使用支持度、置信度、提升度来计算关联度得分,并进行了结果可视化,同时指出了方案的改进方向。
本文提供了解决在VScode中使用LeetCode插件时遇到“Failed to test the solution. Please open the output channel for details.”错误的方法,主要是通过修改setting.json文件中的输出文件夹配置来解决。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,专注于疫情背景下的周边游需求图谱分析,具体针对问题二“周边游产品热度分析”,介绍了从OTA和UGC数据中提取旅游产品、计算产品热度得分、判断产品类型的方法,并给出了Python实现步骤和代码。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题的解决方案,涉及疫情背景下周边游需求图谱分析,包括微信公众号文章分类、周边游产品热度分析、本地旅游图谱构建与分析,以及疫情前后旅游产品需求变化分析的Python实现方法。
本文介绍了二维装箱问题的Bottom-Left算法,并提供了Python实现,包括主函数、装箱顺序、重叠检测、最终位置计算等,同时指出了算法的缺点并提出了使用人工蜂群算法进行改进的方法,最后提供了完整代码的下载链接。
Python中实现MATLAB中rectint函数的方法,该函数用于计算两个矩形相交区域的面积,并通过定义Rectangle类和calc_area函数展示了如何计算两个矩形的交集面积。
关于2022天府杯数学建模A题“仪器故障智能诊断技术”的一等奖总结,包括问题解析、Python实现代码,涵盖了信号去噪、特征提取、无监督和有监督学习方法在故障诊断中的应用,以及聚类和分类算法的性能评估。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题中对电力系统负荷预测分析进行时间突变分析的Python实现方法,包括定义绘图函数、应用阈值查找异常值、手动设置阈值、使用分位数和3Sigma原则(IQR)设定阈值,以及根据分位数找到时间突变的步骤,并提供了完整代码的下载链接。
详细介绍了在第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题中对电力系统负荷进行预测分析的方法,包括数据预处理、特征工程、平稳性检验、数据转换以及使用ARIMA、AutoARIMA、LSTM、Prophet和多元Prophet模型进行建模和预测,并提供了完整代码的下载链接。
解决wxPython安装问题的两种方法,包括通过指定源使用pip安装和先下载.whl文件再本地安装的具体步骤。
总结了2021 MathorCup杯大数据挑战赛A题“二手车估价”的初赛和复赛经验,包括题目要求、解题思路、所用方法和结果,提供了详细的数据分析、模型构建、论文撰写和工具使用技巧,并展示了初赛和复赛的论文。
关于如何在Mac系统下使用SciDavis软件绘制科研论文所需的图表,包括安装指导和创建柱状图、折线图、扇形图的详细步骤教程。
Mathorcup杯大数据挑战赛复赛A题“二手车估价”问题的解题思路和Python实现,包括数据预处理、特征工程、模型训练和预测结果的存储,主要使用了LightGBM模型进行交易周期的预测。
北京大学焦秉立教授在2022年无线通信和物联网专场中对同频同时全双工技术现状和未来展望的介绍,涵盖了全双工技术在5G移动通信中的应用及其对提高频谱效率和传输效率的重要性。
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题的基线解决方案,涉及电力系统负荷预测分析,包括数据读取、特征处理、模型训练和评估,以及使用了LightGBM进行回归预测。
东南大学尤肖虎教授在2022年无线通信和物联网专场中就超高可靠、超低时延的5G/6G移动通信基础理论研究与发展的讲座内容。
中国工程院张平院士关于"AI使能6G演进与应用"的演讲摘要。
本文提供了针对字典中key为时间字符串或datetime类型时进行排序的解决方案,包括将时间字符串转换为datetime对象排序和直接对datetime类型的key排序的方法。
在Deepin20系统下,如何解决Linux系统中matplotlib和seaborn绘图时出现的中文乱码问题,提供了临时和永久的解决方法,包括更换字体设置、修改配置文件和清除缓存等步骤。
介绍了2021年MathorCup高校数学建模挑战赛赛道A的二手车估价问题,包括数据的读取、宏观查看、缺失值和异常值的检查、数据分布和相关性的分析,以及特征类别的统计,为建立二手车估价模型提供了数据预处理和分析的基础。
参加2021年MathorCup高校数学建模挑战赛赛道A二手车估价问题时进行的特征工程步骤,包括缺失值处理、时间特征提取、特定匿名特征的处理、特征存储以及模型训练过程,并提供了相关代码的下载链接。
文章详细实现了基于不同距离度量(欧氏、切比雪夫、曼哈顿)的Kmeans聚类算法,并提供了Python代码,展示了使用曼哈顿距离计算距离矩阵并输出k=3时的聚类结果和轮廓系数评价指标。
使用Python中的LogisticRegression时遇到TypeError: invalid type promotion错误的解决方法,指出错误原因是因为输入的DataFrame包含datetime类型的数据,并提供了通过删除datetime字段来解决此问题的步骤。
在Deepin 20 Linux系统中如何使用命令行批量解压*.gz文件,提供了具体的命令示例,并简要提及了批量解压*.tar.gz和*.tar.bz2文件的方法。
文章详细介绍了假设检验的基本思想、原理、可能犯的错误类型、基本步骤以及在不同总体情况下的检验方法,阐述了如何在Python中应用假设检验,并通过P值来判断假设的可靠性。
如何在Halcon软件中实现图像亚像素边缘检测,包括读取图片、图像阈值化、边界提取、区域扩张、亚像素边缘提取、轮廓拟合和彩色绘图等步骤,并提供了相应的Halcon代码实现和检测效果展示。
基于灰度矩的亚像素边缘检测方法,包括理论基础和MATLAB实现,通过计算图像的灰度矩来精确定位边缘位置,并提供了详细的MATLAB代码和实验结果图。
【8月更文挑战第5天】Matlab绘制不同类型的图表(包括折线图、柱状图和散点图)的代码示例,以及如何调整图表的字体大小、坐标轴描述、图例和网格线等属性,以满足论文所需的格式要求。
关于2021年亚太杯数学建模赛题A的解析,主要介绍了图像边缘分析与应用的方法,包括亚像素边缘检测、图像目标尺寸测量和亚像素直线段、圆弧段、椭圆段的分割,并提供了MATLAB和Halcon软件的实现方案。
基于Zernike矩的亚像素边缘检测理论,并提供了相应的MATLAB代码实现,包括定义7x7的Zernike模板、图像处理、边缘检测和连通域分析等步骤。
在Deepin Linux系统上安装Halcon机器视觉工具的详细步骤,包括下载安装包、安装、配置环境、复制license文件以及启动Halcon软件。
无线通信中用于减少信号失真和噪声影响的两种常见信道均衡技术:Zero Forcing (ZF) 和 Minimum Mean Square Error (MMSE),并给出了ZF均衡器的数学表达式及其实现方法。
文章介绍了如何使用Python和Commpy工具包实现OFDM通信系统的仿真,包括发射机、信道和接收机的过程,并支持BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM等多种调制方式,同时展示了导频插入、信道冲击响应、星座映射的可视化,并计算了系统的误比特率。
此PPT来自韩国首尔国立大学Byonghyo Shim教授,在北京理工大学邀请的线上会议的讲座内容。
文章介绍了一种名为DeepReceiver的基于深度学习的无线通信智能接收机模型,它通过输入IQ信号并输出恢复的信息比特流,能够适应不同的调制和编码方式,在噪声、射频损伤、信道衰落等非理想条件下进行性能验证。
文章详细介绍了参加2021高校大数据挑战赛中智能运维异常检测与趋势预测任务的方案设计与Python实现,包括问题一的异常点和异常周期检测、问题二的异常预测多变量分类问题,以及问题三的多变量KPI指标预测问题的算法过程描述和代码实现。
对2021高校大数据挑战赛中智能运维异常检测与趋势预测赛题的赛后总结与分析,涉及赛题解析、不足与改进,并提供了异常检测、异常预测和趋势预测的方法和模型选择的讨论。
Pandas DataFrame的常用操作示例,包括筛选数据、索引操作、合并DataFrame、设置和排序索引、文本处理、列重命名、处理缺失值、排序以及删除满足特定条件的行等技巧。
一张思维导图:2021年中国高校大数据挑战赛异常检测比赛知识体系。
使用Commpy开源包在Python中实现BPSK、QPSK、8PSK、8QAM、16QAM、64QAM等调制和解调方法的具体代码示例,但不包括8QAM的Commpy实现,以及一个完整的编码和解码示例。
如何在Linux系统中修改MATLAB的默认打开地址(默认工作空间),通过编辑matlabrc.m文件来设置启动MATLAB时的初始目录。
对2021年数学建模国赛B题“空气质量预报二次建模”的赛后总结与分析,涵盖了题目要求、解题思路、数据处理方法以及作者在比赛过程中遇到的挑战和反思。
2021年数学建模“华为杯”B题的方案设计和实现代码,包括数据预处理、特征选择、聚类算法、气象特征分析以及使用LSTM神经网络进行多变量时间序列预测以实现空气质量预报。
使用Tensorflow和Keras实现学习率衰减的完整实例,包括指数衰减、分段常数衰减、多项式衰减、逆时间衰减以及如何通过callbacks自定义学习率衰减策略。
【8月更文挑战第4天】Dropout及其扩展R-Dropout在机器学习中的应用,包括Dropout解决过拟合问题的方法、最佳实践技巧以及R-Dropout如何通过两次前向传播和损失函数正则化来提高模型的泛化能力。
一种基于CNN和Transformer的信道估计方法,用于在高度动态环境中跟踪信道变化特征,并通过实验结果展示了其相比传统方法的性能提升。
文章介绍了Conformer模型,这是一种结合了Transformer的自注意力机制和CNN卷积模块的混合模型,旨在提高语音识别任务的性能,通过自注意力捕捉全局上下文信息,同时利用卷积模块有效捕获局部特征。
关于2021年第五届“达观杯”基于大规模预训练模型的风险事件标签识别竞赛的初赛Rank12团队的总结与分析,详细介绍了赛题分析、传统深度学习方案、预训练方案、提分技巧、加速训练方法以及团队的总结和反思。