特斯拉失火现场 据了解，特斯拉汽车的电池大多采用锂离子电池，具有高能量密度、高功率密度、循环周期较长及记忆效应较小等优势，近年来在电动汽车领域得到广泛应用。...但锂电池的爆炸威力如同一个小型炸药包，未经控制的电池热失控后会产生爆炸失火，又因为锂离子着火后会产生助燃气体如氧气，这会导致后续的二次燃烧和反复燃烧，一旦起火很难被扑灭。...此外，研究人员还采用了一阶惯性元件(first-order inertial element, FIE) 简化锂离子在电极液中的迁移，精准预测了正负极集流体 (current collector) 附近电解质中的锂离子浓度...DRA、FOM、TPM、ELM 的△cs,n~surf误差分析 损失函数被定义为 ELM 模型的输出与颗粒表面真实值 △cs,n~surf之间的均方根误差 (RMSE)。...结果表明，由于 FUDS 动态中大部分时间内电流变化率较小，因此 DRA、FOM、TPM 和 ELM 的电压曲线都接近 P2D 模型。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，qp是AR项q是MA项d是使时间序列平稳所需的差分阶数如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写）...最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分阶数。如果时间序列已经平稳，则d = 0。接下来，什么是“ p”和“ q”？...如何在ARIMA模型中找到差分阶数（d）进行差分的目的是使时间序列平稳。但是您需要注意不要使序列过分差分。因为，超差分序列可能仍然是平稳的，这反过来将影响模型参数。那么如何确定正确的差分阶数呢？...您可以通过检查偏自相关（PACF）图来找出所需的AR阶数。但是什么是PACF？排除部分滞后的影响后，可以将偏自相关想象为序列与其滞后之间的相关性。因此，PACF的传递传达了滞后与序列之间的纯相关性。...这样，您将知道在AR中是否需要该滞后。如何找到AR项的阶数？平稳序列中的任何自相关都可以通过添加足够的AR项进行校正。因此，我们最初将AR项的阶数等于超过PACF图中显着性区间的滞后阶数。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，q p是AR项 q是MA项 d是使时间序列平稳所需的差分阶数 如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”...最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分阶数。如果时间序列已经平稳，则d = 0。 接下来，什么是“ p”和“ q”？...如何在ARIMA模型中找到差分阶数（d） 进行差分的目的是使时间序列平稳。 但是您需要注意不要使序列过分差分。因为，超差分序列可能仍然是平稳的，这反过来将影响模型参数。...您可以通过检查偏自相关（PACF）图来找出所需的AR阶数。 但是什么是PACF？ 排除部分滞后的影响后，可以将偏自相关想象为序列与其滞后之间的相关性。...如何在Python中进行自动Arima预测 使用逐步方法来搜索p，d，q参数的多个组合，并选择具有最小AIC的最佳模型。
同样，如果 difforder=12 执行12阶差分。如果时间序列是具有季节性周期12的季节性序列，则这是季节性差异。 您可以同时执行 difforder=c(1,12) 或执行任何其他差分。...如果存在趋势，则使用一阶差分。该序列还经过季节性测试。如果存在，则使用Canova-Hansen检验来确定这是确定性的还是随机的。如果是后者，则还会添加季节性差分。...最后，您可以使用省略号将参数直接传递给用于训练网络的 函数 ...。 要生成预测，我们使用函数forecast()，该函数 需要训练的网络对象和预测范围 h。...z 的观测值 z 数 # 添加一个滞后0的回归因子，并强制它留在模型中...您 frc.reg <- forecast(fit5,xreg=zz) ELM的预测 使用极限学习机（EML）。默认情况下，ELM从一个非常大的隐藏层（100个节点）开始，并根据需要对其进行修剪。
这是一个大型的单页面应用项目，涵盖了用户登录、餐馆信息展示、购物车功能、订单生成等核心功能。通过该项目，开发者可以深入学习 Vue.js 在实际场景中的应用，并理解如何构建和优化大型单页面应用。...api：存放与后端交互的接口，处理网络请求。 static：静态资源目录，包含项目所需的图片、字体等静态文件。...项目亮点 Vue.js 生态的深度应用：项目使用了 Vue.js 的各个核心功能，如组件、指令、事件处理等，全面展示了 Vue 的开发能力。...Vuex 状态管理：项目采用 Vuex 作为状态管理工具，保证了应用中各个模块的数据同步和全局状态的统一管理。通过 Vuex，开发者可以学习如何管理一个复杂的单页面应用的状态。...项目是一个非常好的学习 Vue.js 和 Vuex 的实践项目，它不仅展示了如何通过 Vue.js 构建一个复杂的单页面应用，还涉及到实际开发中的诸多细节问题，如状态管理、路由跳转、接口请求等。
p=23485 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。...同样，如果 difforder=12 执行12阶差分。如果时间序列是具有季节性周期12的季节性序列，则这是季节性差异。 您可以同时执行 difforder=c(1,12) 或执行任何其他差分。...最后，您可以使用省略号将参数直接传递给用于训练网络的 函数 ...。 要生成预测，我们使用函数forecast()，该函数 需要训练的网络对象和预测范围 h。...z 的观测值 z 数 # 添加一个滞后0的回归因子，并强制它留在模型中...您 frc.reg <- forecast(fit5,xreg=zz) ELM的预测 使用极限学习机（EML）。默认情况下，ELM从一个非常大的隐藏层（100个节点）开始，并根据需要对其进行修剪。
5.如何在ARIMA模型中找到差分阶数（d） 进行差分的目的是使时间序列平稳。 但是您需要注意不要使系列过分差分。因为，超差分序列可能仍然是平稳的，这反过来将影响模型参数。...如果自相关对于许多阶数之后（10个或更多）为正，则该序列需要进一步求差。 在这种情况下，你不能真正确定两个差分阶数之间的差，然后选择在差分序列中给出最小标准偏差的阶数。 让我们来看一个例子。...差分 对于以上序列，时间序列达到平稳，具有两个不同的阶数。但是，在查看第二次差分的自相关图时，滞后会很快进入负值区域，这表明该序列可能已经过差分。...您可以通过检查偏自相关（PACF）图来找出所需的AR阶数。 但是什么是PACF？ 排除部分滞后的影响后，可以将偏自相关想象为序列与其滞后之间的相关性。...12.如何在Python中进行自动Arima预测 使用逐步方法来搜索p，d，q参数的多个组合，并选择具有最小AIC的最佳模型。
且能适配任何应用，编程依然是专业人士的事。...它建立在专业的底层上，却要求更专业的人来理解和应用它。...设计与jsintro特性 ----- 在《发布terralang》《发布pypy》这些文章中我们不断提到高级混合语言系统，和可裁剪的语言系统如linux kernel般可裁剪的思想，它们主要是从DSL化...elm-lang+它的各种库就是以webapp开发为中心的，因为它具有jsintero因此可用于在服务端生成eml后缀的服务端程序就如同php内嵌js一样,jupyter之于nb一样，所以elm就是一个服务端编程语言...而oo is evil 的地方在于它高于函数的class封装显式化了，而这是不需要的， 满布class的一份源码不能成就copywrite式编程 --- 而这是新手入阶的基本范式，而functional
简单选择排序 堆排序 堆排序是一种树形选择排序，是对直接选择排序的有效改进。堆的定义如下：具有n个元素的序列（h1,h2,......一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数...如：T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。...一个程序执行时除了需要存储空间和存储本身所使用的指令、常数、变量和输入数据外，还需要一些对数据进行操作的工作单元和存储一些为现实计算所需信息的辅助空间。程序执行时所需存储空间包括以下两部分。...可变空间：这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。 一个算法所需的存储空间用f(n)表示。
优化问题的一些示例包括： 找出从始发城市到一组目标城市的最短距离，给出两个城市之间的距离。 找出某个金额所需的货币票据的最小数值，其中有每个命名的任意票据数。...从给出的项集合中选择具有最大值的项，其中所选项的总重量不能超过给出的值。 递归： 递归指的是按照本身定义过程的技巧 用于解决本来重复的复杂编程问题 通过使用递归程序或函数，递归可以在程序中实现。...课间思考 明确在尝试找出前面n个自然数之和的以下算法中的问题： 算法：Sum (n) 1. s = n + Sum(n – 1) 2....算法的运行时间直接与算法中涉及的关键比较成比例，并且它是 n 的函数， 其中 n 是输入数据的大小。 算法的 运行时间 随着输入 数据量的增加而增加 的 速率 称为算法增长的阶。...算法具有 5 个重要的属性： 有限性 明确性 输入 输出 有效性 提供了最大效率的算法应用于解决此问题。
5.如何在ARIMA模型中找到差分阶数（d） 进行差分的目的是使时间序列平稳。 但是您需要注意不要使系列过分差分。因为，超差分序列可能仍然是静止的，这反过来将影响模型参数。...在这种情况下，你不能真正确定两个差分阶数之间的差，然后选择在差分序列中给出最小标准偏差的阶次。 让我们来看一个例子。...您可以通过检查偏自相关（PACF）图来找出所需的AR项数。 但是什么是PACF？ 排除部分滞后的影响后，可以将部分自相关想象为序列与其滞后之间的相关性。...因此，我们最初将AR项的阶数等于跨过PACF图中显着性区间的滞后阶数。...7.如何找到MA项的阶数（q） 就像我们在PACF图上查看AR项的阶数一样，您也可以在ACF图上查看MA项的阶数。MA从技术上讲是滞后预测的误差。
1.1 基本名词 ---- 数据（data)：数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符以及所有能输入到计算机中并被程序识别和处理的符号的集合。...如：哈希算法，用 hash 函数在常数时间内计算出存储位置。...如：查找无序数列中的某个数。...int i = 1; while(i < n){ i *= 2; } ---- 线性对数阶 \mathcal{O}(n \log_2^n)： 这常常是大部分算法能达到的最优复杂度。...---- 总结： 对于矩阵，问题的规模与矩阵的阶数有关。 对于排序，问题的规模与待排序的元素数量有关。 对于多项式计算，问题的规模与多项式的项数有关。 对于树结构，问题的规模与树中结点的个数有关。
本文的目的在于为大侠们提供多项式回归的基础理解，并通过代码示范和数据可视化，展示如何在实践中应用这一技术。同时，本文将避免过多复杂的数学推导，侧重于实用性和可操作性。1....其损失函数如下：其中， 是正则化参数，用于控制惩罚项的权重。5.3 其他非线性回归模型（如支持向量回归）除了多项式回归外，还有其他多种非线性回归模型，如支持向量回归（SVR）和决策树回归等。...常见误区与注意事项6.1 误区一：过度拟合多项式阶数许多大侠在使用多项式回归时，可能会倾向于增加多项式的阶数，以期获得更好的拟合效果。...在学习和应用多项式回归的过程中，大侠们需要注意以下几点：理解多项式回归的基本原理：多项式回归通过引入多项式特征，能够捕捉数据中的非线性关系。熟悉其基本方程和参数解释，有助于更好地理解和应用这一技术。...谨慎选择多项式阶数：避免盲目增加多项式的阶数，以防止过拟合。合理选择阶数，并使用交叉验证等方法评估模型的泛化能力，是提高模型性能的关键。
本文分为两部分，前一部分简要介绍了Adam优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从Adam优化算法的原论文出发，详细解释和推导了他的算法过程和更新规则，我们希望读者在苏皖这两部分后能了解掌握以下几点...在介绍这个算法时，原论文列举了将Adam优化算法应用在非凸优化问题中所获得的优势： 1） 直截了当的实现 2） 高效的计算 3） 所需内存少 4） 梯度对角缩放的不变性 5） 适合解决含大规模数据和参数的优化问题...beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如0.9） beta2：二阶矩估计的指数衰减率（如0.99）.该超参数在系数梯度（如在NLP或计算机视觉任务中）中应该设置接近1的数 epsilon：该参数是非常小的数...，其为了防止在实现中除以零（如1E-8） 另外，学习率衰减同样可以应用到Adam中，原论文使用衰减率alpha=alpha/sqrt（t）在logistic回归中每个epoch（t）中都得到更新 5、...Adam结合了AdaGrad和RMSProp算法最优的性能，它还是能提供解决稀疏梯度和噪声问题的优化方法 Adam的调参相对简单，默认参数就可以处理绝大部分的问题 我们提出了Adam算法，即一种对随机目标函数执行
背景介绍 行为识别是一个很有价值且具有挑战性的研究课题，具有广泛的潜在应用，例如安全监控、人机交互和自动驾驶。如今，作为表观数据和深度数据的替代方法，骨骼数据已广泛用于动作识别中。...注意，此处的时间表示相关性与时间注意力机制不同，后者将较高的权重赋予相对重要的帧。相反，这里捕获时间信息以更好地生成空间图。为此，我们还引入了高斯函数，如等式（7）中所示，以计算节点相关性。...在图一中，作者使用不同的阶数和层数构建了 Chebyshev 多项式函数，让网络自己决定每一层所需的阶数，其中最大阶数为 4，因此在图一中共有 8 个模块（4*（Temporal m+Spatial m...消融实验 在这一部分，作者与六个基准模型进行了比较进行比较，这六个基准具有不同的机制来构建动态图。...具体来说，用于生成图的模块基于：1）结构表示相关性；2）时间表示相关性；3）时空表示相关性；4）具有四阶 Chebyshev 逼近的时间相关性；5）具有 4 阶 Chebyshev 逼近的时空表示相关性
本文分为两部分，前一部分简要介绍了 Adam 优化算法的特性和其在深度学习中的应用，后一部分从 Adam 优化算法的原论文出发，详细解释和推导了它的算法过程和更新规则。...在介绍这个算法时，原论文列举了将 Adam 优化算法应用在非凸优化问题中所获得的优势： 直截了当地实现 高效的计算 所需内存少 梯度对角缩放的不变性（第二部分将给予证明） 适合解决含大规模数据和参数的优化问题...较大的值（如 0.3）在学习率更新前会有更快的初始学习，而较小的值（如 1.0E-5）会令训练收敛到更好的性能。 beta1：一阶矩估计的指数衰减率（如 0.9）。...beta2：二阶矩估计的指数衰减率（如 0.999）。该超参数在稀疏梯度（如在 NLP 或计算机视觉任务中）中应该设置为接近 1 的数。...epsilon：该参数是非常小的数，其为了防止在实现中除以零（如 10E-8）。 另外，学习率衰减同样可以应用到 Adam 中。
目录 一、图嵌入概述 二、图嵌入的挑战 三、图嵌入的方法 一、图嵌入概述 图，如社交网络、单词共存网络和通信网络，广泛地存在于各种现实应用中。...嵌入方法应具有可扩展性，能够处理大型图。定义一个可扩展的模型具有挑战性，尤其是当该模型旨在保持网络的全局属性时。 嵌入的维数：实际嵌入时很难找到表示的最佳维数。...此外，使用叠加去噪自动编码器有助于模型在图中存在噪声时的鲁棒性，以及捕获任务（如链路预测和节点分类）所需的底层结构。 4.3....该模型迭代地聚合了节点的邻域嵌入，并使用在前一次迭代中获得的嵌入及其嵌入的函数来获得新的嵌入。仅局部邻域的聚合嵌入使其具有可扩展性，并且多次迭代允许学习嵌入一个节点来描述全局邻域。...此外，LINE中还提出了边缘采样算法，解决了经典随机梯度下降的局限性，提高了算法的有效性和效率。具体来说，LINE明确定义了两个函数，分别用于一阶和二阶近似，并最小化了这两个函数的组合。
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