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2025年9月16日
统计建模库 statsmodels(时序单变量数据)
摘要: statsmodels 是一个基于 Python 的科学计算库,专注于统计数据分析、统计模型估计、统计检验和数据探索。它提供了对 R 语言中许多统计方法的完整复现,同时紧密集成在 Python 的科学计算生态(NumPy, Pandas, SciPy)中。 1. 线性模型 这是最基础也是最常用的部分
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posted @ 2025-09-16 15:57 wangssd
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2025年9月15日
时序预测模型 ARIMA/SARIMA/lstm算法
摘要: 时间序列 时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据,每个数据点都与一个特定的时间点相关联。这些数据点通常按照均匀的时间间隔(如每日、每周、每月等)进行测量和记录。例如,每天的股票价格、每月的销售额、每年的人口总数等都是时间序列数据的例子。 数据会随着时间变化而变化。时间序列数据的特点是数据会随时间的变
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posted @ 2025-09-15 14:22 wangssd
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CompassBench 大模型评测
摘要: OpenCompass 是一个开源开放的大模型评测平台,构建了包含学科、语言、知识、理解、推理五大维度的通用能力评测体系,支持了超过 50 个评测数据集和 30 万道评测题目,支持零样本、小样本及思维链评测。OpenCompass 支持大部分主流 HuggingFaces 上的大语言模型的评测,只需
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posted @ 2025-09-15 11:05 wangssd
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虚拟电厂运行机制
摘要: 虚拟电厂(VPP)对电力资源的调节是其最核心、最精妙的功能。它本质上扮演着一个“全能电力调度员”的角色,但其调度对象不再是几个大电厂,而是成千上万个分散的、类型各异的分布式资源。 1. 察:全面感知与实时监测 这是调节的基础。虚拟电厂通过安装在各类终端资源上的智能电表、传感器和控制终端,实时收集数据
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posted @ 2025-09-15 09:40 wangssd
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2025年9月11日
nginx中配置文件nginx.conf详解
摘要: nginx.conf 采用分层的块状结构,主要由以下几个核心模块(上下文)构成: # 全局块 (Main Context) user nginx nginx; worker_processes auto; error_log /var/log/nginx/error.log warn; pid /v
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posted @ 2025-09-11 17:43 wangssd
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2025年9月10日
linux服务器 系统服务文件 service
摘要: 在 Ubuntu 系统中,服务的管理主要依赖于 systemd,它是现代 Linux 系统的默认初始化系统和服务管理器。服务的配置文件通常以 .service 为后缀,存放在特定的目录中,具体目录和用途如下: 系统服务目录 /etc/systemd/system/ 这是用户自定义服务的主要存放目录。
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posted @ 2025-09-10 13:17 wangssd
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2025年9月8日
服务器 部署 前端应用 nginx/node.js
摘要: Node.js 是一个应用运行时环境,用于构建和运行应用程序(尤其是服务器端 JavaScript 应用)。 Nginx 是一个 Web 服务器和反向代理,用于服务静态内容、负载均衡和管理连接。 特性维度Node.jsNginx 本质 应用平台/运行时环境 Web 服务器 / 反向代理 / 负载均衡
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posted @ 2025-09-08 13:19 wangssd
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2025年8月22日
微信小程序组件
摘要: 常位于同一个目录下,且具有相同的文件名(后缀不同),例如 index.js, index.json, index.wxml, index.wxss。小程序框架会自动将它们关联起来。 1. .js 文件 - 逻辑层 作用:处理页面的业务逻辑、数据、生命周期、用户交互事件等。 它是页面的“大脑”。 数据
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posted @ 2025-08-22 20:28 wangssd
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2025年8月18日
spaCy
摘要: spaCy官方提供了两个中文语言模型:zh_core_web_sm(小型)和zh_core_web_trf(基于Transformer)。 1. zh_core_web_sm (小型模型) 模型架构 基础架构:基于CNN的神经网络管道 组件构成: 分词器:基于规则的中文分词器 词性标注(Tagger
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posted @ 2025-08-18 11:38 wangssd
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2025年8月15日
生成式大模型的预训练流程
摘要: 生成式大语言模型(如GPT系列)的预训练过程主要通过无监督学习从海量文本中捕捉语言规律。 1. 数据集制作 数据来源: 多样化文本:网页(Common Crawl)、书籍(如BookCorpus)、维基百科、代码库等。 数据规模:通常达TB级别,涵盖数十种语言(单语或多语模型)。 预处理: 清洗:过
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posted @ 2025-08-15 09:08 wangssd
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