六年前，我花了几天时间试图找出我的完美确定性框架随机响应的位置。在仔细检查整个框架确保它都使用相同的Random实例之后，我继续通过单步执行代码进行检查。这是高度重复的迭代自调用代码。更糟糕的是，该死的效果只有在完成大量迭代后才会出现。在+6小时后，当我在javadoc中发现HashSet.iterator()的一行表明它不能保证返回元素的顺序时，我终于束手无策。然后，我检查了我的整个代码库，并将HashSet的所有实例替换为LinkedHashSet。低看，我的框架突然变成了确定性的生活!啊!我现在又一次经历了同样的FREAKIN影响(至少这次只有3个小时)。无论出于何种原因，我都错

文章目录0前言1课题意义1.1股票预测主流方法2什么是LSTM2.1循环神经网络2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩深度学习大数据股票预测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题意义利用神经网络模型如果能够提高对股票价格的预测精度，更

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色，自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据，预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块，轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富，需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构（CNN&GNN&Transformer）技能等，入门难度很大！很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测，少踩坑，今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法！入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序？A：先看survey，problemformulation,deeplearni

MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMapsMotionNet：基于鸟瞰图的自动驾驶联合感知和运动预测论文地址：MotionNet:JointPerceptionandMotionPredictionforAutonomousDrivingBasedonBird’sEyeViewMaps|IEEEConferencePublication|IEEEXplore代码地址：GitHub-pxiangwu/MotionNet:CVPR2020,"MotionNet:Jo

关闭。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？Updatethequestion所以它是on-topic用于堆栈溢出。关闭9年前。Improvethisquestion我正在考虑使用如下url模式:example.com/item/r6B0PmUmx07O/just-one-itemexample.com/item/r6B0PGgwPJWl/yet-another-itemslug之前的部分是项目的唯一且不可预测的ID。比较urllikeexample.com/item/1001/just-one-itemexample.com/item/1002/yet-a

前言笔者前些天参加完了一场72小时的GameJam游戏开发比赛。这次比赛的主题是“探索”，笔者做了一个名为《探索者号》的探索宇宙的游戏（游戏名一开始叫做《星际拾荒者》，但这不重要）。在开发过程中，笔者遇到了一些问题，特此做下记录和分享，希望对大家和今后的我有所帮助。笔者本次的参赛作品，在实现路径预测可视化时使用了RK4方法，效果还不错：【72小时极限游戏开发挑战赛】探索者号《探索者号》核心玩法玩家可以控制飞船加速和转向，并可以射击障碍物来保证自身不被撞毁，探索7颗星球。玩家的每个操作，还有随着时间流逝，都会消耗燃料。燃料耗尽后，玩家将无法操控飞船，但5秒后会消耗生命值来补充一定燃料。玩家每接近

开个头很多小伙伴们很想亲近人工智能与机器学习领域，然而这个领域里的核心理论、算法、工具给人感觉都太过“高冷”，让很多小伙伴们望而却步，导致一直无法入门。如何捅破这层窗户纸？ 让高冷的不再高冷，让神秘的不再神秘！不要怕它，伙计们，咱们以这个小系列文章零基础入门。（这个系列的文章仅需要您稍微听说过一点点编程语言即可，比如Python）如果是对IT这个产业了解不深的小伙伴，可以先快速浏览一下我的这两篇文章：政安晨AI笔记：芯片极简史-了解人工智能的算力诞生https://blog.csdn.net/snowdenkeke/article/details/135768549政安晨AI笔记：计算机怎样运

在以往的时间序列预测建模中广泛使用的是回归类算法模型和RNN类的算法模型，相对来说技术栈会更稳定一些，最近有一个实际业务场景的需求，在建模的过程中要综合考虑其余点位的影响依赖，这时候我想到了之前做过的交通流量和速度预测相关的项目，在那里采用的就是图相关的算法模型，所以这里也想对标来开发。GCN（GraphConvolutionalNetwork）是一种用于处理图结构数据的卷积神经网络模型。它的构建原理是基于图卷积操作，通过在图上进行局部的卷积运算来提取节点的特征表示。具体来说，GCN通过邻居节点的信息聚合来更新每个节点的表示。GCN的每一层都可以表示为以下的公式：H^{(l+1)}=σ(D^{

在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。

可控核聚变，又有新突破了！长期以来，核聚变一直受着一个「幽灵」的困扰——等离子体不稳定性问题。而最近，普林斯顿团队用AI提前300毫秒预测了核聚变等离子不稳定态，这个时间，就足够约束磁场调整应对等离子体的逃逸！从此，科学家可以防止可控核聚变的中断，产生足够能量所需的高功率聚变反应，也就更有可能了。这项重大突破，成果已经登上Nature。论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07024-9可控核聚变重大难题，被AI突破几十年来，科学家一直努力在地球上实现核聚变。因为人类社会未来面临的能源枯竭问题，很可能会被可控核聚变解决。它有望为我们提供