决策树（DecisionTree）是一种强大且灵活的机器学习算法，可用于分类和回归问题。它通过从数据中学习一系列规则来建立模型，这些规则对输入数据进行递归的分割，直到达到某个终止条件。决策树的构建过程：1.选择特征：从所有特征中选择一个最佳的分裂标准，以将数据集分成两个子集。2.分裂数据：使用选定的特征和分裂标准将数据集分成两个子集。这个过程会递归地应用于每个子集，形成树的分支。3.终止条件：在每个节点处，都会检查是否满足某个终止条件，例如节点中的样本数量小于阈值，或者树的深度达到预定的最大深度。4.重复：重复上述步骤，不断分裂和构建树，直到达到终止条件。决策树的特点：1.可解释性：决策树的规

北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）开题报告      题  目       基于深度学习的微博舆情分析及预测系统                                   学生姓名                    学   号                 专业名称                    年   级    2020级     指导教师       邓玉洁      职   称    副教授      所在系（院）           计算机科学与技术                                2023  年12 月11 日说      明1

🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL|​💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击👉跳转到网站#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-8zNV0bTQWOg18iYH.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-8z

2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析Neurips2023在今年的NIPs

什么是目标类别不平衡？假设你训练集中数据的目标类别的分布较为均匀，那么这样的数据集所建立的分类模型，通常会有比较好的分类效能。假设你训练集中数据的目标类别的分布不均匀（存在MajorityClass和MinorityClass的时候），那么这样的数据集造成的问题是分类模型通常倾向将所有数据预测为多数类别，而完全忽视少数类别。解决目标类别不平衡的方法：减少多数类别的抽样法：最近邻策略（KNNApproach）减少多数类别:NearMiss-1(核心思想：如果与MI比较近的样本点，模型都可以分开，那么其他离MI比较远的点，模型自然可以分开。)Step1：首先计算每个MA与所有MI的距离，然后每个M

所有主要的浏览器都内置了一个XML解析器，用于访问和操作XMLXML解析器在访问XML文档之前，必须将其加载到XMLDOM对象中所有现代浏览器都有一个内置的XML解析器，可以将文本转换为XMLDOM对象解析文本字符串以下示例将一个文本字符串解析为XMLDOM对象，并使用JavaScript从中提取信息：示例vartext,parser,xmlDoc;text=""+"EverydayItalian"+"GiadaDeLaurentiis"+"2005"+"";parser=newDOMParser();xmlDoc=parser.parseFromString(text,"text/xml")

Scanner是Java5提供的新特性可以用来获取用户的输入需要引入importjava.util.Scanner;类基础语法：Scannerscanner=newScanner(System.in);可以通过Scanner类的next()和nextLine()来获取输入的字符串一般在输入前使用hasnext()和hasNextLine()用来判断是否有输入的数据next()与nextLine()区别：①next():对输入有效字符后的空白next()方法会自动将其去掉next()不能得到带有空格的字符串packageScanner;importjava.util.Scanner;public

目录Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuilderStringBuilder构造方法链式编程拼接字符串StringJoiner总结必须学习使用JDKAPI帮助文档​ 2024/3/17学习链接：黑马程序员（字符串）Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuil

目录版本控制git配置工作区域文件状态git对象模型基础命令.gitignore忽略文件IDEA集成Git版本控制本地版本控制：在本地记录每一次版本更新。集中版本控制：版本数据都保存在单一服务器，不联网就看不到版本信息。SVN分布式版本控制：所有的版本信息都同步到本地的每个用户，可以离线在本地提交，只需在联网时push。GitSVN与Git的区别：SVN是集中式的；Git是分布式的SVN的分支操作成本（创建/删除/合并）比Git高SVN是存储变更差异；Git是存储文件快照SVN必须联网操作，只有服务器上的版本控制；Git支持离线操作，有本地的版本控制git配置1）git\mingw64\etc

00.目录文章目录00.目录01.课程简介02.硬件设备03.软件工具04.硬件套件4.1面包板和跳线/飞线4.2杜邦线和STM32最小系统板4.3STLINK和OLED显示屏4.4LED和按键4.5电位器和蜂鸣器4.6传感器和旋转编码器4.7USB转串口和MPU60504.8Flash闪存和电机模块4.9SG90舵机05.配件清单06.附录01.课程简介程序纯手打，手把手教学STM32最小系统板+面包板硬件平台该平台比较适合高校在校大学生学习STM32。02.硬件设备STM32最小系统+面包板Windows10操作系统万用表、示波器、镊子、剪刀等03.软件工具Keil5MDK04.硬件套件4