全文链接：https://tecdat.cn/?p=36660原文出处：拓端数据部落公众号在可再生能源领域中，太阳能光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，近年来得到了广泛关注与应用。随着技术的进步和成本的降低，光伏发电已成为全球能源结构转型的重要方向之一。然而，光伏发电的发电量受多种因素影响，

一些笔记观测值一定要比参数值多p值<0.05,拒绝H0.参数显著，不能说明模型对AIC与BIC准则，越小越好的指标值AIC回归分析一定要进行残差的正态性检验。所有的残差都大于0，小于0，都不正常。残差正常应该是分布在0的附近，有正有负，它应该是随机的残差的正态性检验：检验统计量，是否复合正

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1.背景在前面的教程中，我们从数据集中删除了低质量的细胞，包括计数较差以及双细胞，并将数据存放在anndata文件中。由于单细胞测序技术的限制，我们在样本中获得RNA的时候，经过了分子捕获，逆转录还有测序。这些步骤会影响同一种细胞的细胞间的测序计数深度的变异性，故单细胞测序数据中的

全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值简介时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主

摘要本文发现泛在时间序列(TS)预测模型容易出现严重的过拟合。为了解决这个问题，我们采用了一种去冗余的方法来逐步恢复TS的真实值。具体来说，我们引入了一种双流和减法机制，这是一种深度Boosting集成学习方法。通过将信息聚合机制从加法转向减法，对普通的Transformer进行了改

前情提要：前阵子，或许更早之前，笔者关于MoE的一些研究——如果称得上是研究，而非民科的话——让人不禁思考Transformer的知识到底存在哪里？这个问题的价值不言而喻，用来打发时间也是个不错的选择。可惜的是，目前我关于它的思考仍旧十分细碎，或许也称不上有什么新意，这里只是做下暂且

转自：https://www.cnblogs.com/miraclepbc/p/14368116.html产生背景随着网络深度的增加，会出现网络退化的现象。网络退化现象形象化解释是在训练集上的loss不增反降。这说明，浅层网络的训练效果要好于深层网络一个想法就是，如果将浅层网络的特征传到深层网络，那么深层网络的训练效果

 经典网络：LeNet-5： AlexNet： VGG-16：  ResNet网络：先引入残差块的概念：远眺连接概念：如下图中，除了正常的全连接外，还有将第一层计算的激活函数值不经过第二层直接使用到第二层的激活函数中，这就是一种远眺连接。而下面这种远眺连接与全连接的一块神经就是残差块。所以对

目录WebP简介原理为什么对预测数据做残差就可以提高压缩率呢？为什么使用算术编码压缩率高于哈夫曼编码？WebP简介\(\quad\)目前在互联网上，图片流量仍占据较大的一部分。因此，在保证图片质量不变的情况下，节省流量带宽是大家一直需要去解决的问题。传统的图片格式，如JPEG，PNG，GIF等格式

xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。xLSTMxLSTM是对传统LSTM的一种扩展，它通过引入新的门控机制和记忆结构来改进LSTM，旨在提

在VGG中，卷积网络达到了19层，在GoogLeNet中，网络史无前例的达到了22层。那么，网络的精度会随着网络的层数增多而增多吗？在深度学习中，网络层数的增多一般会伴着下面几个问题：1.计算资源的消耗2.模型容易过拟合3.梯度消失/梯度爆炸问题的产生问题1可以通过GPU集群来解决，对于一个企业资

目录简介引入文章贡献对DCT系数残差进行编码比对原始DCT系数进行编码更有利于压缩模型框架简介\(\quad\)JPEG图像编码格式由于其简单高效在各种设备和网站上被广泛使用，但JPEG与性能与最先进的编码方法相差甚远。如果能对这些JPEG图像再压缩,将会缩减储存成本。该文章提出了

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30426原文出处：拓端数据部落公众号对VaR计算方法的改进，以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合，引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性，构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险，并与其他VaR估计方法的预

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_52963585/article/details/124903050在实际的试验中发现，随着卷积层和池化层的叠加，不但没有出现学习效果越来越好的情况，反而两种问题：梯度消失和梯度爆炸梯度消失：若每一层的误差梯度小于1，反向传播时，网络越深，梯度越趋近于0梯度爆炸：若每一层的

BeyondaGaussianDenoiser:ResidualLearningofDeepCNNforImageDenoising发表于IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.26,NO.7,JULY2017Paper和CodeAbstract：提出前馈去噪卷积神经网络(DnCNNs)，将超深层次结构、学习算法和正则化方法的进展纳入图像去噪

前言#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务，因此想来平台和大家一起交流下学习经验，这期推送内容接上一次第十六章的学习笔记，希望能得到一些指正和帮助~粉丝及官方意见说明#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下：1、操作演示的数据全部由我本人

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注：热力图和共线性诊断图易看易解释，这里不再阐述残差四图(ResidualsvsFittedPlot,NormalQ-QPlot,Scale-LocationPlot,Cook'sDistancePlot)各种现象的相关解释如下：ResidualsvsFittedPlot（残差与拟合值散点图）：这个图用于帮助检验回归模型的线性关系假设。在这个图中，我

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全文链接：http://tecdat.cn/?p=18860最近我们被客户要求撰写关于时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。时间序列分析是统计学中的一个主要分支，主要侧重于分析数据集以研究数据的特征并提取有意义的统计信息来预测序列的未来值简介时序分析有两种方法，即频域和时域。前者主

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35227原文出处：拓端数据部落公众号汇率和股价指数之间的联系是许多经济学家和投资者关注的重要议题。汇率和股价指数的波动对于经济体系的稳定和投资者的决策都具有重要影响。本文将帮助客户通过分析汇率和股价指数之间的联系，使用格兰杰因果检验和

1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两者的优缺点，我们选择了LSTM作为基础模型，因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在基础LSTM模型的基础上，

全文链接：https://tecdat.cn/?p=35081数据读取和处理是金融分析中非常重要的一步。为了减少误差，在估计时我们可以对每个交易日的收盘价进行自然对数处理，即对日收益率进行计算。本文通过R软件对金融数据帮助客户进行读取和处理，并进行了收益率波动图、收益率序列的平稳性检验、自相