目录 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 数据集介绍 预测流程 数据集准备 SVR预测 LSTM 预测 优化点 网络流量预测入门(三)之LSTM预测网络流量 在上篇博客LSTM机器学习生成音乐中,介绍了如何使用LSTM生成音乐,而在上上篇网络流量预测入门(二)之LSTM介绍中,介绍了LSTM的基本原理 在这篇博客中,将介绍如何使用SVR和LSTM对网络流量进行预测. LSTM介绍:网络流量预测入门(二)之LSTM介绍.LSTM机器学习生成音乐 An Introduction to Su

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样

新冠肺炎爆发以来,线下商企遭受巨大冲击.出于疫情防控需要,不少门店选择暂时停业:而消费者们更是响应号召.足不出户.这场疫情促使消费者的消费习惯和方式进一步转向线上订购转变,直播.短视频等领域逆势而起,催动了依赖互联网的“宅经济”新业态. 对于传统商企而言,在实体经济惨淡的形势下,开拓新渠道.探索数字化转型成为了他们的重要课题,电商直播更是成为链接“暂停营业”的商家与“足不出户”的消费者的核心中枢.直播电商成为了疫情之下传统行业转型与自救的一场“及时雨”. 直播主厨.美妆.菜农.健身,甚至直播卖房

前言:本文使用的是VBS脚本,实现了对繁星直播自动登录,自动进入房间并且自动评论. 前提准备:把需要刷的评论放到mysql中,再使用vbs读出评论 -------------------------------------------------------------------------------- 1.vbs实现连接mysql数据库并且读出数据 首先本地或者远程有一个mysql,再者,需要下载mysql connector,下载链接http://dev.mysql.com/downlo

获取斗鱼直播间每个房间的名称.观看人数.tag.主播名字 代码: import time from multiprocessing import Pool from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import ex

前言 大学的学习时光临近尾声,感叹时光匆匆,三年一晃而过.同学们都忙着找工作,我也在这里抛一份简历吧,欢迎各位老板和猎手诚邀.我们进入正题.直播行业是当前火热的行业,谁都想从中分得一杯羹,直播养活了一大批人,一个平台主播粗略估计就有几千号人,但是实时在线观看量有的居然到了惊人的百万级别,特别是游戏主播,可想而知,直播间是一个磁铁式的广告传播媒介,也难怪这么多巨头公司都抢着做直播.我不太清楚直播行业技术有多深,毕竟自己没做过,但是咱们可以自己实现一个满足几百号人同时观看的直播间呀. 最终成果 演示

基于python的直播间接口测试详解 一.基本用例内容描述 以设置白名单 /advisor/setUserWhiteList.do接口为例,该方法为POST at first,先要导入一些常用到的模块 接下来是针对一个接口的单元测试框架,类名的前缀需要是Test开头,用例的def方法名必须是以test开头,这样以便我们后续便于管理testsuite 首先是框架分为SetUp(self),tearDown(self)以及test_***(self)这三个部分, 先说下SetUp(self),tea

识别出加密流量中潜藏的安全威胁具有很大挑战,现已存在一些检测方法利用数据流的元数据来进行检测,包括包长度和到达间隔时间等.来自思科的研究人员扩展现有的检测方法提出一种新的思路(称之为“dataomnia”),不需要对加密的恶意流量进行解密,就能检测到采用TLS连接的恶意程序,本文就该检测方法进行简要描述,主要参照思科在AISec’16发表的文章<IdentifyingEncrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data>[1][2][3]. 一

0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数

最近两年直播那个火啊,真的是无法形容!经常有朋友问起,我想实现一个直播间聊天或者我想开发一个聊天室, 要如何开始呢? 今天小编就手把手的教你用GoEasy做一个聊天室,当然也可以用于直播间内的互动.全套源码已经开源,git地址:https://gitee.com/goeasy-io/GoEasyDemo-Live-Chatroom.git 本教程主要目的是为大家介绍实现思路,为了确保本教程能帮助使用不同前端技术的朋友,采用了HTML + JQuery的方式,后续还会推出Uniapp(nue/nv

目录 1.服务端提供所有直播间的列表信息 2.前端显示房间列表 3.创建房间 1.服务端提供所有直播间的列表信息 1.marshmallow.py from marshmallow_sqlalchemy import SQLAlchemyAutoSchema,auto_field from .models import LiveStream,db from application.apps.users.models import User from marshmallow import post

朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类方法,通常适用于维度非常高的数据集.因为运行速度快,可调参数少.是一个快速粗糙的分类基本方案. naive Bayes classifiers 贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上.数学基础是贝叶斯定理. 一个描述统计量条件概率关系的公式. 在贝叶斯分类中,我们希望确定一个具有某些特征的样本 属于 某类标签的概率. 通常记为 P(L|特征) 需要确定俩种标签,定义为L1和L2. 计算俩个标签的后验概率的比值 现在需要一种模

前言 做项目的时候,winfrom因为没有B/S的缓存机制,窗体间传递数据没有B/S页面传递数据那么方便,今天我们就说下winfrom中窗体传值的几种方式. 共有字段传递 共有字段传递实现起来很方便,就是在窗体类中加个共有字段属性: public string Msg { get { return this.textBox1.Text.Trim(); } } 调用代码: public Form2(Form1 f1) { InitializeComponent(); this.label1.Tex

View与Control间的数据交互 1.ViewBag.Name ="Name1" 2.ViewData["VD"] = "view data"; 3.TempData["TD"] = "temp data"; 4.Model ViewBag和ViewData只在当前的Action中有效,生命周期和 View 相同: TempData可以通过转向继续使用,因为它的值保存在Session中.但TempDat

1. 登陆逻辑 FrmMain 为主窗体(启动窗体) FrmLogin 为登陆窗体 在“主窗体”中使用ShowDialog()方法显示“登陆窗体”,并通过“登陆窗体”的DialogResult告知“主窗体”是否登陆成功. 1.1 主窗体: private void FrmMain_Load(object sender, EventArgs e) { FrmLogin frm = new FrmLogin(); if (frm.ShowDialog() == DialogResult.OK) {

package com; import java.util.concurrent.Exchanger; /** * Created by yangyu on 16/11/28. */ /** * Exchanger用于进行线程间的数据交换: * 它提供一个同步点,在这个同步点,两个线程可以交换彼此的数据: * 两个线程通过exchange方法交换数据,如果一个线程先执行exchange方法,它会一直等待第二个线程也执行exchange方法 * 当两个线程都达到同步点时,这两个线程就可以交换数据,

Python中进程间共享数据,除了基本的queue,pipe和value+array外,还提供了更高层次的封装.使用multiprocessing.Manager可以简单地使用这些高级接口. Manager()返回的manager对象控制了一个server进程,此进程包含的python对象可以被其他的进程通过proxies来访问.从而达到多进程间数据通信且安全. Manager支持的类型有list,dict,Namespace,Lock,RLock,Semaphore,BoundedSemaph

def worker(num, mystr, arr): num.value *= 2 mystr.value = "ok" for i in range(len(arr)): arr[i] = arr[i] * (-1) + 1.5 def dump_vars(num, mystr, arr): print 'num: ', num.value print 'str: ', mystr[:] print 'arr: ', arr[:] if __name__=='__main__':

在一个项目中,很多时候都需要在窗体间进行数据传递和通信,最觉见的是父子窗体之间的数据传递,比如登录ID,各个窗体都需要知道.有很多文章都写了这方面的问题,提出很多优秀的方法,鄙人不才,搜了一些资料之后,准备献丑了. 1.       如果很多窗体都需要用到某一窗体的东西,比如登录窗体记录的ID,为了避免每个窗体都去查询数据库,可以把这些公共变量或信息写入配置文件,每个窗体去读配置文件即可. 2.       如果共享信息的窗体不多,则对于兄弟窗口,可以通过其共同的父窗体来传递数据,此时父窗体如果

使用共享内存.即使用一个两个线程都能够共享的变量(如全局变量),这样两个线程都能够访问和修改该变量,从而达到共享数据的目的. Qt 线程间共享数据是本文介绍的内容,多的不说,先来啃内容.Qt线程间共享数据主要有两种方式: 使用共享内存.即使用一个两个线程都能够共享的变量(如全局变量),这样两个线程都能够访问和修改该变量,从而达到共享数据的目的: 使用singal/slot机制,把数据从一个线程传递到另外一个线程. 第一种办法在各个编程语言都使用普遍,而第二种方式倒是QT的特有方式,下面主要学习一

在iOS开发中遇到的控制器间的数据传递主要有两种情况:顺传递与逆传递.顺传递是指数据的传递方向和控制器的跳转方向相同(如图1):逆传递是指数据的传递方向和控制器的跳转方向相反(如图2).这里分别介绍这两种传递方式的具体做法. 顺传递 如果是用的SB,顺传递较简单,只需在A控制器的prepareForSegue:sender:方法中根据segue参数取得destinationViewController,也就是目标控制器C,直接给控制器C传递数据.从A传来的数据要在C的viewDidLoad方法中