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摘要：热身赛中有这样的提示： 小提示：如果不考虑天气、周边活动、节假日等因素，预测结果可能不准确哦。 于是就查了查怎么爬取比赛中所需的天气信息。其实针对数据量不大的数据，可以尝试手动填写特征，由于热身赛给出的数据只有28天的数据，其实是可以手动添加的 但是数据量一多，如果是给一年的数据，手动添加是不太可能 阅读全文

摘要：一、赛题理解 本次比赛任务是利用历史数据并结合地图信息 预测五和张衡交叉路口 未来一周 周一（2019年2月11日）和周四（2019年2月14日）两天 的5:00-21:00通过wuhe_zhangheng路口4个方向的车流量总和。 要求模型输出格式如下： {"data":{"resp_data": 阅读全文

摘要：https://www.cnblogs.com/char-cheng/p/11219958.html#autoid-2-2-0 阅读全文

摘要：每次机器模型训练完成后，都直接退出了。 没有仔细的研究模型中各个参数到底是怎么样的 直到前几天看到大神将10层CNN每一步都展示出来的Github, 惊为天人那https://poloclub.github.io/cnn-explainer/ 于是我也想看看，首先就是将模型中的参数保存下来 pyto 阅读全文

摘要：进行数据处理时，对于数据的可视化展示可以更好的表现数据的关系 论文中，漂亮的热度图会让人眼前一亮 Seaborn 中的 heatmap就可以用来创建热度图 1. 准备数据 data 由于是热度图，输入数据需要时二维 随机创建一个8*8的矩阵 data = np.random.rand(8,8) 2. 阅读全文

摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/94744929 阅读全文