surprise库官方文档分析（二）：使用预测算法
1、使用预测算法Surprise提供了一堆内置算法。所有算法都派生自AlgoBase(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fsurprise.readthedocs.io%2Fen%2Fstable%2Falgobase.html%23surprise.predictio
Ros机械臂仿真建模基础：URDF模型进化版本xacro模型文件语法详细讲解及如何从零构建一个机械臂模型（一）
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Uber基于RNN的极端事件预测，解决交通问题
时间 2017061212:00:15 亿欧网(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.tuicool.com%2Fsites%2FAJj2Un)_原文_ http://www.iyiou.com/p/47628(https://www.oschina.n
AAAI 2021论文：利用深度元学习对城市销量进行预测（附论文下载）
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常具有挑战的问题。在2020年12月收录的AAAI2021（CCFA类）上，京东城市被
2021 音视频技术趋势不完全预测
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/c8b9139f83f24be1885e31b962d4a08f.png)_TheEconomist__（经济学人）_在_TheWorldin2021_特别刊的编者序中写到：“21是一个与好运、冒险、机遇和掷骰子有关的数字——它
领域建模之数据模型设计方法论 | 京东云技术团队
本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章，读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论，并针对后期业务需求变化，尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程，针对自己实际业务场景，不断抽象优化自己的数据模型。
四层负载均衡的NAT模型与DR模型推导 | 京东物流技术团队
本文首先讲述四层负载均衡技术的特点，然后通过提问的方式推导出四层负载均衡器的NAT模型和DR模型的工作原理。通过本文可以了解到四层负载均衡的技术特点、NAT模型和DR模型的工作原理、以及NAT模型和DR模型的优缺点。
大模型推理GPT | DeepSeek | Doubao
AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）
