物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。在未来十年，随着物联网与互联网、人工智能、5G、大数据等技术的发展，即将迎来引领社会发展的智能化时代。对于物联网技术的应用，可划分为四层，分别感知层、网络层、平台层、应用层：感知

概念理解1）MVP（Minimum Viable Product）：最小可行性产品，可以将试错成本拉到最低。MVP案例拆解2）EMC：合同能源托管节能效益支付型客户在委托节能公司进行节能改造工程时，首先会支付部分预付款，剩余款项则全部采用节能效益进行支付。节能量保型在进行节能改造工程时，前期的全部投入都将直接由节能公司投入，只有达到所承诺的节能量后，客户才会支付节能改造工程的全部费用。节能效益分享

文章目录遗传算法geatpy实现遗传算法一、基础术语1、个体2、种群3、编码和解码4、目标函数值5、适应度值二、遗传算法基本算子1、选择2、交叉重组3、变异4、重插入三、完整实现遗传算法1、例1OTHERS参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_37790882/article/details/84034956遗传算法被用来进行目标优化的，即选择什么样的个体时，可以使目

禁忌搜索适用于离散化变量求解。一、局部领域搜索又称爬山启发式算法，从当前的节点开始，和周围的邻居节点的值进行比较。如果当前节点是最大的，那么返回当前节点，作为最大值(即山峰最高点)；反之就用最高的邻居节点替换当前节点，从而实现向山峰的高处攀爬的目的。它是禁忌搜索的基础，TS算法是在其上改进而来。优点：容易理解，容易实现，具有较强的通用性；局部开发能力强，收敛速度很快。缺点：全局开发能力弱，只能搜索

一、RNN原理RNN的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的。序列数据往往前后时刻是相关的，因此用RNN。RNN特点1、权值共享，图中的W全是相同的，U和V也一样。2、每一个输入值都只与它本身的那条路线建立权连接，不会和别的神经元连接。前向传播st=tanh(Wst−1+Uxt)s_t=tanh(Ws_{t-1}+U...

概念理解1）MVP（Minimum Viable Product）：最小可行性产品，可以将试错成本拉到最低。MVP案例拆解2）EMC：合同能源托管节能效益支付型客户在委托节能公司进行节能改造工程时，首先会支付部分预付款，剩余款项则全部采用节能效益进行支付。节能量保型在进行节能改造工程时，前期的全部投入都将直接由节能公司投入，只有达到所承诺的节能量后，客户才会支付节能改造工程的全部费用。节能效益分享

大数据和机器学习区别大数据做的是基本的数据存储和统计计算，机器学习是从大数据里面挖掘有价值的数据。项目描述：电信日志分析系统是以电信用户上网所产生的数据进行分析和统计计算，数据主要来源于用户的上网产生的访问日志和安全日志，通过Hadoop大数据平台完成日志的入库、处理、查询、实时分析、上报等功能，达到异常IP的检测、关键词过滤、违规违法用户的处理等，整个项目数据量在1T-20T左右，集群数量...

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。在未来十年，随着物联网与互联网、人工智能、5G、大数据等技术的发展，即将迎来引领社会发展的智能化时代。对于物联网技术的应用，可划分为四层，分别感知层、网络层、平台层、应用层：感知

概念argmin 的含义是什么？最通俗的理解：表示使目标函数取最小值时的变量值算法梯度提升决策树XGBoost与GBDT算法的区别：传统的GBDT在优化的时候只用到了一阶导数信息，而XGBoost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，得到一阶和二阶导数，并且XGBoost在代价函数中加入了正则项，用于控制模型的复杂度。另外XGBoost还支持线性分类器，通过在代价函数中加入正...

import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 将图片画在网页里%matplotlib inlinets=pd.Series(np.random.randn(1000),index=pd.date_range('2000/1/1',periods=1000))ts=ts.cumsum()...