序列 模型

R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测|附代码数据

原文链接 http://tecdat.cn/?p=2623 原文出处:拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于Copula GARCH的研究报告,包括一些图形和统计输出。 和宏观经济数据不同,金融市场上多为高频数据,比如股票收益率序列。直观的来说 ,后者是比前者“波动”更多且随机波动的序列,在一元 ......
时间序列 序列 模型 语言 代码

【视频】广义相加模型(GAM)在电力负荷预测中的应用|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=9024 最近我们被客户要求撰写关于广义相加模型(GAM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此,我们首先需要看一下线性回归,看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。 回归模型 假设我 ......
广义 负荷 模型 电力 代码

什么是大模型

什么是大模型 "大模型"通常指的是深度学习中参数数量庞大、层数深厚的神经网络模型。这些模型具有数十亿甚至上百亿的参数,通常需要大量的计算资源来进行训练和推断。这种规模的模型在处理复杂任务时表现得很出色,因为它们能够从大量的数据中学到更复杂、更抽象的表示。 例如,GPT-3(Generative Pr ......
模型

ACwing 334 K匿名序列

首先这道题很容易发现如果已经知道了最后的答案序列,那么操作顺序是无所谓的 所以我们可以假设从头操作到尾 由于题目给的是非严格递增序列,我们猜想最后的答案一定是一段一段的,段与段之间单调递增 比如1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 4 5 5 反证:如果最终的答案序列存在\(a_{i}\)和\(a ......
序列 ACwing 334

国外著名交易策略:R-Breaker模型设计原理(转载)

R-Breaker是一种短线日内交易策略,它结合了趋势和反转两种交易方式。 交易系统的基本原理如下: 1.根据前一个交易日的收盘价、最高价和最低价数据通过一定方式计算出六个价位,从大到小依次为:突破买入价、观察卖出价、反转卖出价、反转买入价、观察买入价、突破卖出价。 以此来形成当前交易日盘中交易的触 ......
R-Breaker 模型 原理 策略 Breaker

基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)

2023年11月10日,今天看一篇论文,现在17:34,说实话,想摆烂休息,不想看,可还是要看,拴Q。 论文:Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是:Sel ......
一致性 时间序列 时间 时序 Time

序列计数

给定 \(n(n\le10^6)\),对于 \([0,n]\) 中的每一个 \(k\),求出有多少个长度为 \(n\) 的 \(01\) 串,其中最长 \(1\) 连续段长度恰好为 \(k\)。 由于是 \(1\) 连续段,不妨按照每个 \(0\) 把 \(01\) 串划分为 \(i+1\) 段,即 ......
序列

AI经典模型参数规模

| 模型 | 参数数量 || | || AlexNet | 约 60 million || VGG16 | 约 138 million || ResNet50 | 约 25 million || InceptionV3 | 约 23 million || MobileNetV2 | 约 3.5 mi ......
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【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型(超分辨率重建)详细安装和使用教程

图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN,同时奉上详细的安装使用教程。 ......
图像 Real-ESRGAN 模型 分辨率 教程

UNet pytorch模型转ONNX模型完整code

1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
模型 pytorch UNet ONNX code

初学者如何上手服务器训练模型

拿到一个服务器很迷茫,不知道如何使用,写一份本实验室的服务器使用方法: 1下载Xshell和Xftp 现在提供了家庭/学习免费版 2安装后新建会话 3 bash命令 切换到bash界面 bash,全称Bourne Again Shell,是绝大多数Linux系统默认的命令解释器,能够处理用户所输入的 ......
初学者 模型 服务器

解决 keras 首次装载预训练模型VGG16 时下载失败问题

解决:Exception: URL fetch failure on https://storage.googleapis.com/tensorflow/keras-applications/vgg16/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h ......
模型 问题 keras VGG 16

SnakeYaml反序列化漏洞研究

一、SnakeYaml简介 SnakeYaml是Java中解析yaml的库,而yaml是一种人类可读的数据序列化语言,通常用于编写配置文件等。 YAML 的语法和其他高级语言类似,并且可以简单表达清单、散列表,标量等数据形态。它使用空白符号缩进和大量依赖外观的特色,特别适合用来表达或编辑数据结构、各 ......
序列 漏洞 SnakeYaml

使用Bert模型实现embedding嵌入

参考文献:保姆级教程,用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址:https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
embedding 模型 Bert

序列和索引

序列是一个用于储存多个值的连续空间,每个值都对应一个整数的编号,称为索引。 索引分为两种 一种正向递增索引 一种反向递减索引 正向递增索引:从左往右,从0开始 ,0,1,2,3,4,5,6.....以此类推 反向递减索引:从右往左,从从-1开始,-n,-n+1,-n+2........-3-,2,- ......
序列 索引

CLIP:万物分类(视觉语言大模型)

本文来着公众号“AI大道理” ​ 论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.00020 传统的分类模型需要先验的定义固定的类别,然后经过CNN提取特征,经过softmax进行分类。然而这种模式有个致命的缺点,那就是想加入新的一类就得重新定义这个类别的标签,并重新训练模型,这样非 ......
万物 模型 视觉 语言 CLIP

OpenAI 支持的模型

在DevDay上推出新模型 我们很高兴地宣布推出 GPT-4 Turbo(128k 上下文窗口)预览版和更新的 GPT-3.5 Turbo(16k 上下文窗口)。除此之外,这两种模型都具有改进的指令跟随、JSON 模式、更可重复的输出和并行函数调用。 概述 OpenAI API 由一组具有不同功能和 ......
模型 OpenAI

2.5k的ChatGPT-Java版SDK升级1.1.2-beta0支持GPT-4V、Dall-e-3模型、ToolCalls、微调Job、TTS...

1、项目简介 Chatgpt-Java是OpenAI官方Api的Java SDK,可以快速接入项目使用。支持OpenAI官方全部接口。 目前收获将2500+star🌟。 开源地址:https://github.com/Grt1228/chatgpt-java 官方文档:https://chatgp ......
ChatGPT-Java ToolCalls 模型 ChatGPT Dall-e

1.1 集合与序列

德摩根律 序列 ......
序列 1.1

从HumanEval到CoderEval: 你的代码生成模型真的work吗?

本文主要介绍了一个名为CoderEval的代码生成大模型评估基准,并对三个代码生成模型(CodeGen、PanGu-Coder和ChatGPT)在该基准上的表现进行了评估和比较。 ......

Model Inspector—软件模型静态规范检查工具

Model Inspector(MI)原厂商是韩国Suresoft,是KOLAS国际公认测评机构,旨在提升安全关键领域软件可信度。MI用于开发过程中模型的静态检查,包括规范检查、复杂度度量,提供MAAB、HIS、CG、MISRA_AC_SLSF、MISRA_AC_TL、dSPACE标准规范及检查,检... ......
静态 Inspector 模型 工具 Model

一文解码语言模型:语言模型的原理、实战与评估

在本文中,我们深入探讨了语言模型的内部工作机制,从基础模型到大规模的变种,并分析了各种评价指标的优缺点。文章通过代码示例、算法细节和最新研究,提供了一份全面而深入的视角,旨在帮助读者更准确地理解和评估语言模型的性能。本文适用于研究者、开发者以及对人工智能有兴趣的广大读者。 关注TechLead,分享 ......
模型 语言 实战 原理

GMP模型

每一个 OS 线程都有一个固定大小的内存块(一般会是 2MB)来做栈,这个栈会用来存储当前正在被调用或挂起(指在调用其它函数时)的函数的内部变量。这个固定大小的栈同时很大又很小。因为 2MB 的栈对于一个小小的 goroutine 来说是很大的内存浪费,而对于一些复杂的任务(如深度嵌套的递归)来说又 ......
模型 GMP

利用Biopython – Pairwise Alignment计算序列相似度

# Import librariesfrom Bio import pairwise2from Bio.Seq import Seq # Creating sample sequencesseq1 = Seq("TGTGACTA")seq2 = Seq("CATGGTCA") # Finding s ......
序列 Biopython Alignment Pairwise

SEM :验证模型

验证模型是SEM中至关重要的一步,它帮助确定我们提出的理论模型是否与实际观察到的数据相一致。验证模型的过程通常包括以下几个步骤: 设定假设(Hypothesis Specification): 在建立SEM之前,我们首先要明确定义我们的假设,即变量之间的关系。这些假设形成了我们将要验证的理论模型。 ......
模型 SEM

AI毕业设计生成器(基于AI大模型技术开发)

这是一个辅助生成计算机毕业设计的工具,可以自动完成毕业设计的源码。它基于几百个github上面开源的java和python项目,运用tengsorflow技术,训练出了AI大模型。基本实现了计算机毕业设计生成器,能够初步生成Java或python基本源码。目前该项目处理实验阶段,还不成熟。 体验地址 ......

倾斜摄影三维模型的根节点合并的点云抽稀关键技术分析

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作,从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大,模型轻量化效率高,自动化处理能力高;采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理,精度高,... ......
节点 模型 关键 技术

Odoo模型_联系人相关

res.partner(联系人) 联系人包括客户的公司以公司的员工、供应商的公司以及公司的员工。 res.partner.category(联系人标签) 用于给联系的人打标签,也是树形结构,可以设置上级标签,类似产品中的产品类。 res.partner.title(联系人称谓) 当联系人为个人或者是 ......
模型 联系人 Odoo

Kubernetes API 多版本和序列化

前言 三年前在分析Kubernete APIServer时,就经常遇到两个东西,一个是Scheme,一个是Codec,当时对它们并不是很理解,也没有去细究,但是后来越来越多的能够遇见它们,尤其是在做Kubernetes API相关的开发时,Scheme的出镜率很高,于是查了下资料才知道,原来他们跟K ......
序列 Kubernetes 版本 API

Odoo模型_产品相关

product.template(产品模板) product.product(产品变体) product.attribute(产品属性) 预设产品变体的属性,包括尺码、颜色等。 product.template.attribute.line(产品属性明细) 产品属性明细就是产品属性的值可以预设几种, ......
模型 产品 Odoo