序列seq深度pytorch
R语言时间序列TAR阈值自回归模型|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5231 最近我们被客户要求撰写关于时间序列TAR阈值自回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 为了方便起见，这些模型通常简称为TAR模型 这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为，例如周期，幅度相关的频率和跳跃现象。Tong和Lim（1980 ......
卡尔曼滤波器：用R语言中的KFAS建模时间序列|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=6762 最近我们被客户要求撰写关于卡尔曼滤波器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 时间序列预测，ARIMA等传统模型通常是一种流行的选择 虽然这些模型可以证明具有高度的准确性，但它们有一个主要缺点 - 它们通常不会解释“冲击”或时间序列的突然变化 ......
分布式ID｜从源码角度深度解析美团Leaf双Buffer优化方案
分布式ID的使用场景 基于MySql的初步方案 第一次优化：Leaf-segment数据库方案 第二次优化：Leaf-segment 双buffer优化 源码解析双buffer优化方案 背景 在复杂分布式系统中，往往需要对大量的数据和消息进行唯一标识。如在美团点评的金融、支付、餐饮、酒店、猫眼电影等 ......
2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。 返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。 如果答案不止一个，则可以返回满足条件的任意一个答案。 输入：str1 =
2023-07-07：给出两个字符串 str1 和 str2。 返回同时以 str1 和 str2 作为子序列的最短字符串。 如果答案不止一个，则可以返回满足条件的任意一个答案。 输入：str1 = "abac", str2 = "cab"。 输出："cabac"。 答案2023-07-07： # ......
神奇的发现——所有的aarch64架构的CPU平台下的深度学习框架均不原生支持CUDA
一个记录： 神奇的发型——所有的aarch64架构的CPU平台下的深度学习框架均不原生支持CUDA 不论是mindspore、pytorch、TensorFlow框架只要是aarch64架构的CPU下的系统平台均是原生不支持CUDA版本的，如果你想要在aarch64架构下使用支持CUDA的深度学习框 ......
PyTorch | torch.save()函数的使用
Pytorch保存模型等相关参数，利用`torch.save()`，以及读取保存之后的文件。 ### 函数信息 ```python torch.save(obj, f, pickle_module=pickle, pickle_protocol=DEFAULT_PROTOCOL,_use_new_z ......
phar反序列化
#### 1.什么是phar phar是PHP中的一种打包文件，一个应用程序可以打成一个phar包。一个php程序可以打成一个phar包，放到php-fpm中运行。 #### 2.phar文件结构 1. stub：`xxx`，前面的内容不限，但是必须以`__HALT_COMPILER();?>`结尾 ......
力扣 334. 递增的三元子序列
题目： 给你一个整数数组 nums ，判断这个数组中是否存在长度为 3 的递增子序列。 如果存在这样的三元组下标 (i, j, k) 且满足 i < j < k ，使得 nums[i] < nums[j] < nums[k] ，返回 true ；否则，返回 false 。 示例 1： 输入：nums ......
个人论文一：关于雾中单目自监督深度估计的研究
# 0.Paper 这是我们2022年的工作，关于雾中的单目自监督深度估计研究： > **Self-supervised monocular depth estimation in fog** > >Bo Tao**†**, Jiaxin Hu**†**, Du Jiang, Gongfa Li, ......
postgresql建表后添加自增序列
## postgresql建表后添加自增序列 **// 添加id自增序列** `create SEQUENCE poi_id_seq start 1;` **// 自增序列重新设置起始值** `select setval('poi_id_seq', (select max(id) from poi) ......
代码随想录算法训练营第二十六天| 455.分发饼干 376. 摆动序列 53. 最大子序和
455.分发饼干 自己的 思路： 先排序，然后每个孩子找到他能满足的胃口饼干，找到了之后，孩子向前，饼干向前 代码： 1 int findContentChildren(vector<int>& g, vector<int>& s) 2 { 3 int result = 0; 4 sort(g.be ......
在国产超算平台上（aarch64架构）安装pytorch-cuda失败，究其原因竟是官方未提供对应的cuda版本——pip方式和conda方式均无法获得相应cuda版本
最近在国产超算平台上安装pytorch，但是怎么弄都会报错： raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 不论是使用p ......
序列化的高级用法之定制字段的两种方式
一、在序列化类中写 1 写一个字段，对应的字段类是：SerializerMethodField2 必须对应一个 get_字段名的方法，方法必须接收一个obj，返回什么，这个字段对应的value就是什么 前端的返回格式 二、在表模型中写 1 在表模型中写一个方法(可以使用：property)，方法有返 ......
ARIMA模型，ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=22511 最近我们被客户要求撰写关于ARIMAX的研究报告，包括一些图形和统计输出。 标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测 。 该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值 ......
R语言和Python用泊松过程扩展：霍克斯过程Hawkes Processes分析比特币交易数据订单到达自激过程时间序列|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=25880 最近我们被客户要求撰写关于泊松过程的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了一个模型，该模型解释了交易的聚集到达，并展示了如何将其应用于比特币交易数据。这是很有趣的，原因很多。例如，对于交易来说，能够预测在短期内是否有更多的买入 ......
序列化的高级用法之source
一、可以取别名 book_name = serializers.CharField(source='name') book_name为前端可以看到的字段值，name是对象真实的属性。注意：别名和真实属性不能相同 二、可以跨表关联查询 publish_name = serializers.CharFi ......
ctfshow刷题(Java反序列化)
# CTFshowJava反序列化 ## web846 urldns链 ```Java import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutput; import java ......
「NOIP 模拟赛 20230705」序列删数问题
# summarization  # solution 首先发现，范围小的工具在删除某一数字时将更大数字包括进来的可 ......
SnakeYaml反序列化
# SnakeYaml反序列化 https://github.com/JoyChou93/java-sec-code java有关的一个本地靶场，看了下shiro、fastjson、sql注入啥的都有，就当练练代码审计吧。在windows上起环境按[这个](https://blog.csdn.net ......
【动态规划】子串、子序列问题
[TOC] # 应用 ## 应用1：Leetcode 647. 回文子串 ### 题目 [647. 回文子串](https://leetcode.cn/problems/palindromic-substrings/) ### 解题思路 #### 动态规划 设 $dp[i][j]$ 表示子串 $s[ ......
R语言独立成分分析fastICA、谱聚类、支持向量回归SVR模型预测商店销量时间序列可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31948 原文出处：拓端数据部落公众号 本文利用R语言的独立成分分析（ICA）、谱聚类（CS）和支持向量回归 SVR 模型帮助客户对商店销量进行预测。 首先，分别对商店销量的历史数据进行了独立成分分析，得到了多个独立成分；其次，利用谱聚类方法将商店 ......
pytorch学习笔记
1 环境 opencv和pytorch pip install opencv-python==4.5.1.48 pip install torch==1.7.1+cu101 torchvision==0.8.2+cu101 torchaudio 0.7.2 -f https://download.p ......
Jetson配置pytorch出现的问题
由于无法安装Anaconda因此使用miniforge进行虚拟环境搭建，具体方法参照： 几个重要网站 ① Jetson Zoo - eLinux.org 包含深度学习需要的下载资源配置 ② 安装pytorch后进行验证： 1 import torch 2 3 def SettingTest(): 4 ......
pytorch
model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。 model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。 训练流程： def train(model, optimizer, epoch, train_l ......
09-贷中管理之深度预警
9.贷中管理之深度预警 9.1什么是贷中预警 即在贷中管理需对存量客群进行风险预警并及时做风险管控。 9.2贷中预警的问题 （1）预警的精确性如何提升，降低误杀率 （2）客户分层如何更细化与精确 （3）管控处置手段是否触达有效 （4）如何评价贷中预警整体的处置效果 9.3贷中预警核心框架 贷中预警策 ......
“多”维演进：智能编码的深度进化
我们在追求怎样的编码未来？ 无处不在的视频渗透、井喷式的流量增长、多元的场景技术需求、用户对视频体验的“不将就”……音视频行业的快速发展却伴随着“编码标准升级速度缓慢”、“硬件红利见底”、“编码复杂度带来的成本问题”等众多挑战。 视频编码还“卷”得动吗？ 究竟怎样的视频编码技术，才能满足既要又要的体 ......
运行调试深度学习代码小技巧_1
1.首先阅读数据预处理的代码，确定送入神经网络的输入x的张量形状。比如现在有个语音输入特征张量x形状为[16, 1, 256, 40]，【批量，通道数，像素宽度，特征维度】。 如果看不懂，可以先在网络的forward最开始进行print(x.shape)打印。 2.常见改变张量形状的方法： （1） ......
代码随想录算法训练营第二十四天| 491.递增子序列 46.全排列 47.全排列 II
491.递增子序列 此题的难点： 1，前提需要保留原有顺序 2，保证递增 3，保证去重 注意： 去重一定要有set的同时保证有顺序 代码： 1 void findSubsequences_trackBack(vector<int>& nums, int startIndex, vector<int> ......
加速体细胞突变检测分析流程-系列2（ctDNA等高深度样本）
Sentieon●体细胞变异检测系列-2 Sentieon 致力于解决生物信息数据分析中的速度与准确度瓶颈，通过算法的深度优化和企业级的软件工程，大幅度提升NGS数据处理的效率、准确度和可靠性。 针对体细胞变异检测，Sentieon软件提供两个模块：TNscope和TNhaplotyer2。 TNs ......
据说，Transformer 不能有效地进行时间序列预测？
## 简介 几个月前，我们介绍了 [Informer](https://huggingface.co/blog/informer) 这个模型，相关论文 ([Zhou, Haoyi, et al., 2021](https://arxiv.org/abs/2012.07436)) 是一篇获得了 AAA ......