时间序列 序列 模型 股市

R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处:拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究,STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写,以及如何将其应用于异常检测。 ......
时间序列 序列 局部 季节 趋势

R语言分布滞后非线性模型(DLNM)研究发病率,死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接:http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型(DLNM)的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例,同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应,这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......

(转)主观时间矛盾

哈特穆特·罗萨 《新异化的诞生:社会加速批判理论大纲》 主观时间矛盾:主观时间矛盾意指体验到的时间和记得起来的时间之间是成反比的。如果人们做一件自己很喜欢做的事,并且体验到非常多样且令人兴奋的印象,那么时间通常会流逝得非常快。但当我们在一天结束时回想这一天,反而会觉得这一天过得特别久。比如,假想一趟 ......
主观 时间

Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制,本质上就是一个时间戳,代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口,后续不会在有比这个时间小的事件出现,(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触发窗口的计算。

Flink的waterMark概念解释 watermark是flink为了处理event time窗口计算提出的一种机制,本质上就是一个时间戳,代表着比这个时间早的事件已经全部进入到相应的窗口,后续不会在有比这个时间小的事件出现,(触发)基于这个前提我们才有可能将event time窗口视为完整并触 ......
时间 事件 event time waterMark

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况,模型有时候会答非所问甚至自相矛盾,这种情况被成为大语言模型的“幻觉”,即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面: 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域,多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此,许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法,逐渐衍生出三种主要技术途径:1)基于提示的方法;2)基于适配器的方法;3)基于外部知识的方法。尽管如此,这一迅速发展的领域产生了大量结果,但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

java8日期时间格式化DateTimeFormatter多个格式

原文地址:datetimeformatter.ofpattern multiple formats-掘金 DateTimeFormatter 是一个用于日期时间格式化和解析的类。使用 ofPattern 方法可以创建一个格式化器,该方法接受一个日期时间格式的字符串作为参数。 如果您需要在同一个 Da ......

[转]Java8字符串和时间相互转换,使用模式字母的易错点

原文地址:Java 8 字符串和时间相互转换_java8字符串转时间-CSDN博客 1. 常见日期转换符号说明符号 说明 备注y 年 Y 本周所在的年 如果日期所在的周跨年了,年份就会是第二年的,需要注意M 月(month-of-year) d 日(day-of-month) D 年内的第几天(da ......
字符串 字母 字符 模式 时间

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式,一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据;另一种将待匹配数据构造成key-value的形式,key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述,value是对应的待匹配数据,将query和key进行编码,lstm从过query查询到key之后,就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中,为了获得环绕车辆范围的感知结果,通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中,通常采用后融合的范式,即先获得每个摄像头的感知结果,再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标(如大卡车),同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么?

大模型的RAG(Retrieval-Augmented Generation)与Function Calling都是用于增强大型语言模型(如GPT)的技术,但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理:RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

JS时间比较大小

1 时间比较 var curTime = new Date(); //把字符串格式转化为日期类 var starttime = new Date(Date.parse(begintime)); var endtime = new Date(Date.pares(endtime)); //进行比较 r ......
大小 时间

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系, 模型类序列化器ModelSerilizer,跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

日期,时间判断

/// <summary> /// 检查是否有重叠的时段 /// <returns>true:跟其它时段有重叠 false:没有重叠</returns> /// </summary> public bool CheckDuplicatedTime() { Filter filter = new Fi ......
日期 时间

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

星型模型&雪花模型

数据集市(Data Mart)也有称ADS(Application Data Store),数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合,形成宽表或数据立方体(Cube),可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表(fact)和维度表(dimension)。 事 ......
模型 雪花 amp

R语言GARCH族模型:正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** )。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

Python用 tslearn 进行时间序列聚类可视化

全文链接:https://tecdat.cn/?p=33484 原文出处:拓端数据部落公众号 我们最近在完成一些时间序列聚类任务,偶然发现了 tslearn 库。我很想看看启动和运行 tslearn 已内置的聚类有多简单,结果发现非常简单直接。 首先,让我们导入我们需要的库: import pand ......
时间序列 序列 tslearn 时间 Python

【C#】[Serializable]的作用 序列化--01

定义:序列化 (Serialization)将对象的状态信息转换为可以存储或传输的形式的过程。在序列化期间,对象将其当前状态写入到临时或持久性存储区。以后,可以通过从存储区中读取或反序列化对象的状态,重新创建该对象(百度百科) 序列化的目的:1、以某种存储形式使自定义对象持久化;2、将对象从一个地方 ......
序列 Serializable 作用 01

【杂记】有上限的树上背包问题的时间复杂度证明

结论:若树上背包的上限为 \(k(k\le n)\),时间复杂度为 \(O(nk)\)。 参考实现: dfs(u) { sz[u] = 1; init(f[u]); for (v : son[u]) { dfs(v); for (i = 0; i <= k and i <= sz[u]) for ( ......
复杂度 杂记 上限 背包 时间

Python中关于对象序列化实现和原理

pickle模块可以实现任意的Python对象转换为一系列字节(即序列化对象)的算法。这些字节流可以被传输或存储,接着也可以重构为—个和原先对象具有相同特征的新对象。 注意: pickle的文档清晰的表明它不提供安全保证。实际上,反序列化后可以执行任意代码,所以慎用 pickle来作为内部进程通信或 ......
序列 原理 对象 Python

欧拉序列

欧拉路和欧拉回路 欧拉路 经过图中所有边恰好一次的通路就被称为欧拉通路或者欧拉路 感觉这一块的算法会用到dfs 欧拉回路 经过图中所有边恰好一次的回路可以被称为欧拉回路 无向图 对于无向图G,G中存在欧拉回路当且仅当G中所有度非0的点都是联通的,且没有奇数度数的点 这里科普一下什么是度:包括一个点的 ......
序列

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习,无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning,又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI

C# 使用protobuf序列化反序列化数据

protobuf是谷歌的一个序列化数据结构的协议,性能高,存储占用小 经过我的测试对比 1,最慢的是C#内置的BinaryFormatter,这个玩意能不用则不用 2,然后是json,用起来很方便,比BinaryFormatter快了1-2倍 3,接下来就是protobuf,不过需要给类的成员加上特 ......
序列 protobuf 数据

用一张图片测试几个大模型的看图理解,文心一言表现不佳,通义千问了解最到位!

样图如下: 用上面的图片,在几个主流的AI大模型中进行识别理解,最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位! 下图是文心一言的看图理解: 下图是通义千问的看图理解: 下图是讯飞星火的看图理解: 大家觉得哪一个理解的最到位????? ......
文心 模型 图片

使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境

前置环境:两台可以互通的centos服务器(服务器1、服务器2),docker,NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1)选用服务器1作为manage节点进行初始化,执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
分布式 deepspeed 模型 环境 docker

公共仓库元模型(CWM)(转)

转自:https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM? 在我们学习一个新东西时,首先得弄懂明白它是用来干什么的?然后通过实例与理论交错学习,CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型,CWM的提出主 ......
仓库 模型 CWM

批量生成AF2预测的mCherry+split intein序列

所需文件列表: 文件介绍: (1)Junction_seqences.dat为连接序列,其格式如下: (2)Seq_of_IntN.dat为Intein的N端序列,其格式如下: (3)Seq_of_IntC.dat为Intein的C端序列,其格式如下: (4)./seq_for_predict/ 为 ......
序列 mCherry intein split AF2

Atlas关系型数据库元数据模型

[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
数据 模型 数据库 Atlas

SpringBoot 接口:响应时间优化9个技巧!

今天聊聊 SpringBoot接口:响应时间优化的9个技巧。在实际开发中,提升接口响应速度是一件挺重要的事,特别是在面临大量用户请求的时候。好了,咱们直接切入正题。 本文,已收录于,我的技术网站 ddkk.com,有大厂完整面经,工作技术,架构师成长之路,等经验分享 在SpringBoot应用中,接 ......
SpringBoot 接口 技巧 时间
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