时间序列 股票市场 序列 模型

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default(本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等) 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后,用宝塔代理相关端口 , 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

Numpy计算近邻表时间对比

本文介绍了在Python的numpy框架下计算近邻表的两种不同算法的原理以及复杂度,另有分别对应的两种代码实现。在实际使用中,我们更偏向于第二种算法的使用。因为对于第一种算法来说,哪怕是一个10000个原子的小体系,如果要计算两两间距,也会变成10000*10000这么大的一个张量的运算。可想而知,... ......
近邻 时间 Numpy

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

743. 网络延迟时间

vector一/二维数组的定义 C++求最值 迪杰斯特拉算法 //单源最短路径 //BFS单源最短路径适用于无权图 //对于带权图,可以用迪杰斯特拉算法或者Floyd算法求解 //网络延迟时间 #include<iostream> #include<string> #include<vector> ......
时间 网络 743

Omics辅助育种统计方法:最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节:Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell,博后毕业于康奈尔大学,是一名计算生物学家,专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告:数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家,在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时,他也是VSN的国际顾问,没错,就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间,他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势:单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程:internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级,开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

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 ......

【专题】2023年AIGC入局与低代码产品市场的发展研究报告PDF合集分享(附原数据表)

原文链接:https://tecdat.cn/?p=34789 原文出处:拓端数据部落公众号 近年来,随着人工智能(AI)的迅猛发展,我们对技术的认知和应用也在不断刷新。在这背景下,AIGC(AI生成内容)与低代码产品市场紧密结合,引领了一场技术革命。2023年的《AIGC入局与低代码产品市场的发展 ......

(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

【触想智能】车载工控一体机的市场应用分析

车载工控一体机是一种可以装置在车辆中,用于收集和处理车辆及其行驶过程中相关数据的车载一体机设备。 车载工控一体机处理的数据包括车速、行驶路线、油耗、车载设备状态等,以下是车载工控一体机在不同行业中的应用分析。 1、物流行业:在物流行业中,车载工控一体机可以实时监控运输车辆的位置、路线以及货物状态等信 ......
一体机 一体 智能 市场

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

Python中TensorFlow的长短期记忆神经网络(LSTM)、指数移动平均法预测股票市场和可视化|附代码数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23689 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文探索Python中的长短期记忆(LSTM)网络,以及如何使用它们来进行股市预测 ( 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 在本文中,你将看到如何使用一个被称为 ......

【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
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