模型 机器 任务 金融

用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人

用Python基于Google Bard做一个交互式的聊天机器人 之前已经通过浏览器试过了 Google Bard ,更多细节请看: Try out Google Bard, Will Google Bard beat the ChatGPT?. 现在我们想实现自动化,所以我用Python做一个交互 ......
交互式 机器人 机器 Python Google

如何针对多租户 SaaS 使用案例扩展机器学习推理

Zendesk 是一家 SaaS 公司,该公司以简单为本,专注于开发面向所有人的支持、销售和客户参与软件。通过帮助全球超过 17 万家公司高效地为数亿客户提供服务,该公司得以蓬勃发展。Zendcaesk 的机器学习团队负责提升客户体验团队,使其实现最佳绩效。通过将数据和人员的力量结合起来,Zende ......
租户 机器 案例 SaaS

R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=6962 最近我们被客户要求撰写关于马尔可夫转换模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态) 上面 ......
switching 模型 语言 代码 数据

R语言用贝叶斯层次模型进行空间数据分析|附代码数据

阅读全文:http://tecdat.cn/?p=10932 最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯层次模型的研究报告,包括一些图形和统计输出。 在本文中,我将重点介绍使用集成嵌套 拉普拉斯近似方法的贝叶斯推理。可以估计贝叶斯 层次模型的后边缘分布。鉴于模型类型非常广泛,我们将重点关注用于分析晶格数据的空 ......
数据 数据分析 模型 层次 语言

R语言无套利区间模型:正向套利和反向套利次数、收益率分析华泰柏瑞300ETF可视化

全文链接:http://tecdat.cn/?p=31973 原文出处:拓端数据部落公众号 股指期货的套利交易有助于股指期货实现其价格发现以及风险规避的功能,因此提高套利交易的效率,对于发挥股指期货在经济发展中的作用有着重要的意义。 本文帮助客户对期货期现套利的研究。研究中主要以期货及其现货指数的数 ......
收益率 区间 收益 模型 次数

x86 机器指令编码规则

x86 机器指令编码依次由一下部分组成: 指令前缀(prefix,非必需) 操作码(opcode,必需) 寻址方式 R/M(ModR/M,非必需) 比例因子-变址-基址(SIB,非必需) 地址偏移量(displacement,非必需) 立即数(immediate,非必需) 指令前缀 操作码 寻址方式 ......
指令 编码 机器 规则 x86

一个基于GPT模型实现的Git Commit信息自动生成工具

每次提交代码的时候,你是否有为如何写Commit Message而迟迟按不下提交的时刻呢?然后,死磨硬泡写了一些并提交后,又被review的小伙伴吐槽了呢?相信很多小伙伴有过这样的经历吧? 趁着最近ChatGPT那么火,就来顺手推荐一个可以用于解决这个问题的VS Code插件:vscode-gpto ......
自动生成 模型 工具 Commit 信息

思维模型以及人生愿景的设定问题

今天简单回顾了自己过去的人生,发现自己短期的人生目标已经实现。从目前的角度来看,现在确实没有什么更有价值的人生目标了,现在还是处在10年前的目标中,如果从马斯洛的需求模型来看,曾经的人生目标是处在需求最底下两层。从实际的情况来看,目前这层需求已基本实现。现在所表现出的问题,体现在第四和第三层,特别是 ......
模型 思维 人生 问题

机器学习基础03DAY

特征降维 降维 PCA(Principal component analysis),主成分分析。特点是保存数据集中对方差影响最大的那些特征,PCA极其容易受到数据中特征范围影响,所以在运用PCA前一定要做特征标准化,这样才能保证每维度特征的重要性等同。 sklearn.decomposition.P ......
机器 基础 DAY 03

关于大模型对未来影响的一点看法

人们总是高估了未来一到两年的变化,低估了未来十年的变革。 比尔盖茨 近来OpenAI的GPT技术可以说在全球都带来了巨大的影响,也让大家看到了什么叫大力出奇迹。chatGPT和GPT4的能力给了大家很大的震撼,其流畅自如、逻辑清晰、出众的能力,给使用过的人都留下了深刻的印象,同时也让无数人对这项技术 ......
模型 看法

Revit BIM模型在ArcGIS Pro中的数据组织及转换成SLPK后的图层结构解析

ArcGIS Pro对Revit 数据有自己的一套分层方式。 在ArcGIS Pro中打开bim文件会发现都是按照相同的方式组织数据: 将rvt格式数据转换成SLPK格式后的数据结构(将slpk数据直接拖动到ArcGIS Pro中加载): ArcGIS 生成的SLPK格式数据将数据分为两个图层组,概 ......
模型 结构 数据 ArcGIS Revit

如何用Python对股票数据进行LSTM神经网络和XGboost机器学习预测分析(附源码和详细步骤),学会的小伙伴们说不定就成为炒股专家一夜暴富了

最近调研了一下我做的项目受欢迎程度,大数据分析方向竟然排第一,尤其是这两年受疫情影响,大家都非常担心自家公司裁员或倒闭,都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品,未雨绸缪,所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据,所以我打算给大家分享时... ......
神经网络 小伙伴 小伙 源码 步骤

python apscheduler 定时任务的基本使用-3-interval触发器的使用

python apscheduler 定时任务的基本使用-3-interval触发器的使用 1、前言 interval触发器,按照一定的时间间隔运行任务。例如,每2秒运行一次任务,每分钟运行一次任务,每周运行一次任务,每5天运行一次任务。官网interval 2、参数说明 参数如下,除了add_jo ......
触发器 apscheduler interval 任务 python

图数据库在中国移动金融风控的落地应用

本文整理自中国移动算法工程师——汪海涛在 NebulaGraph 2022 年度用户大会上的分享,现场视频见 B 站:https://www.bilibili.com/video/BV1Ae4y127a8/ 各位朋友上午好,我是来自中国移动的算法工程师汪海涛。接下来我主要聊一聊图数据库在中国移动,特 ......
中国移动 数据库 金融 数据

PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机

PXE批量装系统之GHO恢复模式针对同型号同批次机器网络装机 1.引入 预启动执行环境(Preboot eXecution Environment,PXE)也被称为预执行环境,提供了一种使用[网络接口Network Interface)启动计算机的机制。这种机制让计算机的启动可以不依赖本地数据存储设 ......
批次 机器 模式 系统 网络

python apscheduler 定时任务的基本使用-2-date触发器的使用

python apscheduler 定时任务的基本使用-2-date触发器的使用 1、前言 date触发器是添加定时任务的最简单方法。date触发器只会运行一次任务,等同于UNIX的“at”命令。 2、参数说明 参数如下,除了add_job的通用参数外,只需要两个参数 run_date 表示运行的 ......
触发器 apscheduler 任务 python date

python apscheduler 定时任务的基本使用-1-概念及组件构成

python apscheduler 定时任务的基本使用-1-概念及组件构成 1、前言 我们需要执行定时任务,可以使用apscheduler这个框架,选择它的原因,是网上都说常用的就是这个。随大流嘛!官方文档 2、下载 python -m pip install -i https://pypi.tu ......
apscheduler 组件 任务 python

模型权重初始化

def weight_init(m): # 初始化权重 # print(m) if isinstance(m, torch.nn.Conv3d): n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.kernel_size[2] * m.out_channels ......
权重 模型

onnx模型获取每一层的属性

import onnx # 加载ONNX模型 model_path = "model.onnx" model = onnx.load(model_path) # 遍历模型的图结构,获取每一层的节点属性 for node in model.graph.node: # 输出节点名称和类型 print(f ......
属性 模型 onnx

一次spark任务提交参数的优化

起因 新接触一个spark集群,明明集群资源(core,内存)还有剩余,但是提交的任务却申请不到资源。 分析 环境 spark 2.2.0 基于yarn集群 参数 spark任务提交参数中最重要的几个: spark-submit --master yarn --driver-cores 1 --dr ......
参数 任务 spark

threejs之检测拖动模型和停止拖动模型以及鼠标缩放事件

controls.value.addEventListener('start',startEvent) controls.value.addEventListener('end', endEvent); 这样子给轨道控制器绑定事件后即可。 ......
模型 鼠标 threejs 事件

SICP:求值和环境模型(Python实现)

一个环境就是帧(frame) 的一个序列,每个帧是包含着一些绑定(bindings) 的表格。这些约束将一些变量名字关联于对应的值(在一个帧内,任何变量至多只有一个绑定)。每个帧还包含一个指针,指向这个帧的外围环境(enclosing environment)。如果由于当前讨论的目的,将相应的帧看做... ......
模型 环境 Python SICP

SpringBoot开启定时任务

Spring Task Spring系列框架中Spring Framework自带的定时任务, 使用上面两种方式,很难实现某些特定需求,比如每周一执行某任务,但SpringTask可轻松实现。 以SpringBoot为例来实现: 1、开启定时任务 在SpringBoot的启动类上声明 @Enable ......
SpringBoot 任务

为 Linux 下 .AppImage 运行文件快速生成桌面和任务栏图标 .sh 文件

I had a friend make an install sh file: It seems to work well and I get an icon added to my ubuntu left app shortcut bar. Here it is below. I will del ......
文件 图标 AppImage 桌面 任务

CentOS+Mirai:利用CentOS搭建一个QQ机器人

阅前须知 搭载 Mirai 环境为 阿里云镜像 CentOS 7.6 ......
CentOS 机器人 机器 Mirai

机器学习算法(二): 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类

优点: 朴素贝叶斯算法主要基于经典的贝叶斯公式进行推倒,具有很好的数学原理。而且在数据量很小的时候表现良好,数据量很大的时候也可以进行增量计算。由于朴素贝叶斯使用先验概率估计后验概率具有很好的模型的可解释性。 缺点: 朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。但是实际上并非总是如此,这... ......
鸢尾花 鸢尾 算法 机器 数据

机器学习算法(三):基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类

机器学习算法(三):基于horse-colic数据的KNN近邻(k-nearest neighbors)预测分类 项目链接参考:https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc 1 KNN的介绍和应用 1.1 KNN的介绍 k ......

游戏每日任务自动完成系统

任务目标 1.能够提供多种游戏的选择; 2.能自动完成一些游戏的每日必做的任务; 3.能有社区等功能,满足社交属性; 4.集合各个游戏的攻略,便于用户查阅; 5.留有创意工坊,让用户自己开发。 平台 安卓,ios,pc。 针对用户 该app主要针对爱玩游戏的却没有太多时间的上班族、学生党,以及疲于基 ......
任务 系统

决战圣地玛丽乔亚Day39 -----GC、内存模型、类加载

内存模型: java内存模型定义了JVM虚拟机如何与计算机的内存进行交互。java内存模型把内存划分为两部分:主内存和工作内存。主内存共享,工作内存线程私有。 java内存模型的实现有两种:基于锁的同步和volatile、 基于锁的同步和synchronized 线程私有变量可以通过ThreadLo ......
模型 内存 Day 39 GC

机器学习

1、机器学习是干什么的。我的理解:通过查看现在的状况,利用机器学习,预测未来可能出现的情况。(房价预测)/或者说通过一些算法、代码让机器实现一些简单的工作。(客服机器人) 编写算法,让机器人通过大量的数据、经验自己学习获得最优解。 2、机器学习的分类: 监督学习:经验E是人工采集并输入计算机中的。 ......
机器