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多元时间序列滚动预测：ARIMA、回归、ARIMAX模型分析|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=22849 最近我们被客户要求撰写关于多元时间序列滚动预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。 当需要为数据选择最合适的预测模型或方法时，预测者通常将可用的样本分成两部分：内样本（又称 "训练集"）和保留样本（或外样本，或 "测试集"）。然后，在样本 ......
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R语言Lee-Carter模型对年死亡率建模预测预期寿命|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=17347 最近我们被客户要求撰写关于Lee-Carter模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 昨天上午，我们获得了分娩产妇的平均年龄两个图表，根据孩子的出生顺序排序，区间是1905-1965年 然后是1960-2000年： 点击标题查阅往期内容 ......
死亡率 Lee-Carter 寿命 模型 语言

R语言ARIMA模型分析预测上海空气质量指数AQI时间序列

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32265 原文出处：拓端数据部落公众号 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使 ......
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数据分享|逻辑回归、随机森林、SVM支持向量机预测心脏病风险数据和模型诊断可视化|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 最近我们被客户要求撰写关于心脏病的研究报告，包括一些图形和统计输出。 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病 简介 心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式， ......
数据 向量 心脏病 逻辑 模型

Django框架——模版层之标签、自定义过滤器 标签及inclusion_tag(了解)、模版的继承与导入、模型层之前期准备、ORM常用关键字

模版层之标签 {% if 条件1(可以自己写也可以用传递过来的数据) %} <p>今天又是周三了</p> {% elif 条件2(可以自己写也可以用传递过来的数据) %} <p>百日冲刺</p> {% else %} <p>没多少时间了！</p> {% endif %} {% for k in t1 ......
模版 标签 过滤器 inclusion_tag 前期

如何借助分布式存储 JuiceFS 加速 AI 模型训练

传统的机器学习模型，数据集比较小，模型的算法也比较简单，使用单机存储，或者本地硬盘就足够了，像 JuiceFS 这样的分布式存储并不是必需品。 随着近几年深度学习的蓬勃发展，越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈，分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。AI 团队通常会面临以下几种问题： 数据集太 ......
分布式 模型 JuiceFS AI

Django4全栈进阶之路21 项目实战（在线报修）：创建App应用和Model模型

创建应用App python manage.py startapp RepairApp 创建模型 在models.py文件中定义一个Repair模型来表示报修单，其中包含以下字段： repair_id: 报修单号 repair_time: 报修时间 repair_person: 报修人 proble ......
实战 模型 Django4 项目 Django

13个开源类ChatGPT模型

在本文中，我们将解释开源 ChatGPT 模型的工作原理以及如何运行它们。我们将涵盖十三种不同的开源模型，即LLaMA，Alpaca，GPT4All，GPT4All-J，Dolly 2，Cerebras-GPT，GPT-J 6B，Vicuna，Alpaca GPT-4，OpenChatKit，Cha ......
模型 ChatGPT

P.25-设置资源所需权限、P.26-封装权限信息、P.27-RBAC权限模型

P.25-设置资源所需权限 SpringSecurity为我们提供了基于注解的权限控制方案，这也是我们项目中主要采用的方式。 我们可以使用注解去指定访问对应的资源所需的权限。 但是要使用它我们需要先开启相关配置springSecurity里面加。 @EnableGlobalMethodSecurit ......
权限 模型 资源 信息 RBAC

刷爆朋友圈！前百度总裁陆奇最新AI重磅演讲：我的大模型世界观

陆奇的演讲刷屏了，我认真看了他的演讲稿，收获颇丰。 陆奇提到，人类社会的发展，大致可分为：农业化、工业化和数字化三个阶段。 在三个递进的阶段中，人类一直在探索如何减少烦琐且消耗能量的体力和脑力劳动，这是几万年来一以贯之的进化主线。 从农业化到工业化，以及工业化的纵深，其实是“机械和电器”渐进替代体力 ......
重磅 世界观 模型 总裁 朋友

权限模型与建表及SQL语句编写

权限模型 RBAC权限模型 ​ RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型。 准备工作 菜单表实体类 } 建表及SQL语句编写 CREATE DATABASE /*!32312 IF NOT EXI ......
语句 模型 权限 SQL

【IO】IO底层原理以及常见模型

1 前言 从基础讲起，IO底层原理是隐藏在Java编程知识 之下的基础知识，是开发人员必须掌握的基本原理，可以说是基础的 基础，更是大公司面试通关的必备知识。本节从操作系统的底层原理入手，通过图文并茂的方式为大家深入剖析高并发IO的底层原理，并介绍如何通过设置来让操作系统支持高并发。 2 IO读写的 ......
底层 模型 原理 常见

如何让ChatGPT 3.5 Turbo模型给你生成图片？

让ChatGPT 3.5 Turbo模型依赖网络接口，直接生成图片，国内可用体验地址: https://zizhu888.cn/chatgpt/index.html OpenAI DALL*E 图片AI 国内体验站(高成本，专业用法，通过AI进行图片创作)：zizhu888.cn/text2img/ ......
模型 ChatGPT 图片 Turbo 3.5

大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 - 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时，PaLM 有 5400 亿参数，OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数，而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型的尺寸。 由于这些模型很大，因此它们很难在一般的设备上运行。举个例子，仅推理 BLOOM-176B ......
矩阵 Transformers bitsandbytes Transformer Accelerate

ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=12174 最近我们被客户要求撰写关于ARMA-EGARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文比较了几个时间序列模型，以预测SP500指数的每日实际波动率。基准是SPX日收益序列的ARMA-EGARCH模型。将其与GARCH模型进行比较 ......
算法 ARMA-EGARCH 模型 实际 代码

用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24535 最近我们被客户要求撰写关于COPULA模型蒙特卡洛的研究报告，包括一些图形和统计输出。 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 使用 ......
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大模型入门（五）—— 基于peft微调ChatGLM模型

ChatGLM 是基于 General Language Model (GLM) 架构，针对中文问答和对话进行了优化。经过中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术，ChatGLM因为是中文大模型，在中文任务的表现要优于LLaMa，我在一些实体抽取的任务中微调ChatGLM-6B， ......
模型 ChatGLM peft

03-1 燃烧系统分析方法与着火理论：热自燃基本模型、影响热自燃的因素

热自燃条件 第一步：作出假设 以封闭容器内可燃物质的着火过程为例，来分析热自燃问题。作出以下假设： 只有热反应，不存在链式反应； 容器的体积V和表面积F为定值； 容器内的参数（如温度浓度等）处处相同； 容器与环境之间仅存在对流换热，α为定值； 可燃物质的反应热Q为定值； 在整个着火过程中，可燃物质浓 ......
模型 因素 理论 方法 系统

【动手学深度学习】第四章笔记：多层感知机、权重衰减、暂退法、数值稳定性和模型初始化、环境和分布偏移

为了更好的阅读体验，请点击这里 4.1 多层感知机 4.1.1 隐藏层 由于仿射变换中的线性是一个很强的假设，因此导致了线性模型可能会不适用。线性意味着单调假设：任何特征的增大都会导致模型输出的增大或者模型输出的减小。 但是违反单调性的例子比比皆是。除此之外，分类任务中，仅依托像素强度分类也很不合理 ......
权重 多层 数值 稳定性 深度

开源大模型(large language model, LLM)介绍

作为如今LLM圈内绝对的领头羊，OpenAI并没有遵从其创立初衷，无论是ChatGPT早期所使用的的GPT3、GPT3.5还是此后推出的GPT4模型，OpenAI都因“暂无法保证其不被滥用”为由拒绝了对模型开源，开启了订阅付费模式。 对于大型科技企业而言，不管是出于秀肌肉还是出于商业竞争目的，自研L ......
language 模型 large model LLM

LLM（大语言模型）解码时是怎么生成文本的？

Part1配置及参数 transformers==4.28.1 源码地址：transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com) 文档地址：Generation (huggingfa ......
模型 文本 语言 LLM

SpringSecurity从入门到精通：RBAC权限模型&建表及SQL语句编写

RBAC权限模型 RBAC权限模型（Role-Based Access Control）即：基于角色的权限控制。这是目前最常被开发者使用也是相对易用、通用权限模型 建表及SQL语句编写 sys_user表之前创建了，现在这里就不展示了 CREATE TABLE sys_menu ( id bigin ......
SpringSecurity 语句 模型 权限 RBAC

BloombergGPT: 用于金融学的大型语言模型

BloombergGPT是布隆伯格2023年3月30日公开在arXiv的一篇文章——BloombergGPT: A Large Language Model for Finance中涉及到的语言模型，也是金融领域第一个公开发表文章的大语言模型（以下简称“LLM”）。 在此我们就论文中涉及到各个章节的 ......
金融学 BloombergGPT 模型 语言 金融

中亿丰数字模型开发说明文档

中亿丰数字模型控制器说明文档==>>入口文件ManewPage.vue(截图在文档末尾) 发布的时候麻烦替换下资源路径 模型控制器文件夹Viewers(截图在文档末尾) 模型控制器index.ts文件部分截图如下 部分方法有注释,没有注释的部分需要自行查找three.js文档即可 创建一个场景（Cr ......
模型 文档 数字

数据模型与查询语言

在对系统的开发过程中，我们需要根据需求对现实系统中的东西进行抽象，根据这些抽象构建系统中对象或是数据结构，对这些对象或是数据结构进行操作，最终完成业务需求。例如一个订单服务，需要涉及商品库存、订单，那么需要对商品的库存情况构建数据模型，例如商品有id、名称、库存、分类、介绍图片等等字段。订单也是一样 ......
模型 语言 数据

大语言模型中的token解释

在大型语言模型中，"token"通常指的是一个离散的文本单元，它可以是单词、标点符号、数字或其他语言元素，这些元素被用作训练和生成文本的基本单位。在NLP中，通常使用tokenization技术将文本分割成token序列。具体来说，tokenization是将一个连续的文本字符串分割成一个个离散的单 ......
模型 语言 token

网络知识】网络结构中-TCP/IP四层模型介绍

一、TCP/IP四层模型介绍 OSI的七层协议体系结构的概念清楚，理论也比较完整，但它既复杂又不实用，ISO制定的OSI参考模型的过于庞大、复杂招致了许多批评。由技术人员自己开发的TCP/IP协议栈获得了更为广泛的应用。TCP/IP体系结构则不同，它现在已经得到了非常广泛的应用，TCP/IP是一个四 ......
网络知识 网络 模型 结构 知识

模型轻量化-网络剪枝专栏（一）网络剪枝概述

前言 近年来，深度神经网络在许多计算机视觉和自然语言处理任务中取得了很大的成功。然而，这些网络通常具有非常高的计算和存储成本，限制了它们在嵌入式设备和移动设备上的部署。为了解决这个问题，网络剪枝技术被广泛应用于深度神经网络中，以减少其计算和存储需求，成为模型压缩领域流行的研究发现之一。为了全面介绍网 ......
网络 模型 专栏

Django 静态文件 request对象方法 pycharm和Django连接MySQL Django模型层初步了解 基本的ORM操作

目录 静态文件 一、概念 静态文件：不经常变化的文件，主要针对html文件所使用到的各种资源。 例如：css文件、js文件、img文件、第三方框架文件 ps: Django针对静态文件资源需要单独在根目录创建一个static目录统一存放，该目录下的文件类型还有很多，例如：utils目录，plugin ......
Django 静态 模型 对象 request

思考之陆奇大模型演讲

本文来自腾讯科技公众号,拜读了陆奇的演讲后,对大模型的发展有了更加深刻的了解,同样,我也对于现在的大模型发展感觉很疲惫,技术发展太快了,以至于自己自暴自弃不想再看,但回头想一想,深度学习从16年发展到23年,经过7年的时间出现了令人眼前一亮的chatgpt,而这7年的时间里,出现了以人工智能为名称的 ......
奇大 模型
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