时间序列预测 —— DeepAR 模型
时间序列预测 —— DeepAR 模型 DeepAR 模型是一种专门用于处理时间序列概率预测的深度学习模型，它可以自动学习数据中的复杂模式，提高预测的准确性。本文将介绍 DeepAR 模型的理论基础、优缺点，并通过 Python 实现单步预测和多步预测的完整代码。 1. DeepAR 模型简介 DeepAR 模型是由亚马逊提出的一种概率生成模型，旨在进行时间序列预测。与传统的基于深度学习的序列模型（...
如何构建TCN网络提取序列特征
原理可以看一下别人写的帖子 https://blog.csdn.net/weixin_39910711/article/details/124678538 TCN网络主要在于提取序列的特征，并且可以实现特征维度的改变，并保持序列长度不变。 具体代码如下： class Chomp1d(nn.Module): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, ...
基于CNN+LSTM深度学习网络的时间序列预测matlab仿真
;layers = connectLayers(layers,'fold/miniBatchSize','unfold/miniBatchSize');105 4.算法理论概述 时间序列预测是指利用历史数据来预测未来数据点或数据序列的任务。在时间序列分析中，数据点的顺序和时间间隔都是重要的信息。CNN+LSTM网络结合了卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短时记忆网络（LSTM）...
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型
时间序列预测 —— ConvLSTM 模型 时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。本文将介绍 ConvLSTM 的理论基础、优缺点，与其他常见时序模型（如 LSTM、GRU、TCN）的区别，并使用 Python 和 Keras 实现 ConvLSTM 的单步预测和多步预测。 1. ConvLSTM 的理论与公式 1.1 C...
day31 贪心算法 分发饼干 摆动序列 最大子序和
0 && s[index]>=g[i]){ index--; result++; } } return result; }}; 时间复杂度：O(nlogn)空间复杂度：O(1) 题目2：376 摆动序列 题目链接：376 摆动序列 题意 连续数字之间的差在正数和负数之间交替，这样的数字序列称为摆动序列 仅由1个元素或两个不等元素的序列也是摆动序列 子序列可以从原始序列中删除或不删除元素获得，其...
请解释Java中的序列化和反序列化
在Java中，序列化和反序列化是两个与对象持久化和传输相关的过程。 序列化（Serialization）: 序列化是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Java中，当一个对象被序列化时，它被转化为字节流，这样它就可以被写入到输出流（例如文件或网络连接）中，或者可以被存储在内存中，然后稍后再反序列化回其原始形式。序列化主要有两个目的：对象的持久化（存储）和对象的传输（网络传输）。 2. ...
python基础使用之数据结构（列表，字典，序列）
Python中有许多内置的数据结构，其中包括列表、字典和序列。这些数据结构为存储和组织数据提供了便利。 1. 列表（List） 列表是一种有序的、可变的数据结构，用于存储多个元素。它包含一组任意类型的值，按照一定顺序组合而成的。组成列表的值叫做组员。每个元素被标识一个索引，索引从0开始。 1.1 创建列表 numbers = [1, 2, 3, 4, 5] fruits = ['apple', 'or...
CVE-2023-21839 Weblogic反序列化漏洞复现及踩坑
免责声明 本文仅用于参考和学习交流，对于使用本文所提供的信息所造成的任何直接或间接的后果和损失，使用者需自行承担责任。本文的作者对此不承担任何责任。请在使用本文内容时谨慎评估风险并做出独立判断。谢谢！ 正文 1.环境搭建 docker-compose搭建，下载地址： https://github.com/vulhub/vulhub/tree/master/weblogic/CVE-2023-21839...
中文自然语言处理（NLP）的命名实体识别（NER）任务常见序列标注方法
中文NLP的NER任务中的数据集序列标注方法，主要有以下几种常用的标注方案： BIO标注法（Begin-Inside-Outside）： B（Begin）表示实体的开始部分。I（Inside）表示实体的中间部分。O（Outside）表示非实体部分。例如，“北京是中国的首都”，如果要标注“北京”为地名，会标为“B-地名 I-地名 O O O O O”。 BIOES标注法（Begin-Inside-Ou...
RTDETR 引入 UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv
AP上达到了56.4％，表现优于一些最近提出的强大竞争对手，且速度更快。2）我们发现大核是解锁ConvNets在其原本不擅长的领域中卓越性能的关键。通过一定的与模态相关的预处理方法，所提出的模型在时间序列预测和音频识别任务上即使没有对架构进行特定模态的定制化，也能达到最先进的性能水平。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15599.pdf 代码地址：htt...