两个数据帧的相同随机排列序列_在数据帧中成对排列条目序列_拒绝相同随机序列的重复 - 腾讯云开发者社区

来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。...例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...虽然此处的数据可用于时间序列模型，但看不到任何模式。...总结随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下，生成了许多不同的模式。因此，随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。编辑：黄继彦

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用随机游动生成时间序列的合成数据

例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。...生成数据在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟库存、产能利用率甚至粒子运动的趋势。通过每一步概率的调整，行为被添加到随机游走中。...此外，这些游走被修改为具有不同的步长，以产生更大或更小的波动。在 Pandas 中使用“date_range”函数快速生成时间序列数据。...虽然此处的数据可用于时间序列模型，但看不到任何模式。...总结随机游走是一个有趣的随机过程。在很少的起始条件下，生成了许多不同的模式。因此，随机游走可以用作合成时间序列数据并针对您的特定问题实例进行调整。

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【算法面试题】两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小。

最后是一道算法题：两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小？没有手写算法的经验，所以直接给跪了。回到家，打开笔记本记录一下。.../** * 有两个数组a,b，大小都为n,数组元素为任意整数，无序 * 要求：通过交换a,b中的元素，使[数组a元素的和]与[数组b元素的和]之间差的绝对值最小。...* 2、分别在两个数组中找出一个数据，使得这两个数据的差值最接近数组和的差值，然后记录坐标 * 3、交换两个坐标的数据，然后递归执行此过程。...* 4、当数组和相等时，又或者是两个数组中找不到元素差值小于数组和差值的数据时得出最终结果 */ public static void calculate(int[] array, int...} //找到一对小于等于差值的数据进行交换 // 记录需要更换的两个坐标，以及坐标的差值 int sub_one = 0, sub_two = 0, sub_diff

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基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据

最近我们被客户要求撰写关于时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。...在建立的一个合理的模型之前，对数据要进行收集，搜集除已有销量数据之外的额外信息（比如天气，地点，节假日信息等），再在搜集的数据基础上进行预处理。...建模 ARIMA，一般应用在股票和电商销量领域 ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。...随机森林用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...2.上线之后的迭代，根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 01 02 03 04 从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小，运用3种方法预测某商品的销量

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基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据

p=1130 最近我们被客户要求撰写关于销售时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。...建模 ARIMA，一般应用在股票和电商销量领域 ARIMA模型是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将结果变量做自回归（AR）和自平移（MA）。...随机森林用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...2.上线之后的迭代，根据实际的A / B测试和业务人员的建议改进模型 ---- 点击标题查阅往期内容数据分享|R语言分析上海空气质量指数数据：kmean聚类、层次聚类、时间序列分析：arima模型...本文选自《机器学习助推快时尚精准销售时间序列预测》。

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基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据

p=1130最近我们被客户要求撰写关于销售时间序列预测的研究报告，包括一些图形和统计输出。如今DT（数据技术）时代，数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为互联网行业以及产业变革的重要力量。...随机森林用随机的方式建立一个森林，森林由很多决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。...，不超过 140 字（可选）02添加图片注释，不超过 140 字（可选）03添加图片注释，不超过 140 字（可选）04添加图片注释，不超过 140 字（可选）从上图可以看出，在此案例中，支持向量机和随机森林算法模型的预测误差最小...股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据...（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP

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Excel应用实践25：找出两个单元格区域中不相同的数据

有两组数据，一组是原来工作表中存储的，一组是从办公系统中下载的，这两组数据应该完全一样，但实际发现存在几个不相同的数据，现在想要找出这些不相同的数据，可是数据有上千条，一个个对照的话，速度慢不说，还不容易找全...实际上，这就是在工作表中比较两列数据。将工作表中存储的数据放在一列，将下载的数据放在另一列，比较这两列数据。我们来看看一组简化的数据比较，介绍实现方法。最简单的方法是使用Excel的条件格式功能。...如下图1所示，在列A和列C中有两组数据，要找出这两个区域中不相同的数据。 ? 图1 第1步：选择单元格区域A1:A10，按住Ctrl键，再选择单元格区域C1:C10。...图3 单击“确定”按钮，结果如下图4所示，标识出了两组数据中不相同的值。 ? 图4 接下来，我们使用VBA代码分别找出两组数据中不相同的值并输出。...CreateObject("scripting.dictionary") Set dict2 =CreateObject("scripting.dictionary") '赋值要比较的两个单元格区域

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信息论-Turbo码学习

解决办法之一是采用扰码技术,使信号受到随机化处理，变为伪随机序列扰码不但能改善位定时的恢复质量，还可以使信号频谱平滑，使帧同步和自适应同步和自适应时域均衡等系统的性能得到改善。...分量编码器：分量码的最佳选择是递归系统卷积码： Turbo码编码器一般包括两个结构相同的递归系统卷积编码器和一个随机交织器。...随机交织器的处理是输入序号至输出序号的一映射，它的输出为长度相同，但比特位置经随机排列的交织序列。两个分量编码器RSC1和RSC2分别产生两个不同的校验比特序列x和x。...通常在输入信息序列较长时可以采用近似随机的映射方式，相应的交织器称为伪随机交织器。交织：交织是对信息序列加以重新排列的一个过程。如果定义一个集合A ， A={1，2，…，N}。...有三原则：最大程度的置乱原来的数据排列顺序，避免置换前相距较近的数据在置换后仍然相距较近，特别是要避免相邻的数据在置换后仍然相邻尽量提高最小码重码字的重量和减小低码重码字的数量；尽可能避免与同一信息位直接相关的两个分量编码器中的校验位均被删除

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OpenAI科学家一文详解自监督学习

带有轻微失真的图像可以认为与原始图像相同，因此预计学习到的特征并不会失真。使用Exemplar-CNN创建带有未标记图像补丁的替代训练数据集。 ? 上图：一只可爱的鹿的原始补丁在左上角。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。 ? 其损失函数为： ?...+权重衰减正则项帧的顺序视频帧会自然地按时间顺序排列。研究人员提出了一些自监督的任务，期望能够足够精确地表示应学习的正确帧序列。一种方法是对帧的顺序进行验证。...pretext任务是确定视频中的帧序列是否以正确的时间顺序排列。模型需要跟踪并推断物体在整个框架中的微小运动，才能完成此任务。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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OpenAI科学家一文详解自监督学习

带有轻微失真的图像可以认为与原始图像相同，因此预计学习到的特征并不会失真。使用Exemplar-CNN创建带有未标记图像补丁的替代训练数据集。上图：一只可爱的鹿的原始补丁在左上角。...选择第一个补丁x和最后一个补丁x+并将其用作训练数据点。如果直接训练模型，在对两个特征向量之间的差异实现最小化，那么该模型可能只会学会将所有内容映射到相同的值。...其损失函数为： +权重衰减正则项帧的顺序视频帧会自然地按时间顺序排列。研究人员提出了一些自监督的任务，期望能够足够精确地表示应学习的正确帧序列。一种方法是对帧的顺序进行验证。...pretext任务是确定视频中的帧序列是否以正确的时间顺序排列。模型需要跟踪并推断物体在整个框架中的微小运动，才能完成此任务。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。

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【ML】OpenAI科学家一文详解自监督学习

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一文详解自监督学习

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基于决策树的 VVC 快速算法

这样将特征全部处理完之后，将它们按照与划分决策之间的相关性大小进行排序，并从这个有序排列的特征集合中选取一些（这个数量是预先定义的）作为最终的特征集合。该流程如下图所示。...图 1：特征筛选流程 3）构建随机森林选用的特征集合决定之后，就可以构建随机森林并进行训练。训练数据来自于 10 个视频序列，分别来自 class A~F, 具体如下图所示。...图 2：训练数据来源 4）对森林中的决策树进行筛选，优化森林性能上一步得到的随机森林还要进行进一步筛选，以选出各自最优的决策树子集，提高决策树的分类准确性。...该过程如下图所示：为每个随机森林构建两个集合：'Evaluated' 和 'non-Evaluated'，前者的初始值为空集，后者的初始值为整个 RF。...根据 RF 中有多少 DT 的输出与整体输出相同，可以将算法分为三个版本（e.g.

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基于自监督的联合时间域迁移，轻松解决长视频的时空差异问题 |CVPR 2020

图3：SSTDA中的两个自我监督的辅助任务：1）二进制域预测：区分单帧，2）顺序域预测：预测视频的域序列。...因此，除了针对帧级特征的二进制域预测外，本文还提出了针对视频级特征的另一项自监督辅助任务：顺序域预测，以预测视频片段的域序列，如图3右侧所示。...然后，将所有特征混洗（shuffling），组合为一个特征，以表示一个长且未修剪的视频，该视频包含来自两个域的视频片段，并且顺序随机。最后用顺序域分类器以预测视频片段的域排列。...通过GRL的对抗训练，顺序域预测还有助于对齐两个域之间的特征分布。本文方法可以预测跨域视频的时间排列，如图4中的双分支流程图所示，并与二进制域预测相集成，以有效解决跨域和动作分割问题。...为了公平比较，本文将所有这些方法与相同的基线模型MS-TCN集成在一起。表2显示，在考虑时间关系的两个指标方面，SSTDA优于所有其他DA方法。

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请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同

六、请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同，你的算法也应该产生一个均匀随机排列。...对于两个或更多优先级相同的情形，我们可以在排序过程中对具有相同优先级的元素进行随机排序，以确保它们在输出数组中的位置是随机分布的。...首先，我们需要对输入的元素进行排序，然后使用 random.shuffle() 函数打乱顺序。这样，即使有两个或更多优先级相同，我们也可以得到一个均匀随机排列。...对于两个优先级相同的情况，算法 PERMUTE-BY-SORTING 可以被解释为使用一种贪心算法来选择一个最优的子序列。...同时它也满足了“均匀随机排列”的要求，即使有两个或多个优先级相同，最终随机排列也是均匀的。在这里插入图片描述

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H265HEVC编码NAL的单元的介绍

这里总结一下H265的帧相关概念： IRAP：随机接入点（Intra　Random　Access　point），其后置图像必须能独立正确解码。...四、NAL单元的负载视频编码输出的包含不同内容的数据比特流片段，这些比特流片段为SODB（String Of Data Bits）,SODB 从左到右、从高到低顺序排列。...一个给定的视频序列，无论它的SPS是否相同，都参考相同的VPS 2）SPS（序列参数集）主要包含一个CVS（Code Video Sequence 编码视频序列，类似GOP）所有编码图像共享的编码参数...同一个视频序列中的所有SPS引用一个VPS。VPS，SPS，PPS存在相同参数，后者会覆盖前者。...六、h265的数据分析以下是一个h265的视频序列，打开的NAL类型如下：以上就是关于h265/hevc的NAL单元的介绍

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浙大蔡登团队：基于序列对比学习的长视频逐帧动作表征

他们提出了一种新的序列对比损失（SCL），应用于通过一系列时空数据增强获得的两个相关的视图。...最近，SimCLR使用实例鉴别作为网络前置任务，并引入了一个名为NT-Xent的对比损失，该对比损失最大化相同数据的两个增强视图之间的一致性。...对于时间数据增强，我们首先对V执行随机时间裁剪，以生成两个长度为[T，αT]帧的随机裁剪片段，其中α是控制最大裁剪长度的超参数。在此过程中，我们保证两个剪辑片段之间至少存在β%的重叠帧。...然后对每个视频序列随机采样T帧，获得视频序列V1和V2，默认设置T=240。对于小于T帧的视频，在裁减之前会对空帧进行填充。...最后，分别在V1和V2上应用几种时间一致的空间数据增强，包括随机调整大小和裁剪、水平翻转、随机颜色失真和随机高斯模糊。图3 帧级视频编码器（FVE）的结构。输入T帧长视频，输出逐帧表征。

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【计算机网络】数据链路层 : 总结 ( 封装成帧 | 流量控制与可靠传输 | 差错控制 | 介质访问控制 | 局域网 | 广域网 | 数据链路层设备 ) ★★★

, 就有可能与帧尾部或帧首部相同 , 此时就需要采用字符填充法实现透明传输 ; 2 ....字符填充法 : ① 数据的随机性 : 原始数据中 , 存在与帧首部 , 帧尾部相同的数据 ; ② 发送端填充转义字符 : 在这些数据中的帧首部 / 帧尾部相同的数据前 , 填充一个转义字符...协议基础上 , 改进的两个协议 : 后退 N 帧协议 ( GBN ) 选择重传协议 ( SR ) 2 ....发送 1 时 , 站点发送芯片序列 , 发送 0 时 , 站点发送芯片序列反码 ; A , B 两个主机 , 发送数据到 C 主机 ; 主机 A 发送 0 数据 , 主机...: 芯片序列对应位相乘 , 然后相加 , 除以总位数 ; 数据合并 : 将信道中的芯片序列按位线性相加 , 合并后的芯片序列位数相同 ; 数据分离 : 合并的数据和源站芯片序列规格化内积

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图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

关键的思想为了使用监督学习，我们需要足够的标记数据。为了获得这些信息，人工标注器需要手工标记数据(图像/文本)，这是一个既耗时又昂贵的过程。...这两个模型之间的相互作用导致生成器学习生成具有精细细节的图像。 ? 生成器和判别器都学到了可以用于下游任务的语义特征。...图像拼图形式：通过随机交换图像块生成训练对 ? 即使只有9个小块，也是个有362880个可能的谜题。为了克服这个问题，只使用了可能排列的一个子集，例如具有最高汉明距离的64个排列。 ?...在这里，各个小块通过相同的共享权值的siamese卷积层传递。然后，将这些特征组合在一个全连接的层中。在输出中，模型必须预测在64个可能的排列类别中使用了哪个排列。...视频帧顺序识别形式：通过打乱视频中的视频帧来生成训练对（视频帧，正确的顺序）。 ?

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图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

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用随机游动生成时间序列的合成数据

用随机游动生成时间序列的合成数据

【算法面试题】两个长度相同，元素为随机整数的无序数组，交换位置，使得两个数组的和的差值最小。

基于ARIMA、SVM、随机森林销售的时间序列预测|附代码数据

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