概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...GM(1,1)源代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [15.9 15.4 18.1 21.3 20.1 22.0 22.6 21.4]'; % 需要预测几期数据【输入】,预测数据见...k = (1:n1-1+count)'; x0_hat = [x0(1);(1-exp(a))*(x0(1)-b/a)*exp(-a*k)]; disp('预测数据：') x0_hat(n1+1:end...GM(2,1)代码 clear;clc; % 建立时间序列【输入】 x0 = [5.6 4.2 3.3 2.5 3.1 4.4 5.8]'; n1 = length(x0); % 需要预测几期数据【输入...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。
系列目录 【已更新最新开发文章，点击查看详细】 在《C#开发BIMFACE系列21 服务端API之获取模型数据6：获取单模型的楼层信息》中介绍获取单个模型的所有楼层信息。...某些场景下根据需要也可以一次性获取多个模型的楼层信息。...封装成对应的 C# MultipleModelsFloors.cs 类 ： /// /// 获取多个模型的楼层信息 /// public class MultipleModelsFloors...Floor 类，请参考《C#开发BIMFACE系列21 服务端API之获取模型数据6：获取单模型的楼层信息》。... 5 /// 【必填】代表多个模型的文件ID 6 /// 【非必填】是否将楼层中的面积分区
p=30330原文出处：拓端数据部落公众号团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。...一个RFM分析通过对客户和顾客的三个类别进行打分来评估他们：他们最近有多大的购买行为，他们购买的频率，以及他们购买的规模。 RFM模型为这三个类别中的每一个客户打出1-5分（从最差到最好）的分数。...得到对r值的线性拟合模型的结果，可以看到RFM三个分类值都与f值有显著的关系，Rsquare值达到早0.4左右，说明拟合效果一般。...从三个模型的结果里来看，rel error和xerror都较小，因此模型预测拟合效果较好。因此，模型的整体效果相对线性模型得到了提升。...python中使用scikit-learn和pandas决策树4.机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列7
fastjson是现在国内使用最广的一款json库了吧，开源自阿里巴巴，具体详情可以查看fastjson github主页， 下面直接入主题，看应用场景： 流程： 1.前端调用服务A提供的接口获取展示数据...2.服务A调用服务B提供的接口获取数据 3.服务A读取从服务B获取到的data属性，然后强制转换成服务A中的某个实体列表，代码大致如下 List payList = (List<ClassA...class ClassA{ @JSONField(format="yyyy-MM-dd HH:mm") private Date payDate; ...... } 4.服务A将整理好的数据...，经过fastjson序列化后传递给前端页面 奇怪的问题出现了： 服务A中的classA实体里面设置的序列化特性没有生效,具体原因是(List)resultMap.get("data")...强制转换的结果仅仅是一个JSONArray对象，而不是List，所以在序列化时根本就不可能读到ClassA类中设置的序列化特性（笔者建议打个断点看一下）。
这些应用程序大多数集中于分析网络的结构。但是，如果不是直接观察网络，而是根据数据进行估算（如：吸烟与癌症之间存在关联），则除了网络结构外，我们还可以分析网络中节点的可预测性。...它告诉我们网络的不同部分在多大程度上是由网络中的其他因素决定的在此博文中，我们使用R-估计网络模型并计算地震灾民数据集上的创伤后应激障碍（PTSD）症状。...由于可以通过依次获取每个节点并对其上的所有其他节点进行回归来估计该图，因此可以轻松地计算节点的可预测性）。...----最受欢迎的见解1.采用spss-modeler的web复杂网络对所有腧穴进行分析2.用R语言和python进行社交网络中的社区检测3.R语言文本挖掘NASA数据网络分析，tf-idf和主题建模4....在R语言中使用航空公司复杂网络对疫情进行建模5.python隶属关系图模型 基于模型的网络中密集重叠社区检测6.使用Python和SAS Viya分析社交网络7.关联网络分析：已迁离北京外来人口的数据画像
TRICONEX 3636R 服务器中聚合来自多个来源的数据图片在异构计算平台上节省资源和可普遍部署的应用程序在工业数据方面为工业4.0提供了新的世界。...容器应用程序是提供严格定义的功能的小软件模块，是自动化世界中聪明的数据管理的一个例子。Softing推出了一个新的产品系列，将容器技术用于西门子和Modbus控制器。...如果在一个硬件平台上使用几个容器应用程序，它们共享操作系统，并且如果必要的话，共享某些硬件资源，同时彼此完全分离，并且与系统完全分离。这确保了容器应用程序总是行为一致，而不管它在什么环境中执行。...下载后，容器应用程序可以在几秒钟内使用单个命令行进行部署，并且在生产级别提供了实现简单集中管理的优势。...这可以在内部使用设备管理系统(DMS)或在云环境中完成(例如微软Azure物联网边缘, AWS物联网绿草)，而且随着机器工作负载的变化，工作TRICONEX 3351TRICONEX AI3351 TRICONEX
想法是使一条连续曲线适合现有数据。就是说，给定可获取的利率和相应的到期日（通过彭博社或任何其他数据提供商），可以使用Nelson-Siegel方法得出利率的期限结构。...R或RStudio LIBOR / OIS利率和相应的到期日（通过彭博社或其他数据提供商） 一点理论… 在开始执行模型之前，让我们回顾一下基础知识。...** ** 实施模型的步骤 第1步：数据导入和变量定义 我们导入LIBOR / OIS利率和相应的到期日，对其进行过滤，然后将其存储在数据框中。...技巧 –在模型中尝试不同的初始参数时，针对LIBOR / OIS Bloomberg数据点绘制通过求解参数获得的最终收益曲线，以了解其拟合程度。没有完美的方法可以完成–这是一个反复试验的过程。 ...本文选自《R语言中的Nelson-Siegel模型在汇率预测的应用》。
X项的P值小于<0.05，这很好。 所以总的来说要好得多。 理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...该模型称为SARIMAX模型。 使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。 为了演示，我将对最近36个月的数据使用经典季节性分解中的季节性指数 。 为什么要季节性指数？...为此，你需要接下来24个月的季节性指数值。 SARIMAX预测 ---- 点击文末 “阅读原文” 获取全文完整资料。...R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类...模型对时间序列预测|附代码数据Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测|附代码数据
因为ARIMA中的“自回归”一词意味着它是一个 线性回归模型 ，使用自己的滞后作为预测因子。如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？...目前不能这么说，因为我们还没有真正预测未来数据，而是将预测与实际数据进行了比较。 因此， 现在需要交叉验证。 如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型 在“交叉验证”中，可以预测将来的数据。...X项的P值小于<0.05，这很好。 所以总的来说要好得多。 理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...该模型称为SARIMAX模型。 使用外生变量的唯一要求是您还需要在预测期内知道变量的值。 为了演示，我将对最近36个月的数据使用经典季节性分解中的季节性指数 。 为什么要季节性指数？...为此，你需要接下来24个月的季节性指数值。 SARIMAX预测 本文选自《Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测》。
系列目录 【已更新最新开发文章，点击查看详细】 在前几篇博客中介绍了一个三维文件/模型包含多个构建，每个构建又是由多种材质组成，每个构建都有很多属性。不同的构建也有可能包含相同的属性。 ?...上图中可以看到构建1与构建2拥有相同的属性2，构建2与构建n拥有相同的属性1。 本文主要介绍如何获取多个构建的共同属性。..."valueType" : 2 } ] } ] }, "message" : "" } C#实现方法： 1 /// 2 /// 获取单个模型的多个构件的共同属性...衍生出的一个重载方法： /// /// 获取单个模型的多个构件的共同属性 /// /// 令牌</param...模型状态均为转换成功。 ? 以“01_BIMFACE示例文件-Revit模型.rvt”为例来测试。 ? 测试中查询了 300067,282979,283330 这3个构建的共同属性。
p=12272使用ARIMA模型，您可以使用序列过去的值预测时间序列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...目前不能这么说，因为我们还没有真正预测未来数据，而是将预测与实际数据进行了比较。因此， 现在需要交叉验证。如何使用交叉验证手动找到最佳ARIMA模型在“交叉验证”中，可以预测将来的数据。...X项的P值小于<0.05，这很好。所以总的来说要好得多。理想情况下，应该返回多个时间点，例如返回1、2、3和4个季度，并查看一年中各个时间点的预测效果如何。...为此，你需要接下来24个月的季节性指数值。SARIMAX预测----点击文末“阅读原文”获取全文完整资料。...RNN的温度时间序列预测R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆（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
数据猿认为，在大模型、AIGC领域，2024年以下十个“小趋势”值得特别的关注： 一、更大、更优的大模型:更大的模型参数规模，更优的算法，全新的神经网络架构。...数据打通，则涉及到如何处理和整合来自不同业务系统的数据。大模型的强大分析和预测能力依赖于对数据的深入理解和利用。...这种攻击方式尤为隐蔽，因为污染的数据在训练过程中可能不易被察觉，但却能导致模型在实际应用中产生错误甚至有害的结果。例如，通过向数据集中注入偏见信息，攻击者可以使模型在特定情况下作出歧视性决策。...模型算法攻击则涉及到直接针对AI模型本身的攻击，随着AI模型在多个领域的应用越来越广泛，它们成为了攻击者的新目标。这种攻击可能是通过找出模型的弱点，如输入特定的数据以引导模型做出错误的判断或行为。...对于那些未能跟上这一技术趋势的个人和组织，他们可能会发现自己在信息获取、效率提升和创新能力上落后于竞争对手。这不仅可能导致市场份额的流失，也可能在长期内影响其在行业中的地位。
Top N问题在搜索引擎、推荐系统领域应用很广， 如果用我们较为常见的语言，如C、C++、Java等，代码量至少也得五行，但是用Python的话，只用一个函数就能搞定，只需引入heapq(堆队列)这个数据结构即可...1）、heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n个最大的元素列表，其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable，用于更复杂的数据结构中...2）、heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n个最小的元素列表，其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable，用于更复杂的数据结构中...关于第三个参数的应用，我们来看一个例子就明白了。...，key匹配了portfolio中关键字为‘price’的一行。
作用 一般情况，在预测结局事件的时候，不同的人可能会建立不同的预测模型，当我们去评价两个模型的好坏或者预测能力的强弱的时候，你可能会说AUC呀，其实除了AUC，还有NRI也是用来比较两个模型预测能力的。...而在诊断试验中，通常根据检验指标的判断结果和金标准诊断结果，整理成一个2×2的表格，如下表所示，并以此来计算诊断试验中两个比较重要的指标，即灵敏度和特异度。...，根据新、旧模型的预测分类结果，整理成两个2×2的表格。...NRI解释 若NRI>0，则为正改善，说明新模型比旧模型的预测能力有所改善；若NRI<0，则为负改善，新模型预测能力下降；若NRI=0，则认为新模型没有改善。 接着我们看看在R里面如何实现呢？...1.安装并加载包 2.借助survival包中的数据集，进行数据选取 最后生成的egData如下： 最后一列event数据集表示的是病人的生存状态，1代表存活，0代表死亡。
p=30330 最近我们被客户要求撰写关于RFM、决策树模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 团队需要分析一个来自在线零售商的数据 该数据包含了78周的购买历史。...该数据文件中的每条记录包括四个字段。客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。...一个RFM分析通过对客户和顾客的三个类别进行打分来评估他们：他们最近有多大的购买行为，他们购买的频率，以及他们购买的规模。RFM模型为这三个类别中的每一个客户打出1-5分（从最差到最好）的分数。...---- 数据分享|R语言用主成分PCA、 逻辑回归、决策树、随机森林分析心脏病数据并高维可视化 01 02 03 04 对测试集做预测 线性回归模型预测值和拟合值比较 预测拟合值的图中，红点表示实际样本点...---- 本文选自《R语言用RFM、决策树模型顾客购书行为的数据预测》。
p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。 三次样条 三次样条 具有连续的一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量 并使用这些变换后的变量拟合模型， 向模型添加非线性， 使样条曲线能够拟合更平滑 。...平滑样条线 我们在平滑样条曲线中的目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到，红线（即“平滑样条线”）更加摇摆不定，并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度的自由度所致。...，可以很好地拟合数据。...结论 因此， 我们需要对数据或变量进行一些转换，以使模型在学习输入X i Xi和输出 Y之间的非线性相互作用时更灵活，更强大。
创建一个 R 包开发的 Project 运行： usethis::create_package("~/Desktop/ncov") 即可在 ~/Desktop/ncov 位置创建一个 R 包的项目了，...这个目录的结构是这样的： $ tree . ├── DESCRIPTION ├── NAMESPACE ├── R └── ncov.Rproj 接下来的操作中我们只需要关注这两个文件（夹）：DESCRIPTION...hchinamap() 函数的参数传递进去（除了 region 参数，因为这里我传递的数据只有省份分布的数据）。...编写 ncov 包的 DESCRIPTION 文件 使用下面的命令把该包依赖的 R 包写入 DESCRIPTION 文件中的 Imports 字段下： for(pkg in c("jsonlite",...R 包发布在 CRAN 上，Description 字段应该是由多个句子组成的段落介绍，Title 字段应该是呀标题格式（该首字母大写的要大写）。
由多个goroutine中获取第一个错误信息出发的CAS学习 此前我对于原子操作用的不是很多。...昨天工作的时候正好碰上了一个能用到CAS的使用场景，以此为契机学习并使用Go中的CAS。...问题在于，如果我希望获取到第一个产生的非空的error的值，应该怎么做？显然，此时程序不能发生数据竞争。...参考此文的解析，CAS操作是Go汇编中两个命令通过加锁实现的。...只能保证一个共享变量的原子操作 如果是多个共享变量应该使用锁，或者将多个变量变为一个变量（比如放在一个对象，然后对对象的地址使用CAS） 无法解决ABA问题。
xx6 xx7 xx8 xx90.28351010 1.16285271 -0.53081967 -0.73391876 -1.18732001 我们可以使用2009年第2季度至2011年第2季度包含9个季度的样本数据评估这三个模型的预测性能...预测实际波动 作为另一个演示，我们使用midasr来预测每日实现的波动率。Corsi（2009）提出了一个简单的预测每日实际波动率的模型。...该模型是MIDAS回归的特例： 相应的R代码如下 为了进行经验论证，我们使用了由Heber，Lunde，Shephard和Sheppard（2009）提供的关于股票指数的已实现波动数据。...我们可以使用具有1000个观测值窗口的滚动预测来研究两个模型的预测性能。为了进行比较，我们还计算了无限制AR（20）模型的预测。...“混合频率数据的预测。” 在MP Clements中，DF Hendry（编），《牛津经济预测手册》，第225–245页。
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