Chronos模型的参数范围从20M到710M不等，在已知数据集上优于传统和深度学习模型，在新数据集上表现出具有竞争力的零样本性能。...在缩放之后，量化通过将数据范围分成箱(每个箱由一个记号表示)将实值序列转换为离散标记。作者更喜欢统一的分位数分组，据说是要适应不同数据集的可变性，因为预测范围受到预定义的最小值和最大值的限制。...模型在表示量化时间序列数据的标记化词汇表上预测分布，并将该分布与真实分布之间的差异最小化。与距离感知度量不同，这种方法不直接考虑箱之间的接近程度，而是依赖于模型从数据中学习箱关系。...Chronos模型通过对其预测的令牌分布进行自回归采样，对未来的时间步长进行概率预测。然后使用去量化函数和逆缩放将生成的令牌转换回实际值。...它从训练数据集中随机选择一些不同长度的时间序列，对它们进行缩放，并创建它们的凸组合。这种组合的权重是从对称狄利克雷分布中得出的。 KernelSynth则使用高斯过程合成数据生成。
循环神经网络（RNNs）是一种令人瞩目的概率语言建模方法（Mikolov and Zweig, 2012）。...在每一个时间步，它接收一个输入词项，更新它的隐状态向量，然后通过生成一个基于词汇表的概率分布来预测下一个时间步的词项。输入字符串的概率由构成字符串的词项（后面跟随一个终止符）的预测概率乘积得到。...一个带有 886 个隐单元的特定架构可以实时地模拟任何图灵机（用 RNN 的每一个时间步来模拟图灵机的每一步）。...在这种方式下，RNN 在编码输入后可以有一定时间进行」思考」，这和图灵机的计算时间是等价的。 我们考虑一种不同的 RNN 的变体，它被广泛应用于自然语言处理的应用中。...图 1：单字母的字母表的 RNN 采样以及它们识别出的加权语言。M 是一个正的有理数，它取决于期望的误差范围。
尽管深度学习方法在时序预测中取得了巨大进展，但其依旧遵循传统机器学习范式：针对特定数据集的特定预测任务（预测长度）训练相对应的模型。...研究者引入了一种混合的参数分布来解决数据集具有不同概率分布的问题，并对分布的（negative log-likelihood）负对数似然进行优化。...这种灵活性与现有的深度预测范式形成鲜明对比，后者中的模型通常针对特定数据集和设置进行专门化。 数据分布设计，（Y, Z）~ p(D)定义了如何从数据集中抽取时间序列。...因此，并不定义固定的上下文和预测长度，而是从任务分布中采样，该分布定义了给定时间序列的回溯窗口和预测范围。...表2 概率预测结果 表3 长序列预测结果 总结 MOIRAI 作为一种基于掩码编码器的通用时间序列预测 Transformer，它一定程度上缓解了通用预测范式中面临的问题。
该过程可以用于采样很多不同种类的分布，事实上，MATLAB实现很多随机变量生成方法也是基于该方法的。 在离散分布中，我们知道每个输出结果的概率。这种情况下，逆变换方法就需要一个简单的查找表。...对于离散分布，计算这个值可以通过简单的求和。我们的例子的累计概率在表1.2.1的最后一列中给出。在逆变换算法中，该想法是采样随机偏差（0和1之间的随机数）并将随机数与表中的累计概率比较。...一般地，该方法目的是获得均匀的随机偏差并且将逆函数应用在随机偏差的累积分布中。...注意在这个过程中我们使用了一个简单的建议分布（q），如均匀分布，作为从更复杂的分布中采样的基础。 拒绝采样允许我们从难以采样的分布中生成样本，在这些难以采样的分布中我们可以计算任何特定样本的概率。...换句话说，假定我们有一个分布p(θ)，并且难以直接从该分布中采样，但是我们可以计算其特定值的概率密度p(θ)。 ? 第一件要做的就是建议分布（proposal distribution）。
，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。...通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。...有时候，需要图像具有某一特定的直方图形状（也就是灰度分布），而不是均匀分布的直方图，这时候可以使用直方图规定化。...直方图规定化，也叫做直方图匹配，用于将图像变换为某一特定的灰度分布，也就是其目的的灰度直方图是已知的。...直方图规定化过程中，在做灰度映射的时候，有两种常用的方法： 单映射 Single Mapping Law,SML，这种方法也是上面使用的方法，根据累积直方图的差值，从原图像中找到其在规定化图像中的映射。
随机数是专门的随机实验的结果，在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的实验组的过程中，或许在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。...首先第一个元素权重为10，则其在宿主轴1上的分布范围为 0~10第二个元素权重10，对应的分布范围则为10~20第三个元素权重5，对应的分布范围则为20~25第四个元素权重5，对应的分布范围则为25~30...第五个元素权重30，对应的分布范围则为30~60第六个元素权重10，对应的分布范围则为60~70第七个元素权重5，对应的分布范围则为70~75第八个元素权重25，对应的分布范文责问75~100随机生成概率集索引...52.38在3060这个区间范围，所以此次随机生成的所以则为30～60对应的索引3(从0开始)通过率索查找元素========上面52.38对应的概率集合中的索引是3，这里就解释了为什么概率集和结果集个数要对应上...Footnotes宿主轴是将概率的整体分布抽象为一条射线，不同的概率投影在该条射线上。 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9
这有助于防止无意或恶意的数据损坏，保证项目数据的完整性和准确性。控制数据访问级别：不同的用户在项目管理软件中可能有不同的角色和职责。权限管理可以根据用户的角色和需求，对数据的访问级别进行精确控制。...只有特定角色的用户才能访问特定数据，确保项目信息只被需要的人员查看和处理。提升合作效率：权限管理可以确保团队成员在项目管理软件中只能访问他们所需的数据，减少了不相关信息的干扰。...2018年，剑桥分析公司因未经授权获取了数百万Facebook用户的个人数据，引发一场波及全球范围的数据安全丑闻。...在某个项目中，管理者根据业务敏感度，将项目的安全级别设定为高，那参与此项目的研发人员，在日常工作流程中，涉及敏感或者关键字段，可以根据工作需要被定义为“只读”或者“隐藏”，降低数据因为人为操作等问题被“...如下图所示：UniPro在其定制版本中还实现了支持在不同网络环境中配置镜像服务器，主从节点两个系统的角色权限、邮箱信息等能够分别配置，既能保证数据安全，也能保持系统的便捷易用和丰富使用场景。
（右）在推理期间，我们从模型自动采样的令牌并将其映射回数值值。从模型中采样多个轨迹以获得预测分布 Chronos使用分类模型对观测值进行分类分布建模，执行回归分类。...该模型不需要针对时间序列进行特定设计或特征，而是将时间序列值标记化到固定词汇表上，并在这些标记上训练现有的语言模型架构。其他时间序列任务。...Chronos通过分类进行回归，与典型的概率时间序列预测模型不同。选择分类输出分布有两个关键优势：不需要修改语言模型架构或训练目标，允许模型学习任意分布，包括多模态分布。...它从训练数据集中随机采样特定长度的时间序列，对其进行缩放，并取其凸组合，生成示例增强。该方法通过混合来自不同时间序列的模式来增强数据的多样性，有助于缓解深度学习模型中的过度拟合和过拟合问题。...图15 来自Chronos模型对NN5（每日）、交通和医院数据集的序列的预测分布分布图。每个图都显示了五个预测步骤（h=1，…，5）的预测分布：密度是通过核密度估计从样本预测中获得的。
数据库管理系统需要搜索许多行才能检索到正确的数据。相比之下，数据分片的行数少于整个数据库。因此，从分片数据库中检索特定信息或运行查询所需的时间更短。...客户 ID 名称 省/市/自治区 1 John 加利福尼亚州 2 Jane 华盛顿州 3 Paulo 亚利桑那州 4 集 Wang 佐治亚州 分片涉及从表中分离出不同行的信息，并将它们存储在不同的计算机上...哈希分片 哈希分片通过使用称为哈希函数的数学公式将分片键分配给数据库的每一行。哈希函数从行中获取信息并生成哈希值。应用程序使用哈希值作为分片键，并将信息存储在相应的物理分片中。...它决定了单独的面向列的数据库中可能的最大分片数量。例如，如果数据库设计人员选择“是/否”数据字段作为分片键，则分片的数量限制为两个。 频率 频率是在特定分片中存储特定信息的概率。...在某些情况下，数据库分片可能包含特定数据集的复制。例如，向美国和欧洲客户销售产品的零售商店，可能会将尺寸转换表的副本存储在两个区域的不同分片上。
XML和HTML服务于不同目的，XML是不作为的。...NoSQL主要分为四大类： 键值KeyValue数据库 这类数据库会使用哈希表，哈希表中有一个特定的键指向一个特定的值，KeyValue的特点是去中心化，不涉及业务关系。代表Redis。...泊松分布是离散概率分布。适合描述某个随机事件在单位时间／距离／面积等出现的次数。当n出现的次数足够多时，泊松分布可以看作正态分布。 ? 高斯分布就是正态分布。...Confid Int(CI) 置信区间 它是参数检验中对某个样本的总体参数的区间估计。它描述的是这个参数有一定概率落在测量结果的范围程度。这个概率叫做置信水平。...K近邻的这类基于距离的算法，训练的时间复杂度低，为O(n)，适用范围范围广。但是时间复杂度低是通过空间复杂度换来的，所以需要大量的计算资源和内存。另外样本不平衡问题解决不了。
风险价值 (VaR) 是一种统计数据，用于量化公司、投资组合在特定时间范围内可能发生的财务损失程度 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 什么是风险价值（VaR）？...人们可以将 VaR 计算应用于特定或整个投资组合，或使用它们来衡量公司范围内的风险敞口。 关键要点 风险价值 (VaR) 是一种量化公司或投资潜在损失风险的方法。...一种方法是通过评估潜在损失的数量、损失数量的发生概率和时间范围来衡量 VaR。...例如，一家金融公司可能会确定一项资产的 3% 的 1 个月 VaR 为 2%，这表示资产在 1 个月的时间范围内价值下降 2% 的可能性为 3%。...我使用的时间是1440（一天中的分钟数），模拟运行20,000次。时间步长可以根据要求改变。我使用了一个95%的置信区间。
21、大表如何优化？ 当MySQL单表记录数过大时，数据库的CRUD性能会明显下降，一些常见的优化措施如下： 限定数据的范围 务必禁止不带任何限制数据范围条件的查询语句。...比如：我们当用户在查询订单历史的时候，我们可以 控制在一个月的范围内； 读/写分离 经典的数据库拆分方案，主库负责写，从库负责读； 垂直分区 根据数据库里面数据表的相关性进行拆分...此外，垂直分区会让事务变得更加复杂； 22、水平分区 保持数据表结构不变，通过某种策略存储数据分片。这样每一片数据分散到不同的表或者库中，达到了 分布式的目的。...表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最高，并发度最低。 行级锁：开销大，加锁慢；会出现死锁；锁定粒度最小，发生锁冲突的概率最低，并发度也最高。...3、页面锁：开销和加锁时间界于表锁和行锁之间；会出现死锁；锁定粒度界于表锁和行锁之间，并发 度一般 29、MySQL 中有哪些不同的表格？
每种方法都有其特定的使用场景和优势。选择哪种方法取决于你的项目需求、所用技术栈以及个人或团队的熟悉程度。...花了一点时间（实际在我的树莓派上静静地跑了一天程序）之后，获取了全部 24G 的数据。 若有按时间获取数据的需求，可通过增加 startDate 和 endDate 参数对数据进行筛选。...这张图是一个柱状图，显示了 2021 年 8 月 5 日深圳市共享单车订单在 24 小时内的分布情况。横轴代表一天中的小时（从 0 点到 23 点），纵轴代表订单数量。...热力图演示 3.出行距离分布 出行距离分布 这张图包含了四个子图，它们显示了不同规模的数据分布情况。每个子图都有一个 X 轴，表示“骑行距离（米）”，和一个 Y 轴，表示“概率”。...这些图似乎是概率密度函数（PDF）的图形表示，每个子图覆盖不同的骑行距离范围，展示了共享单车骑行距离的分布情况。 在这些子图中，可以观察到随着骑行距离的增加，概率逐渐下降，这表明短距离骑行的频率较高。
GitHub是程序届人尽皆知的代码开源平台。 在这里，每天有无数个新项目产生，有数亿行代码被提交。那么如何从海量的项目中大浪淘沙，快速发现那些优秀的或者极具潜力的开源项目呢？ ?...对于技术爱好者或者技术推荐博主来说，当然希望能够随时了解GitHub上的优秀项目和那些有潜力的项目，而不需要靠自己输入关键词来获取。 ? 下面送给大家一把三板斧，助你快速发现优秀开源的项目！...GitHub Trending GitHub官方提供的项目趋势统计，能够看到一段时间内项目和开发者新增star数的排行。还支持选择语言、编程语言及时间范围。适于发现最新的有潜力的项目。...建议大家多看awesome项目，学习和查漏补缺都是极好的~ 随着Awesome项目越来越多，GitHub成立了 Awesome Topic 专区，在专区内，我们可以快速发现各种Awesome项目，进而发现不同编程语言或技术的优秀开源项目...awesome topic ---- 以上就是快速发现优秀开源项目的三板斧，大家可以多关注开源项目，拥抱开源，提升自己的编程水平。
公司恰如一辆汽车，不同的能力对标不同的职业等级，职业等级决定我们在什么地方做什么事？ 一个公司需求 靠谱执行的推车人、独档一面的维修工、全面负责的检查员、 驱动业务的决策者。...数分即数据分析，数据分析重要的是数据的解剖，"庖丁解牛，沙里淘金"的既视感。 数仓与数分作用于数据的不同方面，对岗位的职业能力是有所不同的。...能够解决业务场景中的特定问题。 推荐：《SQL必知必会》，《hadoop权威指南》 数分：基本了解业务基本的运作逻辑，能参与设计解决方法的部分模块。...能够带领项目小组协同工作，指导小组完成解决方案实施，指导同学完成工作，推进部门内项目的分析和落地应用。...推荐：《金字塔原理》 4，第四级：驱动业务 数仓：理解一个业务的完整商业逻辑，具备强数据应用能力，从而推导团队的工作范围。
在这里，在消退后，时间的流逝就会导致条件反应的再次出现。这被认为是由一个时间进化的环境内部表征引起的，在没有显著刺激的情况下，随着时间的变化从本质上由其内在动态决定，并最终可以返回到原始的获取环境。...在文本叙述中，时间转移的一个句子，如“一段后……”可以作为感官线索，指示一个新的事件。一个常见的发现是，事件内项目比跨事件项目更容易被回忆和识别。...如果当前背景在之前经历过（类似于经典条件反射中的快速重新获取），这种性能的增长会更快，这表明参与者使用反馈来检索之前学习的背景特定策略（从状态映射到动作），而不是从头学习新的策略。...然后，对背景的信念被表示为一个后验概率分布，定义了学习者目前相信它是在任何特定背景中的概率。...具体来说，HDP被用来定义一个分布背景转移矩阵的分层方式，这样每个本地过渡分布（行过渡矩阵），对应于过渡概率从每个特定的背景，依赖于一个全局过渡分布共享，决定每个背景的预期总体频率。
这是一种模拟技术，模拟指以不同的活动假设为前提，计算多种项目所需时间，该种分析对每项活动都定义一个结果概率分布，以此为基础计算整个项目的结果概率分布，此外，还可以用逻辑网络进行“如果…怎么办”分析，以模拟各种不同的情况组合...f) 将委托方的期望工期或开发方初步制订的工作时间表中的工期与工期估算结果进行比较； 通过行业数据统计的工期数据，以及不同工期下的实际成本如图ⅱ所示： 图ⅱ中下限、标准、上限值分别对应行业工期数据统计的...——如委托方的期望工期或开发方初步制订的工作时间表中的工期长于模型标准值时，开发方只需要考虑资源投入。 ...进度压缩是指在不改变项目范围的前提下，缩短项目的进度时间，以满足进度制约因素、强制日期或其他进度目标。进度压缩技术包括： ——赶工。通过权衡成本与进度，确定如何以最小的成本来最大限度地压缩进度。...g) 如果委托方期望工期或工作时间表中的工期短于估算出的工期下限时，应分析原因，必要时需对人力资源安排或项目范围进行调整，再重新估算工作量、工期，并制订新的工作时间表。
我们算法中的指数加速效果可以直观地理解为：机器学习生成式模型的目的是通过寻找潜在的概率分布，对自然界中任意的数据生成过程进行建模。...由于自然界是受量子力学定律支配的，所以用经典生成式模型中的概率分布对现实世界中的数据进行建模，是很有局限性的。...给定图 G 和可见顶点的子集，概率分布 Q（{x_i}）定义了由矩阵 Mi 中的参数有效参数化的 QGM。 状态| Q>可以写成一个特定的张量网络状态（见图 1）。...我们用这种形式来表示我们的模型，原因有二点：首先，概率分布 Q（{x_i}）需要具备足以包含所有因子图的泛化能力; 第二，如果状态| Q>采取特定的形式，这个模型中的参数可以方便地通过量子算法在数据集上进行训练...由于指标 i，j 取所有可能的值，该映射 L 的范围跨越物理指标 p，q，r 的希尔伯特空间 H_p,q,r 中的子空间范围（L）。
其中业务表(business table)中列出了餐厅的名称，地理位置，营业时间，菜系类别，平均星级评分，评价数量和其他与经营相关的一系列因素，如：吵闹程度，预订政策。...评价表(review table)中列出餐厅星级评分，评价内容，评价时间，和该评价获得的支持率。...我们限制采样数据集的范围在美国凤凰城（Phoenix）的大都市区域，然后通过类别过滤业务表(business)数据，仅保留餐厅和评价数据。从餐厅中获取到的评价文本会构成该项目的语料库。...如果价格范围对星级评分没有影响，则各价格段的星级评分频率分布是均一的（即期待值），应显示为白色，而本例中多处显示为红色或蓝色，表示价格范围对星级评分有影响）。...它为主题模型提供全局视图，并且回答了后两个问题 -- 每个主题圆的直径代表每项主题的普遍性；詹森 - 香农离散度计算出主题间的相互距离，（詹森 - 香农离散度是测算两个概率分布间相似性的流行方法），然后再按比例调整每两个主题的间距
从表1-1中可以看出，此处的数据有不同的类型：dteday列是日期型数据（时间序列），fake_1列是数据字符（无序），fake_2列是字符（有序），workingday列是布尔型数据（无序），temp...在一些具有时间属性的场合，把训练集和测试集时间范围外的、起最终模型估计作用的数据集称为OOT集（Out Of Time set），也称跨时间测试集。...应用于分类问题时，算法学习数据中的联合概率分布为P(x,y)，然后求出条件概率分布作为判断结果，比如常见的朴素贝叶斯法。...数据本质上有随时间迁移的可能性，迁移学习旨在成为当数据不在同一个特征空间或同一分布，且获取新训练数据困难时采取的一种新的学习框架。 6....对于不同的任务，模型性能的评价指标也不同；而对于相同的任务，评价指标也有多种，甚至对于数据特性不同的任务，也可以选择特定的评价指标以关注特定的点，例如模型在不平衡样本中可以选用PRC（Precision
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