上一篇详细介绍了Netty的编解码的基本实现原理，本节将重点探讨网络编程中一种非常通用的协议设计方法论：协议头 + 消息体。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
在时间序列预测中，脏乱数据的存在会影响最终的预测结果。这是肯定的，尤其是在这个领域，因为时间依赖性在处理时间序列时起着至关重要的作用。
当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列的差分）将遵循白噪声模型。
文章：Optimized SC-F-LOAM: Optimized Fast LiDAR Odometry and Mapping Using Scan Context
1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者：Ignacio Oguiza 编译：1+1=6 前言 深度学习在时间序列预测中的重要性不断增强。神经网络第一次在Kaggle时间序列竞赛中位列前3名是在2015年（Rossmann store sa
选自machinelearningmastery 机器之心编译 参与：朱乾树、路雪 长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。 这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间
eFORGE的原始版本(PMID:27851974)采用多层表观遗传信息，包括开放染色质位点(DNaseI热点)和组蛋白标记(H3K4me1，H3K4me3，H3K27me3，H3K9me3和H3K36me3)的数据，以检测驱动EWAS信号的细胞类型。
选自arXiv 机器之心编译 作者：赵鹏、周志华 参与：吴攀、黄小天 在线机器学习应用中，数据总是会随时间增多，怎么开发能有效应对这种动态情况的算法是一个值得关注的热门研究主题。近日，南京大学研究者赵鹏和周志华在 arXiv 发布了一篇题为《Distribution-Free One-Pass Learning》的论文，提出了一种有望解决这一问题的算法 DFOP。机器之心对该论文进行了摘要介绍，更多详情请参阅原论文。 论文：无分布一次通过学习（Distribution-Free One-Pass Learn
Transformer在广泛的自然语言处理和其他任务中非常成功。由于具有自我注意机制，可以训练Transformer层以使用在整个序列上聚合的信息来更新每个元素的向量表示，在编码结束时为每个token生成了丰富的上下文表示。但是，在同一向量中组合本地和全局信息有其局限性。全局特征的分布式存储会使其“模糊”，并且获取它们会变得更加困难。Transformer的另一个众所周知的缺陷是注意力跨度的缩放不佳，这损害了其在长序列中的应用。
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
最近Transformer在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。
请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。
文章：FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry
上周，谷歌最强NLP模型BERT开源了官方TensorFlow代码和预训练模型，引起大量关注。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
map函数接受两个参数，一个是函数，一个是Iterable（迭代对象），map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
上一节我们介绍了策略迭代和价值迭代两种方式来解决MDP下的决策问题，但是这两个方法都是需要模型已知的，即需要知道S,A,P,R,γ。但是现实生活中还有一种常见情况，即我们无法知道转移概率P，我们可以知道智能体可以执行哪些动作，因为这是我们设置的，可以知道他会经历哪些状态，也可以从环境的反馈中得到回报值，但是由于环境的复杂性而导致我们无法对环境建模，从而无法得到P。这时可以采用免模型的方法，本节以简单易懂的方式介绍蒙特卡洛方法。
设想一下，当你站在房间内，准备向门口走去，你是通过自回归的方式逐步规划路径吗？实际上，你的路径是一次性整体生成的。
首先，有两个常规成列的数据，分别是有效测序数据和高质量测序数据，以及后面的高质量序列数的占比，是对测序结果的最直观最基本的描述。
这篇文章来解析一下Megaton-LM涉及到的一个优化gradient_accumulation_fusion。这里fusion的意思是在gemm接口中会将当前的结果累加到先前计算的梯度上，所有这些都在一个操作中完成，可以避免多次访问global memory提升算子的带宽。下面解析一下这个优化的调度逻辑和cuda实现。
Hystrix通过滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据，并且大量使用了RxJava响应式编程操作符。滑动窗口的本质就是不断变换的数据流，因此滑动窗口的实现非常适合使用观察者模式以及响应式编程模式去完成。最终，RxJava便成了Hystrix滑动窗口实现的框架选择。Hystrix滑动窗口的核心实现是使用RxJava的window操作符（算子）来完成的。使用RxJava实现滑动窗口还有一大好处就是可以依赖RxJava的线程模型来保证数据写入和聚合的线程安全。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
它要求你考虑观测的顺序，并且使用像长短期记忆（LSTM）递归神经网络这样有记忆性的，并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。
自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。
目前，已经有各种类型的预训练架构，包括自编码模型（例如BERT），自回归模型（例如GPT）和编码器-解码器模型（例如T5）。然而，没有一个预训练框架对三个主要类别的所有任务（自然语言理解（NLU），无条件生成和有条件生成）都表现最佳。 本文主要贡献：
我们想让用户用自己喜欢的语言体验我们的产品，同时与世界各地的人们建立联系。为此，我们使用神经机器学习（NMT）自动翻译帖子和内容中的文本。我们之前关于这一课题的研究 fairseq 已经开源，这是一个序列到序列的学习库，可供任何人训练 NMT 模型，完成自动摘要或其他文本生成任务。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类
2：map：对数组中的每个元素执行指定的回调函数，并返回一个新的数组，新数组由每个元素经过回调函数处理后的结果组成。
虽然谷歌tacotron已经推出了两个版本了，但是本实践主要还是针对第一个实践的。
动态时间扭曲算法何时、如何以及为什么可以有力地取代常见的欧几里得距离，以更好地对时间序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
摘要：Transformers已成为大型语言模型（LLM）的支柱。然而，由于需要在内存中存储过去标记的键值表示缓存，其大小与输入序列长度和批量大小成线性比例，因此生成效率仍然很低。作为解决方案，我们提出了动态内存压缩（DMC），这是一种在推理时在线压缩键值缓存的方法。最重要的是，该模型可以学习在不同的头和层中应用不同的压缩率。我们将预训练的 LLM（如 Llama 2（7B、13B 和 70B））改装成 DMC Transformers，在英伟达 H100 GPU 上实现了高达 ~3.7 倍的自动回归推理吞吐量提升。DMC 通过持续预训练应用于可忽略不计的原始数据百分比，而不添加任何额外参数。我们发现，DMC 保持了原有的下游性能，缓存压缩率高达 4 倍，优于向上训练的分组查询注意（GQA）。GQA 和 DMC 甚至可以结合使用，以获得复合增益。因此，在任何给定的内存预算内，DMC 都能适应更长的上下文和更大的批次。
标题：Point-LIO: Robust High-Bandwidth LiDAR-Inertial Odometry
文章：Hybrid Bird’s-Eye Edge Based Semantic Visual SLAM for Automated Valet Parking
生成古诗词 序列到序列学习实现两个甚至是多个不定长模型之间的映射，有着广泛的应用，包括：机器翻译、智能对话与问答、广告创意语料生成、自动编码（如金融画像编码）、判断多个文本串之间的语义相关性等。 在序列到序列学习任务中，我们首先以机器翻译任务为例，提供了多种改进模型供大家学习和使用。包括：不带注意力机制的序列到序列映射模型，这一模型是所有序列到序列学习模型的基础；使用Scheduled Sampling改善RNN模型在生成任务中的错误累积问题；带外部记忆机制的神经机器翻译，通过增强神经网络的记忆能力，来完
本文简述了软件复杂度问题及应对策略：抽象和组合；展示了抽象和组合在函数式编程中的应用；并展示了Redux/React在解决前端状态管理的复杂度方面对上述理论的实践。这其中包括了一段有趣的Redux推导。 软件复杂度及其应对策略 软件复杂度 软件的首要技术使命是管理复杂度。——代码大全 在软件开发过程中，随着需求的变化和系统规模的增大，我们的项目不可避免地会趋于复杂。如何对软件复杂度及其增长速率进行有效控制，便成为一个日益突出的问题。下面介绍两种控制复杂度的有效策略。 对应策略 抽象 世界的复杂、多变和人
一幅图像由不同灰度值的像素组成，图像中灰度的分布情况是该图像的一个重要特征。图像的灰度直方图就描述了图像中灰度分布情况，能够很直观的展示出图像中各个灰度级所占的多少。
从今天起，我们每周将为大家解读至少3篇以上的量化学术论文。为大家带来最新的研究成果。
前几日，著名最先进的自然语言处理预训练模型库项目pytorch-pretrained-bert改名Pytorch-Transformers重装袭来，1.0.0版横空出世。
动物学习使用工具的技能大多来自观察学习和实践。例如通过观察，黑猩猩学会了用树枝“捕捉”昆虫，卷尾猴会用棍子将食物扫到身边。虽然我们不知道它们是否只是“机械模仿”，但我们相信这种使用工具的能力代表着一种更高水平的智力。
题目来源于 LeetCode 上第 268 号问题：缺失数字。题目难度为 Easy，目前通过率为 50.2% 。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
