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关键词采集软件在SEO优化中的应用与效果

在这项任务中，使用搜索引擎关键词采集软件可以帮助SEO人员完成许多繁琐的任务并简化他们的工作流程。在本文中，我们将探讨如何使用这种软件来提高网站的搜索引擎排名。...图片图片工作场景SEO人员的主要任务是通过优化网站的内容和标签来提高它们在搜索引擎中的排名。这些任务通常包括以下几个方面：1....内容优化：通过对网站的内容进行优化，例如添加关键词，调整网页结构等，可以帮助搜索引擎正确地理解网站的主题和目的。3....一旦关键词列表被创建，SEO人员可以使用它们来进行内容和标签优化。这可以通过将关键词适当地添加到网站的内容中来实现。...此外，这些软件还可以帮助SEO人员构建高质量的链接，并简化他们的工作流程。在成千上万的网站竞争中，SEO是至关重要的一环。

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HMM模型在量化交易中的应用（R语言版）

函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来 物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。 针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...HMM在波动率市场中的应用 输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包 模型的输出并不让人满意。 HS300测试 去除数据比较少的9支，剩291支股票。...训练数据：上证指数的2007～2009 测试数据：沪深300成份股2010～2015 交易规则：longmode在样本内收益最大对应的隐状态 & shortmode在样本内收益最大对应的隐状（交集）...，然后在每天入选的股票中平均分配资金 （注：0票就相当于平均分配资金在投票>0的股票上） n=5 n=15 50个HMM模型里10-18个投票，结果都挺理想了！

2.8K80
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EasyDSS 在 Linux 运行 start.sh 失败且提示有r存在的排查及优化

我们常见的视频流接入协议包括RTSP协议、RTMP协议、GB28181协议三种，针对这三种协议，TSINGSEE青犀视频研发了不同的视频解决方案，其中EasyDSS是支持推流协议RTMP接入的平台，它与其他平台不同的点在于...EasyDSS也具备双系统的版本，近期我们测试在Linux脚下运行start.sh 失败，失败信息提示有/r存在，但缺乏文件或者目录。...有/r证明该文档是在Windows操作系统下生成的，因此出现问题。在Windows系统下，/r/n才是回车键，在其他操作系统下/n代表回车键。...这个问题当中我们需要把所有的/r都去除掉，运行以下命令，去除所有的 \r 即可： sed -i 's/\r//' start.sh 修改完毕后，可以正常运行。

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。 下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器 函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。

1.8K10

实测盘古气象模型在真实观测场中的预报效果如何

根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的...因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。...数据获取方式是以爬虫的方式抓取中央气象台网站上的观测站点数据，受网络环境影响，在实际运行中抓取的数据无法保证100%完整，会有个别站点数据缺失，属于正常现象。...由于本次测评是以真实业务化运行的标准，而非实验室中的理想化场景来进行的，因此我们作为初始场输入盘古做推理的 ERA5 数据实际上是距离观测时间点向前推大约 5 天前的数据。...虽然盘古在真实观测场中的预报效果并没有论文中那么完美，但我认为盘古具有非常大的工程价值： 运行效率高，我在做这个测试时，用个人电脑 CPU 跑单次推理大概 4 分钟，由于是 5 天前的初始场，所有需要迭代推理大概

92240

【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...R代码及运行结果如下: 1 > library(igraph) #载入包 2 > e = matrix(nc = 3, byrow = TRUE, c(0,1,5, 0,2,4, 0,3,3, 1,5,3...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等，远远不如R效率高，至于绘图功能，LINGO 还需要很大的改进。 求红包

4.4K30

【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解 线性目标规划

可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...targets为系数矩阵对应的约束向量，即模型 (3) 中的向量 g。...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。...R代码及运行结果如下 (为了便于展示，输出了一些参数的信息): > library(goalprog) > coefficients=matrix(c(1,1,5,1,1,0,3,1),4) > targets

3.9K20

【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决 指派问题和指派问题

造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...= 0) 其中，cost.mat 为指派问题的系数矩阵，其元素的意义根据实际情况而定，可以是费用、时间、成本等。...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。

4.9K30

R语言POT超阈值模型在洪水风险频率分析中的应用研究

案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。 我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。 我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。 通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...图3：河流部分序列显示契合度和置信区间 ---- 参考文献 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

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ICLR 2023 | 大规模文本图训练框架GLEM

ICLR 2023的一篇文章提出了一种新的文本图模型训练框架，采用了EM优化的方式融合语言模型和图学习，以文本分类任务为切入点，在多个数据集上取得了SOTA的效果。...GLEM主要包括文本建模模型（LM）和图神经网络（GNN）两个部分，采用EM的方式训练文本图模型：在E-step，固定GNN训练LM，拟合有label节点和GNN预测的无label节点的伪标签；在M-step...理解了上面的推导过程和各个项的含义，就比较容易理解论文后续EM的设计原理了：E-step：E-step部分，固定GNN训练LM，优化目标包括两项，第一项是使用有label节点训练LM模型，第二项是利用GNN...其中，第二项也可以看成是在让LM蒸馏GNN模型中通过图结构信息学到的知识。M-step：M-step部分，固定LM训练GNN。...对于LM模型，其中LM-Ft代表语言模型finetune效果，可以看到文本信息非常重要；而引入GLEM的图学习部分，带来效果的进一步提升。

84110

🤯 VS Code | 在VS Code中搭建你的R语言运行环境吧！~（图文介绍超详细）

---- 4.2 更改中文界面 有些小伙伴可能会喜欢使用中文界面，可以在扩展程序界面中输入chinese，随后会提示你重启切换至中文界面。...r.rterm.mac ---- 如果你不知道自己的Radian路径，可以在Terminal中输入下面这段获取： where radian ---- 3️⃣ 设置Bracketed Paste，输入...~ 7安装并配置httpgd 7.1 安装httpgd 接着我们装一下图形输出包，httpgd，在R中运行下面这段代码吧。...install.packages("httpgd") ---- 7.2 配置httpgd 接着我们在VS Code的设置中输入r.plot.useHttpgd，启用httpgd。...3️⃣ m1 mac的小伙伴在配置Radian时候，在输入r.rterm后，需将原来的 --no-save,–no-restore，删掉。

4.7K41

冻结Prompt微调LM： T5 & PET & LM-BFF

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。...以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。...在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说） 无需额外的分类层的参数引入，微调成本低 标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比...以上每个任务对应的多个prompt模板，分别固定prompt微调LM得到一版模型，然后在大量的未标注样本上进行预测，再对多个模型的预测值进行加权得到伪标签。...LM-BFF是陈丹琦团队在20年底提出的针对few-shot场景，自动搜索模板和触发词的Prompt方案，prompt模板延续了PET的完型填空形式，把人工构建prompt和标签词的构建优化成了自动搜索

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冻结Prompt微调LM： T5 & PET & LM-BFF

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。...以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。...在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说） 无需额外的分类层的参数引入，微调成本低 标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比...以上每个任务对应的多个prompt模板，分别固定prompt微调LM得到一版模型，然后在大量的未标注样本上进行预测，再对多个模型的预测值进行加权得到伪标签。...LM-BFF是陈丹琦团队在20年底提出的针对few-shot场景，自动搜索模板和触发词的Prompt方案，prompt模板延续了PET的完型填空形式，把人工构建prompt和标签词的构建优化成了自动搜索

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RWKV——一种具有Transformer级别LLM性能的RNN

例如，在通常的RNN中，您可以将一个通道的时间衰减从0.8调整为0.5（这些称为“门控”），而在RWKV中，您只需将信息从W-0.8通道移动到W-0.5通道即可实现相同的效果。...在 run.py 中设置 TOKEN_MODE = 'pile'，然后运行它。即使在 CPU 上也可以快速运行（默认模式）。...注意：它很有用，但我在 Pile 模型中禁用了它，以保持 100% RNN。•FFN 中的额外 R-gate（适用于所有 Transformer）。...如果通道中的 W 接近 1，高 k 值的标记可以被长时间记住。 R-gate 对于性能很重要。k 是该标记的信息强度（传递给后续标记），r 表示是否将信息应用于该标记。...与RWKV（并行模式，类似于Apple的AFT）的简化公式进行比较： 其中，R、K、V为可训练矩阵，W为可训练向量（每个通道的时间衰减因子）。 在GPT中，F[i]对F[t+1]的贡献由 加权。

73040

【R语言在最优化中的应用】用Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划

用矩阵和向量来表示非线性函数的数学模型如下： (4) 模型 (4) 中，z = f(x) 为目标函数，三个约束条件中，第一个为定义域约束，第二个为线性约束 (A为系数矩阵)，第三个为非线性约束。...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...par.upper和par.lower向量，分别为自变量的上下界限，即模型(4)中的xu和 xl，它们的长度应该和向量 par 相等。...如果某一个线性约束取固定值，那么只要设置它在lin.upper 和 lin.lower 两个向量中对应位置都为该固定值即可(如 ax1+ bx2= k，可化为 k≤ax1+ bx2≥k，即上下界都为 k...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息

4.4K30

冻结LM微调Prompt: Prefix-tuning & Prompt-tuning & P-tuning

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。...T5上进行了细节优化） 图片 Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本，面向NLU任务，进行了更全面的效果对比，并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化 对比Prefix-tuning...不过到百亿规模后，初始化带来的影响就会消失 T5继续预训练(c):作者认为T5本身的Span Corruption预训练目标和掩码词，并不适合冻结LM的场景，因为在微调中模型可以调整预训练目标和下游目标的差异...,3,obj） 在知识探测任务中，默认是固定LM只微调prompt。...效果上P-tuning对GPT这类单项语言模型的效果提升显著，显著优于人工构建模板和直接微调，使得GPT在不擅长的知识抽取任务中可以基本打平BERT的效果。

4.2K50

探究 TurMass™ 通信技术如何帮助优化车辆检测雷达在道路风险防控中的作用与效果

在平交路口或弯道会车过程中，以及在雾、雨、雪、沙尘暴等恶劣天气条件下，驾驶员的视线往往受到道路障碍物、曲线或边界的限制，视距不足会减少驾驶员观察到来车或前车的时间，从而无法把持安全车距，增加了事故发生的风险...4、驾驶员根据道路同侧的道路安全哨兵系统提供的自身车速与对向来车信息，做出正确的决策，如减速、避让等。...2、布设在中央分隔带和路侧的智能雾灯结合自身 WTR-562-X/563 所探测的路面情况，采用不同的发光亮度、颜色、闪频等组合方案，实施针对性的在途车辆安全引导和事故预防策略。.../上位机的交互。...在单网关部署的通信情况下，假设智能雾灯安装距离为 25 米，在道路两侧均有安装，可实现 30 个智能雾灯数据并行传输，单网关则可实现 10 公里，甚至更大范围内的智能雾灯通信需求。

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【推荐阅读--R语言在最优化中的应用】用Rglpk包解决线性规划与整数规划 ​

R中，有很多包可以解决该问题，推荐 Rglpk包 (Theussl and Hornik, 2008)，该包提供了到GLPK (GNU Linear Programming Kit) 的高级接口，不仅可以方便快速地解决大型的线性规划...，即模型中的向量C，mat为约束矩阵，即模型中的矩阵A，dir 为约束矩阵 A 右边的符(取""或 ">=")，rhs 为约束向量，即模型中的向量 b，types 为变量类型...max为逻辑参数，当其为 TRUE 时，求目标函数的最大值，为 FALSE 时 (默认)求目标函数的最小值。bounds 为 x 的额外约束，由模型 (1) 中向量l和u控制。...R代码及运行结果如下: > obj<-c(3,1,3) > mat<-matrix(c(-1,0,1,2,4,-3,1,-3,2),nrow=3) > dir<-rep("<=",3) > rhs<-...我们发现 <em>R</em><em>在</em>解决线性规划、整数规划、混合整数规划问题时，仅仅需要将<em>模型</em>转换为求解函数所需要<em>的</em>格式即可，并且几乎所有的约束都直接用矩阵、向量来表示，不必像LINGO 那样需要键入 X1、X2 之类<em>的</em>字符

4.3K30

大语言模型的预训练之Prompt Learning：Prompt Engineering、Answer engineering详解

在这个模式中, 先用一个固定的结构预训练一个语言模型（language model, LM），预训练的方式就是让模型补全上下文（比如完形填空）。...由于可以进行梯度优化，它的效果通常优于离散型 prompt，而离散型 prompt 由于不可导只能采用近似梯度或其他方式去优化 。...;h<i(n)]`指的是所有神经网络层在第 i 个时间步的连接。如果对应的时间步在前缀中，即`hiisMϕ[i]`, 则它可以直接从前缀矩阵中复制过来；否则需要使用 PLM 进行计算。...c)Fixed_LM Prompt Tuning 引进了额外的跟 prompt 相关的的参数，通过固定语言模型参数，去微调跟 prompt 相关的参数，使下游任务更好作用于 prompt 的产生。...d)Fixed-prompt LM Tuning 跟 Fixed-LM Prompt Tuning 相反，同样会引入额外的跟 prompt 相关的参数，但是会固定跟 prompt 相关的参数，只微调语言模型自身的参数

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R语言分层线性模型案例

一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子，其中观察以某种形式的层次结构进行分组。 在这里，我想解释使用一个简单的例子， 如何使用R来构建分层线性模型。...在本文的其余部分，我将展示如何使用层次模型来模拟这种情况，该模型确实考虑了组信息。 ? 建议的分层线性模型的一个包是arm，它具有与lm（）函数非常相似的函数lmer（）。...lmer.alpha)$group[,1] + fixef(lmer.alpha)[1] # [1] 5.4172624 1.1426413 -0.6239482 group.alpha # 固定效果是顶层截距...这意味着我们可以在组之间汇集信息，如果我们为其中一个组提供的数据非常少 。 ? 术语回归系数是“固定效应”，组别称为“随机效应”。...右侧的图表显示 因为该模型假设所有三组的斜率和偏移都是从一个分布中得出的，所以可以合理地假设斜率是正的。我们知道这适用于这个例子，因为我们设计了数据生成过程。 ?

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