使用来自https://openweathermap.org/的API获取数据。这些数据从1990年1月1日到2020.11月30日每小时在维尔纽斯电视塔附近收集一次。...数据集中共有271008个数据点。 ? 数据似乎是具有明确的周期模式。 ? 上面的图表显示，气温有一个清晰的昼夜循环——中间温度在中午左右最高，在午夜左右最低。 ?...在本节中，我们从datetime列中创建了4个其他功能：day_sin，day_cos，month_sin和month_cos。 在天气数据集中，还有两列：wind_speed和pressure。...对于序列建模，我们将选择具有LSTM层的递归神经网络的Tensorflow实现。 LSTM网络的输入是3D张量： （样本，时间步长，功能） 样本—用于训练的序列总数。...总结，本文介绍了在对时间序列数据进行建模和预测时使用的简单管道示例： 读取，清理和扩充输入数据 为滞后和n步选择超参数 为深度学习模型选择超参数 初始化NNMultistepModel（）类 拟合模型
来定义模型,其中为输入，θ为模型参数。由于模型函数可以和一个有向无环图（DAG）等价，所以被称为网络。 隐藏层：映射函数通常是多层的复合函数，例如 ?...输入x是输入层，中间函数对应于隐藏层，输出y是输出层。 代价函数：衡量模型函数和数据集之间的距离的函数（最大似然）。它是模型参数θ的函数，记为J(θ)。...梯度下降：选择模型参数能使代价函数J(θ)最小化的优化方法。以梯度下降为代表的一系列优化方法，通过向参数θ的负梯度方向迭代，来寻找最优的参数θ。 数量级：参数的数量通常有几十万到数百亿不等。 ?...反向传播 从代价函数J(θ)出发，经过网络向后流动，传播到每一个参数上，计算出J(θ)对该参数θ的梯度的过程，称为方向传播。之后，可以通过梯度下降等优化方法，得到模型的最优参数。...其中c是数据集中的真实分类标签。损失函数的Operation节点J由许多基础Operation来构建。将输入和参数向量化，并添加节点J，改写后的计算图如下： ?
相较其它方法而言，新增的几个参数的调整以达到较优的效果，虽是一项具有工作量的流程，但却新有了一条可优化的道路。...：TS-0.079 SMOTE：TS-0.049 ==================== ||总结论述 Easyensemble是一种简单且有效的数据不均衡处理方法，其从全局来看能尽量避免有效信息的丢失以及过采样方法带来的异常值...（1）采样（随机采样）： 随机欠采样：从多数类样本集中随机选择较少的样本（有放回/无放回）。 缺点：欠采样中丢失了部分样本，可能损失有用的信息，造成模型对某些特征的欠拟合。...随机过采样：从少数类样本集中随机重复抽取样本（有放回）以得到更多的样本。 缺点：过采样对少数样本进行了复制多份，虽然扩大了数据规模，但是也容易造成过拟合。...其流程图如下： 可以看出，该算法本质上还是一种欠采样技术，虽然欠采样后每个组合子集中多数类样本数量不及多数类样本总数量，但是在无放回的随机采样情况下将所有多数类样本子集组合起来仍然是多数类样本全集，从全局来看并没有丢失有效信息
从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。...制造业：可以监测机器的异常行为，从而控制成本。许多公司持续监视着机器的输入和输出参数。众所周知，在出现故障之前，机器的输入或输出参数会有异常。从预防性维护的角度出发，需要对机器进行持续监控。...这是一种无监督学习算法，通过隔离数据中的离群值识别异常。 孤立森林是基于决策树的算法。从给定的特征集合中随机选择特征，然后在特征的最大值和最小值间随机选择一个分割值，来隔离离群值。...如果取『auto』值，则根据孤立森林的原始论文定义阈值； 最大特征：所有基评估器都不是用数据集中所有特征训练的。这是从所有特征中提出的、用于训练每个基评估器或树的特征数量。该参数的默认值是 1。...类似的，可以对训练后的模型调用 predict() 函数，并传入工资作为参数，找到异常列的值。 将这两列添加到数据框 df 中。添加完这两列后，查看数据框。
@Component 是一个修饰器函数，这个函数为组件指定了 Angular 元数据。 CLI 自动生成了三个元数据属性： selector — 组件的 CSS 元素选择器。...CSS 元素选择器 app-heroes 用来在父组件的模板中匹配 HTML 元素的名称，以识别出该组件。...删除 Angular CLI 自动生成的默认内容，改为到 hero 属性的数据绑定。...也就是说，数据流从组件类流出到屏幕，并且从屏幕流回到组件类。 要想让这种数据流动自动化，就要在表单元素 和组件的 hero.name 属性之间建立双向数据绑定。...这里把 hero.name 属性绑定到了 HTML 的 textbox 元素上，以便数据流可以双向流动：从 hero.name 属性流动到 textbox，并且从 textbox 流回到 hero.name
Dahl 的遗憾主要集中在 Node.js 管理第三方代码和模块的机制上。 用于将 C 模块链接到 Node.js 的复杂构建系统。...“胶水”代码，以便它们可以使用自己的原生数据类型来通信。...你可以从 GitHub 获取 hello world 源代码和应用程序模板。 Rust 函数位于 src/lib.rs 文件中，只需在输入字符串前加上“hello”即可。...函数之间传递复杂的数据。...注意，Point 和 Line 结构都使用 Serialize 和 Deserialize 注解，这样 Rust 编译器就能自动生成必要的代码，以支持它们与 JSON 字符串之间的转换。
接下来，我选择了一个身份验证源：添加描述登录后，我使用仪表板中的“创建小程序”按钮创建一个新小程序：添加描述系统会生成一个唯一的名称，但可以更改该名称以更好地识别您的用例。...现在，我保留所有默认值相同，并按下“下一步”按钮 - 这允许我从四个不同的模板中进行选择以创建小程序。...创建代码后，屏幕显示如下：添加描述有了功能齐全的小程序，我们现在可以更新代码以满足 HOA 选票的使用要求。...在这里，我继续编写该delete-all-candidates.ts文件，该文件从键/值数据存储中删除所有候选者： import { validateRequest } from "....单击该链接将运行该main.ts文件并传入电子邮件参数，从而避免注册选民必须输入其电子邮件地址。 选票如下图所示：添加描述我决定投票给候选人 B。
Typing Custom Metadata 如果要为页面添加自定义元数据，您可能希望以类型安全的方式这样做。...使用此实用工具方法，您将能够在应用程序中以编程方式导航用户。这对于从用户获取输入并在整个应用程序中动态导航用户非常有用。...自动提供辅助函数 如果你想在NuxtApp实例上提供一个帮助器，请在provide键下从插件中返回它。...在开发模式下更新.env文件时，Nuxt实例会自动重新启动以将新值应用于process.env。 请注意，从.env文件中删除变量或完全删除.env文件将不会取消已设置的值。...const appConfig = useAppConfig() console.log(appConfig.theme) 手动输入App配置 Nuxt尝试从提供的应用程序配置自动生成一个typescript
mutation GraphQL 的大部分讨论集中在数据获取（也是它的强项），但是任何完整的数据平台也都需要一个改变服务端数据的方法。即 CRUD。...尝试输入 GraphQL 的 query 查询（可以按 Ctrl + i 触发代码建议（Trigger Suggest），与 vscode 同理） 此时点击执行，可以得到右侧结果，即app.resolver.ts...中 hello 函数所定义的返回体。...Code first 与 Schema first 在 nestjs 中有 Code first 与 Schema first 两种方式来生成上面的 Schema，从名字上来看，前者是优先定义代码会自动生成...编写 CRUD 数据库业务代码，并在 dto 编写参数效验代码，这里简单暂时部分代码。
另外，该编辑工具也会根据相应的对象提示属于该对象的函数或成员变量供我们选择。这些都会大大的提高我们的编程效率。 当然，如果我们的编程能力足够强。...CGI 应用程序能与浏览器进行交互，还可通过数据API与数据库服务器等外部数据源进行通信，从数据库服务器中获取数据。格式化为HTML文档后，发送给浏览器，也可以将从浏览器获得的数据放到数据库中。...在函数OnBeforeRequest中，输入以下代码，可以对包括特色字符串的多条CGI进行拦截。...具体操作步骤如下： 1.LoadResponseFromFile函数参数是自动应答内容的文件名。该文件的内容必须有HTTP返回包头部。...不过能确保读取出来的中文没有乱码。 5.小结 1.宏哥为了演示，就没写如果文件不存在或者保存的路径不存在的判断代码，因此你要保存文件要么已经在你本地存在，要么加上判断的代码自动创建即可。
SPOT-RNA是第一个将RNA二级结构作为接触图预测问题来处理的人，并且从bpRNA数据集中收集的大量近似二级结构进行初始训练，随后通过使用一小组非冗余的RNA晶体结构来进行迁移学习来避免过拟合。...最后，使用了具有单个节点和 sigmoid激活函数的输出层，并将特征图从FC层转换为大小为LxL的上三角形底面概率矩阵，其中L是序列的长度。...2.3 Residual net module 如图1(C)所示，基于图1(B)所示的深度神经网络结构，使用bpRNA数据集（TR0、VL0和TS0）进行初始学习，最后根据验证集(VL0)的最佳性能进行选择三个模型...此外，所有的参数都在没有冻结任何参数的情况下进行再训练，因为通过所有参数的再训练比某些层的参数冻结效果更好，以上数据都附在本文补充材料中。...这一结果证实了bpRNA数据集中不太完美的注释，以及由于高分辨率结构的数量有限而进行迁移学习的必要性，上述数据都在补充材料中。 ? 图3.
以下为从 pandas DataFrame 加载单变量时间序列的示例代码。...切片和分割 除了 .align() 函数，Merlion 带有另外两个方便的函数： .window(t0, tf) ：在t0和 tf 范围之间切出一个子集，输入参数可以是任何合理的日期时间格式，也可以是...自动机器学习 对模型进行超参数调优也是一个很麻烦的事情，但 Merlion 附带了一个 AutoML 包，它支持： SARIMA 的自动超参数选择 自动季节性检测 Facebook Prophet 的自动...) 模型选择与模型集成 Merlion 提供了两种常用的模型集成技术： ① 对多个模型取平均值或中位数的传统集成方法 ② 自动模型选择 我们先看看传统集成方法的应用： # 使用lgbm和autosarima...,train_config=ensemble_train_config) ensemble.forecast(air_pass_ts_test.time_stamps) 下面的代码是自动模型选择的方法示例代码
}/1000, ${payload.ts}/1000 ) 创建过程 点击响应动作下的 添加 按钮，在弹出框内选择 保存数据到 ClickHouse，点击 新建资源 新建一个 ClickHouse 资源...选取 ClickHouse 类型数据源，输入连接参数进行配置，默认情况下，关键配置信息如下： 添加仪表盘 (New Dashboard) 添加好数据源后，添加需要显示的数据仪表盘信息。...ClickHouse 插件生成 SQL 时自动填充了一些变量，Grafana 查询时可以识别这些变量： $timeSeries：指定的 DateTime 列以及一些转换逻辑，以确保数据采用 Grafana...完成创建后，点击左上角返回按钮，该 Dashboard 里成功添加一个数据面板。点击顶部导航栏 保存 图标，输入 Dashboard 名称完成 Dashboard 的创建。...仪表盘右上角可以选择时间区间、自动刷新时间，此时设备持续发送数据采集数据，仪表盘数据值会有所变动，实现了比较好的可视化效果。
接下来，将获得的原始数据进行清洗和加工，剔除脏数据，提取有效特征。紧接着，将加工好的数据输入搭建的模型中进行训练，根据模型评估指标表现的好坏不断地调节模型参数。...特征工程主要是从原始数据中提取、创造输入机器学习模型的特征值，用来在提高模型精度的同时加速训练过程。 为达到满意的建模效果，特征工程往往是一个循环往复的过程。...如使用整个时间段的平均值或者标准差来标准化数据时，往往会隐晦地将未来的信息泄露到我们创建的特征中。下面，我们将总结一些常用的处理方法，使用示例数据提供代码样例，方便大家根据需要选择合适的代码片段。...而一些机器学习模型，如线性回归模型，会假设输入的变量数据是服从正态分布的。因此，我们需要应用一定的变换技巧，使倾斜的数据服从正态分布，以提高模型的表现能力。...个方面：一方面，在构建模型的过程中会涉及一些模型参数，我们要选择当前模型表现最优时的参数组合；另一方面，如果搭建了多个模型，我们就需要选择模拟效果最好的模型作为最终模型。
它允许您使用类似本地函数调用的方式来调用远程函数，同时自动处理序列化和反序列化、错误处理和通信协议等底层细节。...定义服务端 这里以 Next.js 的目录结构而定。创建 server/trpc.ts，如下代码。...创建客户端 创建 utils/trpc.ts 文件，代码如下 utils/trpc.ts import { httpBatchLink } from '@trpc/client' import { createTRPCNext...当你导入 trpc 并输入 trpc. 时，将会提示出服务端定义好的 greeting 函数，如下图所示。...要支持传递参数，首先需要在服务端定义传递参数的类型（会有 Zod 对参数效验），这样客户端才有对应的类型提示。然后调用 greeting 函数时，通过通过函数参数的形式来传递请求参数。
在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或 Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时间序列设置的共型预测框架。...InstanceSplitter，用于从数据集中对窗口进行采样 (因为由于时间和内存限制，我们无法将整个历史值传递给 Transformer)。...这是由于解码器会自动将 future_values 向右移动一个位置以获得标签。这允许计算预测结果和标签值之间的误差。...预测的过程会从测试实例采样器中获得数据。采样器会将数据集的每个时间序列的最后 context_length 那么长时间的数据采样出来，然后输入模型。...，以获得测试数据集中所有时间序列的预测: forecasts = np.vstack(forecasts) print(forecasts.shape) >>> (366, 100, 24) 我们可以根据测试集中存在的样本值
解决这个问题的一个有效方法是使用分子描述符，引入物理意义上的连续变量，将离散变量连接起来。 在本研究中，溶剂描述符被纳入反应自优化范式中，以创建预测性替代模型，来优化反应溶剂的选择。...使用分子描述符对溶剂图进行参数化，从而扩展了传统的阶乘DoE方法。在本研究中，作者采用主成分分析（PCA）法，用于从机器学习代理模型的大维描述符空间中提取特征或有意义的输入变量。...大多数有影响的变量以粗体显示。超参数将在每个模型内的变量之间进行比较，而不是在不同的模型之间进行比较 3.3 使用描述符和分类自动化机器学习管道 最近，一些自动机器学习策略已经被开发出来。...在每个步骤中，都有各种可能的选择，例如如何预处理数据、选择什么机器学习模型以及使用什么超参数，对给定的问题调整管道优化领域，结合硅建模来放大数据，导航描述符空间，并优化溶剂。...此外，自动化的机器学习工作流成功地用于解决溶剂选择问题。然而，这种方法需要大量数据，并辅以统计预测替代模型。
(4) 纯函数更新 state 纯函数： 相同的输入，总是会得到相同的输出，并且在执行过程中没有任何副作用的函数。...二、案例实践 下面讲讲如何接入一个全新的项目中，以 create-react-app[1] 脚手架创建的项目为例子。...@reduxjs/toolkit: 降低 Redux 使用难度的助手 2.3 全局 Store 的创建 所有的状态都放在了 Store 中，因此需要一个统一的地方来管理，以一个计数器为例，在 ....setTimeout(() => { dispatch(incrementByAmount(amount)); }, 1500); }; // Selector，作为 useSelector 读取数据的函数参数...三、扩展知识 3.1 @redux/toolkit API 在上述的实际案例中，用到了如下 API： configureStore(): 简化 Store 的创建，默认创建了执行异步的中间件，自动启用
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