2020年发布的N-BEATS、2022年发布的N-HiTS和2023年3月发布的PatchTST开始。N-BEATS和N-HiTS依赖于多层感知器架构，而PatchTST利用了Transformer架构。
【注】x、z 轴对应函数同理；具体函数详解在 MatLab 中使用命令 help func 查阅。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 20 / Java 20 正式发布。JDK 20 是一个短期维护版本，将获得六个月的支持。尽管如此，但它仍然可用于生产环境中。根据开发计划，下一个 LTS 版本就是将于 2023 年 9 月发布的 JDK 21。 此版本包括 7 个 JEP（都处于不同的孵化和预览阶段），以及数百个较小的功能增强和数千个错误修复： 429: Scoped Values (Incubator) 432: Record Patterns (Second Prev
【导读】自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
标准的ARIMA（移动平均自回归模型）模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值，以及过去（随机）影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立（预测）变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。
早在2016年，《权力的游戏》第六季播出之前，慕尼黑工业大学（TUM）的学生就开发了一款AI应用程序，来预测剧中人物的存活情况。
▌AI 科技大本营按：2018 年 7月 13 日——19 日，ICJAI 2018 在瑞典首都斯德哥尔摩顺利召开。IJCAI（International Joint Conference on Artificial Intelligence）人工智能领域顶级学术会议之一，涵盖领域包括机器学习、图像识别、语音技术、自然语言处理、视频技术等，对全球人工智能行业有着巨大的影响力。
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。 我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。 为了迎合大家学习的需求，我们重磅推出了《自然语言处理训练营》（一定要看到最后），主要有两个目的： 1. 对
现在回过头来看，很多教程已然过时，当然并不是说的知识点过时，其实linux基本上几十年都没有怎么变动过基础知识的，哪怕你现在搜索到十几年前的linux教学视频，也不会觉得尴尬。主要是其中一些资源链接，一些小技巧都过时了，比如R语言安装包，需求切换适合的镜像，或者某些配套书籍课程的URL肯定也会成为死链啦，所以非常有必要系统性整理一下，最新生信分析人员如何系统入门R
本文探讨了使用一个变分自动编码器来降低使用Keras和Python的金融时间序列的维度。我们将进一步检测不同市场中的金融工具之间的相似性，并将使用获得的结果构建一个自定义指数。
datenum 函数用于将日期和时间转换成日期序列值，即将每个时间点表示为从 0000年 1月 0日起的天数。
2022 年 2 月 7 日的 Java 每周新闻综述，内容主要涉及 OpenJDK、JDK 18、JDK 19、JSR 381 获 JCP 批准、Payara Platform 2022 路线图、 Quarkus 2.7.1、Helidon 2.4.2、Micronaut 3.3.1、Hibernate Search 6.1.1、Hibernate Reactive 1.1.3.Final、JReleaser Early-Access、Failsafe 3.2.1、Kotlin 1.6.20-M1、Gradle 7.4、Apache Tika 2.3.0 及 Apache Tika 1.x 发布序列终结。
当我们面对样本需要建立相应模型时，使用传统统计方法建立模型需要大量的样本数据，只有在样本量足够大时，该模型才具有一定的可靠性，而实际实验中，不一定每次实验都拥有足够大的样本，甚至是小样本，这时使用传统统计方法来建立出的模型，在可靠性方面就存在一定的局限，难以达到理想的效果（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013) JDK 19 / Java 19 已正式发布。 新版本总共包含 7 个新的 JEP： 405: Record Patterns (Preview) 422: Linux/RISC-V Port 424: Foreign Function & Memory API (Preview) 425: Virtual Threads (Preview) 426: Vector API (Fourth Incubator) 427: Pattern Match
显著-偏置卷积神经网络简介 金融时间序列通常通常包含多个维度，不同维度数据的采样频率也不一致。例如螺纹钢研究员通常关心螺纹钢的因素有日频更新的现货螺纹钢价格，周频更新的螺纹钢库存，高炉开工率和线螺采购量，而月频更新的则有商品房销售面积等。如果其中某些可观测因子发生了变化，投资者对未来螺纹钢期货涨跌的预期也应发生变化，但是如何处理这些不同频率的数据是量化模型的一大难题。一种比较简单直接的方法就是降低数据的采样频率，例如把日频数据统一为周频（甚至更低如月频），再基于周频数据进行预测。但这种方法的缺点也很明显，期
在宣布成为 Candidate 后不到一周的时间里，JEP 473，流聚合器（Stream Gatherers，第二次预览），已经从 JDK 23 的 Candidate 状态提升为 Proposed to Target 状态。该 JEP 是对上一次预览，即 JEP 461，流聚合器（Stream Gatherers，预览版），在 JDK 22 中交付，进行的第二次预览。这将允许有更多的时间来进行反馈，并使用该功能获得更多的体验，而不会对 JEP 461 进行面向用户的更改。该特性旨在增强 Stream API，以支持自定义的中间操作，这些操作将“允许流管道以现有内置中间操作无法轻松实现的方式转换数据”。有关该 JEP 的更多详细信息，请参阅原始设计文档和 InfoQ 新闻报道。审查预计将于 2024 年 4 月 16 日结束。
导读 希望这篇学习路线图对你学习数据科学有帮助，需要说明的是国内本文中所说的数据科学家在国内一般称为数据分析师或者数据挖掘师，尽管称谓不同，但文章的路线图仍可作为学习指南供需要的同学参考。 如果你对英文不是很擅长，也可以到PPV课大数据学习社区获取相关的中文课程和学习指南。关于如何成为一名数据科学家，如果你有自己的学习路线图，希望你能乐意与我分享。 好了，现在就开启你的洪荒之力，和我们一起踏上数据科学的神奇之旅吧！ 为什么要写这篇学习路线呢？ 在AnalyticsVidhya上的众多资源中，学习路线图
作者：弗朗西斯 【新智元导读】2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD EM值达到82.650，这意味着在ExactMatch (精准匹配)指标上首次超越人类在2016年创下的82.304。新智元第一时间采访了MSRA周明团队，为读者详细解析了何为EM、F1，超越人类的具体内涵，NLP最难突破的核心问题以及我国自然语言处理技术发展现状和未来展望等众多话题。 2018年1月3日，微软亚洲研究院的r-net率先在SQuAD machine reading comprehension cha
听说苹果也是在投入了大量的精力在搞这个无创的血糖，而且小有成就，就技术而已我觉得也是光学测量技术，恰巧今天这个东西也是这样的东西。
“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”
[ 导读 ]自然语言处理在深度学习浪潮下取得了巨大的发展，FloydHub 博客上Cathal Horan介绍了自然语言处理的10大发展趋势，是了解NLP发展的非常好的文章。
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 知识图谱领域的“世界杯”OGB（Open Graph Benchmark）wikikg2榜单，又被刷新了！ 上榜的这支团队首次参加即夺冠，还在前五中占据两席。这两年，中国科技公司在人工智能领域高歌猛进，夺冠似在情理之中。 但意料之外的是，这支团队却出自一家“非典型科技公司”—— 在大众认知里顶着“数字安全”标签的360。 且参与比赛的三人，乍眼一看也并非一个星光熠熠，大神云集的顶配组合：一位2019年刚刚毕业的硕士，一位去年才加入公司的“新人”，还有一
一个直角三角形，短的直角边叫勾，长的直角边叫股，斜边叫弦。勾的平方加股的平方等于弦的平方，所以称之为勾股定理。
【导读】本文最早于 2018 年 5 月 13 日发表，主要介绍了机器学习的嵌入技术在 Airbnb 爱彼迎房源搜索排序和实时个性化推荐中的实践。Airbnb 爱彼迎的两位机器学习科学家凭借这项技术的实践获得了 2018 年 KDD ADS track 的最佳论文，本文即是对这篇论文的精华概括。
深度学习领域发展迅速，自2014年以来，在《权力的游戏》中，与粉丝喜爱的角色死亡相比，更多的是GAN的创新。
大家都知道NLP近几年非常火，而且相关技术发展也特别快，像BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术被大量应用于项目实践中，这也推动了NLP在产业中的持续落地，以及行业对相关人才的需求。于是很多人欲转行NLP。 但是最近有同学私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？ 对于这位朋友的问题，我想从两方面开始回答。 NLP学起来不容易 01 很多大多数欲从事NLP相关工作的同学，往往都是通过自学的方式来进行学习，但是这样很明显的问题是： 1. 虽然学习了解了很多算法模型，但是技术深度和宽度的理解是比较薄
在上期，我们讲述了古墓丽影和挖矿之间的关系，那么，为什么GPU会用来作为“挖矿”呢？
在金融投资领域下运用机器学习并非易事，许多在看似直观的应用方式下直接套用机器学习算法的做法往往并不能达到预期的效果。在光大金工机器学习系列第一篇报告中我们提出“机器学习能否在金融投资取得成功，更取决于算法之外的细节处理”的理念。本篇报告延续上述思路，探索在运用机器学习算法之前，如何更好地处理交易数据的K线结构。
位于加拿大多伦多的Mars Discovery District是世界上最大的创新中心之一。但多年以来，由于美国硅谷的吸引，流失了大量人工智能领域的科学家和初创企业。目前，加拿大正采取措施留住其本国的AI技术人才。 AI科技评论按：前段时间，多伦多大学成立了向量学院，以更好地扶植加拿大人工智能产业的发展。实际上这只是加拿大挽救人才流失的一个缩影：多年以来，由于美国硅谷的吸引，加拿大流失了大量人工智能领域的科学家和初创企业。《纽约时报》近日撰文描绘了加拿大是如何将AI理念变现为产品和技术的。 多伦多——远
11月25日，京东JDDiscovery-2020京东全球科技探索大会在北京召开，本次会议主题为“数智互联 . 共创未来”，会上，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士在演讲中提出：技术是未来十年最大的确定性，它与企业不断发展壮大的确定性相结合，将预示着，2030年所有的企业都将成为技术企业。
在今天这个大数据无处不在的时代，如何高效精确地对海量数据进行处理和分析，是摆在各行业头部企业与软件开发团队面前的重大挑战。传统的结构化、半结构化数据领域有着较为成熟的解决方案和技术，相关数据尚可轻松应对；但在图片、视频、语音为代表的非结构化数据领域，业内曾长时间缺乏高效的处理和分类算法技术，给这些领域的搜索业务实践带来了巨大的困难。
据BleepingComputer网站6月13日消息，网络攻击者正通过BlackCat 勒索软件攻击存在漏洞的Microsoft Exchange 服务器。 在微软安全专家观察到的案例中，攻击者使用未修补的 Exchange 服务器作为入口向量的初始攻击，两周后，再通过 PsExec在网络上部署了BlackCat 勒索软件有效负载。 “虽然这些威胁参与者的常见入口向量包括远程桌面应用程序和受损凭据，但我们还看到威胁参与者利用 Exchange 服务器漏洞获取目标网络访问权限。”Microsoft 365
ARIMA是可以拟合时间序列数据的模型，根据自身的过去值(即自身的滞后和滞后的预测误差)“解释” 给定的时间序列，因此可以使用方程式预测未来价值。任何具有模式且不是随机白噪声的“非季节性"时间序列都可以使用ARIMA模型进行建模。
总体来说这本书是不错的，对于算法的原理概述的比较准确，就是实战的代码过于简略，入门机器学习的话还是值得一看的
AMiner × 量子位 联合出品 编者按： 周亚金，现为浙江大学计算机科学与技术学院和网络空间安全学院“百人计划”研究员。 2010年，移动安全元年之时，刚好读博士的他从计算机底层技术转向移动安全，师从计算机安全著名学者蒋旭宪教授。 从此开启安全研究生涯，从0参与了一个领域的崛起。 他形容自己对计算机的热爱——其实并不需要外部支持或者条件，只要一个装满可乐和披萨的冰箱，一台电脑，一些勇往直前的勇气，就可以用计算机去创造自己想创造的。 如今，作为浙大研究员的他仍在享受安全研究这一领域的乐趣，并指出目前我们
“Traditional weather prediction tells us what is likely to happen within the next 24 hours and up to two weeks ahead, whereas climate prediction tells us what will likely happen in the coming seasons. Until recently, there was a gap between the weather and climate predictions leaving us unsure about what may happen between two weeks to two months from now. This time window between weather (up to 2 weeks) and climate (a season and longer) is known as “subseasonal.”The forecasting effort targeting this subseasonal time window and bridging the gap between the weather and climate predictions is known as subseasonal-to-seasonal (S2S) prediction.
随着上周知名 Switch 开源模拟器 Yuzu（柚子）被任天堂起诉，该项目作者就删库了，但还是要赔偿任天堂数百万美元。此事还在 GitHub 上掀起了一波 Yuzu fork 项目的小浪潮，正所谓野火烧不尽，春风吹又生。
原文：Neural Networks in iOS 10 and macOS 作者：Bolot Kerimbaev 编译：刘崇鑫 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 长期以来，苹果公司一直在其产品中使用了机器学习：Siri回答我们的问题，并供我们娱乐；iPhoto能在我们的照片中进行人脸识别；Mail app能检测垃圾邮件。作为应用开发者，我们已经利用了苹果的API提供的一些功能，如人脸检测，并且从iOS10开始，我们将获得能用于语音识别和SiriKit的高级API。 有时候，我们可能想超
原标题 | Extreme Event Forecasting with LSTM Autoencoders
本文介绍了机器学习系统设计的一些重要概念和具体案例，包括数据预处理、模型训练、模型评估和优化等。作者通过分析和实践，得出了许多有用的结论，对于机器学习系统设计有着重要的指导作用。
此项目的成员包括Brett Amdur，Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目（Capstone Project）而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目，他们当时都是研究院的全日制学生
客座文章最初由CommunityBridge导师计划TiKV项目的学员Alex Chi在TiKV博客上发表。他也是上海交通大学的一名大二学生。
他们因AI而齐聚，从最顶尖的学术象牙塔中走出，希望用AI之钥，革新传统产业尘封已久的商业模式。
工匠的玩具 可能是太过于孤独的缘故，人类很早就开始了对人工智能的想象。大约在公元前900年，在中国的西周时期，据载有个巧匠就发明了一个神奇的机器舞姬，第一是外形和常人无异： 周穆王西巡狩......道有献工名偃师......王荐之，曰：‘若与偕来者何人邪？’对曰：‘臣之所造能倡者。’穆王惊视之，趋步俯仰，信人也。 第二是能歌善舞： 巧夫颔其颐，则歌合律；捧其手，则舞应节。千变万化，惟意所适。”因而周穆王“以为宝人也，与盛姬内御并观之。 第三是还能调戏王的女人： 技将终，倡者瞬其目而招王之左右侍妾。 根据描述
这周因为有些事情忙，挑了条 easy 难度的题。整个思路比较简单，算面积嘛，然后左右两边分别有两个游标，哪个低了哪个就往中间移动一格。复杂度 O(n)。
“Octave Tutorial——For, while, if statements, and functions”
在亚马逊上买了Peter Flach教授写的段菲博士翻译的《机器学习》一书，开始机器学习之旅。开始之前，先介绍下Peter Flach教授：
企业中的人工智能算法工程师通常在解决任务前会根据自己的业务“常识”，给予模型一定的假设与先验知识，并选取“常规”解法进行细微调整。然而这样的“常识”一定是准确的吗？我们在对全美电视广告流量预测的项目中发现了诸多有违“常识”的业务特征，同样也采取了有违“常识”的做法。康卡斯特（Comcast）是全美第一大有线电视服务商，旗下的FreeWheel负责高端视频广告的投放。在Viewership Prediction项目中我们的任务是：预测全美各个地区（康卡斯特内部分区）各个电视频道在未来某一小时内可能给出的广告曝光（impression）。这一预测数据将会根据需求在各个维度（时间，地区，频道，用户分类）上进行聚合，用以给广告主提供参考，为广告投递提供决策支持。我们在模型设计与实现上采取了比较不同以往的做法，同时在业务上也发现了有违常识的数据特点。在此对全美电视广告流量预测的算法与业务经验进行总结。
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