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在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法

在Excel中使用频率最高的函数的功能和使用方法，按字母排序： 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。...11、FREQUENCY函数 函数名称：FREQUENCY 主要功能：以一列垂直数组返回某个区域中数据的频率分布。...使用格式：FREQUENCY(data_array,bins_array) 参数说明：Data_array表示用来计算频率的一组数据或单元格区域；Bins_array表示为前面数组进行分隔一列数值。...RANK函数：返回某一数值在一列数值中的相对于其他数值的排位。 RIGHT函数：从一个文本字符串的最后一个字符开始，截取指定数目的字符。 SUBTOTAL函数：返回列表或数据库中的分类汇总。...26、RANK函数 函数名称：RANK 主要功能：返回某一数值在一列数值中的相对于其他数值的排位。

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Transformer在时间序列预测中的应用

再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...更强的长期依赖建模能力，在长序列上效果更好。...我们注意到：不同层对不同频率信息的关注度不同 第2层（蓝色）倾向于学习每一天的模式 第6层（青色）则更关注周末的影响 而第10层（红色）对最近的时刻（邻近预测点）关注较高。...另外作者还提出了一些其他的稀疏性策略, 具体可以参考原论文。 对比在不同限制条件下的预测效果，可以看出LogSparse在更复杂的交通数据集上对模型提升效果更明显，也说明了长期依赖的重要性。

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Json序列化在golang中的应用

关于我 作者博客|文章首发 golang对json序列化和反序列化的操作实在是难受，所以说用习惯了高级语言特性，再转到这些偏原生的写法上就会很难受。 不多BB，开始记录。...序列化库的选择 当写个小demo或者做个小工具，没有大规模使用场景，那使用哪个库都是一样的，因为性能的体现并不会很明显。...但是如果是在实际项目中使用，且伴随着高并发，大容量等场景，我还是推荐使用json-iterator。...= nil { fmt.Printf("unmarshal err=%v\n", err) } fmt.Printf("反序列化后 slice=%v\n", slice) 推荐阅读 Redis工具收费后新的开源已出现...GitHub上Star最高的工程师技能图谱 中国程序员最容易发错的单词 END 欢迎关注公众号 程序员工具集 致力于分享优秀的开源项目、学习资源 、常用工具 回复关键词“关注礼包”，送你一份最全的程序员技能图谱

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在 WCF 中使用高效的 BinaryFormatter 序列化

本文将定义一个 WCF 终结点行为扩展，以在 WCF 中使用更高效的 BinaryFormatter 进行二进制序列化，并实现对是否使用传统二进制序列化功能的可配置。...但是使用 WCF 内部的二进制序列化，序列化后的数据大小，要比使用传统的 System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary.BinaryFormatter 类进行序列化后的数据大小要大得多...作为使用 .NET 框架的系统内部互联，往往期望在使用 WCF 获取统一传输方案的同时，还能得到 BinaryFormatter 类的序列化性能。...这个类会设置客户端、服务端的操作的序列化器。...而我们期望序列化的行为只影响指定的终结点，所以这个行为在应用时，会检查是否传入的运行时，即是添加时的运行时。

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在时间序列中使用Word2Vec学习有意义的时间序列嵌入表示

随着深度学习则是通过更少的假设和更少的工作获得更有意义的数据表示。例如在NLP领域，最早的 TF-IDF（词频-逆文档频率）是自然语言过程中采用的一种技术，用于将原始文本文档的集合转换为数字矩阵。...这可能是一个完美的契合，因为时间序列数据也以位置/时间关系为特征。在NLP中的这些技术可以根据潜在的时间依赖性生成有价值的数据向量表示。...在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。目标是利用无监督方法（如 Word2Vec）的灵活性来学习有意义的时间序列嵌入。...生成的嵌入应该能够捕获底层系统行为，以便在其他上下文中也可重用。 数据 我们从UCI 库中收集一些开源数据（在UCI 许可政策内）。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。

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CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？

编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/46688107 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 CRF和LSTM 模型在序列标注上的优劣？...，但是y_t和其他时刻的y_t`是相互独立的，感觉像是一种point wise，对当前t时刻来说，我们希望找到一个概率最大的y_t，但其他时刻的y_t`对当前y_t没有影响，如果y_t之间存在较强的依赖关系的话...关键的一点是，CRF的模型为p(y | x, w)，注意这里y和x都是序列，它有点像list wise，优化的是一个序列y = (y1, y2, …, yn)，而不是某个时刻的y_t，即找到一个概率最高的序列...y = (y1, y2, …, yn)使得p(y1, y2, …, yn| x, w)最高，它计算的是一种联合概率，优化的是整个序列（最终目标），而不是将每个时刻的最优拼接起来，在这一点上CRF要优于LSTM...但同样的问题，训练数据不够的话过拟合会很严重，效果堪忧。 四、 LSTM可以当做对序列的一种『中间状态』的建模，建模结果还可以当做特征，扔给其他模型继续用。

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【数字信号处理】序列傅里叶变换 ( 傅里叶变换物理意义 | 反应信号在整个数字角频率上的能量分布 )

, X(e^{j\omega}) 是 傅里叶变换 ; 傅里叶变换 物理意义 是 反应 信号 在 整个 数字角频率 \omega 上的 能量 分布 的情况 ; 任何一个周期函数 , 都可以使用...积分 表示 求和的极限过程 , 无数个 " 数字角频率 \omega " 在 [-\pi , \pi] 中 带有不同 加权系数 的 " 单位复指数序列 e^{j\omega n} " 求和过程...; 这些 " 复指数序列 " 代表 不同的 " 频率分量 " , 加权系数 X( e^{j \omega } ) 称为 x(n) 的 " 频谱密度函数 " ; " x(n) 序列 " 的..." 序列傅里叶变换 SFT =X( e^{j \omega } ) " , 本质上是 该 " x(n) 序列 " 的一种分解 ; ---- \cos \omega_0T 的 傅里叶变换 : 信号的所有能量都集中在...\omega_0 上 , 傅里叶变换 反应 信号能量 在 频率 上的分布情况 , 如果能量无穷 , 则在某个频率点的值是 无穷的 ;

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DateTime在ExtJs中无法正确序列化的问题

这几天在学习ExtJs + Wcf的过程中，发现一个问题，如果Class中有成员的类型为DateTime，即使我们正常标识了[DataMember]，序列化成JSON时，会生成一种特有的格式: .....这种格式ExtJs并不识别，导致最终的组件，比如Grid上无法正常显示，解决办法有二个: 1.将Class的成员，手动改成String类型，不过个人不推荐这种方式，毕竟将数据类型都改了，相应的服务端很多地方都可能会做相关修改...2.用JS在前台调用时，用代码处理返回的JSON字符串格式，使之符合ExtJs的规范(这个方法是从博客园"小庄"那里学来的，呵) Ext.onReady(function() { //这个函数演示了怎样把服务器端的...DateTime类型转为Javascript的日期         function setAddTime(value, p, record) {             var jsondate...设置Grid的Columns时，类似如下处理: var grid = new Ext.grid.GridPanel({             store: store,

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Bi-LSTM＋CRF在文本序列标注中的应用

它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。...是与 v 有边连接的所有结点，O 是 v，W 以外的其他所有结点，v 表示随机变量是 Y_v，W 表示的随机变量组是 ,O 表示的随机变量组是 Y_w ，局部马尔可夫性是指在给定随机变量组 Y_w 的条件下...图 10 生成 word 在上下文中的向量表示 命名实体标注 对于给定的长度为 m 的序列 X，假设标注的结果为 [y1, …, ym]，yi=PER/LOC/ORG/O，则命名实体标注问题可以表示在已知序列...以上的四项也比较清楚的描述了在进行标注时我们考虑的几个因素：当前词相关信息及该标签出现的位置信息。 标注序列 y 的最优解满足如下条件： 可以用 Viterbi 算法（动态规划）求解最优的标注序列。

2.4K80

fix bug：解决在Spring项目实践中LocalDateTime无法序列化反序列化的问题

概述-本文的意义 JDK 8发行已久，其中不乏一些在实际编码过程中是十分好用的新特性，如JDK 8中的时间特性亦是如此，但是在Spring企业开发中，往往会遇到LocalDateTime无法序列化/反序列化的问题...两种方式实现全局配置 两种配置方式 Jackson配置方式 FastJson配置方式 这两者均可实现LocalDateTime类型的序列化/反序列化的目的，使用哪种方式根据读者项目实际情况选择即可。...两种方式的共同原理 最基础的SpringBoot工程中默认集成了Jackson序列化/反序列化工具，那么在当前版本的Jackson亦或是FastJson中默认无法解析LocalDateTime类型的数据...，但是这两种工具均支持自定义序列化/反序列化配置，那么我们自定义一个LocalDateTime类型的序列化/反序列化方式，并将其注册为Spring中的一个组件即可。...方式请求 Post方式请求 本方案参考： []: https://blog.csdn.net/chimmhuang/article/details/104830430 “LocalDateTime在项目中的使用

2.3K31

生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列

1 介绍 在基因结构分析或其他生物功能分析中会时常用到 CDS 序列，以及其他诸如 mRNA 序列，misc RNA序列等具有生物意义的序列片段。...下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。 2 结构目录 ?...类型 编号 AY，AP 同一个基因存在多个提交版本时的序列编号 NC，NM NCBI 官方推荐及使用的序列编号 IMAGE等 针对特定物种，或特定组织提供的序列编号 4.1 对于AY，AP，可以用下面的方式来实现...CDS 序列下载，但是对于样本量大的序列分析比较低效 这里的cds是可以点击的链接，点击 ?...会有详细信息展示，点击 fasta 链接来下载序列 ? 4.2 对于NC，NM，可以用下面的方式来实现 CDS 序列下载，同样对于样本量大的序列分析比较低效 ?

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递归的艺术 - 深度递归网络在序列式推荐的应用

本文是深度学习在个性化推荐实践应用的第二篇，在第一篇中，我详述了如何利用历史沉淀数据挖掘用户的隐藏特征，本文在上一篇的基础上进行延伸，详细分析如何利用LSTM，即长短时记忆网络来进行序列式的推荐。...与CNN的参数共享原理一样，RNN网络在每一时刻也会共享相同的网络权重参数，这时因为网络在时间序列的不同时刻执行的是相同任务。...因为RNN在每一时刻对过去的记忆信息和当前的输入处理策略都是一致的，这在其他领域(如自然语言处理，语音识别等)问题不大，但并不适用于个性化推荐，一个用户的听歌点击序列，有正负向之分。...在测试中，我们收集了QQ音乐最近的电台听歌记录，共约8千万条听歌序列，并对数据做了必要的预处理操作，主要包括下面两点： 去掉了点击序列小于5首，大于50首的听歌数据，去掉序列过少是为了防止误点击，去掉过长的听歌序列是为了防止用户忘记关掉播放器...7小结 本文是深度学习在智能推荐的第二篇实践文章，详细解析了如何使用LSTM对用户的点击进行序列建模，具体包括了如何设计lstm的门逻辑，以更好适应个性化推荐场景，dropout正则化，序列的规整

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深度学习在时间序列预测的总结和未来方向分析

但是在时间序列领域没有任何重大突破，只有一些实际的，渐进的性能改进和有趣的概念证明。...该模型在标准MTS数据集(ETH, exchange等)上进行了评估：在发布时时优于大多数其他模型，例如Informer和DLinear。作者还对dSW进行了消融研究。...作者在标准时间序列数据集上评估模型目前优于所有其他模型，包括Informer, Reformer, Crossformer等。 这是一篇强大的论文，因为模型的表现优于现有的模型。...TimeGPT 最后说说TimeGPT，它没有在任何主要会议上被接受，而且它的评估方法也优点可疑，由于它不幸地在互联网上获得了相当多的介绍，所以我们要再提一下： 1、作者没有将他们的结果与其他SOTA类型模型进行比较...所以还记得我们前几天发的Lag-Llama，也只是单变量的预测。 在其他时间序列(即使是那些具有相同数量变量的时间序列)上预训模型不会产生改进的结果(至少在当前架构下不会)。

22610

【技术分享】BERT系列（二）-- BERT在序列标注上的应用

上篇文章对BERT官方源码进行了介绍，本篇文章将介绍 如何通过BERT解决序列标注问题。同时本篇文章将BERT+CRF模型与其他模型进行了对比，并且对BERT在序列标注上任务上存在的问题进行了分析。...处理，大于该值得序列将进行截断 num_epochs: 训练的epoch数 learning_rate: 学习率 3.3.2 其他细节介绍 在进行数据分割的时候， 要保证所有词性标签在训练数据(training...可以看出BERT+CRF模型的正确率最高，相较于BERT-LSTM+CRF主流模型，提升了51.8%，训练用时缩短了78%。...BERT+CRF 相较于其他模型训练速度更快，准确率更高。可以很好地胜任中文文本的序列标注任务。...这是中文文本词性标注的问题的通病，同样存在于其他模型上，需要进一步研究解决方法。 5. 总结   BERT是一个十分强大的NLP模型，BERT+CRF 可以高质量的完成序列标注任务。

18.8K124

专栏 | Bi-LSTM+CRF在文本序列标注中的应用

它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出，并加以完善与普及，LSTM 在各类任务上表现良好，因此在处理序列数据时被广泛使用。...例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。...是无向图 G 中的任意一个结点，W 是与 v 有边连接的所有结点，O 是 v，W 以外的其他所有结点，v 表示随机变量是 Y_v ，W 表示的随机变量组是 ,O 表示的随机变量组是 Y_w ，局部马尔可夫性是指在给定随机变量组...序列标注问题 这里的序列标注问题是将序列中出现的不同种类的命名实体（人名，地名，组织名）标记出来，例如： John(B-PER) lives(O) in(O) New(B-LOC) York(I-LOC...图 10 生成 word 在上下文中的向量表示 命名实体标注 对于给定的长度为 m 的序列 X，假设标注的结果为 [y1, …, ym]，yi=PER/LOC/ORG/O，则命名实体标注问题可以表示在已知序列

1.4K90

提升Transformer在不平稳时间序列预测上效果的方法

Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。...文中采用一个MLP网络来学习这两个部分，MLP的输入是原始平滑前的时间序列，公式如下： 通过这种方式，既能让模型在平稳化后的序列上学习，又能让模型根据非平稳化前完整的序列信息学习Transforomer...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention

1K20

keras在构建LSTM模型时对变长序列的处理操作

shape=(batch_size, step_time_size, input_size)，但可指定每一个批次中各个样本的有效序列长度，这样在有效长度内其状态值和输出值原理不变，但超过有效长度的部分的状态值将不会发生改变...，而输出值都将是shape=(state_size,)的零向量（注：RNN也是这个原理） 需要说明的是，不是因为无效序列长度部分全padding为0而引起输出全为0，状态不变，因为输出值和状态值得计算不仅依赖当前时刻的输入值...其内部原理是利用一个mask matrix矩阵标记有效部分和无效部分，这样在无效部分就不用计算了，也就是说，这一部分不会造成反向传播时对参数的更新。...max(sizes)作为padding标准（不同批次的样本序列长度可以不一样，但同一批次要求一样（包括padding的部分）），当然也可以一次性将所有样本（不按照批量）按照最大序列长度padding也行...LSTM模型时对变长序列的处理操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

2.3K31

综述 | 深度学习在多维时间序列插补中的应用

近年来，深度学习插补方法在提升损坏时间序列数据质量方面取得了显著的成功，从而提高了下游任务的性能。...、医学和交通等各个领域的多元时间序列数据收集过程中，通常充满挑战和不确定性，例如传感器故障、系统环境不稳定、隐私顾虑或其他原因。...01、基于RNN的模型 作为一种自然建模序列数据的方式，循环神经网络（RNNs）在高级时间序列分析的主题上得到了早期的发展，插补也不例外。...05、预测型插补模型优缺点 基于 RNN 的模型擅长捕捉序列信息，但由于其顺序处理特性和内存限制，它们在处理长序列时可能会遇到可扩展性问题。...04、大模型在多元时间序列插补中的应用 LLMs 以其出色的泛化能力而闻名，即使在面对有限的数据集时也能展现出稳健的预测性能，这一特性在多元时间序列插补（MTSI）的背景下尤为宝贵。

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