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。...Self-Attention中的计算 Q、K、V 的过程可能导致数据的关注点出现异常，如上图中（a）所示，由于之前的注意力得分仅仅是单时间点之间关联的体现，（a）中中间的红点只关注到与它值相近的另一单时间红点...在标准的Transformer中， 这表示每一个单元都要访问所有的历史单元以及它自己（如图a所示），那么这样空间复杂度为 ，L是序列长度。...在forecast常见的业务场景，传统方法基于统计、自回归的预测方法，针对单条时间线，虽然需要根据具体数据特征实时计算，但是也轻便快速好上手； 相比之下，深度学习方法能同时考虑多条时间序列之间的相关性，
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...如何使用内置的Pandas差分函数。 让我们开始吧。 ? 为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。它可以用于消除序列对时间性的依赖性，即所谓的时间性依赖。...不同的方法可以帮助稳定时间序列的均值，消除时间序列的变化，从而消除(或减少)趋势和周期性。...这个diff（）函数是由Series和DataFrame对象提供。就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
插补方法分类 为了总结现有的多元时间序列插补方法，研究者从插补不确定性和神经网络架构两个角度提出一个分类体系，如图1所示，并在表1中更详细地概述了这些方法。...在接下来的两个部分中，将从这两个角度深入探讨现有的深度时间序列插补方法。通过对这些方法的分析和比较，我们可以更好地理解它们的特点、适用场景以及潜在的局限性，为未来的研究和实践提供有价值的参考。...该模型通过双向 RNN 模型在数据流内部进行插值，并通过全连接网络在数据流之间进行插补。BRITS 使用双向 RNN 对不完整时间序列进行建模。...然而，CSDI 中的去噪网络依赖于两个变换器，这导致关于变量数量和时间序列长度的二次复杂性。这种设计限制引起了关于内存约束的担忧，特别是在对大量多元时间序列进行建模时。...这种方法有望提供更准确和可靠的插补结果，特别是在处理具有复杂模式和不规则采样间隔的时间序列数据时。通过利用连续函数的特性，SPD 能够捕捉时间序列中的细微变化，并生成与原始数据分布一致的插补值。
Week_05_Lec_03_Code.m I = imread('circuit.tif'); rotI = imrotate(I, 33, 'crop')...
在使用 pymongo 连接 MongoDB 的时候，如果数据库出现问题，pymongo 默认会等待 20 秒左右才会报连接超时，如下图所示： 但实际上，我希望如果 5 秒钟都不能查询到数据，就报错，...要设置 pymongo 的超时功能，需要两个参数serverSelectionTimeoutMS，socketTimeoutMS，这两个参数的值的单位都是毫秒。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
Fedformer：该模型侧重于在时间序列数据中捕捉全球趋势。作者提出了一个季节性趋势分解模块，旨在捕捉时间序列的全局特征。...探讨了位置嵌入是否真的能很好地捕捉时间序列的时间顺序。通过将输入序列随机混洗到Transformer中来做到这一点。他们在几个数据集上发现这种改组并没有影响结果（这个编码很麻烦）。...到目前为止，我认为答案可能是退一步，专注于学习有效的时间序列表示。毕竟最初BERT在NLP环境中成功地形成了良好的表示。 也就是说，我不认为我们应该把时间序列的Transformer视为完全死亡。...新形式的正则化或损失函数总是有用的，因为它们通常可以插入任何现有的时间序列模型中。...https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast 总结 在过去的两年里，我们已经看到了Transformer在时间序列预测中的兴起和可能的衰落和时间序列嵌入方法的兴起
题目：定义一个函数，在该函数中可以实现任意两个整数的加法。 对于这道题，由于没有限定输入的两个数的范围，我们要按照大数问题来处理。...由于题目是要求实现任意两个整数的加法，我们就要考虑如何实现大数的加法。此外这两个整数是任意的，所以也有可能存在负数。通常对于大数问题，常用的方法就是使用字符串来表示这个大数。...我们可以首先将两个整数分别用字符串来表示，然后分别将这两个字符串拆分成对应的字符数组。当两个整数都是正数的时候直接相加结果为正数，同为负数的时候取两者的绝对值相加然后在结果前加一个负号。...在具体进行相加的时候两个字符数组对应的数字字符相加即可，当有进位的时候做出标记，在更高一位进行相加时再将这个进位加进去。同样在相减的时候有借位的也做出标记，在更高一位相减的时候将这个借位算进去。...num); } public static char[] add(String str1, String str2) { char[] num1=str1.toCharArray();//调用函数将字符串转换成字符数组
图1 时间序列和时空数据分析中扩散模型的概述 图2 近年来时间序列和时空数据的代表性扩散模型 尽管扩散模型在处理时间序列和时空数据方面展现出了令人鼓舞的前景和快速的进步，但现有文献中对该模型族的系统分析却明显不足...该类别中的研究大致分为两个任务组：预测任务和生成任务。 在条件类别中，扩散模型被定制用于时间序列和时空数据的条件分析。实证研究表明，利用数据标签的条件生成模型相较于无条件模型更容易训练，并且性能更优。...在处理时间序列和时空数据时，这些模型可以通过捕捉数据中的时间和空间依赖关系来实现对数据的准确生成和推理。例如，在时间序列预测任务中，模型可以通过学习历史数据中的趋势和周期性规律来预测未来的数据值。...与此同时，另一项研究[104]采取了不同的方法，将时间数据建模为连续函数，从而能够处理不规则采样的数据。...以下是一些基于扩散模型的异常检测方法： DiffAD 和 ImDiffusion：这两个方法都探索了插补技术与扩散模型在时间序列异常检测中的协同作用，通过准确建模复杂的依赖关系来增强异常检测过程的鲁棒性
GNN 通过两个主要函数学习节点表示：Aggregate(.) 和 Combine(.) [31]。...也可以应用一些常见的核函数，例如高斯径向基 [13]。 两两连接：在这种方法中，图结构由节点对之间的连接性确定，例如由交通网络确定的连接性。...为解决这个问题，MTAD-GAT简单地假设多变量时间序列中的空间变量之间存在全连接图。这种假设在现实场景中可能并不成立，并且可能会产生不必要的噪音，削弱学习正常数据潜在结构的能力。...使用SimTSC，系列节点通过它们的DTW距离进行定义的边相互连接，构建一个图。在建模过程中，首先使用主要网络将每个时间序列编码为特征向量，从而创建节点表示。...因此，不确定性量化在推动GNN4TS的持续发展中起着至关重要的作用。 隐私增强 GNNs已经在时间序列分析中确立了它们作为不可或缺工具的地位，在各个领域的各种相互连接的系统中发挥着关键作用。
2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...3.在入栈后，检查栈顶元素是否与popped[j]相等。若相等，则表示栈顶元素需要出栈，因此将栈顶元素出栈，同时j自增1。 4.重复步骤2和步骤3，直到遍历完pushed数组。...时间复杂度分析：遍历pushed数组的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。
QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。
2021-10-11：二叉树中的最大路径和。路径 被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。同一个节点在一条路径序列中 至多出现一次 。...路径和 是路径中各节点值的总和。给你一个二叉树的根节点 root ，返回其 最大路径和 。力扣124。 福大大 答案2021-10-11： 递归。x是其中一个节点。 1.无x。...时间复杂度：O(N)。 空间复杂度：O(N)。 代码用golang编写。
点击蓝字 关注我们 #TSer# 时间序列知识整理系列，持续更新中 ⛳️ 赶紧后台回复"讨论"加入讨论组交流吧 ? 最近，图神经网络技术应用到时间序列的分析，引起了学术界广泛的研究兴趣。...从变量角度，一条时间序列（单变量）可以对应图上一个节点 从时间角度，同一个时刻的数据向量（多变量）可以对应图上一个节点 利用图注意力网络进行特征提取 ?...，最小化编码前和解码后的数据误差 目标函数综合考虑了预测预测和重构误差，训练得到的模型用于infer时将两个支路的预测（预测值和重构概率）进行整合得到一个score，当这个score超过一定阈值就判断为异常...该文章的亮点在于挖掘了多变量时间序列中变量之间的连接关系，即把每一条时间序列看作是图上一个节点，但是节点之间的连接关系是靠学习出来的，而不是简单假设为全连接图（MTAD-GAT）。 ?...假设每个节点除了自身时间序列特征，还可以额外用一个embedding ? 来表示，这样就可以根据embedding之间的相关性来判断两个节点是否存在连接，然后取Top K来构造邻接矩阵即可。 ?
ADF检验可以检测出时间序列在保持稳定的时间窗口，以此选择最合适的采样范围。 在损失函数方面，文中主要解决的是伪负样本的问题。...预训练的优化目标为还原整个多元时间序列。通过这种方式，让模型在预测被mask掉的部分时，既能考虑前面、后面的序列，也能考虑同一时间段没有被mask的序列。...首先对于同一个时间序列，使用strong和weak两种数据增强方法生成原始序列的两个view。...接下来，将strong和weak两个增强的序列输入到一个卷积时序网络中，得到每个序列在每个时刻的表示。...第一种是Timestamp Masking，在经过全连接后，随机mask一些时间步的向量表示，再通过CNN提取每个时间步的表示。
为解决Mixer在处理非平稳性中存在的问题，研究者提出了U-Mixer，这是一个新的时间序列预测框架。...在解析过程中，每个解码器还需要考虑同一层级编码器的输出来保留和利用同一层级的特征。这一过程是通过相应层级的跳跃连接来实现的。...在交互过程中，采用了跳跃连接来连接MLP层的输入和输出特征，以减少特征变换引起的信息损失，并提供更全面的特征表示。 MLP由两个线性层、一个GELU激活函数和一个dropout组成，如上图(b)所示。...与传统的用于时间序列预测任务的均方误差（MSE）损失函数相比， 损失函数对异常值不太敏感，这使得模型能够表现出更稳健的性能。...表1 在大规模真实世界时间序列数据集上的长期预测中，将U-Mixer与SOTA基准进行比较 表2 在M4数据集的短期预测中将U-Mixer与SOTA基准进行比较
id=B1lKS2AqtX 时间序列的时空建模问题 现实生活中许多数据都同时具有时间特征和空间特征，例如人体的运动轨迹，连续帧的视频等，每个时间点都对应一组数据，而数据往往又具有一定的空间特征。...图2：ST-LSTM网络结构和单元结构 和标准LSTM相比，ST-LSTM还增加了不同层间对应位置的cell连接，如图2左侧，水平灰色连接线表示标准LSTM的单元连接，竖直黄色连接线表示层间同一时刻的单元连接...上面介绍的机制用于同一层不同时间步连接，作者将这种机制也用在了不同层同一时间步的连接，但效果并不好，这是因为不同层在同一时刻学习到的信息并没有太好的依赖性。...具体的，让视频预测和动作识别任务共享相同的主干网络（图1），只不过损失函数不同，在视频预测任务中，目标函数为： ? 带上标的X表示预测值，不带上标的表示真值，F表示Frobenius归一化。...在动作识别任务中，目标函数为： ? 其中Y和 ? 是预测值和帧值，这样通过将预测任务的损失函数嵌入到识别任务中，以及主干网络的共享，能在一定程度上帮助识别任务学习到更多的时序信息。
(shape=(20, 784)) # 这部分将我们之前定义的模型应用于输入序列中的每个时间步。...模型的主要输入将是新闻标题本身，即一系列词语，但是为了增添趣味，我们的模型还添加了其他的辅助输入来接收额外的数据，例如新闻标题的发布的时间等。 该模型也将通过两个损失函数进行监督学习。...较早地在模型中使用主损失函数，是深度学习模型的一个良好正则方法。 模型结构如下图所示： ? 让我们用函数式 API 来实现它。 主要输入接收新闻标题本身，即一个整数序列（每个整数编码一个词）。...实现这个目标的一种方法是建立一个模型，将两条推文编码成两个向量，连接向量，然后添加逻辑回归层；这将输出两条推文来自同一作者的概率。模型将接收一对对正负表示的推特数据。...3x3 卷积核 y = Conv2D(3, (3, 3), padding='same')(x) # 返回 x + y z = keras.layers.add([x, y]) 共享视觉模型 该模型在两个输入上重复使用同一个图像处理模块
但实际上，大部分互联网公司，研发团队规模有限，大都使用同一套技术体系来实现服务： 这样的话，如果没有统一的服务框架，各个团队的服务提供方就需要各自实现一套序列化、反序列化、网络框架、连接池、收发线程...（1）传递两个入参； （2）调用了本地代码段中的函数，执行运算逻辑； （3）返回一个出参； 这三个动作，都发生在同一个进程空间里，这是本地函数调用。 那有没有办法，调用一个跨进程的函数呢？...，代表了RPC-server 蓝色两个小框，代表了同步RPC-client两个核心组件，序列化组件与连接池组件 白色的流程小框，以及箭头序号1-10，代表整个工作线程的串行执行步骤： 1）业务代码发起RPC...将一个分配出去的连接放回连接“池”中，解锁（也是置一个标志位）。 如何实现负载均衡？ 连接池中建立了与一个RPC-server集群的连接，连接池在返回连接的时候，需要具备随机性。 如何实现故障转移？...所谓异步回调，在得到结果之前，不会处于阻塞状态，理论上任何时间都没有任何线程处于阻塞状态，因此异步回调的模型，理论上只需要很少的工作线程与服务连接就能够达到很高的吞吐量，如上图所示： 左边的框框，是少量工作线程
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