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。...Multi-head Attention中不同的head可以关注不同的模式。 Transformer的AttentionScore可以提供一定的可解释性。...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，
题意 给出两个字符串, 你需要修改第一个字符串，将所有与第二个字符串中相同的字符删除, 并且第二个字符串中不同的字符与第一个字符串的不同字符连接 样例 给出 s1 = aacdb, s2 = gafd...返回 cbgf 给出 s1 = abcs, s2 = cxzca 返回 bsxz 思路 本题我采用了牺牲空间换时间的方式，空间、时间复杂度为 O(m + n)。...然后将 s1 的每一个字符依次判断是否存在与 Map 集合的 Key 中，如果相等则将 集合中该 Key 的值变为 2，如果不相等，则将结果加入到字符串缓冲区中。...最后将 s2 再遍历一次，将在 Map 集合中 Value 为 1 的 Key 依次添加到字符串缓冲区中即可。...sb.append(c); } } return sb.toString(); } } 原题地址 Lintcode：连接两个字符串中的不同字符
在时间序列数据上，异常值可以分为三种情况：逐点异常值、模式（集体）异常值和系统异常值。 在本文中，我想介绍一个开源项目，用于构建机器学习管道以检测时间序列数据中的异常值。...然后将提供基于两个支持的 API 的示例代码：用于开发时间序列异常值检测管道的 TODS API 和用于使用第三方包进行实验的 scikit-learn API。 概述 ?...当时间序列中存在潜在的系统故障或小故障时，通常会出现逐点异常值。这种异常值存在于全局（与整个时间序列中的数据点相比）或局部（与相邻点相比）的单个数据点上。...当许多系统之一处于异常状态时，系统异常值会不断发生，其中系统被定义为多元时间序列数据。检测系统异常值的目标是从许多类似的系统中找出处于异常状态的系统。例如，从具有多条生产线的工厂检测异常生产线。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。
连接两个字符串中的不同字符。 给出两个字符串, 你需要修改第一个字符串，将所有与第二个字符串中相同的字符删除, 并且第二个字符串中不同的字符与第一个字符串的不同字符连接。...样例 给出 s1 = aacdb, s2 = gafd 返回 cbgf 给出 s1 = abcs, s2 = cxzca; 返回 bsxz c++11中规定字符串可以直接相加，字符串对象可以加字符串常量...string::find()函数很好用，这里恰好可以做一个总结： 共有下面四种函数原型： 四种函数原型返回值都是size_t，即字符串的一个索引，如果找到返回索引，如果找不到返回-1，即string...//可以直接查找字符串对象， size_t find (const string& str, size_t pos = 0) const noexcept; c-string (2) //从类型的字符串...，定义一个新的string对象res，然后先遍历s1,在s2中寻找s1的每个字符，找不到的话就把这个字符加到res上，然后对s2做同样的操作，就能找到s2中和s1不同的字符了，这样最后加起来就只最终的res
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。...虽然 CNN 已经发展了数十年，并且是捕捉邻域信息和局部连接性的有用特征提取器，但其内核大小和工作机制本质上限制了它们作为时间序列数据主干的性能。...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。...实验效果 论文实验使用了三个真实世界的数据集进行测试，分别是 Air、PhysioNet2012 和 ETTm1。这些数据集常用于时间序列分析领域，具有不同的样本数量、序列长度、特征数量和缺失率。
下面是如何使用样本数据集exrates1准备数据的说明。 图1提供了该数据集中时间序列的可视化。...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。...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...评估输出并显示结果 按照常规做法，可使用svdraws对象的print和summary方法。每个参数都有两个可选参数showpara和showlatent，用于指定应显示的输出。...，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。
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。
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步 2022年整个领域在几个不同的方面取得了进展，本文将尝试介绍一些在过去一年左右的时间里出现的更有前景和关键的论文...Pyraformer：作者介绍了“金字塔注意模块 (PAM)，其中尺度间树结构总结了不同分辨率下的特征，尺度内相邻连接对不同范围的时间依赖性进行建模。”...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。...我认为这是一个很好的例子，将物理知识整合到具有注意力的模型架构中，然后设计出好的测试。...作者根据两个静态阈值评估了他们的模型，发现它表现得很好，并且绘制了不同政策的预期表现和命中与失败的比率。
此外，TimeXer还采用了一个全局内生变量token来将外部序列桥接到内生时间patch中。...实验结果表明，TimeXer在带有外部变量的时间序列预测方面显著提升了性能，并在十二个真实世界预测基准测试中取得了领先的性能。...外部变量在实际应用中普遍存在且不可或缺，因为时间序列数据的变化常常受到外部因素的影响，如经济指标、人口变化和社会事件。例如，电价高度依赖于市场的供需情况，仅基于历史数据来预测未来价格几乎是不可能的。...其次，外部因素对内生序列的影响可能是连续的和具有时滞性的。现实世界场景中的时间序列往往是不规则的，外部变量可能会遇到数据缺失、长度不一致和采样时间不一致等问题。...在TimeXer中，采用交叉注意力来对内生和外生变量的序列级依赖性进行建模。交叉注意力层将内生变量作为查询（query），将外生变量作为键（key）和值（value），以建立两种类型变量之间的联系，。
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。...在时空数据分析中，模型可以通过捕捉不同空间位置和时间点之间的相关性来揭示数据中的复杂模式和结构。...任务视角 在这一部分中，研究者探讨了扩散模型在不同任务中的应用，包括预测、生成、插补和异常检测，并强调它们在不同领域中对复杂时间序列和时空数据分析的有效性。...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...这可以通过设计具有特定约束的模型架构、引入领域特定的规则或正则化项，以及利用专家知识或历史数据来指导生成过程来实现。通过这种方式，扩散模型可以生成更符合实际世界规律和约束的时间序列和时空数据。
实际上，许多时间序列数据在时空上具有特性，系列中的不同变量捕捉了有关不同位置（空间）的信息，这意味着它不仅包含时间信息，还包括空间关系。这在城市交通网络、人口迁移和全球天气预报等场景中特别明显。...定期采样的多变量时间序列具有在均匀时间间隔收集的向量观测值，即 \mathbf{x}_{t} \in \mathbb{R}^{N} 。...时间模块标记：“T”和“F”表示“时间域”和“频率域”；“R”、“C”、“A”和“H”对应“循环”、“卷积”、“注意力”和“混合”。...在构建 TEmporaL (\cdot) 时，可以在卷积和注意机制中同时利用时间域和频率域。循环模型也可以用于专门在时间域建模。...此外，在两个领域中都存在混合模型，整合了不同的方法，如注意力和卷积神经网络。 循环模型。一些早期方法依赖于循环模型来理解时间域内的跨时间依赖关系。
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...答案2023-10-14： 大体过程如下： 1.初始化一个栈stack和索引指针i、j，分别指向pushed和popped的起始位置。...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)。...= pushed.size(); int size = 0; for (int i = 0, j = 0; i < n; i++) { // i : 入栈数组，哪个位置的数要进栈
最近抽空练习了下手工建库，在10g的时候基本都在20分钟搞定，在11g中其实还可以更快，因为10g中需要配置的admin目录，需要创建bdump,udump之类的目录等等，在11g都被adr给默认替代了...在11g中是默认有2个 第二个不同之处是在10g中有一个配置MAXINSTANCES,在11g中缺没有，因为是单实例数据库，是在找不出理由是这个地方的不同引起的问题。...blocksize的不同了，在10g中没有blocksize的字样。...这个值是在数据库的源代码中固定的，与操作系统相关，默认的值为512. 在不同的os中可能会有所不同。 查看blocksize的配置，可以使用基表。...所以可见在10g，11g的很多细节之处还是会存在一定的差距，11g中也在不断的进行改进。
什么是“同域” 两个URL含有同样的协议、主机地址和端口号即为同域，或者称为同源。...以下两个URL即为同域 https://www.markyou.cn/a.html https://www.markyou.cn/b.aspx 下文中的URL都不是同域 http://www.markyou.cn...凭据需要在CORS中做特殊的处理，默认情况下，浏览器在跨域请求中不发送任何凭据。...设置先行请求的过期时间 Access-Control-Max-Age头指定了先行请求的响应可以缓存的时间。...先行请求 一些CORS请求中，浏览器在发送真实的请求资源的请求之前，发送一个附加的请求叫做“preflight request”（本文中的先行请求），在以下条件都满足的情况下，浏览器可以忽略这个先行请求
2022-10-17：特殊的二进制序列是具有以下两个性质的二进制序列：0 的数量与 1 的数量相等。二进制序列的每一个前缀码中 1 的数量要大于等于 0 的数量。...给定一个特殊的二进制序列 S，以字符串形式表示。定义一个操作 为首先选择 S 的两个连续且非空的特殊的子串，然后将它们交换。...(两个子串为连续的当且仅当第一个子串的最后一个字符恰好为第二个子串的第一个字符的前一个字符)在任意次数的操作之后，交换后的字符串按照字典序排列的最大的结果是什么？输入: S = "11011000"。...经测试，rust和go的速度最快，go的内存占用最低。代码用rust编写。
今天在查看awr报告的时候，有一句很简单的sql语句引起了我的注意，因为它排在SQL Order by Reads的第2位。...带着这个问题，我在11g的环境中简单模拟了一把。...，在优化器中可能没有很好的支持，查看MOS也没有找到相关的bug....但是在12c的环境中，结果却明显不同，可见再优化器内部对于这种场景已经做了优化。...，新版本中已经做了修复，但是目前来看11g还是主流，所以我们在创建降序索引的时候还是需要注意，避免一些不必要的情况发生。
在一次操作中，你可以选择两个 不同 的下标 i 和 j ，其中 0 <= i, j < nums.length ，并且：令 numsi = numsi + 2 且令 numsj = numsj - 2...如果两个数组中每个元素出现的频率相等，我们称两个数组是 相似 的。请你返回将 nums 变得与 target 相似的最少操作次数。测试数据保证 nums 一定能变得与 target 相似。...逐一比较 nums 和 target 中的对应元素，计算它们之间的差值的绝对值之和。这一步可以使用 abs() 函数和循环实现。将差值的绝对值之和除以 4，即得到最少操作次数。整个过程就是这样。...时间复杂度：对于奇偶数值分离的操作，需要遍历一遍数组，时间复杂度为 $O(n)$；对于排序操作和差值计算操作，需要遍历两次长度为 $n$ 的数组，时间复杂度为 $O(n \log n)$；因此，总的时间复杂度为...综上所述，该算法的时间复杂度为 O(n log n)，空间复杂度为 O(log n)。
A_t 和 U_t 是单词序列，而 Bt 是一组域槽值三元组，例如 , 值 v{tj} 是第 t 回合第 j 域槽对的单词序列。...DST 的目标是根据对话历史，正确地预测每个域 - 插槽对的值。 之前的大多数论文都选择连接对话历史中的所有单词，[A_1、U_1、A_2、U_2、···、A_t、U_t] 作为输入 。...然而，这可能会导致 计算时间的增加 。在本文中， 仅利用当前的对话回合 A_t、Ut 和之前的对话状态 B{t−1} 来预测新的状态 Bt。...利用不同节点之间的 四种无向边来编码先验知识： (d,d^{'}): 不同域之间的边 (s,d): 域与槽之间的边，只有在 d\in \mathcal{D} 且 s\in \mathcal{S}^d...，因此它与其他 token 具有不同的段类型。
PPN由以下两个部分组成： 所述感知网络作为输入上的对象的运动的帧的序列在短观察窗。它为场景中的每个对象输出属性向量，该对象编码该对象的相关潜在物理属性。...注意，即使在3和9个对象的情况下，PPN也能够提取具有高 R 2的 质量和恢复系数。 图3：质量预测与参考距离。两个6对象弹跳球数据集上的样本外 R 2 用于预测不同参考距离处的对数质量。...上：对于每个测试集的所有时间步长和样本的平均欧几里德预测误差，测量为帧宽的分数。对于每个域，PPN和GPIN在6个对象系统上进行训练，并在具有6个，3个和9个对象的新系统上进行测试。...特别地，我们的感知网络体系结构是关系和循环网络的简单但有效的组合，其可以在涉及交互对象的其他时间序列推断任务中有用。...力沿着连接两个物体的直线引导，但符号不同：如果 x > x 0 则是有吸引力的，如果 x < x 0 则是排斥的。
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