基于TensorFlow的高效内存滑动窗口序列学习 - 腾讯云开发者社区

一、题目描述所有 DNA 都由一系列缩写为 'A'，'C'，'G' 和 'T' 的核苷酸组成，例如："ACGAATTCCG"。在研究 DNA 时，识别 DNA 中的重复序列有时会对研究非常有帮助。...= "AAAAAAAAAAAAA" 输出：["AAAAAAAAAA"] 提示： 0 <= s.length <= 105 s[i] 为 'A'、'C'、'G' 或 'T' 二、解题思路线性时间窗口切片...+ HashSet+HashMap 沿长度为 N 的字符串移动长度为 L 的滑动窗口。...检查滑动窗口中的序列是否在 HashMap中。如果是，则找到了重复的序列，将序列假如到HashSet中。否则，将序列添加到 HashMap中。...在执行的循环中，有N−L+1 个长度为 L 的子字符串，这会导致 O((N−L)L) 时间复杂性。

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Sentinel基于滑动窗口的流量统计【源码笔记】

三、滑动窗口流量统计 1.滑动窗口示意图基于滑动窗口的限流，由于开始时间是浮动的，高峰流量不会出现在固定周期的开始时间段，使得整体负载趋于均衡。 ?...，确定当前时间是否属于该滑动窗口以及该采样数据的窗口是否过期；通过不断重置与更新采样数据的值实现统计数据的动态变化。...根据给定的时间戳获取对应的滑动窗口数据。...职责在于比较流控规则与已统计的流量，未达到阀值则放行；达到阀值则触发流控，以此为例跟踪下如何使用滑动窗口统计的流量。...统计区间的总流量（默认2个滑动窗口流量之和）除以统计区间时间（1秒）即为该统计区间的平均流量。

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基于redis实现滑动窗口式的短信发送接口限流

滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制5 1小时限制...10 2.滑动窗口就是随着时间的流动 , 进行动态的删减区间内的数据 , 限制时获取区间内的数据最主要的是用到了redis的zRemRangeByScore 来进行删除区间外的数据 <?...php /*滑动窗口短信发送限流算法 1.有两条规则基于IP的限制和基于手机号的限制 IP规则: 1分钟限制5 10分钟限制30 1小时限制50 手机号规则: 1分钟限制1 10分钟限制...score; $redis->multi(); $redis->zRemRangeByScore($redisKey, 0, $score - $ruleTime);//移除窗口以外的数据

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基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...tensorflow中已经为我们准备好了LSTM层的接口，根据需要配置即可。...这里列举几个重要的注意点：首先要理解什么是序列和序列化数据，比如如果我要预测24小时的天气，那将会有很多种方案，每种方案的序列化都不一样，若模型输出就是24小时的序列，那么输入序列可以是 t-1之前任意长度的序列...，输出序列是t > t+23；也可以输入序列为t-24之前的序列来预测t时候的值，进行24次预测；也可以用t-1之前的序列要预测t时，每次预测结果再代入输入中预测t时刻之后的值。...层的输入和输出维度（这两个维度相同）,也即为LSTMCell中的num_units参数; # LEARNING_RATE：tensorflow中optimizer的学习率； # EPOCH：迭代次数或训练次数

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基于 TiDB + Flink 实现的滑动窗口实时累计指标算法

在经过充分调研和分析后，基于实时计算框架 Flink 和分布式数据库 TiDB 的组合使用，我们提出了一种实时计算滑动窗口内累计指标的算法，在一个数据库里同时支持实时 OLAP 计算和 OLTP 数据服务...全量持久化+实时增量考虑到业务侧是 OLTP 的访问特性，要求支持低延迟高并发，提供点查的方式才是最高效的。...滑动窗口滑动窗口是固定长度的时间窗口，随着时间变化以一定的频率前进，它们之间允许有重叠。滑动窗口的滑动距离（window slide）可以控制生成新窗口的频率。...在滑动时间窗口中，我们通常要选择窗口大小和滑动步长。窗口大小指的是每个子时间段的长度，而滑动步长则指的是相邻子时间段之间的时间间隔。...下面详细描述具体的计算过程。滑动窗口计算窗口建模基于滑动窗口模型，结合我们的数据特性，定义了一个滑动的统计时间窗口，如下图。

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TensorFlow文本摘要生成 - 基于注意力的序列到序列模型

,i]}是已知的序列, CC是已知序列窗口的长度. 后面会提到, 这个窗口的位置也是注意力关注的位置, 在后面的训练过程中会根据学习到的权重调整不同位置注意力的概率大小....这个窗口是随着ii的迭代来滑动的....窗口CC会从摘要的起始位置滑动到终止位置, 当i来补全....Beam Search算法分析 π[0]\pi[0]是可以用规定好的起始符号来初始化. 在训练和生成摘要时, 窗口QQ和CC沿着文本滑动如果超出范围, 用起始符号做padding....最近谷歌开源了TensorFlow版本的摘要生成程序textsum, Github上的项目. textsum的核心模型就是基于注意力的seq2seq(sequence-to-sequence)模型, textsum

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基于tensorflow.js的机器学习

机器学习是什么？我认为其实就是统计学的另一种花里胡哨/故弄玄虚的说法！...tensorflow.js是一个机器学习的框架： Develop ML with JavaScript, Use flexible and intuitive APIs to build and train.../ 我们结合tensorflow.js与百度echarts做一个最小二乘法的经典案例，线性回归例子： <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow...)]]; var factData = [[-1,factFun(-1)],[1,factFun(1)]]; var option = { title: {text: '通过机器学习进行数据的线性回归

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TensorFlow深度学习笔记文本与序列的深度模型

Deep Models for Text and Sequence Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的...语法多义性一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的需要识别单词，还要识别其关系，就需要过量label数据无监督学习不用label进行训练，训练文本是非常多的，关键是要找到训练的内容...，可以更高效地查找最近单词，但降维过程中要保持邻居关系（原来接近的降维后还要接近） t-SNE就是这样一种有效的方法类比实际上我们能得到的不仅是单词的邻接关系，由于将单词向量化，可以对单词进行计算...Sequence 文本（Text）是单词（word）的序列，一个关键特点是长度可变，就不能直接变为vector CNN and RNN CNN 在空间上共享参数，RNN在时间上（顺序上）共享参数 ?...，到一个RNN里，将输出输入到另一个逆RNN序列，形成另一种序列，比如，语言翻译如果我们将CNN的输出接到一个RNN，就可以做一种识图系统循环神经网络实践觉得我的文章对您有帮助的话，给个star

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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上...JIT的使用，有助于LLVM IR根据 HLO原始操作生成更高效的机器码；同时，对于多个可融合的HLO原始操作，会融合成一个更加高效的计算操作。...模型加载的核心操作为RestoreOp，包括从存储读取模型文件、分配内存、查找对应的Variable等操作，其通过调用Session的run方法来执行。...优化后模型切换后，毛刺降低四、总结与展望本文主要介绍了用户增长组基于Tensorflow Serving在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决；最终实现了高性能、稳定性强、支持各种深度学习模型的在线服务...Serving的预估功能可以用于模型分析，谷歌也基于此推出What-If-Tools来帮助模型开发者对模型深入分析。

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tensorflow实现基于深度学习的图像补全

首先我们将图像理解为一个概率分布的样本。基于这种理解，学习如何生成伪图片。然后我们找到最适合填充回去的伪图片。...第二步：快速生成假图像 1.在未知概率分布情况下，学习生成新样本除了学习如何计算PDF之外，统计学中另一个成熟的想法是学习怎样用生成模型生成新的（随机）样本。...构造一个基于深度学习的 G(z)有很多种方式。原始的 GAN 论文提出了一个想法，一个训练过程，以及一个初步的实验结果。...这个想法已经被极大地发扬了，其中一个想法在论文“基于深度卷积生成对抗网络的无监督表征学习（Unsupervised Representation Learning withDeep Convolutional...所以，完整的基于DCGANs的实现可以通过在现有的DCGAN实现上添加4行Tensorflow代码来完成。（当然，实现它还需要一些非 Tensorflow代码。）

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基于TensorFlow Serving的深度学习在线预估

三、TensorFlow Serving及性能优化 3.1 TensorFlow Serving介绍 TensorFlow Serving是一个用于机器学习模型Serving的高性能开源库，它可以将训练好的机器学习模型部署到线上...JIT的使用，有助于LLVM IR根据 HLO原始操作生成更高效的机器码；同时，对于多个可融合的HLO原始操作，会融合成一个更加高效的计算操作。...模型加载的核心操作为RestoreOp，包括从存储读取模型文件、分配内存、查找对应的Variable等操作，其通过调用Session的run方法来执行。...优化后模型切换后，毛刺降低四、总结与展望本文主要介绍了用户增长组基于Tensorflow Serving在深度学习线上预估的探索，对性能问题的定位、分析、解决；最终实现了高性能、稳定性强、支持各种深度学习模型的在线服务...同时，你也会直面如何精准，高效，低成本营销的挑战，也有机会接触到计算广告领域前沿的AI算法体系和大数据解决方案。

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和为s的连续正数序列（滑动窗口）

题目输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。序列内的数字由小到大排列，不同序列按照首个数字从小到大排列。...解题滑动窗口 [l,r]，其内的和为sum sum < target, r++ sum > target, l++ sum = target, 写入答案，l++ class Solution { public...sum -= l;//更新左边界，让他少一个数 l++; } while(sum > target) { //大了，减少左边的数...sum -= l; l++; } while(sum < target) { //小了，增加右边的数

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2021年大数据Flink（十九）：案例一基于时间的滚动和滑动窗口

---- 案例一基于时间的滚动和滑动窗口需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口代码实现 package...，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 */ public class WindowDemo01_TimeWindow { public static void...--基于时间的滚动窗口 //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔) SingleOutputStreamOperator<CartInfo...--基于时间的滑动窗口 SingleOutputStreamOperator result2 = cartInfoDS .keyBy(

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详解基于深度学习的序列推荐算法

本文首先介绍序列推荐的研究动机与数学定义，并按照相关技术与算法发表的顺序介绍序列推荐技术的三种分类；然后会重点讲解基于深度学习方法的序列推荐算法；最后介绍目前学术界与工业界重点关注的若干前沿话题。...▊ 基于马氏链的序列建模方法第三类是基于马氏链或者马尔可夫链（Markov Chain，MC）的序列建模方法。...▊ 基于深度学习的序列推荐算法第四类方法是基于深度学习的序列推荐算法。...如图6所示，从2015年开始，随着深度学习方法在推荐系统与用户反馈预估任务中的广泛应用，序列化推荐系统也适应深度学习的浪潮，众多基于深度学习的序列化推荐算法大量出现，最近几年相关论文发表呈现井喷式增长。...图6 基于深度学习的序列推荐算法论文发展趋势按照深度学习模型的角度来区分，基于深度学习的序列推荐算法主要由自回归的循环神经网络或非自回归的深度学习模型构建，以及通过记忆神经网络来建模用户行为序列。

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2021年大数据Flink（二十）：案例二基于数量的滚动和滑动窗口

---- 案例二基于数量的滚动和滑动窗口需求需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4 * 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 * 需求2:...统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 */ public class WindowDemo02_CountWindow { public...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 //countWindow(long size, long slide) SingleOutputStreamOperator

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rpc框架之 avro 学习 2 - 高效的序列化

同一类框架，后出现的总会吸收之前框架的优点，然后加以改进，avro在序列化方面相对thrift就是一个很好的例子。...2、scheme/tag信息不重复写入二进制数据，存储及传输更高效 ?...类似刚才的List集合这种情况，这部分信息也需要重复存储到2进制数据中，反序列化时，也不需再关注schema的信息，存储空间更小。...byte数组长度：2 Avro Generic二进制序列后的byte数组长度：2 与前一篇thrift中的序列化结果相比，存储占用的空间比thrift的TCompactProtocol还要小，确实在序列化方面...但是，凡事总有二面性，虽然avro在序列化方面做了不少改进，但是其RPC的实现并没有做出太多的创新，默认提供的HttpServer、NettyServer都是直接用的其它开源产品实现，不象Thrift自己提供了全新的实现

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基于Python TensorFlow Estimator DNNRegressor的深度学习回归

1 写在前面 1.本文为基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接口实现深度学习回归，请看这里： https...2.本文代码以DNNRegressor回归为例；而由于基于 tf.estimator接口的深度学习回归与分类整体较为类似，因此二者具有触类旁通的效果。...=DecayRate # 衰减率 ) # 选用基于学习率指数下降的Adam方法，此举有助于降低过拟合风险...# 基于DNNRegressor构建深度学习模型 DNNModel=tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=FeatureColumn, # 指定模型所用的“...# 这一函数返回每次对应的学习率 ) # 基于DNNRegressor构建深度学习模型

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基于对比学习的时间序列异常检测方法

在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction（重建）的方法，但是在其表示学习可能会因其巨大的异常损失而损害性能。...大量实验表明DCdetector在多个时间序列异常检测基准数据集上实现了不错的成果。本工作的主要贡献如下：架构：基于对比学习的双分支注意结构，旨在学习排列不变表示差异的学习在正常点和异常点之间。...最近在时间序列异常检测方面的工作还包括基于生成对抗网络（GANs）的方法和基于深度强化学习（DRL）的方法。一般来说，深度学习方法在识别时间序列中的异常方面更有效。...二、基于对比学习的时间序列异常检测方法在DCdetector中，我们提出了一种具有双注意的对比表示学习结构，从不同的角度获得输入时间序列的表示。双注意对比结构模块在我们的设计中至关重要。...图7：在不同大小的训练期间，平均GPU内存成本和100次迭代的平均运行时间。四、结论我们在DCdetector中设计了一个基于对比学习的双注意结构来学习一个排列不变表示。

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Science | ProteinMPNN : 基于深度学习的蛋白序列设计

研究团队开发了一种基于深度学习的蛋白质序列设计方法 ProteinMPNN，它在计算机和实验测试中均具有出色的性能。...Rosetta基于物理的方法将序列设计视为能量优化问题，寻找对于给定输入结构具有最低能量的氨基酸同一性和构象的组合。...深度学习方法已显示出在给定单体蛋白质骨架的情况下快速生成候选氨基酸序列的前景，而无需对侧链旋转异构状态进行大量计算。...研究团队试图开发一种基于深度学习的蛋白质序列设计方法，该方法广泛适用于单体、环状低聚物、蛋白质纳米颗粒等。...在传统的基于物理的方法中，序列设计映射到识别其最低能量状态是所需结构的氨基酸序列的问题。然而，这在计算上是棘手的，因为它需要计算所有可能结构的能量，包括不需要的低聚和聚合状态。

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基于对比学习的时间序列异常检测方法

今天给大家介绍KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作。在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction的方法。...本文探索了对比学习在时间序列异常检测中的应用，取得了不错的效果。下面给大家详细介绍一下这篇文章。...从不同角度学习样本表征一致性，正是对比学习的核心思路。因此，本文基于上述思路，采用对比学习的框架进行时间序列异常值检测。 2、实现方法文中提出的对比学习时间序列异常检测框架，是一种经典的双塔模型。...对于一个时间序列，分别输入到两个表征学习网络，生成两个表征向量，再使用对比学习的优化目标进行参数更新。...Patch-wise表征基于patch粒度学习序列表征，将每个patch的序列映射到一个embedding后，使用Transformer建模多个patch之间的关系，最后融合到一起形成序列向量表示。

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