但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间相关的ROC定义 令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。...当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得的预测性能（区分）是时间_t_的函数 。...事件发生的时间就是死亡的时间。Kaplan-Meier图如下。...最值得注意的是，只有在每个时间点处于风险集中的个体才能提供数据。所以数据点少了。表现的衰退更为明显，也许是因为在那些存活时间足够长的人中，时间零点的风险分没有那么重要。.... ---- 本文摘选《R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化》
当我们需要找到某条使用绑定变量的SQL语句中具体用到的参数值时，通常会使用v$sql_bind_capture视图，如果是字符串类型的变量，直接检索即可， select sql_id, name, position...，如果碰到传入参数类型为时间戳时，用如上的SQL，得到的可能就是一个空值。...这里说的时间戳，指的是Timestamp，不是Date。...因为在sqlplus下不能定义日期类型的变量，不好模拟绑定变量的情况， 我们在Java中，模拟传入一个Timestamp类型的绑定变量的场景， Timestamp c1 = new Timestamp...，例如能根据绑定变量值的类型，判断是否存在隐式转换。
增减符时，需要着重注意，在计算的过程中，java使用了中间变量缓冲机制。...在java中，执行自增、自减运算时，系统会为每个自增操作分配一个临时变量。如果是前缀(++i)，就会【先自加1再赋值给临时变量】；如果是后缀(i++)，就会【先赋值给临时变量再自加1】。...运算最终使用的，不是变量本身，而是被赋值后的临时变量，注意了！！...比如说第一题中循环中的 j = j++; 操作，其实等价于： temp = j ; //先赋值 j = j + 1; //再加一 j = temp; //最终使用的是 临时变量 所以可以知道输出结果为...还是先赋值给临时变量2 temp2，然后自增； 最后sum1 等于 temp + temp2 ，结果为 1 。
1变量的自增与自减 变量的自增自减相信大家都会，一般情况下直接++或--就可以了。但是实际情况我们可能需要考虑并发问题，多线程情况下，如果我们直接计算。计算结果可能就会不准确。...Java的原子类主要采用CAS + 自旋实现，但是在高并发情况下，还是存在一些性能问题的： 高并发量的情况下，由于真正更新成功的线程占少数，容易导致循环次数过多，浪费时间，并且浪费线程资源。...由于需要保证变量真正的共享，**「缓存一致性」**开销变大。 之前我写了一篇关于如何手写Atomic原子类的文章，有兴趣的同学可以看看： 没用过Java原子类？...这样，线程数再多也会分担到多个value上去更新，只需要增加value就可以降低 value的 “热度” 。 简而言之，LongAdder采用空间换时间。...但是实际上我们的系统可能有多个实列，上面的LongAdder只是JVM级别的，在自己的实列中获取可以实现安全的自增。
神经网络诸如长短期记忆（LSTM）递归神经网络，几乎可以无缝地对多变量输入问题进行建模。 这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。...在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...学习该教程后，您将收获： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...比如： 对风向进行独热向量编码操作 通过差分和季节性调整平稳所有series 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况 考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的...如果你有时间，可以试试倒置一下，在前4年数据做训练，最后1年数据做测试。 下面的示例将数据集拆分为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分别拆分为输入和输出变量。
，没有被回收，所以，每次自增1。...，我把函数执行时间放到了前面，自增失败 const times = ((times = 0)=> () => times++)()(); 匿名函数只被执行了一次，同时返回函数再次执行一次 console.log...，我把闭包函数执行时间放到了后面，同样自增失败 const times = ((times = 0)=> () => times++); time相当于声明式函数 console.log( times...()(), // 此处外部函数执行一次，产生times变量，返回的函数再执行一次times引用次数为0 times()(), // 此处外部函数执行一次，产生times变量，返回的函数再执行一次...()会返回一个迭代器,一下代码同样实现了类似自增1的效果 const arr = [1,2,3,3,5,6,4,78].entries() console.log( arr2.next().value
本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...完成本教程后，你将学会： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。...总结 在本教程中，您学会了如何将 LSTM 应用于多变量时间序列预测问题。...具体点讲，你学会了： 如何将原始数据集转换成适用于时间序列预测的数据集 如何处理数据并使其适应用于多变量时间序列预测问题的 LSTM 模型。 如何做出预测并将结果重新调整到初始单元。 ?
Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...模型评估和预测 评估模型的性能。 使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...然后，大家可以使用生成的CSV文件进行后续的LSTM时间序列预测模型的构建和训练。 完整代码实现 下面是完整的代码实现，包括生成数据集、数据预处理、LSTM模型构建和训练，以及模型评估和预测。 1....plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Value') plt.legend() plt.show() 总结 通过生成模拟数据集并保存为CSV文件，我们可以使用上述步骤完成基于LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练
这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...下面的例子将数据集分解为训练集和测试集，然后将训练集和测试集分解为输入和输出变量。最后，输入（X）重塑成LSTM预期的3D格式，即[样例，时间步，特征]。...，您了解了如何将LSTM应用于多变量时间序列预测问题。...具体来说，你了解到： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和适合多变量时间序列预测问题的LSTM。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...我们先来了解两个主题： 什么是时间序列分析？ 什么是 LSTM？ 时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。...在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析： 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。...正如我们所见，只有一列，因此即将到来的未来值将仅取决于它之前的值。 但是在多元时间序列数据的情况下，将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。...正如在图片中看到的，在多元变量中将有多个列来对目标值进行预测。（上图中“count”为目标值） 在上面的数据中，count不仅取决于它以前的值，还取决于其他特征。
数据准备 为了更好地了解多维时间序列，让我们来看看如何看图像，其实也不只有两个尺寸（高度和宽度），还有表示颜色的“深度”： 在时间序列的情况下，我们的图像只是一维的（在图上看到的），channels的角色扮演者不同值...你也可以从其他观点考虑——在任何时间戳我们的时间序列不代表一个单一的价，而是一个矢量（每天的开，高，收、低和成交量），但图片的metaphor是更加有用的去理解为什么我们今天将卷积神经网络应用于这个问题...代码如下： 训练过程 从上图我们可以清楚地看到网络训练充分（对于非常嘈杂的数据），训练集的损失随着时间的推移而减少，准确性增加。...而且，最重要的是，与上一期的单变量时间序列相比，我们表现能从58％提高到接近65％的精度！...关于回归 不预测二进制变量，可以预测实际值——次日回报或收盘价。 在以前的测试中，没有获得良好的效果。 ?
低秩加对角参数化：为了在多元时间序列模型中高效建模协方差，我们采用了低秩加对角的参数化方法。这不仅能精确捕捉多元误差的相关性，还能确保计算的可扩展性。...什么是概率时间序列预测 概率时间序列预测的目标是通过已观测到的多元历史数据 及其相关协变量 ，预测未来个时间步个时间步的时间序列的条件概率分布： ， 其中 是时刻所有个时间序列变量的集合。...其中， 是低维潜变量， 是独立的噪声。因此，误差项的相应协方差矩阵可表示为 。 核心思想 传统方法往往假设误差之间相互独立，忽略了实际数据中普遍存在的时间依赖性和跨步相关性。...我们的研究针对这一局限，通过以下公式重新设计了广义最小二乘（GLS）损失函数，以捕捉多步相关误差： 其中， 表示批量内目标时间序列变量的集合， 表示动态协方差矩阵，建模了多步预测目标变量的相关性。...通过这种方式，批量数据能够覆盖整个预测范围，确保时间依赖性在训练过程中被有效捕捉。
Eclipse 改动凝视的 date time 日期时间格式，即${date}变量格式 找到eclipse安装文件夹以下的plugins文件夹，搜索 org.eclipse.text ，找到一个jar...我这里贴出这个文件的源代码，能够直接用（注：这个类非常easy。无多少依赖。...全部版本号通用，无需操心jar包的版本号问题） /****************************************************************************...我改动的结果例如以下： /******************************************************************************* * Copyright...我提供编译好的class文件供大家下载（下载以下的图片。把jpg后缀 改成rar后缀。然后打开）。替换到原文件就可以。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。...一个月里你每小时的平均心率，一年里一只股票的日收盘价，一年里某个城市每周发生的交通事故数。在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。...对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。一个月里你每小时的平均心率，一年里一只股票的日收盘价，一年里某个城市每周发生的交通事故数。...在任何一段时间段内记录这些信息都被认为是一个时间序列。对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
在多元时间序列分类（MTSC）中，"Shapelet"是每个类别的判别性子序列，换句话说就是那些含有特定类别信息的时间序列子序列。...很明显，Shapelet与其类别的时间序列之间的距离远小于与其他类别时间序列的距离（见图1），这种覆盖能力使它们能有效代表时间序列。 二、如何识别shapelets?...Shapelet的发现是时间序列分类中的一个关键步骤，作者设计了Shapelet Filter用于学习Shapelets与输入时间序列之间的差异特征，这些差异特征包含了重要的类别特定信息。...与传统方法相比，OSD方法减少了候选的数量，提高了计算效率，并且能够更准确地捕捉时间序列数据中的类别特定特征。...每个模块都通过Transformer编码器来识别特征间的相互依赖性。
这在时间预测问题中非常有用，而经典线性方法难以应对多变量预测问题。 本文讲解了如何在Keras深度学习库中，为多变量时间序列预测开发LSTM模型。...包含三块内容： 如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据集； 如何准备数据，并使LSTM模型适用于多变量时间序列预测问题； 如何做预测，并将预测的结果重新调整为原始数据单位。...，第一步把日期时间合并为一个datetime，以便将其作为Pandas里的索引。...比如： 对风向进行独热向量编码操作； 通过差分和季节性调整平稳所有series； 把前多个小时的输入作为变量预测该时段的情况。...考虑到在学习序列预测问题时，LSTM在时间上使用反向传播，最后一点可能是最重要的。 2、定义和拟合模型 这一部分，我们将会在多变量输入数据上拟合LSTM模型。 首先，分割训练集和测试集。
近日，来自华东师范大学和丹麦奥尔堡大学的科研人员合作，创新性地提出了一种基于时间和通道双向聚类架构的时间序列预测模型DUET，在多变量时间序列预测领域取得了巨大的突破。...DUET创新性的引入了一种时间和通道双向聚类架构，有效解决了时序分布漂移以及多变量时间序列中变量关系难以动态建模的难题。 研究背景 在实际应用中，描述不稳定系统的时间序列往往容易受到外部因素的影响。...； CHC 通过硬聚类将多变量时间序列划分为互不相交的簇，在每个簇内使用 CD 建模方法，而在簇之间使用CI方法。...核心贡献 为了解决多变量时间序列预测（MTSF）问题，论文提出了一个通用框架——DUET。该框架通过时间维度和通道维度的双向聚类，学习准确且自适应的预测模型。...总结 论文提出了一种通用框架DUET，该框架通过在时间维度和通道维度上引入双向聚类来提升多变量时间序列的预测能力。
尹成林 编辑 | 李仲深 论文题目 DA-Net: Dual-attention network for multivariate time series classification 摘要 多元时间序列分类是机器学习中越来越重要的问题之一...然而，他们经常忽略来自全局和局部特征的组合信息。在本文中，作者提出了一种基于双重注意力的新型网络（称为 DA-Net），用于挖掘多元时间序列分类的局部-全局特征。...具体来说，DA-Net 由两个不同的层组成，即 Squeeze-Excitation Window Attention (SEWA) 层和 Sparse Self-Attention in Windows...对于 SSAW 层，较少的计算量保留了丰富的激活分数，以扩大捕获全局远程依赖关系的窗口范围。基于这两个精心设计的层，DA-Net 可以在建立全局远程依赖关系的过程中挖掘关键的局部序列片段。...实验结果表明，DA-Net 能够在多元时间序列分类上与最先进的方法实现最好的性能。
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
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