这样的话，每个epoch在训练期间创建的状态才会与该epoch的观察值序列相匹配。 假定我们能够实现这种精确控制，还有这样一个问题：是否要以及如何在进行预测前预置LSTM的状态。...运行该示例，以Pandas序列的形式加载数据集，并打印出头5行。 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 洗发水销量线图 接下来，我们将看一下本试验中使用的LSTM配置和测试工具。 3....从每次试验收集的均方根误差（RMSE）给出结果分布，然后可使用描述统计学（如平均偏差和标准偏差）方法进行总结。...也许选择的模型配置使创建的模型过小而使得预测前初始化状态种子的优点无法在序列和内部状态上显示出来。也可能需要进行更大型的试验。 延伸 令人意外的结果为进一步试验创造了条件。...总结 通过学习本教程，你学会了如何在解决单变量时间序列预测问题时用试验的方法确定初始化LSTM状态种子的最佳方法。 具体而言，你学习了： 关于在预测前初始化LSTM状态种子的问题和解决该问题的方法。
我们现在知道如何基于单个数值或基于具有匹配标签的另一组时间序列值来过滤一组时间序列。 第2步 - 使用集合运算符 在本节中，您将学习如何使用Prometheus的集合运算符来相互关联时间序列集。...通常，您希望根据另一组过滤一组时间序列。为此，Prometheus提供了and集合运算符。对于操作员左侧的每个系列，它会尝试在右侧找到具有相同标签的系列。如果找到匹配项，则左侧系列成为输出的一部分。...rate(demo_api_request_duration_seconds_count{job="demo"}[5m]) > 30 结果将在图表中显示如下： 如您所见，在图表中使用值过滤器和设置操作可能会导致时间序列出现并在同一图表中消失...您还可以通过向>表达式添加阈值过滤器并对生成的时间序列发出警报来提醒您（尽管我们不会介绍本教程中的警报规则）。...第5步 - 排序和使用topk / bottomk函数 在此步骤中，您将学习如何对查询输出进行排序或仅选择一组系列的最大值或最小值。 在表格控制台视图中，按输出系列的值对输出系列进行排序通常很有用。
2.3.4 解码迭代 在每次解码迭代中，vLLM开始的步骤是选择一组候选序列进行批处理，并为新需要的逻辑块分配物理块。...两个序列的相邻逻辑块在物理GPU内存中不需要是连续的，两个序列都可以有效地利用物理块的空间。 图-7展示了如何在vLLM系统中同时为两个请求存储KV缓存。...驱逐策略: 当vLLM没有足够的空闲物理块用于新的tokens时，它会选择一组序列进行驱逐，并将它们的KV缓存传输到CPU。...具体来说，注意力操作符被分割在注意力头维度上，每个SPMD进程处理多头注意力中的一部分注意力头。尽管在模型并行执行时，每个模型分片仍然处理相同的输入tokens，因此需要为相同的位置提供KV缓存。...然后，它在每次迭代中使用append方法向这些序列添加新的tokens，并使用free方法删除满足停止条件的序列。vLLM也在beam search和prefix sharing中采用了相同的策略。
解码 从下面的例子中可以看出vLLM如何在单个输入序列的解码过程中执行PagedAttention并管理内存。...通用解码 除了贪婪解码和采样，支持单个用户提示输入生成单个输出序列等基本场景外，该算法还可以支持更复杂的解码场景，如并行采样（Parallel sampling）、集束搜索（Beam Search）、共享前缀等...除了GPU块分配器之外，vLLM还包括CPU块分配器，以管理交换到CPU RAM的物理块；当vLLM耗尽新令牌的空闲物理块时，会选择一组序列来释放KV缓存并将其传输到CPU。...多序列 在并行采样中，请求中的所有并行序列可以共享提示符的KV缓存，随着采样序列数量的增加，vLLM实现了比Orca基线更大的提升。 由于集束搜索中共享内容更多，vLLM展示出了更大的性能优势。...通过计算共享保存的块数除以未共享的总块数计算的存储器节省量，结果显示并行采样节省了6.1%-9.8%的内存，集束搜索节省了37.6%-55.2%的内存。
说明的是谁要使用系统，以及他们使用该系统可以做些什么。一个用例图包含了多个模型元素，如系统、参与者和用例，并且显示了这些元素之间的各种关系，如泛化、关联和依赖。...4、活动图 描述用例要求所要进行的活动，以及活动间的约束关系，有利于识别并行活动。...6、序列图（顺序图） 序列图是用来显示你的参与者如何以一系列顺序的步骤与系统的对象交互的模型。顺序图可以用来展示对象之间是如何进行交互的。...顺序图将显示的重点放在消息序列上，即强调消息是如何在对象之间被发送和接收的。 7、协作图 和序列图相似，显示对象间的动态合作关系。...几种图的区别： 一：这九种模型图各有侧重 1:用例图侧重描述用户需求， 2:类图侧重描述系统具体实现； 二：描述的方面都不相同 1:类图描述的是系统的结构， 2:序列图描述的是系统的行为；
对于LSTMs和Recurrent网络的介绍，我推荐Colah的《理解LSTM网络》和Karparthy的《递归神经网络的不合理有效性》，Karparthy在书中讨论了使用RNN生成文本数据序列的方法，...而网络的输出可以是一组下一笔划运动轨迹和下一个笔画结束信号的参数化概率分布。 在我们根据过去的数据对网络进行了训练，并生成准确的未来分布之后，我们可以从概率分布中抽样来生成我们的手写笔迹样本。...我们如果想要使用批量梯度下降，为了保证操作有效，那么它们必须都要是相同的长度。我并不想连接每一个笔画并训练一组相同大小的笔画数据，因为这些笔划的线之间会有很多不自然的间距。...我想出了如何在IPython中显示它们的方法，并编写了一些模块来自动显示一些示例。 当我们对手写序列进行采样时，我们首先清空LSTM网络的状态，并将初始输入的值传入网络。...他发现，字符预测和笔画预测的组合是生成自然的合成手写序列的关键，因为网络需要了解特定字符的特定笔画是如何衔接到另一个字符序列里面去的。 另外一项有趣的工作是将生成副本网络的方法合并到现网中。
如何在 Python 中随机化列表中的项目？ 什么是 python 迭代器？ 如何在 Python 中生成随机数？ range＆xrange 有什么区别？ 你如何在 python 中写注释？...子序列是以相同的相对顺序出现的序列，但不一定是连续的。 找到给定序列的最长子序列的长度，以便对子序列的所有元素进行排序，按顺序递增。...给定成本矩阵成本[] []和成本[] []中的位置（m，n）， 将一个集合划分为两个子集，使得子集和的差异最小 给定一组非负整数和一个值和，确定是否存在给定集合的子集，其总和等于给定总和。...HackerRank问题算法DP 给定距离 dist，计算用1,2和3步覆盖距离的总方式 在字符板中查找所有可能的单词 广度优先搜索遍历 深度优先搜索遍历 在有向图中检测周期 检测无向图中的循环 Dijkstra...的最短路径算法 在给定的边缘加权有向图中找出每对顶点之间的最短距离 图形实现 Kruskal的最小生成树算法 拓扑排序
为了避免超时或超载服务器的查询，建议首先在Console视图中开始探索和构建查询，而不是立即绘制它们。在单个时间点评估可能代价高昂的查询将比在一段时间内尝试绘制相同查询的资源少得多。...每个时间序列都由度量标准名称标识，以及Prometheus调用标签的一组键值对。...生成的时间序列将是具有不同度量标准名称的系列的混合： 您现在知道如何根据其度量标准名称以及它们的标签值的组合来选择时间序列。...在两组系列之间使用二元运算符时，Prometheus会自动匹配操作左侧和右侧具有相同标签集的元素，并将运算符应用于每个匹配对以生成输出序列。...这是多对一匹配的情况。要执行反向（一对多）匹配，请以相同方式使用group_right()子句。 您现在知道如何在时间序列集之间使用算术，以及如何处理不同的维度。
此外，许多大型数据集都是由高度重复的值组成的，例如销售记录中的商品和客户信息。基于列的存储方式可以通过压缩相同的值来节省存储空间，并且能够更快地执行聚合操作（如计算均值、总和等）。...更好的并行处理性能： 对于一些计算密集型操作，如聚合操作，可以将数据按字段分区，同时处理不同字段上的数据，从而提高并行处理性能。...它提供了一组库和头文件，可用于创建、操作和序列化Arrow数据结构。C++库还包括支持内存分配和管理、并行执行以及与其他系统（如分布式文件系统）集成的功能。...这些数据结构可以通过Rust的元编程功能来自动生成。 3. 实现序列化和反序列化方法：Arrow数据结构需要能够序列化和反序列化，以在不同的计算机和进程之间传输数据。...数据可视化：Apache Arrow可以帮助数据可视化工具更高效地处理和显示数据。
例如，同时满足平行和垂直约束的两条线是无法绘制的。在复杂的草图中，约束依赖关系链会导致设计人员确定要添加的约束变得极为困难。此外，对于给定的一组实体，有许多等效的约束系统能产生类似的草图。...一个高质量的草图通常会使用一组保留设计意图的约束，这意味着即使更改了实体参数（例如尺寸），草图的语义也得以保留。简而言之，无论实体尺寸如何变化，上图中的心形永远是心形。...在草图中选择下一个约束或实体就像生成句子中的下一个单词，而两者中的的选择又必须在语法上起作用（在草图中形成一个一致约束系统），并保留设计意图。...从字节模型取样很简单，该过程与任何典型的基于 Transformer 的语言建模过程相同，而 Triplet 模型需要更多的定制处理。 ?...为了提高占用率并减少计算浪费，研究者动态地填满了通道，在继续前进到下一条道之前将尽可能多的例子打包。每个批次由 32 个 TPU 内核并行处理。
获得基因组后可以进行的主要比较分析之一是可视化与密切相关物种的同线性。基因组的许多特征可以通过良好的点图轻松突出显示。可以从这些点图中识别结构变化，例如倒置、删除、重复和插入。...点图中的每个点代表一个基因组中的一段序列，而整个图像则反映了序列之间的相似性和差异性。 流程 序列比对：将要比较的基因组序列进行比对，以找到相似的区域。...相似的片段通常以相同的颜色显示，而不相似的片段则以其他颜色显示。 您将需要两个基因组来生成点图。...作用 可视化基因组之间的相似性和差异性：通过点图，可以直观地比较不同基因组之间的相似性和差异性。相似的片段在点图中会显示为对角线或近似对角线的模式，而不相似的片段则显示为散布在其他位置的点。...寻找基因组中的基因和功能元素：通过比较不同基因组的点图，可以定位基因和其他功能元素在基因组中的位置。相似的功能元素通常在点图中显示为具有相似模式的片段。
1、序列图 序列图和协作图都是交互图，彼此等价，可以相互转化。序列图是对对象之间传送消息的时间顺序的可视化表示。序列图用于表现交互，侧重于强调时间顺序。...1.3序列图的高级概念： ? 2、协作图 协作：在一定的语境中一组对象以及实现某些行为的对象间的相互作用。 协作图就是表现对象协作关系的图。...2.1协作图的作用： 1、与序列图第一个相同 2、显示对象及其交互关系的空间组织结构 3、表现一个类操作的实现 2.2协作图的组成...对象和消息的概念与序列图中的概念是相同的，我重点讲链。 链：两个或多个对象之间的独立连接，是对象引用元组，是关联的实例。 链的表示形式：一个或多个相连的线或弧。...2、协作图不将时间作为单独的维来表示，必须使用顺序号来判断消息的顺序以及并行线程。
实验结果显示，FlashAttention-2在正向传递中实现了约2倍的速度提升，达到了理论最大吞吐量的73%，在反向传递中达到了理论最大吞吐量的63%。...提出了在序列长度维度上并行化。该方法在输入序列很长（此时batch size通常很小）的情况下增加了GPU利用率。即使对于单个head，也在不同的thread block之间进行并行计算。 3....每个warp中的thread可以同时执行相同的指令，从而实现SIMT（单指令多线程）并行。...个并行thread，这些thread以不同数据资源执行相同的指令。...然后说明如何将任务分配给不同的thread block进行并行计算，充分利用GPU资源。最后描述了如何在一个thread block内部分配任务给不同的warps，以减少访问共享内存次数。
为此，作者提出了以下关联算子⊕，该算子作用于形式为（m_A、u_A、w_A）的三元组，其中 A 是一组索引， ， ， 。并行扫描算法的输入为 。...事件预测在许多现实环境中都很流行，例如金融（如交易）、医疗保健（如患者观察）和电子商务（如购买）。 表 2 中的结果显示，Aaren 在所有数据集上的表现都与 Transformer 相当。...时间序列预测 然后，作者比较了 Aaren 和 Transformer 在时间序列预测方面的表现。时间序列预测模型通常用在与气候（如天气）、能源（如供需）和经济（如股票价格）相关的领域。...表 3 中的结果显示，在所有数据集上，Aaren 与 Transformer 的性能相当。...时间序列分类在许多重要的应用中很常见，例如模式识别（如心电图）、异常检测（如银行欺诈）或故障预测（如电网波动）。
比如，在长序列训练上，Transformer就存在计算量巨大、训练成本高的问题。 其对内存的要求从GB级别到TB级别不等。这意味着，模型只能处理简短的文本，生成简短的音乐。...其中，Q矩阵由一组query的注意力函数组成，key打包为矩阵K，value打包为矩阵V，dk为query和key的维度。...在这项研究中，实际上仅需要求邻近向量以高概率获得相同的哈希，并且哈希桶的大小高概率相似。 ? △LSH注意力的简化描述 只要近似值是可接受的，注意力的复杂度就会序列长度的平方降低至线性。...实验表明，Reformer能达到与Transformer相同的性能，并且内存效率更高，模型在长序列任务上训练更快。 ? 还可以仅在单个GPU上进行微调。...并且，Reformer的长序列处理能力，将把Transformer的功能引入更广阔的领域，比如时间序列预测，音乐、图像和视频生成。
，目前的网络一方面越来越深，另一方面越来越宽，可能并行做若干个相同大小的卷积，这些卷积计算其实也是可以合并到一起来做的。...trtexec有许多用于指定输入和输出的选项，用于性能计时的迭代，允许的精度以及其他选项。 序列化引擎生成 如果生成已保存的序列化引擎文件，则可以将其拉入另一个运行推理的应用程序。...，以测试并行推理性能。...下例显示了如何加载模型文件及其权重，构建针对batch=16优化的引擎并将其保存到文件中的方法。...-6.0.1.5\data\googlenet文件夹下生成了序列化引擎文件mnist.trt。
第一次迭代的输入是带有[ROOT]元素的序列。在每次迭代时，模型都将输入词汇表的索引序列作为输入接收，称为“上级序列”（PLT），并且以非自回归方式生成两个新序列，每个序列的长度与输入相同。...这种新的树序列化方法极大地降低了迭代生成过程中的并行程度： ? 上图展示了对于同一句子的三种句法解析树：序列化树、非序列化树、标准二叉树(log2n)的深度和对应句子的长度的比率分布。...可以看出，尽管树序列化对生成的并行程度，但它降低了数据的稀疏性，并允许模型处理如：单词的依赖项数量较大，以至于模型无法正确捕获依赖关系的结构，比如枚举：“I bought a pair of shoes...条件生成终端字符（conditioned generation of terminals）：首先根据中间层的隐层状态解码得到对应的一组拓展占位符ID，然后通过一个可训练的embedding层获得推展占位符的...借助了句法依赖解析树来指导生成：与以往在编码输入文本的过程中隐式捕获依赖关系不同，这种做法显示地将句法信息作为输入强制约束了整个生成过程中的依赖关系指向，保证了生成内容的逻辑性和准确性。
1、对象（Object） 对象就是指类的实例。我认为在序列图中对象有三种状态：激活、运行（存在）和销毁。...2、生命线 生命线（Lifeline）是一条垂直的虚线，用来表示序列图中的对象在一段时间内的存在。...它允许在序列图中直接表示逻辑组件，用于通过指定条件或子进程的应用区域，为任何生命线的任何部分定义特殊条件和子进程。...有关如何解释序列的片段 默认情况下，序列图表明可能发生的一系列消息。 在运行的系统中，可能会出现您未选择显示在关系图上的其他消息。...Neg 否定 此片段中显示的序列不得发生。 通常用在 Consider 或 Ignore 片段中。
机器学习模型和经典模型，如时间序列的自回归(AR)，都可以插入到这样的管道的结构中。 我们知道如何解决分类或回归问题。我们甚至知道如何在FEDOT中制作一个模型的管道。...但我们也在FEDOT中实现了几个特定的时间序列预测模型(如AR和ARIMA)。此外，还加入了特定于时间序列的预处理方法，如移动平均平滑或高斯平滑。 这里还没有自动机器学习。...第一组方法工作速度快，但精度低。第二组的方法不考虑问题的细节，相当于简单地预测一个时间序列。最后一组方法考虑了前一种方法的缺点。所以我们将进一步应用第三组的方法。...每个算法运行3次，并取误差度量的平均值。带有度量的表是这样的(单元格显示std - standard deviation): ? 图中还显示了对其中一个实验的预测: ?...在这篇文章中，我们回顾了现有的ML管道自动生成的解决方案，并找出如何将它们用于时间序列预测任务。
image.png 颜色面板和序列 在上面的一些图中你会注意到一些不错的色标。...，例如散点图矩阵（SPLOMS）、平行坐标和我们称之为并行类别的并行集。...数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ image.png 平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。...主题（Themes）允许您控制图形范围的设置，如边距、字体、背景颜色、刻度定位等。...我们选择拆分这些不同的散点图函数，因此每个散点图函数都会接受一组定制的关键字参数，特别是它们的坐标系。
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