“相关文章（Related posts ）” 或者叫“你可能还感兴趣的文章”，是WordPress中呼声最高的需求之一。许多博客，新闻网站和企业网站都有这个需求。有很多第三方插件都可以提供这个的功能。甚至Automattic，WordPress背后的公司，也有一个插件JetPack提供此功能。
近年来，随着星载成像技术的飞速发展，光学遥感图像中的目标检测受到了广泛的关注。虽然许多先进的研究工作都使用了强大的学习算法，但不完全特征表示仍然不能有效地、高效地处理图像变形，尤其是目标缩放和旋转。为此，我们提出了一种新的目标检测框架，称为光学遥感图像检测器(ORSIm检测器)，它集成了多种通道特征提取、特征学习、快速图像金字塔匹配和增强策略。ORSIm检测器采用了一种新颖的空频信道特征(SFCF)，它综合考虑了频域内构造的旋转不变信道特征和原始的空间信道特征(如颜色信道和梯度幅度)。随后，我们使用基于学习的策略对SFCF进行了改进，以获得高级或语义上有意义的特性。在测试阶段，通过对图像域中尺度因子的数学估计，实现了快速粗略的通道计算。对两种不同的机载数据集进行了大量的实验结果表明，与以往的先进方法相比，该方法具有优越性和有效性。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
当我们拿到时序数据后，首先要进行平稳性和纯随机性的检验，这两个重要的检验是时间序列的预处理。根据检验的结果可以判断出序列属于什么类型，然后对症下药使用相应的分析方法。
EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。
无论多么强大，机器学习都无法预测一切。例如与时间序列预测有关的领域中，表现得就不是很好。
---- 本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。 生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。 随机过程的特征有均值、方差、协方差等。 如果随机过程的特征随着时间变化，则此过程是非平稳的；相反，如果随机过程的特征不随时间而变化，就称此过程是平稳的。 下图所示，左边非稳定，右边
本文结构： 时间序列分析？ 什么是ARIMA？ ARIMA数学模型？ input，output 是什么？ 怎么用？－代码实例 常见问题？ ---- 时间序列分析？ 时间序列，就是按时间顺序排列的，随时
为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。 多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。
1. 后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。
车辆是视频场景中最关键的对象之一，车辆 和 人 是视频检测永恒的话题。 车辆检测 是车辆分析中关键的一步，是后续进行 车型识别、车标识别、车牌识别、车辆特征 的基础。 关于检测的方法和
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
WP Engine 的一个测试工具允许用户在几毫秒内对使用 WordPress 构建的网站执行语义搜索。
基础篇 书推荐：《用python做科学计算》 📷 扩展库 简介 Numpy数组支持，以及相应的高效处理函数 Scipy矩阵支持，以及相应的矩阵数值计算模块 Matplotlib强大的数据可视化工具、作图库 Pandas强大、灵活的数据分析和探索工具 StatsModels 统计建模和计量经济学，包括描述统计、统计模型估计和推断 Scikit-Learn支持回归、分类、聚类等的强大机器学习库 Keras深度学习库，用于建立神经网络以及深度学习模型 Gensim 文本主题模型的库，文本挖掘用 ----- 贵阳大
前段时间读完了李航、何向南的《Deep learning for matching in search and Recommendation》，文章思路清晰，总结详实到位，值得一再翻阅，就想借这篇文章结合自己最近一年多的推荐召回工作内容，总结一下推荐系统中的深度召回模型，论文因篇幅限制，很多模型并未详细介绍，因此本文补充了一些内容。
一、ACF（自相关系数检验周期） %% 通过autocorr和xcorr自相关求周期 clear ;clc %加载TOP13家供货商240周的供货量数组文件 load FFt.mat; %使用autocorr函数 Randi = randi([2 14],1,1) A = FFt([1:96],Randi) ; len = length(A) ; [ACF,lags,bounds] = autocorr(A,len-1) ; subplot(2,1,1) ; plot(lags(1:end),ACF(1:e
AI 科技评论按：自从比特币的价格暴涨以来，关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息， 它们有的被证实是骗局，有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出，自然，也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析，来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上，就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》（http://t.cn/RHkeIVh）的文章，AI 科技评论整理如下： 机器
本文主要探讨了时间序列分析在监控告警系统中的应用，通过处理原始数据、进行平稳性检验、模型选择和预测等步骤，最终使用ARMA模型进行预测，取得较好的效果。预测准确度达到93.3097%。同时，文章也指出了时间序列分析在预测过程中可能遇到的问题，如过拟合等，并建议在进行时间序列分析时采用更多的数据探索方法，如信息量法则等，以提高预测的准确性。
1、时间序列分析之前，需要进行序列的预处理，包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，采取不同的分析方法。
当今，各种用户与媒体资源的交互(对照片的点赞、浏览的视频、下载的音乐)相比于显示反馈(评分)是比较容易取得的。但是，协同过滤(CF)系统忽略了这些交互。在多媒体推荐中，存在着item级别和component级别的隐蔽性，它们模糊了用户的喜好特征。
关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而，使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键信息耗时费力，怎样自动化融合图像中的视觉、布局、文字等特征并完成关键信息抽取是一个价值与挑战并存的问题。
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。
时序是用时间线串联的一维的数据，时序每一个时间变量对于一个唯一的值带了的问题是：随机变量对应的样本是唯一。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
我们说时间序列可以被预测，主要基于以下事实：我们可以部分掌握影响该时间序列的因素的变化情况。换句话说，对时间序列进行预测，其实就是利用各种理论和工具，对观察到的时间序列进行“抽丝剥茧”，以试图掌握其变化的本质，从而对未来的表现进行预测。
含义：对一个观察序列(Observed Series)，选择一个与其实际过程相吻合的模型结构
时间序列分析建模是数据科学和机器学习的一个重要的领域，在电子商务、金融、供应链管理、医学、气象、能源、天文等诸多领域有着广泛的应用。而对于时间序列的分析以及建模目前也有非常多的技术，但相对散乱，本次FaceBook开源了Kats，它是第一个开发标准并连接时间序列分析各个领域的综合Python库，用户可以在这里探索其时间序列数据的基本特征，预测未来值，监视异常，并将其合并到ML模型和pipeline中。
实现小程序进去后会获取用户当前所在城市，然后显示该城市的数据，并且显示在导航栏和 Tab上。
在当前海量数据和资源的情况下，面对客户需求，如何找准需求标的和问题核心，并围绕该目标问题挖掘数据、确定市场重要关联因素、分层分类筛选可能关联因素，是当前数据分析运用的关键。
多模态证据表明，大脑区域在不同时间尺度积累信息，这个时间尺度随解剖层次的不同而不同。因此，这些实验定义的时间接受窗口在远离感觉输入的皮层区域最长。有趣的是，这些区域的自发活动也在相对较慢的时间尺度上进行(也就是说，表现出较慢的短期自相关衰减)。这些发现提出了分层时间尺度代表大脑功能内在组织原则的可能性。在这里，我们使用静息状态功能磁共振成像(functional MRI)显示，持续动态的时间尺度在整个人类大脑皮层遵循层级空间梯度。这些内在的时间尺度梯度引起了大规模皮层网络之间的系统频率差异，并预测了功能连接的个体特征。全脑覆盖允许我们进一步研究皮层下动力学的大尺度组织。我们发现，皮质的时间尺度梯度在纹状体、丘脑和小脑的地形上反映出来。最后，海马内的时间尺度遵循一个由后到前的梯度，与表征尺度增加的纵向轴相对应。因此，层级动态作为哺乳动物大脑的全球组织原则出现了。
趋势变动：在长时期内按某种规则稳定地呈现出来的持续向上或向下或保持在某一水平。季节变动：在一个年度内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。循环波动：是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间，但与趋势不同，它不是朝着单一方向的持续变动，而是涨落相同的交替波动。不规则波动（随机变动）：是许多不可控的偶然因素共同作用的结果，致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。
科学计算依赖于执行用不同编程语言编码的计算机算法。计算机视觉就是这样一个跨学科的科学领域，通常简称为CV。计算机视觉被用来开发能够自动完成诸如获取、处理、分析和理解数字图像等任务的技术。它也被用来从现实世界中提取高维数据来产生符号信息。简单地说，计算机视觉使计算机能够像人类一样看到、理解和处理图像和视频。
光学字符识别（OCR）是目前应用最为广泛的视觉AI技术之一。随着OCR技术在产业应用的快速发展，现实场景对OCR提出新的需求：从感知走向认知——OCR不但需要认识文字，也要进一步理解文字。因此，结构化逐渐成为OCR产业应用的核心技术之一，旨在快速且准确地分析卡证、票据、档案图像等富视觉数据中的结构化文字信息，并对关键数据进行提取。OCR结构化技术通常要解决两个高频应用任务类型：
在统计研究中，常用按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,⋯,Xt,⋯来表示一个随机事件的时间序列，简记为{Xt,t∈T}。在时间的角度上来说，数据类型可分为两类：横截面数据和时间序列[1]。横截面数据是值在某一时间点搜集来自不同对象的数据，时间序列是一组按照时间排序的数据；横截面数据与时间序列的组合在计量经济学上构成了面板数据集。
王燕老师的书上的符号和我们老师讲课的符号有一些出入，虽然在写的过程中有意识地去使用赵老师上课用的符号但难免会有所疏漏，这里将两本书上符号的对应关系列一下:
简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，
之前说了，分析时间序列和回归一样，目的都是预测。在回归里面，我们有一元回归于多元回归，在时间序列里面，我们有自回归。与一元、多元一样，我们分为一阶与多阶自回归。其实还是那样的理念，只不过之前是变量与应变量，现在则是存在时滞的序列之间的关系而已。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/41
时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支，广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了解程度。
自相关和偏自相关图在时间序列分析和预测中经常使用。这些图生动的总结了一个时间序列的观察值与他之前的时间步的观察值之间的关系强度。初学者要理解时间序列预测中自相关和偏自相关之间的差别很困难。 在本教程中，您将发现如何使用Python来计算和绘制自相关图和偏自相关图。 完成本教程后，您将知道： 如何绘制和检查时间序列的自相关函数。 如何绘制和检查时间序列的偏自相关函数。 时间序列分析中自相关函数和偏自相关函数之间的差异。 让我们开始吧。 每日最低气温数据集 该数据集描述了澳大利亚墨尔本市10年（1981 – 1
A Gentle Introduction to Autocorrelation and Partial Autocorrelation 自相关和偏自相关的简单介绍 自相关(Autocorrelation)和偏自相关(partial autocorrelation)图在时间序列分析和预测被广泛应用。 这些图以图形方式总结了时间序列中的观测值(observation)和先前时间步中的观测值(observation)之间关系的强度。自相关和偏自相关之间的区别对于初学者进行时间序列预测来说可能是困难并且疑惑的。
摘要：本文基于多元时间序列，描述我国GDP和出口额的协整关系，并通过回归模型评估出口额对我国GDP的贡献程度及我国对进口的依存度，对我国经济政策有指导意义。
原文地址：https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/
将alembic.ini中的sqlalchemy.url改为你数据库地址：sqlalchemy.url = sqlite:///./database/app.sqlite3
随着深度学习的快速发展，图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展，这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法，逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
snort的规则是采用多维链表的形式进行存储，各个维度包括action，protocol，五元组，option：
前面2课讲解了如何部署ERC721非同质化资产，并作为海洋商店发布在OpenSea测试网络。 本文以野狼队的队员TOKEN为例，讲解如何配置图形/文字特有的ERC721非同质化资产。 通过本文学习，你可以了解： （1）如何安装python； （2）如何通过python部署Http服务，用于提供meta信息； （3）通过REMIX发布ERC721到Rinkeby测试网络； （4）发布资产到OpenSea商店；
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