既然我们不是巴菲特那样的基本面专家，就让我们用自己的基本面分析方法来简化一下吧： 根据所选季度的季度报告，观察从上一个报告到当前所选报告的值的变化。...然后，观察下一个季度报告中的价格值，看看是否有显著的价格跳跃。 最后，使用当前报告包含过去报告的变化和未来报告的价格行为，确定是买进、持有还是卖出。...我们将在每个季度报告中应用这种分析方法来创建新的基础数据。如果一只股票本季度值得投资，这种方法将进行分类。...我们不知道下个季度最新季度报告的价格高低，因为这是对未来的预测，而这是不可能的。 2、季度报告中的基本面数据 如前所述，对于我们的基本面数据，我们将观察两个QRs来创建新值。...1、特征选择 在本文中，我们将简单地删除不重要的特征。这样做，我们可以潜在地提高模型的准确性，并减少训练时间。我们将展示两种不同的特征选择方法。
尽管毫无疑问，开发一个文本分类器是反复试错的过程，但通过在公共基准（例如GLUE [2]）上分析最近的结果，我们提出了以下方法来简化该过程，该过程包括五个步骤： 选择PLM（PLM，pretraining...摘要中的每个句子均使用以下类别之一标记其摘要中的角色：背景，目标，方法，结果或结论。...Stanford问答数据集（SQuAD）[26]是从Wikipedia文章派生的问题－答案对的集合。在SQuAD中，问题的正确答案可以是给定文本中的任何令牌序列。...不像SQuAD那样所有的问题都是由编辑产生的;在MS MARCO中，所有的问题都是使用必应搜索引擎从用户的查询和真实的网络文档中抽取的。MS MARCO的一些回答是有创造力的。...与从头训练模型相比，将PLM（例如BERT和OpenGPT）微调到特定任务所需的领域标签要少得多，这为开发基于PLM的零学习或少量学习方法提供了机会。
对于传统的全参数微调来说，有 ，其中 是 中所有参数相对于训练数据的更新值。在 Delta Tuning 中， 则是指修改少量参数。...掩码方法（Masking）为 PLM 学习选择性掩码，仅更新特定任务的临界权重。为了学习这样一组掩码，引入了与模型权重相关的二进制矩阵，其中每个值由阈值函数生成。...研究者把 Delta Tuning 中的 Softmax 函数 和正则化项 看作是终端，并且将 Delta 参数作为控制变量的运行损失，把 Delta Tuning 问题表述为离散时间控制问题，因而...从图 (a-i) 中，可以观察到，随着 PLM 网络规模的增长，所有 Delta Tuning 方法的性能和收敛性都得到了显著提高；(2) 图 (j-l) 表明，与其他 delta 调整方法相比，Prompt...前人工作已经验证了，使用 Adapter 进行下游调优可以将训练时间减少到 40%，同时保持与全参数微调相当的性能。
将 定义为在原始模型 之上的操作。 对于传统的全参数微调来说，有 ，其中 是 中所有参数相对于训练数据的更新值。在 Delta Tuning 中， 则是指修改少量参数。...掩码方法（Masking）为 PLM 学习选择性掩码，仅更新特定任务的临界权重。为了学习这样一组掩码，引入了与模型权重相关的二进制矩阵，其中每个值由阈值函数生成。...我们把 Delta Tuning 中的 Softmax 函数和正则化项看作是终端，并且将 Delta 参数作为控制变量的运行损失，把 Delta Tuning 问题表述为离散时间控制问题，因而 Delta...从图 (a-i) 中，我们可以观察到，随着 PLM 网络规模的增长，所有 Delta Tuning 方法的性能和收敛性都得到了显着提高；(2) 此外，图 (j-l) 表明，与其他 Delta 调整方法相比...以前的研究已经验证了，使用 Adapter 进行下游调优可以将训练时间减少到 40%，同时保持与全参数微调相当的性能。
API接口，例如数据操作有mysql、mysqli、pdo等，可利用适配器模式统一接口 观察者模式 一个对象通过添加一个方法使本身变得可观察。...指作为一个单元的一组有序的数据库操作，如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使有一个操作失败。...：行数据拆分到不同表中，按照时间、类型、身份等因素拆分表 水平垂直联合拆分 索引建立原则 最左前缀匹配原则 索引列尽量不参与计算 尽量扩展索引不要新建索引 面向对象编程的五个基本原则 (S.O.L.I.D...服务器端接收到请求报文，将SYN和ACK都设置为1，ack为x+1，随机产生seq值为y，然后将数据包发送给客户端进行确认，服务器端进入SYN_RCVD状态。 – 第三次握手。...客户端收到回应的数据包后，确认ack是否为x+1，以及ACK是否为1，若正确，则将ACK设置为1，ack为y+1，然后将数据发送给服务器端。
这些信息需要从模型对象lin.mod中提取，在上面的块中，我们将这些值分配给时间序列对象linear。然后从数据中剔除趋势，就得到了周期。...在这种情况下，我们将lambda的值设置为1600，这也是对季度数据的建议。...南非商业周期的谱分解法为了考虑如何在实践中使用这些频谱分解，我们现在可以考虑将这些技术应用于南非商业周期的各种特征中。下一步将是运行所有的过滤器，这些过滤器被应用于识别南非商业周期的不同方法。...然后，我们将利用消费者价格指数的月度数据，该数据包含在SARB的季度公告中。数据可以追溯到2002年。为了计算通货膨胀的同比指标，我们使用diff和lag命令。...(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间长短期记忆网络LSTM在时间序列预测和文本分类中的应用Python随机波动率(SV)模型对标普500指数时间序列波动性预测
API接口，例如数据操作有mysql、mysqli、pdo等，可利用适配器模式统一接口 观察者模式 一个对象通过添加一个方法使本身变得可观察。...指作为一个单元的一组有序的数据库操作，如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使有一个操作失败。...水平拆分：行数据拆分到不同表中，按照时间、类型、身份等因素拆分表 水平垂直联合拆分 9.索引建立原则 最左前缀匹配原则 索引列尽量不参与计算 尽量扩展索引不要新建索引 面向对象编程的五个基本原则 (...服务器端接收到请求报文，将SYN和ACK都设置为1，ack为x+1，随机产生seq值为y，然后将数据包发送给客户端进行确认，服务器端进入SYN_RCVD状态。 – 第三次握手。...客户端收到回应的数据包后，确认ack是否为x+1，以及ACK是否为1，若正确，则将ACK设置为1，ack为y+1，然后将数据发送给服务器端。
当可观察的对象更改时，它会将消息发送到已注册的观察者。例如实现实现消息推送——将所有类的实例化注册到一个数组，通过循环批量执行类。...指作为一个单元的一组有序的数据库操作，如果组中的所有操作都成功，则认为事务成功，即使有一个操作失败。...：行数据拆分到不同表中，按照时间、类型、身份等因素拆分表 水平垂直联合拆分 9.索引建立原则 最左前缀匹配原则 索引列尽量不参与计算 尽量扩展索引不要新建索引 面向对象编程的五个基本原则 (S.O.L.I.D...第二次握手 服务器端接收到请求报文，将SYN和ACK都设置为1，ack为x+1，随机产生seq值为y，然后将数据包发送给客户端进行确认，服务器端进入SYN_RCVD状态。...第三次握手 客户端收到回应的数据包后，确认ack是否为x+1，以及ACK是否为1，若正确，则将ACK设置为1，ack为y+1，然后将数据发送给服务器端。
为了获得源定位的神经活动信号，我们将传感器水平的时间序列投影到与Destrieux区域的中心相对应的皮层中的148个位置(源)(图1A)。...对于基于相位的指标，对于每个时间段，带通时间序列通过希尔伯特变换以得到瞬时相位信号，该瞬时相位信号用于计算PLV、PLI、wPLI和PLM值。...此外，为了校正多重比较，我们合并了所有6个FC指标和5个频带的零分布。然后将观察到的(真)差别可识别性和成功率得分与其相应的零分布进行比较，以确定p值。...图2描述了针对α和β频段报告的不同连接指标和评分方法的识别性。对于Idiff和SR，在所有比较中，观察值(true)都高于合并零分布的最大值，因此所获得的p值是显著的，并且针对多次比较进行了校正。...在PLM指标中，顶枕区具有较大节点指纹强度(图4A)。我们还观察到PLM指标的所有频段对大脑楔前区域的高度指纹特异性。在AEC测量中，我们观察到θ带中的空间特异性相对较低。
ABC分类管理 将库存物品按品种和占用资金的多少分为： 特别重要的库存（A类）一般的库存（B类）不重要的库存（C类）三个等级 然后针对不同等级分别进行管理和控制。...ABC管理就是把物品分为三类，例如把占总数10%左右的高价值的货物定位A类；占总数70%左右的价格低的物品定为C类；A、C之间的20%则为B类。在库存管理中应区别对待各类物品。...在这里，销售的物料成本是指公司完成的最终产品销售所包含的物料的总成本，而平均库存则是指所有原材料，在制品，成品以及所有在手的呆滞物料的平均库存。...这里的平均库存通常是指各个财务周期期末各个点的库存的平均值。有些公司取每个财务季度底的库存平均值，有的是去每个月底的库存平均值。...库存周转率的不同表示方法： 用售价来计算（便于采用售价盘存法的单位，销售额/平均库存额）； 用成本来计算（便于观察销售额库存额和销售成本的比率）； 用销售量来计算（用于订立有关商品的变动、置放商品的场所及销售作业人员计划时
通过直接对话语单元进行操作，DiscoBERT 保留了包含更多概念或上下文的能力，从而产生更简洁和信息量更大的输出文本。 该研究观察到大多数最新的 PLM 都是针对英文文本进行预训练的。...在将 PLM 应用于结构化数据时，一个主要挑战是如何将结构化数据输入到 PLM 中，PLM 最初是为序列文本设计的。...3 大关键要求 在不同的文本生成任务中，生成的文本应该满足几个关键属性，即相关性、忠于原文和顺序一致。 根据语言学文献，在文本生成中，相关性是指输出文本中的主题与输入文本高度相关。...使用 DAE 微调的模型具有很强的理解整体句子和捕获更远距离相关性的能力。 保真度：文本保真度是指生成的文本如何与原始输入信息保持一致，这是许多文本生成任务中需要考虑的一个重要方面。...微调探索 预训练的直接目的是将 PLM 中学到的语言知识提炼到下游生成任务中。并且，微调是目前主要的传输方法。可以通过多种方式将知识从 PLM 转移到下游模型。
这些信息需要从模型对象lin.mod中提取，在上面的块中，我们将这些值分配给时间序列对象linear。然后从数据中剔除趋势，就得到了周期。...在这种情况下，我们将lambda的值设置为1600，这也是对季度数据的建议。...在这种情况下，我们需要指定周期的频带，其上限被设定为32，下限被设定为6。...谱分解 在我们考虑使用谱技术之前，最好先清除当前环境中的所有变量，并关闭所有的图。下一步是确保你可以通过使用library命令来访问这些包中的程序。...然后，我们将利用消费者价格指数的月度数据，该数据包含在SARB的季度公告中。数据可以追溯到2002年。为了计算通货膨胀的同比指标，我们使用diff和lag命令。
这些信息需要从模型对象lin.mod中提取，在上面的块中，我们将这些值分配给时间序列对象linear。然后从数据中剔除趋势，就得到了周期。...在这种情况下，我们将lambda的值设置为1600，这也是对季度数据的建议。...在这种情况下，我们需要指定周期的频带，其上限被设定为32，下限被设定为6。...南非商业周期的谱分解法 为了考虑如何在实践中使用这些频谱分解，我们现在可以考虑将这些技术应用于南非商业周期的各种特征中。 下一步将是运行所有的过滤器，这些过滤器被应用于识别南非商业周期的不同方法。...然后，我们将利用消费者价格指数的月度数据，该数据包含在SARB的季度公告中。数据可以追溯到2002年。为了计算通货膨胀的同比指标，我们使用diff和lag命令。
具体来说，我们将子任务形式化为多项问题，并使用提示模板构造输入，然后，将最终回答预测视为子任务的结果。实验结果表明，与基准系统相比，我们的方法具有显着的性能。...此外，我们将PLM用作上下文编码器来生成句子的表示形式，还通过两阶段的预训练将PLM视为知识存储，可以在回答问题时隐式提供常识知识。...（b）上下文的扩展将如何帮助系统为错误陈述选择正确的解释。 对于第一点，我们探索了一种基于模板的方法来重建编码器的输入。...提示模板旨在激活预训练模型内部的常识知识，并且可以将其视为查询以检索PLM中的常识知识。另外，提示模板丰富了PLM的输入，以明确表达子任务的意图。...5 讨论 探索PLM中的常识知识 我们想要去探究预训练语言模型当中是否真的隐含了常识知识。因此我们进行如下的操作：对每一个陈述中的token顺序的mask，然后能够得到每一个token的概率值。
低代码开发平台相较于传统软件开发，它的优点可以总结为“3低4快”，“3低”是指成本低、使用门槛低、风险低，“4快”是指沟通快、实施快、上线快、变更响应快。这也是低代码最让业界感到意外的地方。...使用门槛低，支持分布式、集群部署，适用于开发高度复杂的业务管理系统（项目管理、ERP、SCM、MES、PLM等）。...，可方便实现数据隔离完善拓展组件，支持以java代码架包的方式引入支持在线表单开发，可快速开发业务，无需部署及重启服务支持多家存储服务，如：本地上传、阿里云、腾讯云、华为云等支持多家短信发送服务，如：阿里云...版本管理将本地应用的配置文件及资源文件推送至远程仓库进行管理监听器监听器通过监听系统的特定事件来执行设置的自动化程序扩展库引入外部Java编写的代码来实现问卷调查通过一张数据表生成表单并生成访问的地址和二维码五...license中会限制团队的名称、创建应用数量、成员数量、到期时间等信息。
ARIMA将三种类型的建模过程结合到一个建模框架中。I：差分是用d表示的。它告诉我们在连续的观察样本中，被差分的序列对于原始序列的变化数量。...它告诉我们要回归的序列中的误差项的数量，以便将差分的AR过程残差减少为白噪声。关于ARIMAXARIMAX或回归ARIMA是ARIMA模型的一个扩展。在预测中，这种方法也涉及自变量。...外生部分（X）反映了将外生输入的现值和过去值包括到ARIMAX模型中。多元回归模型公式：其中Y是xi预测变量的因变量，ε通常被认为是一个不相关的误差项（即是白噪声）。...我们考虑了诸如Durbin-Watson检验等检验方法来评估ε是否有显著的相关性。我们将在方程中用nt代替ε。误差序列被假定为遵循ARIMA模型。...预测我们随机生成log(g)和log(c)的向量，作为我们预测模型的输入值。两个向量的长度都是8，所以我们的目标是预测未来8个季度的log(u)值。
p=23000 最近我们被客户要求撰写关于分解商业周期时间序列的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文包含各种过滤器，可用于分解南非GDP的方法。我们做的第一件事是清除当前环境中的所有变量。...这些信息需要从模型对象lin.mod中提取，在上面的块中，我们将这些值分配给时间序列对象linear。然后从数据中剔除趋势，就得到了周期。...在这种情况下，我们将lambda的值设置为1600，这也是对季度数据的建议。...南非商业周期的谱分解法 为了考虑如何在实践中使用这些频谱分解，我们现在可以考虑将这些技术应用于南非商业周期的各种特征中。 下一步将是运行所有的过滤器，这些过滤器被应用于识别南非商业周期的不同方法。...然后，我们将利用消费者价格指数的月度数据，该数据包含在SARB的季度公告中。数据可以追溯到2002年。为了计算通货膨胀的同比指标，我们使用diff和lag命令。
I=T+Y:Entailment-oriented Instruction 处理分类任务的一个传统方案是将目标标签转换为索引，并让模型决定输入属于哪个索引。...这种方法内置在指令 I 中，指令（I）结合模板 (Y) 和标签 (Y) 来解释每个目标标签(Y)。...* 尽管提示技术具有出色的性能，但在实际应用中，面向 PLM 的指令仍然存在两个明显的问题： * 不是用户友好的。...基于提示模板的方法的本质是使用模板将任务输入转换为提示格式（即完形填空）。.../ 指示，让模型去理解并做出正确的 action。
目前In-context Learning依然与普通的fine-tuning有一定差距，且预测的结果方差很大，同时也需要花费时间考虑template的构建。 2....可验证性：思维链中的每个思考步骤都应该是可以验证的，也就是说，它们应该可以通过实际的数据和事实来验证其正确性和有效性。...该方法可以使 PLM 高效适应各种下游应用任务，而无需微调预训练模型的所有参数，且让大模型在消费级硬件上进行全量微调（Full Fine-Tuning）变得可行。...P_θ ，即通过前缀来影响后续的序列隐层激化值。...LoRA 上述Adapter Tuning 方法在 PLM 基础上添加适配器层会引入额外的计算，带来推理延迟问题；而 Prefix Tuning 方法难以优化，其性能随可训练参数规模非单调变化，更根本的是
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