2020-02-25 10:28 third 的借用时间持续到你最后一次使用它。...roadhoghook 2020-02-25 10:32 以下内容来自Rust 程序设计语言（第二版) 注意一个引用的作用域从声明的地方开始一直持续到最后一次使用为止。...("{}", r3); 不可变引用 r1 和 r2 的作用域在 println! 最后一次使用之后结束，这也是创建可变引用 r3 的地方。它们的作用域没有重叠，所以代码是可以编译的。...尽管这些错误有时使人沮丧，但请牢记这是 Rust 编译器在提前指出一个潜在的 bug（在编译时而不是在运行时）并精准显示问题所在。这样你就不必去跟踪为何数据并不是你想象中的那样。...Krysme 2020-02-25 18:44 这样的设定是对的，因为野指针不去使用它，并不算有内存问题，这样的设定可以降低false positive zydxhs 2020-02-25 20:25
同时，现有超短期风功率预测的准确性较差，导致风功率预测系统对电网调度的参考价值不大，并且会导致业主产生大量的发电量计划考核。...由于常见的激光雷达等风速测量产品单价高昂、受天气影响较大，难以实现批量化的应用部署，且在大时间空间尺度下仍难以具有可靠的前瞻性。因此，可靠的超短期风况预测迫在眉睫。...多种缺失情况导致在填充数据时存在遗漏问题，仅使用一种方式填充缺失值会导致缺失值的填充出现缺漏，因此比赛中我们同时使用了 forward fill、backward fill与均值填充以保证填充覆盖率。...这样处理可能会引入噪音，但是神经网络对于噪音有一定的容忍度，因而最终的训练效果影响并不大。...模型中没有加入dropout进行正则化，这是考虑到数据中本身就存在大量的高频噪音，再加入dropout会导致模型收敛缓慢，影响模型的训练效率。
LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。 相关视频 本示例使用日语元音数据集。...假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 准备填充数据 在训练过程中，默认情况下，该软件默认将训练数据分成小批并填充序列，以使它们具有相同的长度...太多的填充可能会对网络性能产生负面影响。 为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。...下图说明了添加到序列中的填充量。 定义LSTM网络架构 定义LSTM网络体系结构。将输入大小指定为大小为12的序列（输入数据的大小）。...如果可以在预测时使用完整序列，则可以在网络中使用双向LSTM层。双向LSTM层在每个时间步都从完整序列中学习。例如，如果您无法在预测时使用整个序列，比如一次预测一个时间步长时，请改用LSTM层。
要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入网络，并根据序列数据的各个时间步进行预测。 本示例使用日语元音数据集。...假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例 左右滑动查看更多 01 02 03 04 准备填充数据 在训练过程中，默认情况下，该软件默认将训练数据分成小批并填充序列，以使它们具有相同的长度...太多的填充可能会对网络性能产生负面影响。 为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。...下图说明了添加到序列中的填充量。 定义LSTM网络架构 定义LSTM网络体系结构。将输入大小指定为大小为12的序列（输入数据的大小）。...如果可以在预测时使用完整序列，则可以在网络中使用双向LSTM层。双向LSTM层在每个时间步都从完整序列中学习。例如，如果您无法在预测时使用整个序列，比如一次预测一个时间步长时，请改用LSTM层。
PyTorch 中 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence 的原理和作用。 3.在基于时间维度的反向传播算法中屏蔽（Mask Out）用于填充的符号。...TIPS： 文本填充，使所有文本长度相等，pack_padded_sequence , 运行LSTM，使用 pad_packed_sequence，扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数...序列标注 先来尝试一个简单的序列标注问题，在这里我们会创建一个 LSTM/GRU 模型 对贾斯汀·比伯的歌词做词性标注。譬如：“is it too late now to say sorry?”...屏蔽（Mask Out） 那些填充的激活函数 最终，我们准备要计算损失函数了。这里的重点在于我们并不想让用于填充的元素影响到最终的输出。 小提醒：最好的方法是将所有的网络输出和标签展平。...然后计算其所在序列的损失值。
假近邻长短期记忆人工神经网络模型进行时间序列深度学习预测4个案例左右滑动查看更多01020304准备填充数据在训练过程中，默认情况下，该软件默认将训练数据分成小批并填充序列，以使它们具有相同的长度。...太多的填充可能会对网络性能产生负面影响。为防止训练过程增加太多填充，您可以按序列长度对训练数据进行排序，并选择小批量的大小，以使小批量中的序列具有相似的长度。...下图说明了添加到序列中的填充量。定义LSTM网络架构定义LSTM网络体系结构。将输入大小指定为大小为12的序列（输入数据的大小）。指定具有100个隐藏单元的双向LSTM层，并输出序列的最后一个元素。...要在GPU上进行训练（如果有），请将设置 'ExecutionEnvironment' 为 'auto' （这是默认值）。...LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析
，并分析其预测精度； （2） 给出该地区电网未来 3 个月日负荷的最大值和最小值预测结果，以及相应达到负荷最大值和最小值的时间，并分析其预测精度。...（2）给出该地区各行业未来 3 个月日负荷最大值和最小值的预测结果，并对其预测精度做出分析。...在对于时间序列的数据来说，官方还会挖一个坑，就是缺失值是日期，我们一般处理数据缺失值的都是所给数据，故会容易忽略时间，而对于时间序列模型，时间连续性是很重要的，这里的时间缺失比较特殊，我的解决办法是，形成对应的的时间时间序列...（只需一行代码）： # 填充平均值降低影响 data = data.fillna(data['power'].mode().mean()) 我这里填充的是平均值，因为当时对缺失值处理没有一个更好的办法...提高计算精度 我们这里只有一个变量，不用考虑量纲单位不同影响结果，但是由于数据值很大 每个值 都是十几万，那么在训练模型时，容易发生梯度爆炸或者是梯度消失，归一化数据后训练结果更加容易收敛，计算精度也可以很好提高
I.2 气象数据整合整合气象数据，包括温度、湿度、风速等，这些数据对于空气质量的影响也非常重要。可以使用气象站或者气象API获取这些信息。温度——温度是影响大气中污染物扩散和化学反应的重要因素。...数据清洗与预处理II.1 缺失值处理对于传感器数据和气象数据，进行缺失值处理，采用插值或者删除的方式填充缺失值，以确保数据的完整性。...scaler.fit_transform(data) return standardized_datadef fill_missing_values(weather_data): # 使用线性插值填充缺失值...机器学习模型选择与训练时间序列预测模型选择适用于时间序列数据的机器学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN），对空气质量进行预测。...实时空气质量预测与污染源管理污染源管理1. 阈值设定与预警根据实时预测结果，设定空气质量的阈值，当预测值超过阈值时触发预警。预警可以通过短信、邮件等方式通知相关部门和公众。
M矩阵将如下所示： 填充掩码的矩阵表示中 Dᴷ 列是被屏蔽的，但 DQ 行不是。下一步是将M添加到QKᵀ 任何数值与-∞ 相加结果都变为 -∞，所以结果列 Dᴷ 是 -∞ 列。...所以D对任何其他元素都没有影响，这意味着任何PAD令牌（这里的D）对序列的其余部分都没有影响。这就是使用对填充进行掩码的原因：不希望它影响序列中的任何其他令牌。...这是因为如果 DQ 被屏蔽了，矩阵中的 DQ 向量将在应用 softmax 变换后产生一个均匀值的向量，也就是说 DQ 将丢失它之前拥有的所有信息。...那么如果同时屏蔽了 DQ 和 Dᴷ，生成的矩阵将如下所示： 填充掩码同时覆盖DQ和Dᴷ时的结果可以看到，由于 DQ 和 Dᴷ 是常数，因此它们不会对结果增加太多。...因为最初的Transformer 是为翻译而制作的，所以这种类型的模型是有意义的。在预测翻译后的句子时，模型会一次预测一个单词。
（2）他们都是利用句子级别的意图信息作用给槽位填充任务，可能会导致错误级联问题，一当句子意图识别错误，则会融入错误意图信息，误导所有单词的槽位预测。...3.模型 3.1 背景介绍 • 任务介绍 意图识别可以看做是句子的分类任务，识别一个句子的意图 槽填充任务可以看做是序列标注任务，将句子输入序列 转化为对应槽值序列 • Stack-Propagation...与句子级别的意图检测相比，如果整个句子的意图被错误地预测，那么错误的意图可能会对所有单词的槽位预测产生负面影响。...3.5 槽填充 对于槽填充任务，类似于意图识别，仍采用单向LSTM作为解码器。...对于语义槽填充，我们采用F值来评价。 我们也采用句准确率（Overall Acc）来衡量一句话领域分类、意图识别和语义槽填充的综合能力，即以上三项结果全部正确时候才算正确，其余均算错误。
（2）他们都是利用句子级别的意图信息作用给槽位填充任务，可能会导致错误级联问题，一当句子意图识别错误，则会融入错误意图信息，误导所有单词的槽位预测。...槽填充任务可以看做是序列标注任务，将句子输入序列 ? 转化为对应槽值序列 ? • Stack-Propagation框架与多任务框架比较（如图2） ?...与句子级别的意图检测相比，如果整个句子的意图被错误地预测，那么错误的意图可能会对所有单词的槽位预测产生负面影响。...3.5 槽填充 对于槽填充任务，类似于意图识别，仍采用单向LSTM作为解码器。对于第i时刻的隐层状态表示如下： ?...对于语义槽填充，我们采用F值来评价。 我们也采用句准确率（Overall Acc）来衡量一句话领域分类、意图识别和语义槽填充的综合能力，即以上三项结果全部正确时候才算正确，其余均算错误。
在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。 闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...该示例训练 LSTM 网络以使用闭环和开环预测在给定先前时间步长的值的情况下预测波形的未来值。...换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。预测变量是没有最终时间步长的训练序列。..../ sisggaT;end 使用测试数据进行预测。指定与训练相同的填充选项。...在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。例如，假设您想使用在时间步 1 到 t-1 中收集的数据来预测序列的时间步 t 的值。
在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。闭环预测通过使用先前的预测作为输入来预测序列中的后续时间步长。在这种情况下，模型不需要真实值来进行预测。...该示例训练 LSTM 网络以使用闭环和开环预测在给定先前时间步长的值的情况下预测波形的未来值。...换句话说，在输入序列的每个时间步，LSTM 网络学习预测下一个时间步的值。预测变量是没有最终时间步长的训练序列。..../ sisggaT;end使用测试数据进行预测。指定与训练相同的填充选项。...figurestfackddefdsplot(X'开环预测开环预测仅使用输入数据预测序列中的下一个时间步长。在对后续时间步进行预测时，您会从数据源中收集真实值并将其用作输入。
但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。...1.2 目的：深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。...=0\].inex4.1.4 根据业务经验填补空缺值 ordernum_oneyear 用户年订单数为0 ,lasthtlordergap 11%用600000填充 88%用600000填充 一年内距离上次下单时长...\[f\]\[X\_train\[f\]值填充趋于正态分布的字段...和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间R语言样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析
接下来，我们需要填充输入。对输入和输出进行填充的原因是文本句子的长度可以变化，但是LSTM（我们将要训练模型的算法）期望输入实例具有相同的长度。因此，我们需要将句子转换为固定长度的向量。...以下脚本创建解码器LSTM： 最后，来自解码器LSTM的输出将通过密集层以预测解码器输出，如下所示： decoder_dense = Dense(num_words_output, activation...最后，来自解码器LSTM的输出将通过密集层进行预测。 下一步是使用以下fit()方法训练模型： r = model.fit( ...)...我们将为输入和输出创建新的字典，其中的键将是整数，而相应的值将是单词。...如果预测索引的值等于令牌，则循环终止。否则，如果预测的索引大于零，则从idx2word词典中检索相应的单词并将其存储在word变量中，然后将其附加到output_sentence列表中。
并让模型填充剩余部分。 一旦我们有了预先训练的模型（例如 BERT），我们就将任务特定的模型放在顶部。在这里，我们训练了一个蛋白质结构预测器，它获取了我们预先训练的模型所学的特征。...铁蛋白1A链的真实接触和预测接触。左图是真实接触图，中间是来自未经训练的LSTM的预测接触图，右图是来自经过训练的LSTM的预测接触图。...定性地说，接触预测在有预训练时变得更敏锐，即该模型对正确预测接触位置的置信度更高并且减少了低泛接触预测错误的可能性。当然，它也会犯错，尤其是真实接触位置附近的区域。...左图是某一蛋白质的真实接触图，中间是基于对齐特征的模型预测的同一蛋白质的接触，右图是经过预训练的LSTM的预测结果。...基准测试的一个有趣的结果是，(非神经)经过对齐的特征大大优于通过结构性任务的自监督预训练获得的特征。我们可以定性地看到，基于对齐特征的预测接触图更清晰，并且预测了被有预训练的LSTM完全遗漏的接触。
另一方面，在带宽受限的情况下，增加比特率可能会导致交互延迟增加，导致预测周期更长，进而降低预测性能。 本文的贡献在于： 首先，提出了一种质量驱动的 3D 块缓存，以减少“空洞”伪影。...所提出的策略将历史帧分割成块并计算每个历史块的空洞填充的效用值。在实时云游戏中，客户端只缓存效用价值最高的区块。 图 1 服务器辅助 LSTM 预测前景 服务器辅助 LSTM 预测前景。...鲁棒性 ZGaming 包含一些基于预测的模型，这些模型可能存在预测误差。为了量化预测误差的影响，本文计算了 ZGaming 与基线之间的逐帧质量差异，如下图所示。...服务器端预测 将 LSTM 推理分载到服务器会带来以下限制： 首先，服务器端预测可能会导致额外的带宽使用。服务器需要在多个时间点预测其帧并将其预取到客户端。前景帧的倍增会导致传输期间额外的带宽使用。...对于某些前景占据帧大部分的游戏，例如 Splatoon ，这可能会导致带宽使用量急剧增加。 其次，当未收到预期的前景帧时，服务器端预测可能会导致客户端卡顿。
Prophet天生就是分析时序数据的一把好手，适配任何时间尺度，还能很好的处理异常值和缺失数据，对趋势变化非常敏感，还考虑到了假期等特殊时间的影响，可以自定义变更点。...在使用Prophet之前，我们先重命名一下数据集中的每列。数据列为ds，我们要预测的值列为y。 下面的例子就是以每天为间隔的时序数列。 ? 导入Prophet，创建模型，填充数据。...图中，黑点为实际值，蓝点为预测值，浅蓝色阴影区域表示不确定性。 当然，如果预测的时间很长，不确定性也会增大。 ? 利用Prophet，我们还可以简单地看到可视化的趋势图。 ?...看上面第二张图，以年份为单位，可以明显看出秋冬家庭耗电量增大，春夏则减少；周日耗电量要比一周里的其他六天多。 LSTM预测 LSTM-RNN可以进行长序列观察，这是LSTM内部单元的架构图： ?...LSTM似乎很适合时序数据预测，让它来处理一下我们按照一天为周期的数据： ? LSTM对输入数据的规模很敏感，特别是在使用sigmoid或tanh激活函数时。
但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。...1.2 目的： 深入了解用户画像及行为偏好，挖掘出影响用户流失的关键因素，并通过算法预测客户访问的转化结果，从而更好地完善产品设计、提升用户体验。...=0].inex 4.1.4 根据业务经验填补空缺值 ordernum_oneyear 用户年订单数为0 ,lasthtlordergap 11%用600000填充 88%用600000填充 一年内距离上次下单时长...[f][X_train[f]<0]=a X_test[f][X_est[]<0]=a tran[f][train[f]<0]=a 4.1.6 缺失值填充 趋于正态分布的字段,使用均值填充:businessrate_pre2...': 'auc' # 训练模型 watchlst = (dtain,'trai) bs=xgb.ran(arams,dtain,n_boost_round=500eva=watchlst) # 输入预测为正类的概率值
在时间步t,屏蔽网络的当前状态 (c(t−1), h(t−1)) 和序列的下一个时间步X(t)和计算输出ht和更新后的细胞状态ct。 ?...从图中可以看出，预测值与实际价格非常接近，无法很好地看到实际的基础价格。因此，LSTM似乎在预测所考虑的时间序列的下一个值方面做得很好。 表1告诉了LSTM在预测第二天价格时的性能统计数据。 ?...这些数据证实了我们从上图中所看到的。RMSE中较低的值和R2中较高的值表明LSTM可以很好地预测考虑的时间序列的下一个值。...总的来说，LSTM似乎可以有效地预测第二天的值，但实际上，对第二天的预测与前一天的实际值非常接近。如下图所示，实际价格与预测价格相比滞后了1天。 ?...结论 诚然，新的机器学习算法，尤其是深度学习算法，在不同领域取得了相当成功，但它们无法很好的预测股市。正如前面的分析所证明的，LSTM只是使用一个非常接近前一天收盘价的值来预测第二天的价值。
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