本文提出了一种单映性适应（Homographic Adaptation）的策略以增强特征点的复检率以及跨域的实用性（这里跨域指的是synthetic-to-real的能力，网络模型在虚拟数据集上训练完成...为了得到伪真值，本文首先在大量的虚拟数据集上训练了一个全卷积网络（FCNN），这些虚拟数据集由一些基本图形组成，例如有线段、三角形、矩形和立方体等，这些基本图形具有没有争议的特征点位置，文中称这些特征点为...作者使用的数据集是MS-COCO，为了使网络的泛化能力更强，本文不仅使用原始了原始图片，而且对每张图片进行随机的旋转和缩放形成新的图片，新的图片也被用来进行识别。...这一步其实就类似于训练里常用的数据增强。经过一系列的单映变换之后特征点的复检率以及普适性得以增强。...值得注意的是，在实际训练时，这里采用了迭代使用单映变换的方式，例如使用优化后的特征点检测器重新进行单映变换进行训练，然后又可以得到更新后的检测器，如此迭代优化，这就是所谓的self-supervisd。
检验平稳的方法 ADF检验 KPSS检验 4. 平稳的种类 严格平稳 趋势平稳 差分平稳 5. 时间序列平稳化 差分 季节性差分 对数变换 1....大家可以到：AirPassengers下载文中使用的数据集。 在继续分析数据集之前，首先加载和预处理数据。 ? ? 好了，看来可以继续了！ 3....对于航空乘客数据集的检验结果如下： ? 平稳性检验：如果检验统计量大于临界值，则拒绝原假设(序列不是平稳的)。如果检验统计量小于临界值，则不能拒绝原假设(序列是平稳的)。...对于航空乘客数据集来说，在所有置信区间，检验统计量的值都大于临界值，因此可以说该序列是不平稳的。 在为时间序列数据集准备模型之前，通常会同时进行两种检验。...变换 变换用于对方差为非常数的序列进行平稳化。常用的变换方法包括幂变换、平方根变换和对数变换。对飞机乘客数据集进行快速对数转换和差分： ? ? 可以看出，这个图形比先前的图形有了很大的改善。
PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集，由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM（独立坡度模型的参数-海拔回归）开发的。...PRISM插值程序模拟了天气和气候如何随海拔变化，并考虑了海岸效应、温度反转和可能导致雨影的地形障碍。站点数据来自全国各地的许多网络。欲了解更多信息，请参见PRISM空间气候数据集的描述。...注意 警告，这个数据集不应该被用来计算一个世纪的气候趋势，因为非气候的变化来自于台站设备和位置的变化，开放和关闭，不同的观测时间，以及使用相对短期的网络。更多细节请见数据集文件。...观测网络需要时间来进行质量控制和发布站点数据。因此，PRISM数据集会被重新建模数次，直到六个月后被认为是永久性的。有一个发布时间表。...如需使用该数据集的30弧秒（~800米）版本，请与提供者联系，prism-questions@nacse.org。
(SARIMAX)模型 向量自回归(VAR)模型 矢量误差校正(VECM)模型 对于较大的数据集，使用以下提到的深度学习模型: 多层感知器(MLP) 循环神经网络(RNN) 长短期记忆网络(LSTM)...以下假设可用于创建基线模型: 未来值与时间序列中的最后一个数据点相同 未来值与某一时期内的值的中位数/众数相同 未来的值等于一定时期内的平均值 未来的值与一定时期内的所有值相同 12、错误指标 准确预测的目的是最小化数据中预测值与实际值之间的差距...所以有各种错误指标用于监视和最小化这种差距。...所以如果非平稳时间序列数据与这些一起使用，结果将是不可靠的。 14、变换 变换可以认为是使时间序列平稳的数学过程。常用的变换有： 差分计算从一个时间步到另一个时间步的变化。...一阶差分：对数据应用一次的差分；二阶差分：对数据应用两次的差分 对数函数应用于时间序列以稳定其方差，但是对数变换后需要进行逆向变换，将最终的结果进行还原。
Dataset Documentation The THREDDS location for this Collection Daymet V3提供美国、墨西哥、加拿大、夏威夷和波多黎各的每日天气参数的网格化估计...它是由选定的气象站数据和各种辅助数据来源得出的。 与前一版本相比，Daymet V3使用一套全新的输入，包括。 NASA SRTM DEM 2.1版。 土地/水掩码。...从SRTM DEM导出的地平线文件。 来自几个来源的地面站天气输入，有质量保证/质量控制。 文件。...ORNL DAAC数据集文档 数据集文档 该数据集的THREDDS位置 Dataset Availability 1980-01-01T00:00:00 - 2019-12-31T00:00:00 Dataset...temperature. -50 50 °C vp Daily average partial pressure of water vapor. 0 10000 Pa * = Values are estimated 数据引用
它具有6000万个参数和650,000个神经元，该神经网络由五个卷积层，其中一些有池化层，和三个全连接层且有1000-way的softmax回归模型。...数据集 ImageNet是一个包含超过1500万张带标签的高分辨率图像的数据集，大约有22,000个类别。...这种并行化机制将每个内核（或神经元）的一半各放在两个GPU上，另外还有一个技巧是GPU只在某些层进行通信。如，第3层的内核从第2层的所有内核映射中获取输入。...将剩余的参数设置成确定的超参数n=5,k=2,alpha=10^-4,beta=0.75。 重叠池化 CNN中的池化层汇总了相同内核映射中相邻神经元组的输出。...我们采用两种不同形式的数据增广，这两种形式都允许通过很少的计算从原始图像产生变换后的图像，所以变换后的图像不需要存储在磁盘上。
如今人们已经发现，你只要用大量的训练数据通过梯度下降算法去训练巨型参数化模型就可以了。正如费曼说到宇宙时说的那样：“宇宙并不复杂，它只是东西很多罢了”。...这种变换是由层的权重值量化（参数化）的，而权重会根据当前模型表现情况迭代更新。这种几何变换的一个明显特征是它必须是可微的，这样我们就能通过梯度下降来了解它的参数。...上述对输入数据进行的复杂变换过程可以3D可视化，就像人展开一个纸球一样：皱巴巴的纸球就是模型一开始收到的输入数据流形，每个展开的动作就类似于一层的简单几何变换，而整个展开的过程则是这整个模型的复杂变换。...假设存在一种可以被学会的连续变换，可以实现从X到Y的映射，并且有足够的 X:Y 的稠密样本作为训练数据，它也只能把一个数据流形X映射到另一个流形Y。...通过增加层数和增大训练数据量来提高深度学习的方法，只能做一些表面文章，而不能解决深度学习模型能表现的东西很有限的本质问题，而且大多数我们想让深度学习学习的程序都不能表示为连续的数据流形的几何变换。
（包括模型、数据集、数据增强、评测、可视化等）的数据传递更流畅，模块间的组合更灵活。...，优化了数据变换的效率。...数据集模块包含了数据变换模块，支持了许多数据变换，在训练或测试时，可以将一系列数据变换组合成为一个列表，称为数据流水线，传给 dataset 的 pipeline 参数， 流水线中每一个模块的输出是下一个模块的输入...，负责将从数据变换流水线输出的数据搬运到指定设备上，并对其做归一化、padding、组 batch 等操作。...encoder_decoder 数据流 cascade_encoder_decoder 数据流 数据流 全新升级的 OpenMMLab 2.0 定义了数据流协议，分为训练和测试两种。
实验时，将公开的标注数据集LIP dataset (Gong et al. 2017)作为源域数据，将收集的另外4个数据集包括监控视频、电影、走秀视频等作为目标域数据集，结果发现该方法取得了很好的效果。...通过在5个UCI数据集上与其他4种方法进行了测试，所采用的方法获得了明显的优势。 ?...具体地，本文显示地构造了正交变换，该变换将代理参数矩阵映变换到正交的标准权重矩阵，然后确保在反向传播时，梯度能够通过该正交变换。...为了确保稳定性，在所有的正交变换中，选择使得代理参数和权重矩阵距离最近的正交变换。 ? 本文分析了正交权重标准化具有能够稳定每层的激活值分布以及能够规整化网络的特性。...通过简单地将正交线性模块用来替换原始网络中的线性（卷积模块），且不改变任何其他的参数设置， 所采用的方法在CIFAR-和ImageNet 数据集上提高了各种目前使用广泛的Inception和残差网络的训练效果以及泛化能力
2.1 周期因子法 当序列存在周期性时，通过加工出数据的周期性特征预测。这种比较麻烦，简述下流程不做展开。1、计算周期的因子 。...建模的主要步骤是：1、数据需要先做平稳法处理：采用（对数变换或差分）平稳化后，并检验符合平稳非白噪声序列；2、观察PACF和ACF截尾/信息准则定阶确定(p, q); 3、 建立ARIMA（p，d，q）...') # p值大于0.05为非平衡时间序列 print(ADF(dau)) #对数变换平稳处理 # dau_log = np.log(dau) # dau_log = dau_log.ewm(com...建模主要的步骤：1、数据处理：差分法数据平稳化；MAX-MIN法数据标准化；构建监督学习训练集；（对于LSTM，差分及标准化不是必要的） 2、模型训练并预测； """ LSTM预测DAU指标 """ import...predictions, label="predict") plt.title('LSTM Test RMSE: %.3f' % rmse) plt.legend() plt.show() # 附数据集
Documentation Dataset Documentation The THREDDS location for this Collection Daymet V4提供北美大陆、夏威夷和波多黎各的每日天气参数的网格化估计...（波多黎各的数据从1950年开始提供）。...它是由选定的气象站数据和各种辅助数据来源得出的。 与以前的版本相比，Daymet V4对已知的问题提供了有效的解决方案，并进一步考虑改进被认为是输入气象站的偏差。...改进措施包括 减少了输入报告气象站测量的时间偏差。 对核心算法中的三维回归模型技术的改进。 处理高海拔地区温度测量偏差的新方法。 文件。...ORNL DAAC数据集文档 数据集文档 该数据集的THREDDS位置 Dataset Availability 1980-01-01T00:00:00 - 2020-12-30T00:00:00
compose_authapi_1 172.17.0.3 authapi_1 ff83f8e3adf2 compose_authapi_1 172.17.0.3 compose_authapi..._1 ff83f8e3adf2 172.17.0.4 api_1 fc1537d83fdf compose_api_1 172.17.0.4 compose_api_1 fc1537d83fdf...刚才根据 host 的记录实验了，按照它的映地址发起接口请求，是没有问题的： 查看下 compose_ui_1 的 nginx 日志 ? 尴尬。。。...对这个问题抱有点怀疑，咨询了资深大佬，然后大佬的回复就是: 如果 proxy_pass 后面跟的域名的话，在 nginx 启动的时候就会初始化好，以后就只会复用这个值；参考：ngx_http_upstream_init_round_robin.../configure 时，增加编译参数：--with-cc-opt='-O0', 避免编译器优化； 例如：.
上一篇已经对赛题进行详细分析了，而且大方向和基本的模型已经确定完毕，数据集都已经找到了，现在最重要的就是要分析风暴数据集以及建立时序预测模型，使用气候模型预测的数据，评估气候变化对未来极端天气事件频率和强度的影响...一、数据预处理我们需要对数据集进行细化处理，也就是减少地理维度空间，按照经度纬度来划分一块区域，因为地理区域存在多样性，所以我们首先挑选一块区域只包含宾夕法尼亚州范围内数据进行分析。...，根据时间月颗粒度进行分组统计，最后可视化展示数据：我们可以清楚的发现数据是存在季节性波动的，固数据处理部分我们就得出了结论，进而给我们挑选SARIMA模型有了合适的理由。...ARIMA%28p%2Cd%2Cq%29%28P%2CD%2CQ%29_%7Bm%7D)的参数,直接输入数据，设置auto_arima()中的参数则可。...1、构建模型 将数据分为训练集data_train和测试集data_test 。
由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳，这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。 ?...在R中制作散点图的基本语法如上，数据集、X轴、Y轴，最后是散点图图层。...由于该数据集记录较多，所以数据点相互重合，很多区域很难辨识，R语言中提供了两种处理方式： 使用alpha参数（透明化处理）： ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point...当然，如果你觉得上数据集太过密集，想要看某一个区域内的具体分布情况，只需要添加xlim()、ylim()参数即可： ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point...最后，如果你想要拟合出该数据集的走势曲线，也可以通过添加geom_smooth()参数实现： ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point()+geom_smooth
预测是指在考虑到所有可用信息的前提下，包括历史数据和可以影响预测的任何未来事件的知识，尽可能准确地预言。 而时间序列预测是指按照时间顺序观察事物的变换。...stationary)：与 ADF 正好相反，零假设为序列是平稳的。...比如说研究医院的床位数随时间的变化，通过采用人均数据来消除人口数量变化的情况； 「通膨调整」：受货币价值影响的数据在建立模型之前经过最好经过通胀调整； 「数学变换」：数据波动范围会随着数据数值范围的变换而变大或者变小...Box-Cox 变换既包含对数变换，又包含幂变换的依赖于参数 的变换族，定义如下： Box-cox 变换中的对数变换通常以自然对数 e 为底，因此如果 λ=0，则进行自然对数变换，否则会进行幂变换...选择好变换后，我们还需要利用逆变换得到原始测度上的预测值，逆 Box-Cox 变换如下表示： 「偏差调整」：使用 Box-Cox 变换来调整数据分布，其问题在于逆变换后得到的预测值不是预测分布的平均值
x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #...test data: r X-squared = 5.8661, df = 5, p-value = 0.3195 “df = 5”表示自由度为5，由于参数lag=6，所以是滞后6期的检验。...#另一个参数估计与检验的方法（加载fArma程序包） ue=ts(scan(“unemployment.txt”),start=1962,f=4) #读取数据 due=diff(ue) ddue=diff...for(i in 1:(n-1)) if(x[i]>1){ x[i]=0;x[i+1]=x[i+1]+1 } return(x) } arma.choose.01=function(ti){ #把ti变换成所有可能的
前者将打包的数据流根据packet ID分配给不同的kernel，后者将来自于不同kernel上的数据流合并汇聚为一个数据流。...为此，在ADF graph library中引入了pktsplit和pktmerge。pktsplit是一个1:n的解复用器，pktmerge是一个n:1的复用器。...需要注意的是将packet stream与window连接时connect里填的参数分别为pktstream和window，如下图中红色方框所示。...这里就要说明一下packet数据流的格式。Packet数据流由packet header和数据流构成。每个Packet ID对应的数据流长度必须一致。Packet header的格式如下图所示。...图中红色方框为packet header，蓝色方框表明对应packet ID下的数据将为最后一个数据。不难看出，这里每个packet ID下的数据流长度为8。
如果数据库中不存在该集合，那么 MongoDB 会创建该集合，并向其中插入文档。 在插入的文档中，如果我们没有指定 _id 参数，那么 MongoDB 会自动为文档指定一个唯一的 ID。...###语法格式 find() 方法的基本格式为： db.COLLECTION_NAME.find() find()方法会以非结构化的方式来显示所有文档。...pretty() 方法用格式化方式显示结果，使用的是 pretty() 方法。...没有索引，MongoDB 就必须扫描集合中的所有文档，才能找到匹配查询语句的文档。这种扫描毫无效率可言，需要处理大量的数据。 索引是一种特殊的数据结构，将一小块数据集保存为容易遍历的形式。...索引能够存储某种特殊字段或字段集的值，并按照索引指定的方式将字段值进行排序。 ensureIndex() 方法 要想创建索引，需要使用 MongoDB 的 ensureIndex() 方法。
这些模型将相互比较，以选择表现最好的一个。 时间序列数据集和预测 首先回顾一下时间序列到底是什么。时间序列是一种特殊类型的数据集，其中一个或多个变量随着时间的推移被测量。...时间序列数据实例：具有独立观测值的数据集 而在时间序列中，观测值是随着时间的推移而测量的。你的数据集中的每个数据点都对应着一个时间点。这意味着你的数据集的不同数据点之间存在着一种关系。...这对可以应用于时间序列数据集的机器学习算法类型有重要影响。 时间序列数据的例子：一个具有依赖性观察的数据集 在本文的下一部分，你将更详细地发现时间序列数据的具体内容。...交叉验证是一种进行重复训练测试评估的方法。它不是做一个训练测试分割，而是做多个（具体数量是用户定义的参数）。例如，如果使用3倍交叉验证法，把数据集分成三个相等的部分。...这可以通过前面解释过的时间序列分割得到。例如，可以设置一个时间序列拆分，使100个训练测试集，其中每个训练测试集使用三个月的训练数据和一天的测试数据。
——即时间序列内含的规律和逻辑，要在被预测的未来时间段内能够延续下去。这样我们才能用历史信息去预测未来信息，类似机器学习中的训练集和测试集同分布。 ...4]) 2、平稳化处理 导致数据不平稳的原因有很多，如果是以下两种原因我们可以进行平稳化后仍然使用ARIMA模型。 ...平稳化的基本思路是：通过建模并估计趋势和季节性这些因素，并从时间序列中移除，来获得一个稳定的时间序列，然后再使用统计预测技术来处理时间序列，最后将预测得到的数据，通过加入趋势和季节性等约束，来还原到原始时间序列数据...2.0 对数变换 对某些时间序列需要取对数处理，一是可以将一些指数增长的时间序列变成线性增长，二是可以稳定序列的波动性。对数变换在经济金融类时间序列中常用。 ...——类比机器学习中的损失函数=经验损失函数+正则化项。
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