摘要：9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。 ?...9月11日，Dealer Leads旗下的Elastica DB披露了“研究”网站收集的大量潜在购车者的信息。...超过1.98亿份包含潜在购车者信息的记录被发现暴露在互联网上，这些记录包括贷款和金融数据、车辆信息以及网站访问者的IP地址。...外泄数据库中有哪些购车信息？ 该数据库被发现包含1.98亿条记录，包括姓名、电子邮件地址、电话号码、街道地址以及“其他以纯文本形式暴露在公共互联网上的敏感、可识别信息”。
本文章是关于设计模式中的建造者模式的，也称构建者模式/生成器模式，英文我们称之为Builder Pattern。在开展讲解之前，我们先把该模式的定义了解一下。
做预测模型难，做可解释的预测模型，更难！ 很多同学做预测的时候，会用时间序列的平滑和自回归，可出了结果就被领导问道： 预测达标，所以呢？业务啥都不干就达标了？ 预测不达标所以呢？业务谁该发力？...这个问题，是预测方法选择不佳导致的。算法模型类预测，无论算法的简单或复杂，都有一个通病：无法反应业务过程。导致业务方想基于预测调整业务行为的时候，不知道从哪里下手。...问：该如何预测？ 1 业务预测模型，该怎么做? 业务预测模型，即把业务假设作为输入变量，预测业务走势的方法。...2 业务预测模型，优势与不足 业务预测模型最大的优势，就是能彻底终结：“到底是预测不准，导致业绩不好；还是业绩不好，导致预测不准”这个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。...因此业务预测和算法预测，两者都不宜偏废。
LSTM预测未来一年某航空公司的客运流量 这里的问题是：给你一个数据集，只有一列数据，这是一个关于时间序列的数据，从这个时间序列中预测未来一年某航空公司的客运流量。...下面的代码主要分为以下几步： LSTM数据预处理 搭建LSTM模型训练 模型预测 数据预处理这块参考上面的链接就可以，而模型的搭建是基于keras的模型，稍微有点疑惑的地方就是数据的构建(训练集和测试集...就是源代码中的打乱数据顺序，本质上造成了历史和未来的混淆，实际是用到了未来的数据预测趋势，overfitting了。...这里就是先试下没有打乱数据的情况，就是按照顺序的数据集构建进行训练和预测： #!...下面又尝试了：全集—分割—训练集归一shuffle并记录std&mean—训练—验证集使用训练集std&mean进行归一完成预测。
但是，时间序列相比文本序列也有很多特点，例如时间序列具有自相关性或周期性、时间序列的预测经常涉及到周期非常长的序列预测任务等。...使用普通的Transformer进行时间序列预测时，经常会出现预测的数据分布和真实分布存在比较大的gap。...这主要是由于Transformer在进行预测每个时间点是独立的利用attention预测的，这个过程中可能会忽略时间序列整体的属性。...这个重要性后面也被用于对时间序列预测结果进行可视化分析，看每个时刻各个特征对于预测的重要性狂。...可以看到，无论有label数据量有多少，增加无监督预训练都可以提升预测效果。右侧图表示使用的无监督预训练数据量越大，最终的时间序列预测拟合效果越好。
需要使用开源技术搭建 ：不可能使用有专利的技术，否则每次都会收费。使用开源技术是没的说的选择。
推荐阅读： 12篇顶会论文，深度学习时间序列预测经典方案汇总 Spatial-Temporal时间序列预测建模方法汇总 层次时间序列预测指南 如何建模时间序列的不确定性？...如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...Nbeats开创了一个全新的时间序列预测backbone，仅通过全连接实现时间序列预测。...），另一组用来预测过去（backcast）。...通过这种方式，模型每层需要处理的是之前层无法正确拟合的残差，也起到了一个将时间序列进行逐层分解，每层预测时间序列一部分的作用。最终的预测结果，是各个block预测结果的加和。
02 购车摇号 北京是一个以拥堵著称的城市，拥堵的问题也是由来已久，而且几乎是越来越严重。在万般无奈的情况下，专家们最后祭出了一个大招——摇号。 摇号是一个带有比较浓郁配给制色彩的手段。
3月8日消息，湖南芯力特电子科技有限公司（以下简称“芯力特”）通过官网发布声明，宣布芯力特正式加入豪威集团。
今天介绍一篇南大今年4月份发表的文章，主要探讨了多元时间序列预测问题中，独立预测（channel independent）和联合预测（channel dependent）二者效果的差异、背后的原因以及优化方法...Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting 下载地址：https://arxiv.org/pdf/2304.05206v1.pdf 1、独立预测和联合预测...多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel...从下面的实验结果可以看到，CI相比CD，在绝大多数预测窗口长度和数据集上，效果都是提升的。 为什么CI方法在实际应用中比CD效果更好、更稳定呢？...正则化：引入一个正则化损失，用序列减去最近的样本点作为历史序列输入模型进行预测，同时使用平滑约束预测结果，让预测结果和最近邻的观测值偏差不要太大，使得预估结果更平； 低秩分解：将全连接参数矩阵分解成两个低阶矩阵
虽然基本结构都是使用决策树，但是根据预测方法的不同也可以分为两种。第一种，树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应，这一种方法称为回归树。...另外，之前我们在选择特征的划分阈值的时候，对阈值的选择进行了优化，只选择了那些会引起预测类别变化的阈值。但是在回归问题当中，由于预测值是一个浮点数，所以这个优化也不存在了。...第一个辅助函数是计算一批样本的方差和，第二个辅助函数是获取样本的均值，也就是子节点的预测值。...建树的部分实现了之后，最后剩下的就是预测的部分了。 预测部分的代码和之前分类树相差不大，整体的逻辑完全一样，只是去掉了feature_names的相关逻辑。...，所以最好的话再实现一个批量预测的predict函数比较好。
随着科技的发展，用户的购车方式已然发生了改变。 传统的购车过程中，用户需要亲自去4S店看车、选车、预约试驾，最后完成交易。...图片来源于网络 交互式3D实时云看车正开始成为一种新的看车方式，利用云端计算资源，通过超高清、全实时、可交互、沉浸式的线上虚拟看车，打破地域空间限制、实现终端设备轻量化，满足更多潜在购车群体便捷看车...实时渲染云将继续给元宇宙高画质、高安全性等复杂渲染场景提供解决方案，借助云渲染架构优势助推交互终端向轻量化、便携化、沉浸感、交互性方向发展，在终端通过Raysync高速传输协议连接，满足元宇宙复杂渲染需求，帮助产业轻松搭建元宇宙入口
希望小米SU7成为苹果用户购车首选” 今年2月，苹果被曝终止了已研发长达10年的造车计划，消息一出轰动整个汽车圈。 针对此事，《雷军答网友问》视频中表示，第一次听到苹果终止造车，“我非常非常震惊。...雷军称：“苹果用户也不用担心，小米SU7对苹果生态的支持非常全面、非常彻底，我们希望小米SU7成为苹果用户购车的首选。”
来源：机器之心 本文长度为2527字，建议阅读5分钟 本文为你介绍如何在Keras深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...长短期记忆循环神经网络等几乎可以完美地模拟多个输入变量的问题，这为时间序列预测带来极大益处。本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...教程概述 本教程分为三大部分，分别是： 空气污染预测 准备基本数据 搭建多变量 LSTM 预测模型 Python 环境 本教程假设你配置了 Python SciPy 环境，Python 2/3 皆可。...Ir：累积降雨时间 我们可以使用这些数据并构建一个预测问题，我们根据过去几个小时的天气条件和污染状况预测下一个小时的污染状况。此数据集亦可用于构建其他预测问题。
实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。 该系统从业务角度出发，将汽车行业各类业务进行环环相扣，实现各部分信息串联互通。...前瞻性技术库，从不同解决路径、不同成本等维度探索消费者出行痛点的解决方案，为车型研发者提供基于用户使用场景和解决用户痛点为主导的设计思维；并且还构建了消费者360°洞察体系，基于经销商终端，全面实时采集消费者购车...、用车、再购车全生命周期的行为及态度反馈数据，并进行智能处理与可视化呈现，为定义车型开发或改进方向、制定营销策略、灵活调整营销组合等提供强力支撑。...并从多个角度提供各细分市场销量预测解读报告。...根据用户浏览习惯来个性化选择组合分析维度，提升获取信息的效率； 高效的辅助功能：提供了大量可选的数据分析指标，自由切换的维度指标，同时实现了多类型图表和数据下载功能，真正做到了企业常规业务的全能助手； 数据互联：搭建高效
然后，它们由卷积层处理以生成逐像素的预测。 ?...数据集取得不错效果的ResNet和PSPNet针对1024*1024的图像至少需要1秒钟做出推断，远远不能满足自动驾驶，在线视频处理，甚至移动计算等领域实时的要求，ICNET即是在这样的背景下，在不过多降低预测效果的基础上实现毫秒级相应以满足实时处理的要求...PaddlePaddle中ICNET在工业界的应用 截至目前， PaddlePaddle已在互联网行业CTR预测、搜索排序、大规模图像分类等数亿级用户量的产品和服务上成功部署使用。...对比TensorFlow，在相同精度下我们的预测速度要快20%以上（25ms：33ms）。
新年第一天，让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型，预测金价！ 自古以来，黄金一直作为货币而存在，就是在今天，黄金也具有非常高的储藏价值，那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢？...答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。...因变量y是你想要预测的变量。自变量x是用来预测因变量的解释变量。...我们使用由训练数据集建立的线性模型来预测黄金ETF的价格。预测模型可以得到给定解释变量X后相应的黄金ETF价格(y)。...（蓝线是预测值，绿线是实际值）。
文|曾响铃 来源|科技向令说（xiangling0815） 试想一下，如果有一天消费者能够在家自助选车、购车；乘坐着新能源无人驾驶汽车出行；车辆通过大脑解码技术即可预测驾驶员的行为意图，将驾驶员的反应快速地传递给车辆...在北京车展中的选车环节，广汽、北汽与车势科技合作，专门实现客户个性化定制购车体验的“数字洽谈桌”，厂商和经销商可以根据客户的历史浏览数据，依据客户喜好进行推荐，从而优化客户购车体验。...“数字洽谈桌”结合着“自助式购车终端”，可以通过微信商城、AR数字展厅、线下触屏数字展厅以及线上虚拟试驾体验等数字化技术，为消费者提供全新的购车体验，并一改传统汽车销售繁琐、低效的模式，为汽车主机厂和经销商提出了更为高效的解决方案...另一方面，其可帮助实时收集潜客线索数据，将消费者购车偏好及个性化数据反馈给经销商，帮助销售顾问能够第一时间了解消费者的购车意向和个性喜好，立即跟进，展开销售。...、更具吸引力的购车体验，还为个性化定制提供了基础，消费者可以在家进行虚拟私人订制，选择自身喜欢的车身颜色、车轮和装饰，提前看见未来的实车细节。
1 搭建卷积神经网络 1.0 网络结构 [图1.0 卷积网络结构 ] 1.2 网络分析 序号 网络层 描述 1 卷积层 一张原始图像(28, 28, 1),batch=1,经过卷积处理,得到图像特征(28...sess, os.path.join(MODEL_PATH, MODEL_NAME)) summary_writer.add_summary(summary, i) 4 载入模型及预测
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