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技术 | 如何在Python下生成用于时间序列预测的LSTM状态

在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如何为合适的 LSTM 预测模型预置状态的开放式问题。 如何开发出强大的测试工具，用于评测 LSTM 模型解决单变量时间序列预测问题的能力。...如何判断在解决您的时间序列预测问题时，于预测前为LSTM状态种子初始化是否适当。 让我们开始吧。...评测在每次训练epoch结束之后清空和不清空状态产生的影响。 评测一次性预测训练集和测试集对比每次预测一个时间步的影响。 评测在每个epoch结束后重置和不重置LSTM状态的影响。...总结 通过学习本教程，你学会了如何在解决单变量时间序列预测问题时用试验的方法确定初始化LSTM状态种子的最佳方法。 具体而言，你学习了： 关于在预测前初始化LSTM状态种子的问题和解决该问题的方法。...如何开发出强大的测试工具，评测LSTM模型解决时间序列问题的性能。 如何确定是否在预测前使用训练数据初始化LSTM模型状态种子。

1.9K70

使用Ai如何“肝”出一个高尔基体？

---- 慢动作重播： 以那个小一点的高尔基体为例，进行图像拆解后，你会发现其实就是通过以下6种图形叠合而成的。记住这6个图像元素。 ?...核心包括3点：控制后3个图形为依次变小，适当形变，形成腔的感觉；图形1可以稍微变大，用来形成面的感觉；4个图像的颜色搭配应该是表面为浅色、内部为深色。 ?...（4）添加高尔基体周围的小囊泡 还是画出适当大小的小圆形，填充颜色可以为深色或者与高尔基体表面颜色一致的浅色，随个人喜好。...然后左键点中小圆形，按住Alt键不松手，朝着旁边拉动，这样可以得到一个一模一样过的圆形，且圆形位置随光标移动而变化位置。 沿着高尔基体外膜，围上一圈小圆点。完成后，就可以得到了一个高尔基体了。...下方那个大一点的高尔基体画法完全相同。也是“挤压+叠加+渲染”。只不是挤压时要将图形做成“工”字形。当以同样的方法画完之后，将大、小高尔基体放在一起，效果立刻就出现了。 ?

1.2K30

事件溯源模式

可提取的唯一数据是将事件标识符用作条件的事件流。 事件 ID 通常会映射到各个实体。 仅可根据实体原始状态通过重播与其关联的所有事件来确定实体的当前状态。 每个事件流的长度会影响管理和更新系统。...如果是大型流，请考虑按特定间隔（例如指定数量的事件）创建快照。 可通过快照和重播此时间点后发生的事件获取实体的当前状态。...需要记录发生的事件，并可重播事件以还原系统状态、回滚更改或保留历史记录和审核日志。 例如，任务涉及多个步骤时，可能需要执行操作来恢复更新，并重播某些步骤使数据重返一致的状态。...希望随要求更改而灵活更改具体化模型和实体数据的格式，或需要调整读取模型或公开数据的视图（与 CQRS 结合使用时）。...事件存储中的事件是准确的记录。 无需以其他任何方式持久化聚合，因为此系统可轻松重播事件并将状态还原到任意时间点。

1.5K40

hive sql（五）—— 按照时间轴顺序， 发生了状态变化的数据行

需求 一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息， 现在有个需求,要取出按照时间轴顺序， 发生了状态变化的数据行； 建表 create table shop( id string,...2021-03-07 0.2 200 0.1 2021-03-09 0.3 Time taken: 17.429 seconds, Fetched: 8 row(s) 分析 1、某个商户、时间顺序关键词...，就是对商户开窗，然后按照时间排序 2、这里需要比较当前行和上一行，所以需要上一行的数据取出放在当前行 3、使用lag函数取出上一行，在进行比较即可 扩展 1、这里有一个需要考虑去重的问题，如果一个商户之前是...0.1的费率，第一次改动时变成了0.2，之后又改回了0.1，那么0.2和0.1应该算两次改动，因为这里需求是发生了状态变化的数据行，要根据实际情况是否去重 2、初始状态是没有上一行的，这里默认值给了0，...初始状态算不算状态变化，这个也要约定好，如果不算则需要加一个条件判断rate2!

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随机过程（3）——无限状态的平稳测度，返回时间，访问频率：几个定理的证明

这一节，我们会将上一节没有介绍的几个大定理介绍一大部分。其中会引入无限状态马尔科夫链（只是简单引入，至少这一篇的大部分还是有限状态马尔科夫链，除非额外说明），以及返回时间，访问频率等内容的讨论。...目录 转移概率的收敛定理 从有限到无限：平稳测度 返回时间与访问频率的讨论 转移概率的收敛定理 我们在上一节介绍了平稳分布与对转移概率极限状态下的讨论。在那样的语境下我们引出了周期的概念。...Lemma 1: 证明 左边的式子，可以理解为“从 出发，第一次回到 之前，访问所有状态 的概率和”，而右边的式子就是“从 出发，第一次回到 的时间的期望”。...时间和次数看似没什么关系，但在这里是等价的。比方说从 出发，第5次回到了 ，那么之前的4次，其实就是在访问各种其它的状态，也就是 等。...其实就是相当于从 出发，经过一步状态转移之后的结果，相当于时间“往后推了一步”。因此，可以把它理解为“在 的时间区间内，访问 的次数”。

1.7K20

研究全脑神经网络时间动态的工具：脑电微状态介绍

神经和精神疾病的意识加工紊乱表现为特定微状态的时间动态变化。脑电微状态与静息态网络密切相关，其时间进程的无标度属性解释了为什么相似的脑网络可以在不同的时间尺度中被观察到。...确定微状态：将聚类地形图拟合到数据 从不同的微状态中提取以下时间参数并计算： 1）微状态保持稳定的平均持续时间； 2）微状态的发生频率； 3）微状态总记录时间的分数。...脑电微状态的时间结构 考虑到只有少数微状态地形图，并且它们在持续时间约为100 ms的离散块中交替，因此有必要讨论这种交替的时间结构是否遵循某些规则。...特定微状态持续时间的变化代表了几种神经精神疾病的关键标志，表明微状态持续时间的变化以及微状态序列的无标度特性的最终变化可能是精神过程变化的特征。...微状态时间序列的无尺度特性，跨越脑电微状态变化和fMRI BOLD振荡的时间尺度特征，解释了在如此不同的时间尺度上可以观察到的信息是如何相互交织的。

2.6K20

一个应用在单片机上的极简图形化状态机框架NorthFrame

NorthFrame是基于非UML极简理念的状态机框架 配合NF_FsmDesigner图形化开发工具，可无负担替代传统switch-case状态机开发 1、NorthFrame的组件 NF_FSM...: 极简非UML状态机框架 NF_FsmDesigner : 基于C# Winform开发的状态机图形化开发工具，可直接生成C代码 NF_Signal : 用于代替全局变量的动态信号机制 NF_Signal...NF_Signal_Set("blink_cnt", 3); NF_SignalValue flag_connect = NF_Signal_Get("flag_connect"); 2、NorthFrame图形化状态机开发...以下例程在VS2012环境中运行一个判断QE组合键的状态机： Step1 : 使用NF_FsmDesigner工具设计绘制状态转换图，并保存为XML文件 ?...Step2 : 点击生成代码，生成如下C语言代码 #include #include /* 转换执行的外部函数声明 */ extern void IDLE_TO_Q

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工作流框架Activiti中仿真引擎Crystalball的使用分析

历史分析 模拟器可以使用的用例之一是分析历史 生产环境没有提供任何重复和调试bug的机会,这就是为什么基本不可能把流程引擎恢复到生产环境出现问题时完全一样的状态.有以下原因: 时间: 流程实例可能执行好几个月...并发: 流程实例会和别的实例一起运行,问题可能只产生于并发执行的情况 用户: 很多用户可以参与到流程实例中,流程实例会影响到出现问题的状态 模拟器可以更好的暴露以上的问题: 模拟过程是虚拟的,不会依赖真实环境...,在步骤之间观察流程引擎的状态 SimpleSimulationRun实现了SimulationDebugger接口 .SimulationDebugger可以一步一步执行模拟事件,可以模拟特定时间的执行...重播 回放需要创建另一个流程引擎实例,模拟环境配置 重播工作在真实的流程引擎之上,重播在运行的流程引擎中执行模拟事件: 结论是重播是实时运行的,实时意味着会被立即执行** ---- 重播一个流程实例示例...变量用来保存重播的流程实例Id 与SimpleSimulationRun不同 ,ReplaySimulationRun: 不会创建和关闭流程引擎实例 不会修改模拟时间 final SimulationDebugger

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完成所有工作的最短时间（DFS+剪枝 状态压缩DP）

解题 2.1 DFS 2.2 状态压缩DP ? 265 / 3871， 前6.85% 前3题题解： LeetCode 5649. 解码异或后的数组（位运算） LeetCode 5652....交换链表中的节点（快慢指针） LeetCode 5650. 执行交换操作后的最小汉明距离（并查集） 1. 题目 给你一个整数数组 jobs ，其中 jobs[i] 是完成第 i 项工作要花费的时间。...工人的 工作时间 是完成分配给他们的所有工作花费时间的总和。 请你设计一套最佳的工作分配方案，使工人的 最大工作时间 得以 最小化 。 返回分配方案中尽可能 最小 的 最大工作时间 。...) { int t = *max_element(time.begin(), time.end()); if(t < ans)// 最大的时间总和...if(time[i] == 0) break;//搜完了，不加会超时 } } }; 40 ms 7.6 MB C++ 2.2 状态压缩

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如何激活成功教程汽车–CAN协议

识别 当汽车关闭时，ecu通常处于睡眠状态，所以你需要打开汽车或将其置于辅助模式。...我们可以预期这个值将随着RPM的增加/减少而增加/减少。 canniffer中的第一个CAN帧似乎随RPM而变化，它是仲裁id为C9的帧。可能有多个包随RPM而变化，这只是第一个。...当您将重播消息时，请注意这一点。...这稍微有点困难，但是你应该能够使用提供的信息来完成它。一些汽车还使用校验和来确保数据的完整性。计算这个校验和是很困难的。 当在总线上重放识别的数据包时，您的CAN到USB设备可能进入“总线关闭”状态。...为了解决这个问题，你可以尝试延迟和计时，也许可以尝试在将汽车置于辅助模式后立即重播消息，尝试等待一段时间，在汽车上尝试，等等。

1.5K20

关于心跳ajax请求pending状态（被挂起），stalled时间过长的问题。涉及tcp连接异常。

问题：现公司有一个php系统，需要重复向后台发送ajax请求，但是会出现pending状态，我现在需要解决这个问题，或者说找到问题在服务器，代码，还是客户端，然后有个交代，但是不知道从何下手，毕竟还是it...两个特点，1：就是越往后的请求，pengding时间越长，且其中绝大部分时间被stalled占用（此问题网上有相关文章，但是没有解决办法，我后文会贴出来）；2：就是这个图我是设置的1s请求一次，一次又三个请求...，如果设置的时间长一点比如7s，这个现象就会出现得迟。...我首先找到的有价值的文章是这篇：关于请求被挂起页面加载缓慢 链接： http://kb.cnblogs.com/page/513237/ 文章的结论是，没有找到解决办法，但是大致描述了一个原因就是tcp.../804568 文章描述了种种原因，就列出了一种，并贴出了相关的抓包图，我一对比，发现跟我的几乎一样，但是我看不懂各个信息的真正意思，所以也只能估计就是这个原因 文中的抓包图： 我的抓包图： 这张图全是错误

3.1K10

【译】怎样监控与可视化微服务架构

基础架构主机地图显示每台主机或服务的运行状况; 拓扑图帮助开发人员了解服务依赖性和基础架构组件; 时间线功能使开发人员能够回顾并查看以前的系统状态，以了解错误和失败的发生情况。...共同能力 本文中突出显示的大多数APM工具都包含常见功能，例如自动发现应用程序拓扑和相互依赖性，监视应用程序运行状况，服务级别警报以及重播系统状态。...自动发现应用程序拓扑和相互依赖性可节省开发人员的时间，并缩短平均修复时间（MTTR）。开发人员不必花费数小时就可以找出服务关联和映射应用程序组件。...监视应用运行状况并提供服务级别警报的工具可帮助开发人员快速发现并修复应用程序问题 一些APM解决方案包括历史重播功能，可帮助开发人员调查和确定服务故障和错误的根本原因。...系统状态的历史回放还可以帮助开发人员发现拓扑变化并更好地了解整体应用。

2K30

Kotlin中的StateFlow和SharedFlow有什么区别？

SharedFlow的设计是为了提供一个通用的、可共享的事件流机制，支持事件的重播、缓存等。 状态持有和重播不同 StateFlow： 总是持有最新的状态值。 新的观察者会立即收到当前持有的状态值。...流中的每个新值都会覆盖之前的值，即只有最新的状态值会被保留。 SharedFlow： 不会持有单一最新状态值（除非配置了重播缓存）。...可以配置重播机制（replay 参数）以指定新的观察者接收之前多少个已发射的值。 可以配置不同的缓冲策略，如BufferOverflow来定制事件丢弃策略。...尤其适合需要重播特定数量的历史事件或者处理事件丢弃政策的场景。...collect：收集状态值的变化。 SharedFlow emit：发射一个新事件。 collect：收集事件。 replayCache：获取重播缓存。

11110

Apache Kafka - 流式处理

可重播：事件流中的数据记录可以被重复处理，从而使得流式处理具有容错性。如果处理过程中发生了错误，可以重新处理相同的数据记录，直到得到正确的结果。...这使得流式处理具有较大的灵活性和可扩展性。 流式处理是一种能够实时处理无边界数据集的编程范式，具有有序、不可变、可重播、低延迟、高吞吐量和灵活性等特点，非常适用于需要实时响应的业务场景。...将流转为表需应用流所有变更以改变状态,在内存、内部状态存储或外部数据库创建表,遍历流所有事件逐个改变状态,得到某时间点状态的表。...移动间隔等于窗口大小为“滚动窗口”,随每记录移动为“滑动窗口”。 窗口可更新时间:计算00:00-00:05平均值,1小时后00:02事件,是否更新00:00-00:05窗口结果?...窗口与时间对齐或不对齐:5分钟窗口每分钟移动,第一个片00:00-00:05,第二个00:01-00:06;或应用任时启动,第一个片03:17-03:22。滑动窗口随新记录移动,永不与时间对齐。

58660

干掉复杂代码 — Spring Boot 与 CQRS 才是黄金组合！

通过重播这些事件可以得出当前余额。 事件溯源的好处 审计跟踪： 事件溯源提供了自然的变更审计日志。这对于可追溯性和历史记录至关重要的领域至关重要。 临时查询： 您可以确定系统在任何时间点的状态。...这对于调试和理解过去的状态非常有价值。 事件重播： 通过重播事件，您可以重新生成读取优化的视图。当您想要创建新的投影或重建损坏的投影时，这尤其有用。...可以重播这些事件以重建聚合的状态。 投影： Axon 中的投影提供了 CQRS 的查询端。他们监听事件并更新读取优化视图。这样，您的查询模型始终会根据最新更改保持更新。...重播持续时间： 通过重播长期历史事件来重建系统状态可能非常耗时，会影响系统恢复和初始化时间。...可能需要自定义实现，这会增加项目的复杂性和持续时间。 结论 CQRS 提供了一种独特的方式来扩展和组织微服务。

74610

网络安全——网络层安全协议（3）

IPSec 的安全特性主要有不可否认性、反重播性、数据完整性和数据可靠性，认证。 ---- （1）不可否认性 不可否认性。“不可否认性”可以证实消息发送方是唯一可能的发送者，发送者不能否认发送过消息。...不可否认性”是采用公钥技术的一个特征，当使用公钥技术时，发送方用私钥产生一个数字签名，随消息一起发送，接收方用发送者的公钥来验证数字签名。  ...在理论上，只有发送者才唯一拥有私钥：“不可否认性”不是基于认证的共享密钥技术的特征，因为在基于认证的共享密钥技术中，发送方和接收方掌握相同的密钥。 ---- （2）反重播性 反重播性。...“反重播”确保每个IP包的唯一性，保证信息万一被截取复制后，不能再被重新利用、重新传输回目的地址。...---- 2.基于电子证书的公钥认证 一个架构良好的公钥体系，在信任状的传递中不造成任何信息外泄，能解决很多安全问题。IPSec与特定的公钥体系相结合，可以提供基于电子证书的认证。

24030

使用PyTorch Lightning构建轻量化强化学习DQN（附完整源码）

因此，它的Q值将非常不准确。然而，随着时间的推移，当智能体探索其环境时，它会学习到更精确的Q值，然后可以做出正确的决策。这允许它进一步改进，直到它最终收敛到一个最优策略（理想情况下）。...启蒙时代是一场支配思想世界的智力和哲学运动,让我们看看构成我们的DQN的组成部分 模型：用来逼近Q值的神经网络 重播缓冲区：这是我们智能体的内存，用于存储以前的经验 智能体：智能体本身就是与环境和重播缓冲区交互的东西...重播缓冲区的构建相当直接，我们只需要某种类型的数据结构来存储元组。...这是一个简单的均方误差（MSE）损失，将我们的DQN网络的当前状态动作值与下一个状态的预期状态动作值进行比较。在RL中我们没有完美的标签可以学习；相反，智能体从它期望的下一个状态的值的目标值中学习。...如果我们已经到了本次迭代的结尾，用done标志表示，我们将用session reward更新当前的total_reward变量。 在步骤的最后，我们检查是否是同步主网络和目标网络的时间。

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