metric="plain") autoplot(model, data = iris, frame = TRUE, frame.colour = 'Species') 注意 对 iris 数据来说，不同的类之间的关系很显然不是简单的线性...(AirPassengers)) autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers), cpt.colour = 'blue', cpt.linetype = 'solid')...= 'dodgerblue3', cpt.linetype = 'solid') dlm包 library(dlm) form <- function(theta){ dlmModPoly(order...包里的对象有： stl, decomposed.ts acf, pacf, ccf spec.ar, spec.pgram cpgram autoplot(stl(AirPassengers, s.window...= 'periodic'), ts.colour = 'blue') autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE)) autoplot(acf(AirPassengers
注意 对 iris 数据来说，不同的类之间的关系很显然不是简单的线性，这种情况下非线性的klfda 影响可能太强大而影响了可视化的效果，在使用前请充分理解每个算法的意义以及效果。...autoplot(cpt.meanvar(AirPassengers), cpt.colour = 'blue', cpt.linetype = 'solid') ?...= 'dodgerblue3', cpt.linetype = 'solid') ?...stats包 可支持的stats包里的对象有： stl, decomposed.ts acf, pacf, ccf spec.ar, spec.pgram cpgram autoplot(stl(AirPassengers...autoplot(acf(AirPassengers, plot = FALSE)) ?
二叉树的下一个结点 题目：给定一棵二叉树和其中一个结点，如何找出中序遍历的下一个结点，树中的结点除了有两个分别指向左右子结点的指针外，还有一个指向父节点的指针 最笨的方法就是一直网上回溯，直到找到了头结点...，然后从头结点开始重新中序遍历一次树，然后得到答案 还有一种比较巧妙的方法，先判断当前结点有没有右子树，如果有，直接打印右子树中最左的结点即为答案；如果没有，就往上回溯，假设当前结点是x，父节点是p...，如果x是p的左孩子，p就是答案，如果不是，就一直向上回溯x = p;p = p.parent; 二叉树的上一个结点 题目：给定一棵二叉树和其中一个结点，如何找出中序遍历的上一个结点，树中的结点除了有两个分别指向左右子结点的指针外...，还有一个指向父结点的指针 这个的做法正好与上面相反，先判断当前结点x是否有左子树，如果有，打印左子树最右的结点；如果没有，还是网上回溯，如果x是p的右孩子，p就是答案
我们先看一个例子 例子：想想一个女孩随机的在想象一个女孩在一个巨型棋盘上面随意移动。这里，下一个位置只取决于上一个位置。 ?...下一个时刻女孩移动到附件8块方格中的一块，这个时候，你预测到的可能性已经降为1/8。...下一个X(或者时间点t)被拉到Rho*上一个x的值。 例如，如果x（t–1）= 1，E[X（T）] = 0.5（Rho= 0.5）。现在，如果从零移动到任何方向下一步想要期望为0。...解决这两个问题我们要借助两个系数： 时间序列x(t)滞后k阶的样本自相关系数（ACF）和滞后k期的情况下样本偏自相关系数（PACF）。公式省略。...第三步：找到最优参数 参数p,q可以使用ACF和PACF图发现。除了这种方法，如果相关系数ACF和偏相关系数PACF逐渐减小，这表明我们需要进行时间序列平稳并引入d参数。
下面是一张我使用Microsoft Visio 2000做的且被上传到github的图片。若图片不清晰，请鼠标右键菜单项Open image in new tab之后，放大阅读。...文章没有涉及ffi与extern的编程知识（这足以独立来讲了）。而仅只粗浅总结了我对 的知识储备与实践收获 工程配置Cargo.toml 构建脚本build.rs 依赖关系
或者换句话说，一个从流程的输出进入下一个流程的输入的流水线管道，并将多个简单管道可以组合成一个复杂的系统。我们可以用一个有节点和边的图来表示这样一个系统。...在本文中，我将交替使用CPT和CPD。 CPT以条件概率或先验来描述每个节点的关系强度。 然后CPT与贝叶斯规则一起使用，以更新允许进行推断的模型信息。...我们可以建立以下四种有向的一对一关系。 多云 → 雨 雨 → 湿草 洒水 → 湿草 多云 → 洒水 重要的是要意识到一对一部分之间的关系强度存在差异，需要使用 CPT 进行定义。...但在进入 CPT 之前，让我们首先使用 bnlearn 制作 DAG。 基于一对一关系的DAG 这四个有向关系现在可以用来构建带有节点和边的图来表示。...为了创造知识驱动的模型，我们需要两个要素;DAG和条件概率表(cpt)。两者都是由专家提问得出的。DAG描述数据的结构，cpt用于定量描述每个节点及其父节点之间的统计关系。
你可以在下方链接查看分数。...什么是简单的指数平滑？当Alpha = 0.4时，预测下一个周期。...A）AR B）MA C）不能判断 解决方案：（A） 在以下情况下考虑使用MA模型：如果差分序列的自相关函数（ACF）表现出明显的截尾或偏相关系数表现出拖尾，则考虑添加一个模型的MA项。...A）xs和xt的间隔 B）h = | s – t | C）在特定时间点的位置 解决方案：（C） 通过定义上一个问题中描述的弱平稳时间序列。 25）如果_____，则两个时间序列联合平稳。...平滑的表达式是 smootht = α yt + (1 – α) smooth t-1 因此，对于下一个点，平滑的下一个值（下一个观察的预测）为 smoothn = α yn + (1 – α) smooth
/usr/bin 和/usr/local/bin 之间的区别在于，usr/bin里面存的是系统的一些应用程序的打开方式，而 /usr/local/bin存的应该是用户自己安装的应用程序； 也就是说，我的...python3.5应该安装在 /usr/local/bin； 另外什么叫做软连接，它就相当于一个快捷方式； /usr/bin里面存的东西，就相当于 exe的一个启动程序；
correlation（ρ） 相关系数=协方差除以标准差的积 ρ X...P_X=random_X.loc['P(X)'].tolist() print("随机变量 X 的期望是：%s"%cpt_EX(X,P_X)) print("随机变量 X 的方差是：%s"%cpt_Var...)-cpt_EX(X,P_xy)),(np.array(Y)-cpt_EX(X,P_xy))))]) #相关系数 def cpt_corr(X,Y,P_xy): return cpt_Cov(...=0) else 0 print(" 随机变量 X 的期望是：%s \n"%cpt_EX(X,P_xy), "随机变量 Y 的期望是：%s \n"%cpt_EX(Y,P_xy),..."随机变量 X,Y 的协方差是：%s \n"% cpt_Cov(X,Y,P_xy), "随机变量 X,Y 的相关系数是：%.3f \n"%cpt_corr(X,Y,P_xy)) #验证自己与自己的协方差等于方差
其中 为白噪声序列，则 为随机游走序列，因为它与上一个时刻相差一个完全随机的值，且这个序列不是平稳的，因为它的方差为 (可以根据方差加法公式计算推得) ADF思想 思想是基于随机游走序列进行判定...，即如果 该式的p为1，即 有一个单位根，则说明这个序列不平稳 ACF自相关系数 ACF也是判断一个序列是否平稳的衡量标准，它描述了一个序列值在其自身在不同时间点的相关度，计算公式为 这里计算出来相差...k个时间点的序列自身的相关性 PACF偏自相关系数 偏相关的含义是单独研究两个要素之间的相互关系的密切程度，不考虑中间变量 image.png 可以类比相关系数，只不过相关系数是两个变量之间的计算，而自相关系数是现在的自己和以前的自己的计算...，判断序列达到平稳可根据ADF值及对应伴随概率判断，而如果ACF值的正的滞后项多，则考虑增加差分阶数d，如果滞后第一项ACF为负，则可能是因为差分过多。...且一般用ADF值判断平稳性和确定差分阶数，而ACF/PACF确定自回归阶数p和移动平均阶数q image.png 该算法没有建立序列值与时间t的函数关系式，相反还尽可能地要求序列平稳(即与时间大小无关
详细信息如下： 论文链接：https://arxiv.org/abs/2109.11797 项目链接：未开源 导言： 预训练的视觉语言模型（VL-PTM）在Visual Ground任务上表现出了良好的能力...（例如，对象、属性和关系）的组合。...03 实验 从上表中，可以看出，在少样本和零样本设置下，CPT的性能显著优于微调的结果，提升非常明显；在全部数据训练下，CPT的性能也是接近或者超过了以前的SOTA性能。...04 总结 在这项工作中，作者提出了VL-PTM的第一个跨模态提示调优（CPT）框架。实验结果证明了CPT在零样本和少样本的Visual Grounding任务上的有效性。...在这项工作中，作者以Visual Grounding为例，以证明CPT的有效性。但实际上，CPT可以适应其他视觉语言任务。
具有相同属性（特征）和方法（行为）的一系列个体的集合，类是一个抽象的概念。 什么是对象？ 从类中，拿到的具有具体属性值的个体，称为对象。对象是一个具体的个体。 eg:人类；张三 类和对象的关系？...按照用途来分的话主要用几类：后台管理用、描述信息用、固定链接用、角色权限控制用等等，这需要根据不同场景做更细致的设置。...但是如果你现在兴致冲冲的点击这篇文章的view链接想看一看效果，很可能给你大大的404提示，一盆冷水浇头，What the Fuck？哪里搞错了？ ?...不管用哪种方式，再次打开刚才的文章链接就不会404了。可以愉快的在自定义文章类型下面发布文章了。...使用很简单，安装、激活，在Settings中找到Permalink Settings页面中会多出一部分，能够让你对自定义文章类型的固定链接格式进行设置，就像设置文章的固定链接那样。 ?
第二个图是计算的ACF相关系数图。 ACF图的横坐标表示滞后的阶数，纵坐标表示对应的滞后序列与原始序列的相关系数。可以看出，随着滞后阶数的增加，滞后序列与原始序列的相关性也在不断地降低。...图中的蓝色区域表示置信区间，用来标识相关系数是否具有统计显著性。简单来说，如果相关系数落在置信区间内，表明对应的两个序列的相关系数并不能代表其真实相关性。...ACF 和 PACF 也可以理解为这样的关系。 前面我们计算 ACF 自相关函数时，得到的并不是 X_t 与 X_{t-k} 之间单纯的相关关系。...而 PACF 所要表示的就是点 x_i 与点 x_{i-p} 的相关性，所以， 序列的偏相关系数PACF： pacf(p)=\phi_p 有几种方法可以求解相关系数，方法包括最小二乘法（MLS...参考链接 [1].https://blog.csdn.net/SunJW_2017/article/details/126993853，芳樽里的歌 [2].https://www.jianshu.com
没关系的，FineBI里面可以兼容展示FineReport报表。 在公司采买的时候，如果资金上允许，请直接购买FineBI。 行式引擎适用于大数据量情况下。...索引 小节 内容简介 文档链接 条件属性 在满足一定条件下改变单元格的格式或者显示成不同的值。 添加预警，间隔背景色-条件 数据过滤 从大量的数据当中，获取到符合条件的数据。....cpt 三、筛选数据-过滤 1....已完成模板 已完成的模板，可参见%FR_HOME%\webroot\WEB-INF\reportlets\doc\Primary\DetailReport\筛选数据.cpt 点击下载模板：筛选数据.cpt...已完成模板 已完成的模板，可参见%FR_HOME%\webroot\WEB-INF\reportlets\doc\Primary\DetailReport\排序.cpt 点击下载模板：排序.cpt 五
从图中我们可以观察到，不论是从头开始训练，还是基于已有模型继续训练，模型效果（Validation Loss）、计算资源消耗（FLOPS）及模型大小之间均呈现出幂律（Power Law）的关系。...CPT Scaling Law为了更加科学地指导大语言模型（LLMs）进行持续学习，我们研究了CPT场景下的Scaling Law，我们从图1观察到CPT模型的scaling曲线同从零开始预训练（Pre-training...我们以一个1.4B大小的模型为例，研究了回放数据规模（token数）和模型效果之间的关系，如下图2所示：图2：LLMs的遗忘问题和数据回放的影响。...CPT中的知识迁移图3：CPT中的知识和算力迁移通过将CPT Scaling Law与原始Scaling Law进行相减，我们就可以清楚了解在持续学习过程中算力（FLOPS）的复用情况以及知识的迁移规模...图3（右）展示了知识迁移情况，我们发现，对于不同尺寸的模型来说，原始知识学习的越牢固（见过的数据越多），所能迁移的知识量就越多，两者基本上具备线性关系；同时，模型尺寸越大，其天然具备的知识迁移能力越强。
在健康发育过程中θ/β比值(TBR)逐渐下降，而ADHD患者的θ/β上升被认为反映了发育迟缓或皮质觉醒不足。然而，最近的研究对θ/β与觉醒的关系及其作为ADHD诊断的可靠依据提出了挑战。...采用配对t检验进行事后分析，以Bonferroni校正后的 p <0.05作为显著性水平。 4.4. 相关分析 为了检验电生理活动和行为之间的关系，以及NFB训练的调节作用。...相关分析 4.1 NFB前后(CPT2-CPT1)的α波功率与CPT操作 在ADHD组的CPT2- CPT1相对α波功率与CPT2- CPT1虚报误差呈显著负相关(r = 0.483, p CPT操作(CPT2-CPT1)的α波ERD 在ADHD组的CPT2-CPT1 α波ERD振幅与CPT2-CPT1虚报误差呈显著正相关(Go试次:r = 0.527, p <0.01; NoGo...讨论 该研究使用静息和任务态以及一个单一的神经反馈程序的实验设计，集中于成人AHDH的α波振荡、注意力和运动抑制之间的关系，旨在调节被试内α波功率。
虽然这里的时间序列问题也可以用线性回归来解决，但这并不是最好的方法，因为它忽略了这些值与所有相对过去值之间的关系。下面，我们来了解一下解决时间序列问题的一些常用方法。...朴素预测法：在这种预测方法中，新数据点预测值等于前一个数据点的值。结果将会是一条平行线，因为所有预测的新值采用的都是先前的值。 ? 2. 简单平均值法：视下一个值为所有先前值的平均数。...让我们对每个分量做一下解释： AR项是指用于预测下一个值的过去值。AR项由ARIMA中的参数‘p’定义。“p”的值是由PACF图确定的。 MA项定义了预测未来值时过去预测误差的数目。...用ACF PACF图来确定ARIMA模型的输入参数。 6. 确定p值和q值：从上一步的ACF和PACF图中读取p和q的值。 7....知道一条捷径是件好事，但熟悉它背后的数学也同样重要的。在这篇文章中，我略过了ARIMA如何工作的细节，但请务必阅读本文中提供的链接的文章。
Contrastive Pre-Training of GNNs on Heterogeneous Graphs 地址：https://yuanfulu.github.io/publication/CIKM-CPT.pdf...导读：文章为异构图神经网络模型设计了新的对比学习预训练方案，提出了一种新颖的对比GNN 在异构图 (CPTHG) 上的预训练策略，通过自监督的方式捕获语义和结构属性 。...具体来说，文章设计了语义感知关系级和子图级的预训练任务。文章在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验，证明了文章提出的的 CPT-HG 模型成功的将知识转移到各种下游任务中。...异构图嵌入了丰富的结构和这些图的语义到低维空间并有利于各种数据挖掘任务，如节点分类、节点聚类、和链接预测。在本文中，作者提出了一种自监督方法 依靠知识交流学习 HG 表示。...在多个节点分类、节点聚类和链接预测任务的实验结果表明，所提出的自我监督都优于竞争方法，并将基线方法提高了 1% 和高达 10%。
utm 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.11797.pdf 在细粒度图像区域，定位自然语言对于各种视觉语言任务至关重要，如机器人导航、视觉问答、视觉对话、视觉常识推理等...在视觉 sub-prompts 中用分割掩码给目标着色（CPT-Seg）获得了比块（CPT-Blk）更好的结果。...值得注意的是，CPT 实现的标准差明显小于微调。例如，在 RefCOCO 评估中，CPT-Blk one-shot 相对标准差平均降低了 73.8%。...原因是 RefCOCO + 有更多的基于颜色的表达（比如穿红色衬衫、戴蓝色帽子的人），这会干扰基于颜色的 CPT。...在全监督的设置下，CPT 实现了与强微调 VL-PTM 相当的性能。这表明，即使在全监督的场景中，CPT 也是 VL-PTM 的一种有竞争力的调优方法。
vue/dist/vue.js"> 我是app实例范围 cpt...v-text="msg">cpt> 测试下面的自定义组件dzhcpt生不生效 的，不在vue接管的实例里--> Vue.component("cpt", {...template: "" }); // 注册 组件使用的时候只能放到实例存在的DOM里,且组件名称必须小写，因为html不区分大小写，所以注册组件并使用的时候会报错...data: { msg: "component", }, }); ---- 版权属于：dingzhenhua 本文链接
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