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    PCA不适用于时间序列分析的案例研究

    我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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    关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

    关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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    谈谈React事件机制和未来(react-events)

    当DOM触发事件时,会从这里开始调度分发到React组件树 ReactEventEmitter - 暴露接口给React组件层用于添加事件订阅 EventPluginHub - 如其名,这是一个‘插件插槽...它支持这些表单元素: input, textarea, select SelectEventPlugin - 和change事件一样,React为表单元素规范化了select(选择范围变动)事件,适用于...只不过React为了减低内存损耗和垃圾回收,使用一个对象池来构建和释放事件对象, 也就是说SyntheticEvent不能用于异步引用,它在同步执行完事件处理器后就会被释放。...你也可以通过以下方法来保持事件对象的引用: 调用SyntheticEvent#persist()方法,告诉React不要回收到对象池 直接引用SyntheticEvent#nativeEvent, nativeEvent...它们可能要维持一定的状态、也可能要独占响应的所有权(即同一时间只能有一个Responder可以对事件进行处理, 这个常用于移动端触摸手势,例如React Native的GestureResponderSystem

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    MoCo不适用于目标检测?MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法SoCo!性能SOTA!(NeurIPS 2021)

    一个潜在的原因是,图像级预训练可能过度适用于整体表示,无法了解图像分类之外的重要属性 。 本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中,检测框用于对象的表示。...基于此,作者提出了一个对象级自监督预训练框架,称为选择性对象对比学习(Selective Object COntrastive learning, SoCo),专门用于目标检测的下游任务 。...因此,作者设计了一个新的预训练任务,用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。具体而言,SoCo构造了对象级视图,其中相同对象实例的尺度和位置得到了增强。...分别使用在线网络和目标网络提取它们,如下所示: 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入,θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。

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