/authentication-in-loopback-applications-against-bl 译者：@从流域到海域 译者博客：blog.csdn.net/solo95 在针对Bluemix的Lookback
Lookback从字面上来看这个就是查找时间。这个 Response Each Time 对比起来的不同就是修改的频率。...为了节约存储空间，对医生这个字段我们就可以设置为 lookback，这样的话只要和上次看的医生相同，那么数据显示的就是上次的医生名字，虽然我们这里什么都没有输入。...针对上面的情况，在 Lookback 中又细分了 2 类：with 和 without deletion。Lookback with deletion这种约束允许 Lookback 中的字段内容为空。...那么我们的 Lookback 的时候，上面有关医生的关联数据就删除了，那么数据在查询的时候就会显示为 Null，我们用 “” 来表示。...Lookback without deletion这种约束不允许 Lookback 中的字段内容为空。
以下代码显示了此功能： def get_training_data(symbol, start_date, end_date, monthly_bool=True, lookback=10):...) data_up_down = data['up_down'].to_numpy() training_data = get_sequence_data(data_up_down, lookback...参数 lookback 指定预测中包含过去多少天。...[0] - lookback + 1, lookback) strides = data_up_down.strides + (data_up_down.strides[-1],) return...它返回一个新的 NumPy 数组，该数组表示具有指定窗口大小的 data_up_down 数组的滑动窗口视图，该窗口大小由 lookback 参数确定。
， 因此有1440/6=240条数据会作为训练数据，这就是代码中的lookback//step于是我就把1点前10天内的抽样数据作为训练数据，2点是的气温作为数据对应的正确答案，由此 可以对网络进行训练...''' def generator(data, lookback, delay, min_index, max_index, shuffle=False, batch_size...while 1: if shuffle: rows = np.random.randint(min_index + lookback, max_index,...= 1440 step = 6 delay = 144 batch_size = 128train_gen = generator(float_data, lookback=lookback,...step=step, batch_size=batch_size) test_gen = generator(float_data, lookback=lookback,
以下代码显示了此功能： def get_training_data(symbol, start_date, end_date, monthly_bool=True, lookback=10):...参数 lookback 指定预测中包含过去多少天。...get_sequence_data()代码如下 ： def get_sequence_data(data_up_down, lookback): shape = (data_up_down.shape...[0] - lookback + 1, lookback) strides = data_up_down.strides + (data_up_down.strides[-1],)...它返回一个新的 NumPy 数组，该数组表示具有指定窗口大小的 data_up_down 数组的滑动窗口视图，该窗口大小由 lookback 参数确定。
while 1: if shuffle: rows = np.random.randint(min_index + lookback, max_index...= 1440 step = 6 delay = 144 batch_size = 128 train_gen = generator(float_data, lookback=lookback, delay...=lookback, delay=delay, min_index=200001, max_index=300000, step=step, batch_size=batch_size) test_gen...= generator(float_data, lookback=lookback, delay=delay, min_index=300001, max_index=None, step=step,...model = Sequential() model.add(layers.Flatten(input_shape=(lookback // step, float_data.shape[-1]
预处理 方式为计算 t-lookback+1 至 t 日行情数据相对于过去 252 个交易日收盘价的 Z 分数。因此状态空间为 lookback*4 维实空间。...回看区间 lookback 取 5 个交易日，同时测试 10 和 15。动作空间动作空间定义为{buy, sell, hold}。...数据预处理，每个交易日 t，计算 t-lookback+1 至 t 日指数开高低收价格相对过去 252 日收盘价的 Z 分数，作为该日的观测状态；3....不同回看区间收益率表现：lookback=5 最好，lookback=10和15 接近，lookback=15 略好。过于久远的信息指示意义可能有限，降低数据信噪比，回看区间取短一些较好。...优化后的超参数为：折扣因子 γ=0.5，回放内存 replay_memory=32，回看区间 lookback=5， 预测区间 horizon=10。
*********** weight.limit = data.frame(last(pric obj = portfoli(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len...********************************************** obj = portfolio(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len
videoService.HomeVideoList(); var identityList = new List(); identityList.AddRange(result.LookBack.Select...x.VideoImg = ReplaceVideoImg(x.VideoImg, VideoMaxImg); }); result.LookBack.ForEach
*** weight.limit = data.frame(last(pric obj = portfoli(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len...**************************************** obj = portfolio(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len
,lookback=lookback,delay=delay, min_index=0,max_index=200000,shuffle=True,step=step, batch_size...=batch_size) val_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay, min_index=200001,max_index...=300000,step=step,batch_size=batch_size) test_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay...数据准备 step = 3 lookback = 720 delay = 144 train_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay...lookback) // 128 test_steps = (len(float_data) - 300001 - lookback) // 128 1D卷积+GRU网络层 from keras.models
准备数据 问题的确切表达如下：给定的数据可以追溯到 lookback 时间步长（一个时间步长为10分钟）并在每个steps 时间步长处进行采样 ，您可以预测该delay 时间步长中的温度 吗？...使用以下参数值： lookback = 1440 —观察将追溯到10天。 steps = 6 —观测将在每小时一个数据点进行采样。 delay = 144 —目标将是未来的24小时。...lookback —是_输入数据应该_包括多少个_时间_步。 delay —目标应该在未来多少步。 min_index 和 max_index —data 数组中的索引， 用于定义从中提取时间步长。...lookback <- 1440 step <- 6 # 为了查看整个验证集，需要从valu gen中提取多少步骤 val_steps % layer_flatten(input_shape = c(lookback / step, dim(data)[-1])) %>% history
ServiceAccount token的Authenticator会从ServiceAccountTokenGetter通过loopback client来获取secret，该操作在K8s-1.12是不走缓存的，并且lookback...查看K8s代码发现，当前版本的lookback client的限速配置是hardcode在代码里的，没有配置可以修改。如果要改的话只能再出一个K8s版本，改动相对较大。
nothing call，如果到期时S大于K，则支付资产的价格 European call = long cash or nothing call + short asset or nothing call lookback...option 根据过去价格来确定,更贵 fixed lookback call option，K是fixed， ?...floating lookback call option, K是浮动的， ?
privilege 配置指定用户界面下的用户等级 set authentication password 配置本地认证密码 ip address * * 配置接口IP、子网掩码 interface lookback
figures out the returns ''' def __init__(self,price_fn,num_stocks=2,length=2,starting_value=1000,lookback...param length: The length of an episode ''' self.num_stocks = num_stocks self.lookback...= lookback self.length = length self.oprices= price_fn(num_stocks=num_stocks,length=...already includes transaction costs state = { "prices":self.prices[self.time-self.lookback
prev_price AS pct_return, AVG (mid_price) OVER lookback...AS avg_price, AVG ((mid_price - prev_price) / prev_price) OVER lookback AS avg_return,...STDDEV_POP ((mid_price - prev_price) / prev_price) OVER lookback AS stddev_return FROM l1_...sample_prev WINDOW lookback AS ( PARTITION BY symbol ORDER BY start_time ROWS
, rx[BufSize]; bzero(rx, sizeof(rx)); for (i = 0; i < BufSize; i++) tx[i] = i; pr_debug("nSPI - LookBack...= 0) { pr_err("LookBack Mode Test errorn"); //pabort("error"); } else pr_debug("SPI - LookBack Mode OKn
③ Lookback用于执行想要查看的之间段。 ④ Duration表示持续时间，即span从创建到关闭所经历的时间。 ⑤ Limit表示查询几条数据。类似于MySQL数据库中的limit关键词。
H3C-Serial0/2/2]quit 遇到一个问题，在三台设备上运行OSPF协议，调整RT3和RT4的优先级，使之成为DROTHER，三台设备上都有完整的路由表，但在RT3 ping RT4的lookback
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