时序路径 典型的时序路径有4类，如下图所示，这4类路径可分为片间路径（标记①和标记③)和片内路径（标记②和标记④）。 ? ...对于所有的时序路径，我们都要明确其起点和终点，这4类时序路径的起点和终点分别如下表。...，也就是FPGA内部的时序逻辑。...时序模型 典型的时序模型如下图所示，一个完整的时序路径包括源时钟路径、数据路径和目的时钟路径，也可以表示为触发器+组合逻辑+触发器的模型。 ? ...该时序模型的要求为(公式1) Tclk ≥ Tco + Tlogic + Trouting + Tsetup - Tskew 其中，Tco为发端寄存器时钟到输出时间；Tlogic为组合逻辑延迟；Trouting
十大时序模型简介 简介 ? 时间序列建模在销量预测，天气预测，车流量预测，股票价格预测等问题中扮演着至关重要的角色，一般时间序列的问题可以表述为下面的形式 ?...验证策略确定好了之后，接下来，我们就可以研究探讨十大时序模型。...model) Exponential smoothing ARIMA, SARIMA GARCH Dynamic linear models TBATS Prophet NNETAR LSTM 十大时序模型...Naïve和SNaïve模型通常被用作基准模型。...趋势时间序列则有两种选择： 饱和增长模型和分段线性模型。 多周期季节性模型依赖于傅立叶级数。 已知的自定义假日的效果可以很容易地合并到模型中。
然而，现有的方法通常忽略了模型的解释性，使得人类难以理解模型预测背后的原理。Shapelets是一组具有高度解释性的判别子序列，可用于时间序列分类任务。...值得注意的是，DiffShape 使用 作为扩散条件来指导模型生成shapelets 。...然后在逆过程中，使用这些扩散样本和真实子序列作为条件来训练模型生成与真实子序列相似的shapelets。...这样做的目的是为了将时间序列的标签信息融入到对比学习中，使得模型能够更好地理解和利用这些标签信息。...通过这种方式，模型可以学习到更具判别力的shapelets表示，从而提高时间序列分类的性能。
数据传送速率用波特率来表示， 指单位时间内载波参数变化的次数， 或每秒钟传送的二进制位数 如每秒钟传送240个字符， 而每个字符包含10位（1个起始位， 1个停止位， 8个数据位）， 这时的波特率为2400Bd 传输时序如下图...可以是1位、1.5位、2位的高电平 空闲位： 处于逻辑1状态， 表示当前线路上没有资料传送 uart接口的时序分析 1、串行数据的格式 异步串行数据的一般格式是：起始位+数据位+停止位，...RS-485发送数据时的正确时序如图4所示。 图4 RS-485的正确发送数据时序 在图4中，发送控制信号的宽度基本与数据信号的宽度一致，所以能保证发送数据的正确和发送后及时转为接收。 ...图5 RS-485控制信号太短时的时序 图6 RS-485控制信号太长时的时序 在图5中，由于控制信号关闭过早，则第二个字节的后两位将发送错误；在图6中，由于控制信号关闭过迟，使485芯片在发送数据后
基于标签(tag-value)的时序数据模型 当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等)....Pronmentheus时序数据模型 prometheus采用了多维数据模型,包含 指标名称(metric name),一个或多个标签(labels) 以及指标数值(metric value) 时序数据模型包括了...InfluxDB时序数据模型 下图4是InfluxDB对时序数据模型的图形化表示： 图4 measurement： 指标对象，也即一个数据源对象。...图6 基于树形（tree schema）的时序数据模型 IoTDB与其他TSDB的数据模型最大的不同，没有采用标签（tag-value、Labels）模式，而是采用树形结构定义数据模式：以root为根节点...图8 时序数据的基本模型可以分成下面几个部分： Metric：度量的数据集，类似于关系型数据库中的 table，是固定属性，一般不随时间而变化 Timestamp：时间戳，表征采集到数据的时间点 Tags
以下是本系列第一篇，同步时序模型介绍。...芯片间通信的时序模型 大体上，有三种时序模型用于芯片间通信，那就是系统同步，源同步以及自同步，下面分别介绍： 系统同步 所谓的系统同步，即在IC之间通信中，外部公共时钟应用于两个IC之间，并用于数据发送以及接收...系统同步电路图 这是一种很常见的电路模型，在IC应届生招聘时，这种类型的时序分析题，也最为常见。 如下图为上图的详细时序模型： ? 系统同步时序模型 阴影部分为必须要考虑的延迟。...其时序模型如下： ? 源同步时序模型 自同步 所谓自同步，即两个IC之间同步，其中发送IC生成的包含数据和时钟的流发送至接收IC。自同步的电路图如下： ?...其时序模型如下： ?
在接下来的这篇文章中，你将学会如何利用深度学习库Keras搭建LSTM模型来处理多个变量的时间序列预测问题，你会掌握： 如何将原始数据转化为适合处理时序预测问题的数据格式； 如何准备数据并搭建LSTM来处理时序预测问题...； 如何利用模型预测。...3.2 构造模型 在这一节，我们将构造LSTM模型。 首先，我们需要将处理后的数据集划分为训练集和测试集。为了加速模型的训练，我们仅利用第一年数据进行训练，然后利用剩下的4年进行评估。...接下里我们对模型效果进行评估。...多元时序多时滞输入预测的完整例子如下: from math import sqrt from numpy import concatenate from matplotlib import pyplot
对时间序列数据构建大模型，并适配各种时序任务（比如：时序预测）是最近时序研究的新视角。最近来自澳大利亚新南威尔士大学的几位研究者提出了一种新的预测范式：基于提示的时间序列预测（PromptCast）。...在这项任务中，时序数字输入和输出被转换为提示，预测任务以句子对句子的方式构建，从而可以直接应用语言模型进行预测。...然而现今大模型主流主要是采用提示工程，受此技术的启发，该工作的研究者们提出了一种时序预测新范式，即通过设计提示词模版将数值输入转化为语句，利用大语言模型进行预测，把时序预测转变成了一个对话任务，如上图b...总结 该研究工作巧妙地将时序数据转化为文本数据，将传统的时序预测任务创新性地转化为对话预测任务。这一突破性方法，借助语言模型的强大能力，成功应用于时序数据的预测。...实验结果充分证明了语言模型在时序预测任务中的有效性和泛化性。此外，研究者还构建了首个基于提示词的时序预测任务数据集，为后续研究提供了宝贵的资源。 为何语言模型在时序预测中能发挥如此重要的作用？
当然也可使用 python 参数marker, linestyle 或ls, color 或c分别指定上述属性。
这些模型在广泛的下游任务上展示出了显著的少量样本泛化能力，通常优于特定于任务的模型。...研究者的贡献如下： 提出了Lag-Llama模型，这是一种适用于时间序列基础模型扩展定律分析的单变量概率时间序列预测模型。...研究者确定了一个“稳定”的区域，在该区域内，当模型大小超过某个阈值时，模型的性能始终优于基线方法。...该论文构建了一个通用单变量概率时间预测模型Lag-Llama，在来自Monash Time Series库中的大量时序数据上进行了训练，并表现出良好的零样本预测能力。...Lag-Llama模型 Lag-Llama模型的最后一层是一个特殊的层，称为分布头（Distribution Head），它将模型的特征投影到概率分布的参数上。
云朵君致力于知识分享，希望能够在大家奋斗的路上出一份薄力，文末给大家带来了由清华大学出版社出版的《Python机器学习》，免费送书给大家！...云朵君之前分享过不少时间序列相关文章，有时间序列基本概念介绍、有基本模型介绍、也有时间序列分析与预测实战案例。我发现，很多小伙伴私信云朵君，说的最多的就是需要案例数据。...时序数据生成原理 一般而言，数据是由函数生成的，而周期性时间序列数据可以使用由余弦函数来生成。 余弦型函数是实践中广泛应用的一类重要函数，指函数ωφ(其中，ω，φ均为常数，且，ω)。...现实中的时序数据具有大量的噪声，因此此时我们只需要加上随机振幅和随机偏移就能生存具有噪声的时间序列数据。 接下来我们一步一步实现具有真实场景的随机时间序列数据。...生成随机时序数据的函数，我们选用余弦型函数 其中 为生成的随机振幅：set_amplitude 为生成的随机偏移：set_offset 为周期：在 [7, 14, 28, 30] 中随机选择
早期的时序分析通常都是通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的波动特征和发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。...目前主流的时间序列分析软件有SAS、Eviews、S-plus、Matlab、R、Python、TSP等。 1.3. 整体框架 image.png 2. 数学基础 2.1....Python语言 方法一：参考链接：https://mlln.cn/2017/10/26/python%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E5%88%86%E6%9E...1、图检验法 时序图检验 根据平稳时间序列均值、方差均为常数的性质，平稳时间序列的时序图（折线图）应该始终在一个常数值附近随机波动无明显的趋势性或周期性，而且波动的范围有界。...因此，模型的显著性检验即为残差序列的随机性检验（白噪声检验），可采用观察残差序列时序图、残差序列Q-Q图、残差序列自相关函数图、以及Box-Ljung检验等方法检验。
然后，将这些时间输入映射到相应的隐藏空间，以构建生成预训练转换器的时序输入嵌入。研究者进行理论分析，将时间序列域与频域联系起来，强调分解这些组件对于时间序列分析的必要性。...模型介绍 TEMPO-GPT的结构 多为时间序列预测任务的定义如下： 与常规的时序预测模型不同的是，研究者参考语言模型，在预测过程中为要预测的输入窗口添加了提示词 。...实验结果 实验部分，文中对比了与Transformer类型模型、大语言模型、线性模型、TimesNet等多种类型模型在长周期时间序列预测中的效果，本文提出的模型都取得了比较显著的提升。...traffic数据集不同于模型之前遇到的任何数据，而TEMPO也优于所有基准模型，实现了最低的MSE和MAE。...点击下方名片关注时序人 设为星标，快速读到最新文章 欢迎投稿 转载请联系作者 觉得不错，那就点个赞吧
时序图 时序图用于描述对象之间的传递消息的时间顺序, 即用例中的行为顺序. 当执行一个用例时, 时序图中的每条消息对应了一个类操作或者引起转换的触发事件....对象: 时序图中对象使用矩形表示, 并且对象名称下有下划线. 将对象置于时序图的顶部说明在交互开始时对象就已经存在了. 如果对象的位置不在顶部, 表示对象是在交互的过程中被创建的....表示时序图中的对象在一段生命周期内存在. 每个对象底部中心的位置都带有生命线. 消息: 两个对象之间的单路通信. 从发送方指向接收方. 在时序图中很少使用返回消息....Process On创建时序图 新建-UML LINKS processon ML建模之——时序图(待整理) UML系列——时序图（顺序图）sequence diagram 时序图、流程图、状态图、协作图之间的区别...画UML的用例图和时序图
什么是时序攻击？ 在密码学中,时序攻击是一种侧信道攻击,攻击者试图通过分析加密算法的时间执行来推导出密码。...而使用 hash_equals 比较两个字符串，无论字符串是否相等，函数的时间消耗是恒定的，这样可以有效的防止时序攻击。
扩散模型是最近学术界最热门的研究领域之一，在生成高水平的细节或者生成多样性上都展示了极好的效果。最近扩散模型逐渐被应用于生成语音时序的任务之中。...该模型在能大幅减少降噪扩散概率模型（DDPM）每步降噪所需时间的同时，仍能生成出与人声难以分辨的高质量语音。...目前行业内一些基于 DDPM 的语音合成质量已能赶上自回归模型，但其生成速度却远低于同为非自回归模型的 Flow 和 GAN 模型。这是由于 DDPM 需要通过迭代几百上千个采样步数来得到有效的降噪。...模型输入为带噪音频时序（Noisy Audio），噪声步数索引（t），梅尔频谱条件（c）。...基于此研究者设计了更好的文本到语音时序合成扩散模型，ProDiff，一种高质量的渐进式快速扩散模型。
相比早期的时序推理方法而言，TAdaConv更为高效，并行度高，同时还能大大提升模型容量。...实验中 TAdaConv 可以有效地提升已有视频模型在视频分类和时序动作定位上的能力，被表示机器学习顶级大会 ICLR 2022 收录。...基于该假设，研究者提出时序自适应卷积（TAdaConv）来代替传统视频模型中的卷积，并以此改造以往的视频模型，以测试其效果。...模型方法 要实现时序不变性，就得要求空间卷积的权重在视频的每一帧中是共享的。...实验 研究者通过设定一些校准权重以进行假设检验，验证模型的效果： 研究者实验验证：放松时序不变性有益于时序建模，动态校准权重比可学习校准权重更好，以及 TAdaConv 的校准方式性能最优。
用户时序特征 之前在介绍FM模型的时候，曾经提到过它有一个巨大的问题，就是模型的输入的维度是固定的，也就是说我们生成的特征也是固定的。...另外一个问题是FM模型本身没有时序处理的部分，它肯定就学不到时序的一些信息。比如张三一周之前想买袜子，于是点击了很多袜子，前两天又对一款游戏感兴趣，点击了几次游戏。...怎么改进呢，其实很简单，不是说了FM本身没有时序处理的部分，导致它学不到先后逻辑上的关联么。那什么领域的模型主要研究时序？...NLP，因为语句是有先后顺序的，无论是文本分析还是机器翻译都需要考虑上下文，所以NLP是最早使用RNN、LSTM等时序模型的领域。...Transformer 第二个要介绍的模型叫做transformer，如果说DIN只是借鉴了NLP当中时序模型的一些处理逻辑和思想的话，那么transformer几乎就是实打实的直接搬运了。
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