240 發(fā)簡信
IP屬地:廣東
  • 你的async_func函數(shù)不見了心褐?

    Python:asyncio.wait 和 asyncio.gather 的異同

    1. 異同點綜述 相同:從功能上看蜈七,asyncio.wait 和 asyncio.gather 實現(xiàn)的效果是相同的乱凿,都是把所有 Task 任務(wù)結(jié)果收集起來蚯撩。 不同:async...

  • futures哪來的

    python之ThreadPoolExecutor

    在前面的博客中介紹了線程的用法础倍,每次使用都要創(chuàng)建線程,啟動線程胎挎,有沒有什么辦法簡單操作呢沟启。 python3.2引入的concurrent.future模塊中有ThreadPo...

  • 都不知道他寫的啥,估計是直接復(fù)制粘貼的

    時間序列的Transformer

    https://towardsdatascience.com/the-time-series-transformer-2a521a0efad3[https://towards...

  • 大佬您好犹菇,優(yōu)化算法是用來控制學習率加快模型收斂的嗎德迹?還是用于基于訓練數(shù)據(jù)迭代的更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重的?

    簡單認識Adam優(yōu)化器

    基于隨機梯度下降(SGD)的優(yōu)化算法在科研和工程的很多領(lǐng)域里都是極其核心的揭芍。很多理論或工程問題都可以轉(zhuǎn)化為對目標函數(shù)進行最小化的數(shù)學問題胳搞。 按吳恩達老師所說的,梯度下降(Gr...

  • 單位根檢驗的原理是什么?肌毅?筷转??調(diào)包誰不會啊

    時間序列的平穩(wěn)性

    一.時間序列的平穩(wěn)性 并不是所有的時間序列都是可預(yù)測的悬而,想象一下呜舒,假如一個時間序列的變化特性是不穩(wěn)定的,那么它每個時期的波動對于之后一個時期的變化的影響都是無法預(yù)測的摊滔,因為它...

  • @遙遠的清平灣 成俗的想法呢

    時間序列預(yù)測之:LSTM方法容易出現(xiàn)的問題

    問題描述 在用LSTM預(yù)測時間序列時阴绢,比如輸入是X店乐,預(yù)測輸出是y: 若X中包含了之前時刻的y值艰躺,則最終預(yù)測輸出y_hat與y之間容易出現(xiàn)滯后現(xiàn)象,即y_hat的值好像是前一時...

  • 預(yù)測未來的時候只能使用滾動預(yù)測眨八,也就是單步預(yù)測腺兴!所以多步預(yù)測存在的意義只是因為那個實驗只在訓練集-測試集 上面做而已,沒有涉及未來廉侧。

    6 種用 LSTM 做時間序列預(yù)測的模型結(jié)構(gòu) - Keras 實現(xiàn)

    LSTM(Long Short Term Memory Network)長短時記憶網(wǎng)絡(luò)页响,是一種改進之后的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以解決 RNN 無法處理長距離的依賴的問題段誊,在時間序列...

  • 所以你是怎么把 x, y, 傳進去函數(shù)里面的呢闰蚕?我看你參數(shù)也沒寫這兩個,這兩個是局部變量傲帷没陡!

    調(diào)參神器貝葉斯優(yōu)化(bayesian-optimization)實戰(zhàn)篇

    今天筆者來介紹一下和調(diào)參有關(guān)的一些事情,作為算法工程師索赏,調(diào)參是不可避免的一個工作盼玄。在坊間算法工程師有時候也被稱為:調(diào)參俠。但是一個合格的算法工程師潜腻,調(diào)參這部分工作不能花費太多...

  • 這種替換方法埃儿,謬論

    時間序列分析中,異常值的檢驗和處理

    異常值是指一個時間序列觀測值中融涣,原來序列一般水平的極端大值和極端小值童番,有時稱為離群點或野值。 用SAS軟件運行上述程序威鹿,可以從圖形中直觀看到1.579是異常值剃斧。修正方法一:如...

  • 沒什么營養(yǎng)的文章

    時間序列分解-預(yù)測-集成的建模思路 筆記

    單變量時間序列的 分解-預(yù)測-集成 設(shè)計思路 一個不錯的總結(jié),轉(zhuǎn)自: https://blog.csdn.net/wbl90/article/details/79821898...

  • http://api.goseek.cn/Tools/holiday?date=20180616 已經(jīng)沒了

    節(jié)假日api及其整合

    節(jié)假日api 今天項目中有一個需求需要用到節(jié)假日专普,項目需求是 要有調(diào)休日 要有周末 于是就去網(wǎng)上找悯衬。看到比較合適的大概就這幾個:1.http://tool.bitefu.ne...

  • 光說不練,你說的筋粗,網(wǎng)上都有

    時間序列筆記-季節(jié)性ARIMA模型(一)

    筆記說明 在datacamp網(wǎng)站上學習“Time Series with R ”track“ARIMA Modeling with R”課程 做的對應(yīng)筆記策橘。學識有限,錯誤難免...

  • 即將未來的數(shù)據(jù)輸入了進去娜亿。 這句話有毛怖鲆选!未來的數(shù)據(jù)都沒有發(fā)生买决,你怎么獲得 的沛婴,總不能穿越未來吧。

    時間序列預(yù)測 cnn卷積與wavenet 在tensorflow2中的實現(xiàn)

    由于時間序列自帶時間這一個維度督赤,是一種序列數(shù)據(jù)嘁灯。因此自然而然會想到用lstm,seq2seq等模型躲舌。但由于無法并行加速丑婿,等缺點,我們也可以嘗試著用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測時間没卸。 首...

  • 找不到turtle.py羹奉,

    pycharm不識別turtle下的解決方法

    原因 pycharm和turtle庫有沖突,不能自己識別出turtle下的方法: 解決方案 找到turtle.py约计,你可以對turtle庫的源碼進行如下修改:注釋掉原來的_ ...

  • 我的也是诀拭。因為這個圖和這個文章好像沒啥關(guān)系

    時間序列模型(ARIMA)

    時間序列簡介 時間序列 是指將同一統(tǒng)計指標的數(shù)值按其先后發(fā)生的時間順序排列而成的數(shù)列。時間序列分析的主要目的是根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)對未來進行預(yù)測煤蚌。 常用的時間序列模型 常用的時...

  • 原始論文地址呢铺然?

    glove-論文閱讀

    glove全稱是Global Vectors for Word Representation俗孝,它是基于全局詞頻統(tǒng)計的詞表征工具,他可以將一個單詞表示為一個向量魄健,這些向量捕捉到...

  • Pytorch中可以重寫Dataset的__getitem__(self, index)方法和__len__(self)方法赋铝,請問tensorflow如何實現(xiàn)這種功能?TensorFlow的Dataset也有嗎沽瘦?我沒有看到emmm源碼里面好像也沒有

    深度學習框架之tensorflow

    TensorFlow是什么革骨? TensorFlow基于數(shù)據(jù)流圖玩裙,用于大規(guī)模分布式數(shù)值計算的開源框架洗搂。節(jié)點表示某種抽象的計算禀挫,邊表示節(jié)點之間相互聯(lián)系的張量拴测。 TensorFlo...

  • 求幫助:

    D:\Desktop\pythonProject1_tf\venv\Scripts\python.exe D:/Desktop/pythonProject1_tf/transformers_summarization.py
    2021-03-06 00:56:58.862734: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library cudart64_100.dll
    Traceback (most recent call last):
    File "D:/Desktop/pythonProject1_tf/transformers_summarization.py", line 12, in <module>
    tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
    File "D:\Desktop\pythonProject1_tf\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1140, in from_pretrained
    return cls._from_pretrained(*inputs, **kwargs)
    File "D:\Desktop\pythonProject1_tf\venv\lib\site-packages\transformers\tokenization_utils_base.py", line 1246, in _from_pretrained
    list(cls.vocab_files_names.values()),
    OSError: Model name '/pre_train_model/summary_mode/' was not found in tokenizers model name list (gpt2, gpt2-medium, gpt2-large, gpt2-xl, distilgpt2). We assumed '/pre_train_model/summary_mode/' was a path, a model identifier, or url to a directory containing vocabulary files named ['vocab.json', 'merges.txt'] but couldn't find such vocabulary files at this path or url.

    進程已結(jié)束,退出代碼1

    Hugging Face的Transformers庫簡單用法

    1. 基本用法 Hugging face提供的transformers庫主要用于預(yù)訓練模型的載入,需要載入三個基本對象 BertConfig是該庫中模型配置的class痒给。 B...

個人介紹
記錄大學虐块,記錄生活吨艇,記錄自己。
亚洲A日韩AV无卡,小受高潮白浆痉挛av免费观看,成人AV无码久久久久不卡网站,国产AV日韩精品