导航EMA指标介绍Pandas.DataFrame.ewm（）Python本地EMA指标计算 EMA指标介绍EMA（Exponential Moving Average）是指数移动平均值。也叫 EXPMA 指标，它也是一种趋向类指标，指数移动平均值是以指数式递减加权的移动平均。来自百度百科 在股票市场中，EMA是常用的一项技术指标，简单的介绍MA的升级版，在求一段连续交易日的收盘价的均价趋势，
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2023-09-20 15:50:32
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前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。EM的python实现和解析引入问题(双硬币问题)假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币实验：共做5次实验，每次实验独立的抛十次，结果如图中a所示，例如某次实验产生了H、T、T、T、H、H、T
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2023-08-14 08:30:13
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torch.nn.embedding函数的深入解析问题的开端过程解析总结其他 问题的开端问题的起源从embedding开始，本人并不是以nlp为主，在看过一些论文和书籍后发现embedding有降维功能，但实际操作后，发现torch.nn.embedding这个函数将每一个元素都扩展成了embedding_dim的tensor，那么怎么达到降维的目的呢？根据在网上查到的博客，需要将元素的tens
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2024-05-30 09:51:52
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1、背景在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代表一个离散特征。但假如，我们某一个离散特征有多个取值呢？举个例子来说，每个人喜欢的NBA球队，有的人可能喜欢火箭和湖人，有的人可能只喜欢勇士，也有的人喜欢骑士、绿军、猛龙等一大堆。对于这种特征，我们本文将其
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2024-01-02 20:54:07
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在Python编程中，
embedding作为函数参数是一种非常强大的特性，它能够帮助我们在模型中有效地处理和传递信息。今天，我们就以这个话题为中心，深入探讨它的应用、调试和优化过程。
## 背景定位
在机器学习和深度学习的背景下，embedding起着至关重要的角色。它通过将高维稀疏数据转化为低维稠密向量，使得我们能够更加有效地进行数据处理和模型训练。如果没有合理的embedding策略，可
问题描述tf.nn.embedding_lookup(params, ids, partition_strategy='mod', name=None)这个函数有什么作用？看起来像查找表，也就是返回每个ID对应的参数(以ID为单位)？例如，在Skip-Gram模型中，如果我们使用tf.nn.embedding_lookup(embeddings, train_inputs)，那么对于每个train
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2023-10-08 08:44:59
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torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None,
max_norm=None, norm_type=2.0, scale_grad_by_freq=False,
sparse=False, _weight=None)参数解释：num_embeddings (python:int) – 词典的大小尺寸
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2023-05-27 16:44:28
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Module 是 pytorch 提供的一个基类，每次我们要 搭建 自己的神经网络的时候都要继承这个类，继承这个类会使得我们 搭建网络的过程变得异常简单。本文主要关注 Module 类的内部是怎么样的。初始化方法中做了什么def __init__(self):
self._backend = thnn_backend
self._parameters = OrderedDict()
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2024-01-05 22:05:17
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我在学习项目https://github.com/zonetrooper32/VDCNN 的时候，觉得vdcnn.py里Embedding的用法有误，原代码中的写法为：embedded_chars = Embedding(input_dim=sequence_length, output_dim=embedding_dim)(inputs) #embdding层的输入是inputs&nb
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2023-10-24 05:54:17
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Position Embedding 的解释及具体应用这是我的第一篇博客，想把博客作为分享巩固自己学习感悟的地方。 最近做了一个要用到Position Embedding 的项目，于是就研究了一下。词向量词向量，顾名思义就是把每一个单词变成一个向量，以便于后续对文本进行处理，词向量在pytorch中是用nn.Embedding(n_letters + 1, dim)来实现的，这个函数相当定义了一个
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2024-05-28 21:51:34
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代码：
<embed src=视频链接地址 width=200 height=45 type=audio/mpeg loop="true" autostart="false">
代码说明：
播放器宽度width和高度herght可以灵活设置,如果都设为0，那么音乐就成了背景音乐，没有播放器.autostart="tr
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2023-11-21 23:45:52
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原生SQL：读操作（query方法）一、TP5原生读操作是通过Query类的query()方法来实现2、Db类直接静态调用方法我们知道，TP5把数据类拆分为Connection（连接器）/Builder（SQL生成器）/Query（查询执行器）类:: 连接器->SQL解析与生成->执行SQL语句实例：查询tp5_staff表中男员工中工资大于3000的员工信息原生SQL：读操作（que
https://www.faxiang.site/ 转近年来，从计算机视觉到自然语言处理再到时间序列预测，神经网络、深度学习的应用越来越广泛。在深度学习的应用过程中，Embedding 这样一种将离散变量转变为连续向量的方式为神经网络在各方面的应用带来了极大的扩展。该技术目前主要有两种应用，NLP 中常用的 word embedding 以及用于类别数据的 entity e
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2023-07-24 18:04:13
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应网友要求提前介绍 Smart Client Software Factory 中的 Visualizer 的使用及自定义。 一、Smart Client Software Factory 中的 Visualizer 机制简介 Smart Client Software Factory 构建的客户端应用耦合松散，带来的问题是过于动态，我们很难通过简单的阅读源代码来把握 SCSF 应用的
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2024-06-12 18:48:24
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Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
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2023-09-20 15:51:08
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文章目录使用词嵌入层（Embedding 层）利用Embedding层学习词嵌入6-5 将一个Embedding层实例化6-6 加载IMDB数据，准备用于Embedding层6-7 在IMDB数据上使用Embedding层和分类器写在最后 使用词嵌入层（Embedding 层）将单词和向量关联还存在着一种强大的方法，就是使用更为密集的词向量（word vector），也叫词嵌入（word emb
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2023-09-25 17:14:04
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# 构建离线Embedding的流程
在机器学习和自然语言处理领域，Embedding是一个重要的技术，它能有效地将高维离散数据（如词汇）映射为低维稠密向量。在这里，我将介绍如何实现一个“Python离线Embedding”的过程。我们将分成几个主要步骤来完成这项任务。
## 流程概述
以下是整个离线Embedding的实现流程：
| 步骤 | 说明
原创
2024-10-17 11:29:10
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# 教你如何实现"Python Paddle Embedding"
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现"Python Paddle Embedding"。首先，我们需要明确整个流程，然后逐步进行操作。
### 流程图
```mermaid
journey
title 整个流程
section 步骤
开始 --> 下载PaddlePadd
原创
2024-02-27 07:15:22
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目录 一、下载并配置Python环境1、下载Python 2、安装Python3、验证是否安装成功 二、下载并安装Pycharm1、下载Pycharm2、安装Pycharm3、启动Pycharm 一、下载并配置Python环境1、下载Python 首先进入Python下载官网：https://www.python.org/点击Downloads进入
# 如何实现 Embedding 比较：新手指南
在自然语言处理（NLP）中，embedding 是将文本转换为向量表示的重要技术。此文将教会你如何在 Python 中进行 embedding 比较。我们将使用一些流行的库，比如 `gensim` 和 `numpy`，并逐步进行实现。
## 流程概述
以下是实现 embedding 比较的基本步骤：
| 步骤 | 说明 |
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