长文本能力似乎成为象征着大模型厂商出手的又一新“标配”。国外，OpenAI经过三次升级，GPT-3.5上下文输入长度从4千增长至1.6万token，GPT-4从8千增长至3.2万token（token：模型输入和输出的基本单位）；OpenAI最强竞争对手Anthropic一次性将上下文长度打到了10万token；LongLLaMA将上下文的长度扩展到25.6万token，甚至更多。国内，光锥智能获
Alexnet网络在LeNet-5网络的基础上发展起来，该网络是加深网络的开山之作，也即深度学习发展过程中的一个重要里程碑。该网络的主要创新点为：1. 使用Relu函数作为激活函数；2. 增加Dropout方法来避免过拟合；3. 使用最大值池化，之前的神经网络都使用均值池化；4. 增加LRN层来增强模型的泛化能力（本文我们先不讲LRN层，假设网络结构无此层，后续更新我们再把LRN层加上去）。无LR
一、隐语义模型1.1 隐语义模型概述 将用户和物品都转化为隐语义，将这两个通过隐语义进行组合，我们需要做的是通过数据出发，进行个性化的推荐；物品和用户之间可能存在着隐含的联系，因此我们需要建立隐含的关系方程。这个隐含因子只要能够让计算机理解就好。将用户和物品通过中介隐含因子联系起来。例如有N个用户和M和商品，打分矩阵如下所示： &nb
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2024-09-24 09:34:52
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论文：Knowledge Distillation via the Target-aware Transformer代码：暂未发布 背景蒸馏学习是提高小神经网络性能事实上的标准，以前的工作大多建议以一对一的空间匹配方式将教师的代表特征回归到学生身上。然而，人们往往忽略这样一个事实，由于结构的差异，同一空间的语义信息通常是变化的，这大大削弱了一对一的蒸馏方法的基本假设。他们高估了空间顺序的
2.2 广义动量定理的由来2.2.1 广义动量定理与动量定理广义动量定理是对动量定理的扩展，以下为动量定理的推导过程。外力F作用于质量为m的小方块，时间为t，v0和vt分别表示物体的初速度和末速度（如图2-1所示）。 图2-1 动量定理分析图由牛顿第二定律得：F=am推出a=F/m代入速度公式，得vt= v0+at得到vt= v0+Ft/m化简得到mvt-mv0=Ft即
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2024-07-16 15:38:30
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总结使用递归和循环两种方法来完成 python环境下循环相比于递归更快，更适应极端样本情况递归def _ema(arr,i=None):
N = len(arr)
α = 2/(N+1) #平滑指数
i = N-1 if i is None else i
if i==0:
return arr[i]
else:
data =
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2023-06-15 18:56:12
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这是「EMA系列」文章之第二部分（Part 2），第一部分见
Desperate：「EMA系列之I」如何理解EMA指数移动平均值以及Python实现zhuanlan.zhihu.com
今天这篇文章在讨论两个EMA的进阶问题：如何确定EMA的warm-up时间？ 如何更加合理地设置EMA的初始值？让我们从一个简单的例子开始。假设我们将观察到一个时间序列，每个观察值都是从标准
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2024-08-02 15:06:40
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概率图模型学习问题图模型的学习可以分为两部分：一是网络结构学习，即寻找最优的网络结构。网络结构学习一般比较困难，一般是由领域专家来构建。 二是网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。 不含隐变量的参数估计 如果图模型中不包含隐变量，即所有变量都是可观测的，那么网络参数一般可以直接通过最大似然来进行估计。 含隐变量的参数估计如果图
MNE-python读取.edf文件EDF，全称是 European Data Format，是一种标准文件格式，用于交换和存储医疗时间序列。该格式文件能够存储多通道的数据，允许每个信号拥有不同的采样频率。在内部，它包括标题和一个或多个数据记录。标题包含一些一般信息(患者标识，开始时间......等等)以及每个信号的技术规格(校准，采样率，过滤，......等等)，编码为 ASCII 字符。数据记
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2023-11-13 21:58:49
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1、enumerate() 函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法：enumerate(sequence, [start=0])参数：sequence – 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。start – 下标起始位置。返回值：返回 enumerate(枚举) 对象。>
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2023-11-19 14:51:12
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# 实现“ema python”的步骤和代码解释
## 1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下“ema python”是什么。EMA（Exponential Moving Average）是一种常用的指标，用于平滑时间序列数据。在Python中，我们可以使用一些库来实现EMA的计算和绘制。
## 2. 实现步骤
下面是整个实现“ema python”过程的详细步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2023-09-17 09:43:23
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背景 近年来随着边缘计算和物联网的兴起与发展，许多移动终端(比如手机)成为了深度学习应用的承载平台，甚至出现了各式各样专用的神经网络计算芯片。由于这些设备往往对计算资源和能耗有较大限制，因此在高性能服务器上训练得到的神经网络模型需要进行裁剪以缩小内存占用、提升计算速度后，才能较好地在这些平台上运行。
一种最直观的裁剪方式就是用更少位数的数值类型来存储网络参数，比如常见的做法是
如何实现Python EMA包
在教授这位刚入行的小白如何实现“Python EMA包”之前，让我们先了解一下整个流程。下面是一个简单的步骤表格，展示了实现这个功能的主要步骤：
步骤 | 描述
---|---
1. 确定需求 | 确定所需的EMA指标计算方法和参数
2. 导入EMA库 | 导入Python中的EMA库
3. 获取数据 | 获取需要计算EMA的数据
4. 计算EMA | 使用EM
原创
2024-02-02 11:21:24
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# 将 EMA 转为 Python 的完整指南
在金融数据分析中，指数移动平均（EMA）是一种常用的工具，用于平滑价格数据并揭示趋势。本篇文章将教你如何将 EMA 计算转为 Python 代码。通过以下流程，你将清晰了解每个步骤，并能顺利实现代码。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
# EMA指标简介及Python实现
## 引言
指标是金融市场分析中的重要工具之一，主要用来帮助我们判断市场走势和做出买卖决策。指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA）是一种常用的技术指标，通过对历史价格数据进行加权平均来计算出指标的值。本文将介绍EMA指标的原理以及如何用Python实现它。
## EMA指标原理
EMA指标是用来衡量价格的趋势的，它会根
原创
2023-12-07 07:11:40
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# Python中的EMA公式及其实现
在金融领域，技术分析是一个重要的工具，而指数移动平均（EMA）是常用的技术指标之一。 EMA相较于简单移动平均（SMA）更注重最新的数据，适合用于识别价格趋势。本文将详细介绍EMA公式，并通过Python实现该公式，同时提供流程图和类图以帮助理解。
## 1. 什么是EMA？
EMA（Exponential Moving Average）是一种加权的平
原创
2024-09-29 05:23:44
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实现指数移动平均（EMA）在金融数据分析中是一项非常常见且重要的计算。EMA 是一种加权平均，最近的数据点相对较旧的数据点具有更大的权重。这种方法在技术分析、价格趋势预测和其他统计分析中被广泛应用。接下来，我将描述关于如何使用 Python 实现 EMA 的过程，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、案例分析等。
### 背景描述
在股票和其他金融市场的分析中，EMA 是一种重要的指标，它能够帮助
# Python实现EMA指标
## 简介
在金融领域，指数移动平均线（Exponential Moving Average，简称EMA）是一种常用的技术指标。它可以帮助我们分析价格的趋势，并作为买卖决策的依据。本文将介绍如何使用Python来实现EMA指标。
## EMA指标的计算公式
EMA指标的计算公式如下：
```
EMA(n) = α * Price + (1 - α) * E
原创
2023-11-23 12:21:28
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一、设置 OpenCV您已经读了这本书，因此您可能已经对 OpenCV 是什么有了个概念。 也许您听说过似乎来自科幻小说的功能，例如训练人工智能模型以识别通过相机看到的任何东西。 如果这是您的兴趣，您将不会感到失望！ OpenCV 代表开源计算机视觉。 它是一个免费的计算机视觉库，可让您处理图像和视频以完成各种任务，从显示网络摄像头中的帧到教机器人识别现实中的物体。在本书中，您将学习利用 Pyth
在数据科学中，指数移动平均（EMA）作为一种常用的平滑技术，帮助分析师和交易者识别数据序列中的趋势。在这篇博文中，我将记录如何在Python中实现EMA的计算过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、处理常见错误以及部署方案。
### 环境配置
在进行EMA计算之前，首先需要准备Python环境。在下面的思维导图中，展示了所需工具和库的组织结构。
```mermaid
mindmap
