依据不同的划分标准，会计账簿有不同的分类方法。(一)按用途分类会计账簿按照用途可以分为：序时账簿、分类账簿和备查账簿三类。1.序时账簿序时账簿也称日记账，在古代会计中也称为“流水账”，是根据经济业务发生或完成时间的先后顺序逐日逐笔连续登记的账簿。日记账按记录的内容不同又可分为：普通日记账和特种日记账两种。普通日记账又称为“会计分录簿”或“原始分类簿”，它是将发生的所有经济业务，按照时间的先后顺序，
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2024-10-12 11:34:04
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时序分类模型是时间序列数据处理中的一种重要方法，尤其是在金融、医疗、物联网等领域。许多应用场景要求我们从一系列时序数据中提取特征并进行分类。为了帮助大家理解如何在 PyTorch 中构建一个有效的时序分类模型，我将详细讲述整个过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和最佳实践。
### 背景定位
在我的工作中，我发现许多项目面临从时序数据中提取有效特征的挑战。一个典型的问题场景是，我们
时序分析的基本方法简介（一）
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2023-11-06 20:24:27
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# 基于 CNN-LSTM 对时序数据分类的 PyTorch 实现
时序数据广泛存在于许多领域，比如金融、医疗、物联网等。如何有效地对这些数据进行分类，是一个重要的研究方向。深度学习提供了一种强大的方式来处理时序数据，其中 CNN（卷积神经网络）和 LSTM（长短期记忆网络）相结合的模型，已被证明能有效捕捉时序数据中的特征。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个 CNN-LSTM 模型来对
论文标题： OMNI-SCALE CNNS: A SIMPLE AND EFFECTIVE KERNEL SIZE CONFIGURATION FOR TIME SERIES CLASSIFICATION 论文链接： https://openreview.net/forum?id=PDYs7Z2XFGv 代码链接： https://github.com/Wensi-Tang/OS-CNN摘要感受野
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2023-11-26 23:41:17
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在普通的CNN中随着模型的加深，train的效果不会保持不变或者更好，反而是会下降。应用resnet可以使模型在加深的同时还能保持好的表现。其原理就是跳过一层或多层单元，走捷径直接到下面的单元。 对于本次比赛，我应用cifar_10的resnet模型进行调整得到的预测结果还可以，top3可以达到90以上
目录前言一、理论部分SFA(Symbolic Fourier Approximation)二、实战1.自编代码2.Pyts库函数3.测试结尾碎碎念参考文献 前言BOSSVS(Bag-Of-SFA Symbols in Vector Space)是一种将自然语言处理方法中TF-IDF应用到基于符号化傅里叶逼近(SFA)的词袋中的方法，是一种时间序列分类的方法。简单来说与之前讲的SAX-VSM有异曲
时序分析=动态时序分析+静态时序分析 动态时序分析简单讲就是gate-level simulation，仿真对象是netlist+sdf，通过SDF反标，得到gate跟net的delay，通过输入大量的激励来验证电路的功能。动态时序分析通常覆盖以下几方面：典型应用场景的功能验证、频率的动态切换、跨时钟域信号是否正确同步、PMU上电及断电的顺序是否正确并满足相应的时序要求、multi-cy
pytorch 时序预测是一种利用深度学习框架 PyTorch 进行序列数据分析和未来值预测的技术。这篇文章将详细介绍如何使用 PyTorch 进行时序预测的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优和生态扩展等内容。
## 背景定位
在众多行业中，时序数据预测可以帮助企业实现更精确的决策，从而减少成本和提高效率。例如，电力公司可以预测未来的电力需求以优化其发电能力。未能有效预测需求可能导致资源浪
# 使用 PyTorch 实现 Transformer 时序模型
在现代深度学习中，Transformer 模型由于其在自然语言处理和其他序列建模任务中的优越性能而广泛应用。本文将引领你一步步通过实现一个基于 PyTorch 的 Transformer 时序模型，帮助你理解其中的基本概念和实现方法。
## 实现流程
下面是实现 Transformer 时序模型的具体步骤：
| 步骤 | 描
# Pytorch进行时序预测的入门指南
时序预测是机器学习中一个重要的领域，特别是在金融、气象等时间敏感的数据领域。使用Pytorch进行时序预测非常简单，下面我会指导你从头到尾实现一个基本的时序预测模型。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解整个流程。以下是实现Pytorch时序预测的步骤：
| 步骤 | 说明
原创
2024-09-06 04:07:45
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在I2C总线 总线是将信息以一个或多个源部件传送到一个或多个目的部件的一组传输线。通俗的说，就是多个部件间的公共连线，用于在各个部件之间传输信息。人们常常以MHz表示的速度来描述总线频率。 [全文] 通信的过程中，参与通信的双方互相之间所传输的信息种类归纳如下。 主控器向被控器发送的信息种类有：启动信号、停止信号、7位地址码、读／写控制位、10位地址码、数据字节、重启动信号、应答信号、时钟
PyTorch实战LSTM新闻分类开源项目地址：https://github.com/ljyljy/Text_classification_of_THUCNews 数据集和代码都在其中，代码含有很多注解，可以跟随Debug看一下代码运行逻辑。 文章目录PyTorch实战LSTM新闻分类运行数据输入解读项目代码解读 运行你需要安装tensorboardX，安装方法：你需要先安装tensorboard
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2023-09-14 12:56:09
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时钟信号特性有：抖动(Jitter)、偏移（skew）、占空比失真(Duty Cycle Distortion)偏移SKEW 因时钟线长度不同或负载不同，导致时钟到达相邻单元的时间不同，这个时间上的偏差就叫时钟偏移SKEW。 在上图中的Tskew=Tc1-Tc2 偏移会一直
文章目录使用 ARIMA 模型进行异常检测使用 ARIMA 模型ARIMA 模型表示自回归综合移动平均线。该模型提供了一系列功能，这些功能非常强大且灵活，可以执行与时间序列预测相关的任何任务。在机器学习中，ARIMA 模型通常是一类统计模型，它给出的输出与随机因素组合中的先前值线性相关。在选择合适的时间序列预测模型的同时，我们需要将数据可视化，以分析趋势、季节性和周期性。当季节性是时间序列的一个非
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2024-04-23 22:12:16
110阅读
应用>>> rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)
>>> input = torch.randn(5, 3, 10)
>>> h0 = torch.randn(2, 3, 20)
>>> c0 = torch.randn(2, 3, 20)
>>> output, (hn, cn) = rnn(i
文本分类能做什么？ 识别垃圾邮件、情感分析、主题分类等文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：预处理；文本表示及特征选择；构造分类器；分类。分类问题模型： 分类器 分类器是一个函数f，
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2023-08-11 22:07:53
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Pytorch搭建网络模型-ResNet一、ResNet的两个结构首先来看一下ResNet和一般卷积网络结构上的差异：图中上面一部分就是ResNet34的网络结构图，下面可以理解为一个含有34层卷积层的CNN，它们的差异就在于是否存在箭头。而这个箭头就是ResNet的特殊结构之一：shortcut（Residual的组成部分）；另一个结构就是Batch Normalization(BN，批量归一化
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2023-09-27 08:14:50
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# PyTorch 时序预测入门指南
时序预测是一种分析数据序列的方法，特别适用于金融数据、气象数据和其他时间相关数据。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其强大的灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在本篇文章中，我将为刚入行的小白提供一个完整的时序预测实现流程。
## 整体流程
首先，让我们概述实现时序预测的步骤，并用表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
时序信号是指随着时间变化而变化的信号，它在许多领域中都具有重要的应用，比如语音识别、时间序列预测等。在处理时序信号时，我们通常需要使用Transformer模型来进行特征提取和建模。本文将介绍如何使用PyTorch实现时序信号的Transformer模型，并通过代码示例进行演示。
### 什么是Transformer模型
Transformer是一种基于注意力机制的模型，由Vaswani等人在
原创
2024-05-02 06:37:58
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