数据模型Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序索引时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名
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2024-07-09 11:41:07
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数据：特征值说明：X1社会从业人数 X2在岗职工工资总额X3社会消费零售总额X4城镇居民人均可支配收入X5城镇居民人均消费性支出X6年末总人口X7全社会固定资产投资额X8地区生产总值X9第一生产值X10税收X11居民消费价格指数X12第三产业与第二产业产值比X13居民消费水平Y财政收入一、对数据进行分析①描述性统计分析：import numpy as np
import pandas
因为NER任务与笔者之前做的CCF互联网金融新实体识别竞赛相关https://www.datafountain.cn/competitions/361所以这两个月也调研了一些NER的算法，这两年的NER算法思想主要集中在将词典信息融入训练过程，达到减少中文语义歧义的效果。当前竞赛NER任务的baseline：BERT + BILSTM + CRFBERT + IDCNN[1]
[1] Fas
LeNet - 5相关文献： Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LÉON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNERPROCEEDINGS OF THE IEEE, VOL. 86, NO. 11, NOVEMBER 1998
我们准备建立一个如下的一个含有一个隐藏层的神经网络去实现回归分析，这个网络应有输入层、输出层、和隐藏层。 &n
一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
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2024-05-06 10:46:32
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©作者｜童湛本文将介绍我们组 NJU-MCG 在行为识别（Action Recognition）领域被 CVPR 2021 接收的一篇工作。任务介绍动作识别（Action Recognition）：对给定剪裁过视频（Trimmed Video）进行分类，识别这段视频中人物的动作。目前的主流方法有 2D-based（TSN, TSM, TEINet, etc.）和 3D-based（I3D, Slo
最近工作中遇到了时序预测问题，查询了部分博客找到部分特征工程的处理过程，感觉还可以分享一下：原始数据的检测（波动，平稳性，周期，方差等）和时间序列的预测代码参考：本文的内容主要来源于博客：本人做了适当的注释和补充。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前
一般的深度学习入门例子是MNIST 的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的 HELLO WORLD 了，但是，有一个问题是，MNIST 太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到 90% 以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手 VOC 或者是 COCO 这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过 30%。是的，
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2024-10-14 11:34:32
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目录T-GCN早期研究本文贡献ST-GCN 本文亮点网络结构时间模块 输出层ASTGCN本文亮点网络结构时空注意力 GMAN本文亮点网络结构时空嵌入（STE）时空注意力模块T-GCN早期研究早期的方法只考虑了交通状况在时间上的动态变换，忽略可空间之间的相互依赖。一些研究引入了卷积神经网络来对空间特征进行提取，但普通卷积局限于处理像图像这种欧几里德结构的数据，对于交通数
Q1：什么是bn层，如何操作计算的？bn ：batch normlization数据归一化的一个计算以batch为单位进行的计算。例如一个batch中有10张图片，每张图片有3个通道（10×224×224×3），bn的操作就是对当前的10张图片 先对这10张图片的第一个通道（R）进行归一化，再第二个通道（G）、第三个通道（B）... 具体过程：1、对R通道：把10张图片的R通道的像素相加
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2024-10-08 13:03:23
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1. 当前现状（1）CNN和RNN中在高光谱的分类中应用广泛，它们属于一种监督分类学习，依赖于充足的训练样本。对于标记好的训练样本，收集起来相当昂贵（可以理解为费时，费力）；（2）未被标记的样本可以以任意数据来获取；2. 明确本文工作针对以上问题，本文指出：能够同时探索并利用标记和未标记数据进行高光谱图像分类的网络将是一个非常有趣的问题！（其实就是作者看了GCN半监督分类的优势）3. 工作提出一种
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2024-07-16 13:59:46
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卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要
原创
2024-05-15 10:57:46
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第九章 时序数据 # 导入需要的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像UsageError: unrecognized arguments: # 加这个代码，就可以直接再cell里面生成图像【注意】右括号
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2023-12-11 18:47:24
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近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
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2024-03-30 10:19:42
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第11篇 绘制简单图形图形绘制主要基于三大类QPainter、QPaintDevice、QPaintEngine。 QPainter：执行绘图操作，可以继承QPaintDevice类的任何对象进行绘制。 QPai
最近项目组后端都开始学习Unity了，所以也算是个入门教学吧。 1. 首先是建立一个目录，然后copy图片到该目录下，然后就看到原始图片（黄色框）的缩略图，我们用的这个图片是把小图拼在一起的，可以用TexturePacker等工具来制作，节省内存容量的做法，也方便管理。 2.选中这个图片之后， 右上角的属性栏里面可以看到Texture type， 选择sprite（精灵），下面选择Multip
在一些 2D 游戏中引入实时光影效果能给游戏带来非常大的视觉效果提升，亦或是利用 2D 光影实现视线遮挡机制。例如 Terraria, Starbound。 2D 光影效果需要一个动态光照系统实现， 而通常游戏引擎所提供的实时光照系统仅限于 3D 场景，要实现图中效果的 2D 光影需要额外设计适用于 2D 场景的光照系统。虽然在 Unity Assets Stor
物联网IOT时序数据库influxdb物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介2.InfluxDB相关概念3.InfluxDB安装3.1 本地安装3.2 docker容器方式4.设置 InfluxDB5.常用操作 物联网IOT时序数据库influxdb(2.x)1.简介InfluxDB是开源时序型数据库，由Go写成，不过可惜的是开源的只有单机版，InfluxDB在集群方面闭源收费
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2023-08-16 18:37:32
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背景及简介NoSQL 技术主要解决以互联网业务应用为主的大数据应用问题，重点要突出处理速度的响应和海量数据的存储问题。NoSQL 的定义 ：主体符合非关系型、分布式、开放源码和具有横向扩展能力的下一代数据库。英文名称 NoSQL 本身的意思是“Not not SQL”，意即“不仅仅是 SQL ” 。在 NoSQL 里经常要用到 的一些时间单位为秒 （s ）、毫秒（ ms ）、微秒（µs ）、纳秒（
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2023-11-02 08:16:00
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