标准化（standardization）： 数据标准化是将数据按比例缩放，使其落入到一个小的区间内，标准化后的数据可正可负，但是一般绝对值不会太大，一般是z-score标准化方法：减去期望后除以标准差。 特点： 对不同特征维度的伸缩变换的目的是使其不同度量之间的特征具有可比性，同时不改变原始数据的分 ...
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2021-01-12 11:04:02
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=18700 前言 本文说明了R语言中实现分布滞后线性和非线性模型（DLM和DLNM）的建模。首先，本文描述了除时间序列数据之外的DLM / DLNM的一般化方法，在Gasparrini [2014]中有更详细的描述。本文中包含的结果并不代表科学发现， ...
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2021-01-06 11:42:52
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针对进化群体的分析通常依靠短读长的池测序，虽然这样能够很好的得到等位基因频率的变化，但是往往忽略了其在单倍体水平的变化。本文针对重复时间序列的池测序数据，提出了一种单倍体重建的方法。该方法成功识别出了一段6.93Mb大小的单倍体区块，这一区块对果蝇的热适应有重要作用。进化重测序得到越来越广泛的应用，从病毒到细菌，从酵母再到跟高级的多细胞生物。在微生物的进化实验中，进化多起源于新的突变；对于多细胞生
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2021-01-02 11:35:04
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概念 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。 0维张量/标量 标量是一个数字 1维张量/向量 1维张量称为“向量”。 2维张量 2维张量称为矩阵 3维张量 公用数据存储在张量 时间序列数据 股价 文本数据 彩 ...
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2021-01-01 11:55:29
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新年伊始是我们反思过去和计划未来的时候。基于此，我想借此机会回顾身为深度学习/计算机视觉工程师的行业经历。2017年1月，我在旧金山的一家名为TrueAccord的公司工作。当时，我正使用时间序列和表格数据构建传统的推荐系统。互联网充斥着博客文章和论文，主要描述超越人类的新型前沿的深度学习模型。我迅速将热情投入到这个令人无比兴奋的新领域。尽管具备一些关于深度学习的理论知识，但是我的实践经验非常有限
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2020-12-22 12:43:42
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一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小 ...
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2020-12-09 11:58:12
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=18037 根据我们对温度的预测，我们可以预测电力消耗。绘制电力消耗序列图： plot(elect,type="l") 我们可以尝试一个非常简单的模型，其中日期Y_t的消耗量是时间，温度（以多项式形式表示）以及工业生产指数IPI_t的函数。 lm(L ...
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2020-12-05 11:02:21
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通常我们生成唯一序列号的时候喜欢把时间作为序列号的其中，但时间序列号的长度为15，加上其他诸如userid，商户merchantid等长度达到50~60位，这样导致我们的序列号就非常长导致。1，存放时占用空间大,2，查询时效率慢我们是不是可以把时间序列号变短呢？我们知道：根据ascII编码表：小写字符a(97)使用不同存储时的编码长度二进制：01100001八进制：141十进制:97十六进制:61
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2020-12-03 11:56:40
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在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，比较显著的例子是在语音识别领域表现为语速不同，不同人的语速不同，同一个人说同一句话的语速也会不同，那如何计算时间序列下的相似度呢？这时候会发现欧式距离有点失效了，因为长度不一致了，这时候就出现了DTW算法，它相当于对某个时间序列在时间轴进 ...
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2020-11-19 12:10:49
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昨天挖了一个坑《InnoDB的快照读，到底和什么相关？》，今天来填坑。为了保证文章知识体系的完整性，先简单解释下快照读，读提交，可重复读。快照读(SnapshotRead)MySQL数据库，InnoDB存储引擎，为了提高并发，使用MVCC机制，在并发事务时，通过读取数据行的历史数据版本，不加锁，来提高并发的一种不加锁一致性读(ConsistentNonlockingRead)。读提交(ReadCo
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2020-11-17 12:07:32
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