序列模式

感谢作者分享- http://bjbsair.com/2020-04-07/tech-info/30658.html Keras 函数式 API 是定义复杂模型（如多输出模型、有向无环图，或具有共享层的模型）的方法。 这部分文档假设你已经对 Sequential 顺序模型比较熟悉。 让我们先从一些简单的例子开始。 例一：全连接网络 Sequential 模型可能是实现这种网络的一个更好选择，但这个例子能够帮助我们进行一些简单的理解。 网络层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量 输入和输出均为张量，它们都可以用来定义一个模型（Model） 这样的模型同 Keras 的 Sequential 模型一样，都可以被训练 from keras.layers import Input, Dense from keras.models import Model # 这部分返回一个张量 inputs = Input(shape=(784,)) # 层的实例是可调用的，它以张量为参数，并且返回一个张量 x = Dense(64, activation='relu')(inputs) x = Dense(64, activation='relu')(x) predictions = Dense(10, activation='softmax')(x) #

1、作为“通配符”，类似Java中的*。如import scala.math._ 2、:_*作为一个整体，告诉编译器你希望将某个参数当作参数序列处理！例如val s = sum(1 to 5:_*)就是将1 to 5当作参数序列处理。 3、指代一个集合中的每个元素。例如我们要在一个Array a中筛出偶数，并乘以2，可以用以下办法： a.filter(_%2==0).map(2*_)。 又如要对缓冲数组ArrayBuffer b排序，可以这样： val bSorted = b.sorted(_ 4、在元组中，可以用方法_1, _2, _3访问组员。如a._2。其中句点可以用空格替代。 5、使用模式匹配可以用来获取元组的组员，例如 val (first, second, third) = t 但如果不是所有的部件都需要，那么可以在不需要的部件位置上使用_。比如上一例中val (first, second, _) = t 6、还有一点，下划线_代表的是某一类型的默认值。 对于Int来说，它是0。 对于Double来说，它是0.0 对于引用类型，它是null。 来源： https://www.cnblogs.com/maxigang/p/10235072.html

可视化反投射：坍塌尺寸的概率恢复：ICCV9论文解读 Visual Deprojection: Probabilistic Recovery of Collapsed Dimensions 论文链接： http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Balakrishnan_Visual_Deprojection_Probabilistic_Recovery_of_Collapsed_Dimensions_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 我们介绍视觉投射：恢复沿维度折叠的图像或视频的任务。投影出现在各种情况下，例如长曝光摄影，动态场景被及时折叠以产生运动模糊图像，以及角部相机，其中场景中反射的光由于边缘遮挡器而沿空间维度折叠以产生 1D视频。反投影是不适定的——通常对于给定的输入有许多合理的解决方案。我们首先提出了一个捕捉任务模糊性的概率模型。然后，我们提出了一种以卷积神经网络为函数逼近器的变分推理策略。在测试时从推理网络中采样，从与给定输入投影一致的原始信号分布中产生可能的候选信号。我们在多个数据集上对该方法进行了评估。我们首先证明了该方法可以从空间投影中恢复人体步态视频和人脸图像，然后证明该方法可以从通过时间投影获得的剧烈运动模糊图像中恢复运动数字视频。 1. Introduction

Python序列 列表与列表推导式 列表创建与删除 创建列表对象 >>> a_list = list((3, 5, 7, 9, 11)) >>> a_list = [] #创建空列表 list()函数 将元组、range对象、字符串、字典、集合、或其他类型的可迭代对象类型的数据转换为列表 将元组转换为列表 >>> a_list = list((3, 5, 7, 9, 11)) >>> a_list [3, 5, 7, 9, 11] 将range对象转换为列表 >>> list(range(1, 10, 2)) [1, 3, 5, 7, 9] 将字符串转换为列表 >>> list('hello world') ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd'] 将集合转换为列表 >>> list({3, 7, 5}) [3, 5, 7] 将字典的“键”转换为列表 >>> list({'a':3, 'b':9, 'c':78}) ['a', 'b', 'c'] 将字典的“键:值”对转换为列表 >>> list({'a':3, 'b':9, 'c':78}.items()) [('a', 3), ('b', 9), ('c', 78)] 正向索引和反向索引 >>> x = list(range(10)) #创建列表 >>>

Linq LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询），发音 "link"，是一组技术的名称。LINQ是 Visual Studio 2008 和 .NET Framework 3.5 版中引入的一项创新功能，它在对象领域和数据领域之间架起了一座桥梁。LINQ 将强大的查询功能扩展到 C# 和 Visual Basic 的语言语法中，并采用标准的、易于学习的查询模式。可以对此技术进行扩展以支持几乎任何类型的数据存储。 传统上，针对数据的查询都是以简单的字符串表示，而没有编译时类型检查或 IntelliSense 支持。 此外，您还必须针对以下各种数据源学习一种不同的查询语言：SQL 数据库、XML 文档、各种 Web 服务等等。 LINQ 使查询成为 C# 和 Visual Basic 中的一流语言构造。 您可以使用语言关键字和熟悉的运算符针对强类型化对象集合编写查询。 下图显示了一个用 C# 语言编写的、不完整的 LINQ 查询，该查询针对 SQL Server 数据库，并具有完全类型检查和 IntelliSense 支持。 在 Visual Studio 中，可以用 Visual Basic 或 C# 为以下数据源编写 LINQ 查询：SQL Server 数据库、XML 文档、ADO.NET 数据集，以及支持 IEnumerable 或泛型

前面介绍 BufferedReader 时提到它的一个特征——当 BufferedReader 读取输入流中的数据时，如果没有读到有效数据，程序将在此处阻塞该线程的执行（使用 InputStream 的 read() 方法从流中读取数据时，如果数据源中没有数据，它也会阻塞该线程），也就是前面介绍的输入流、输出流都是阻塞式的输入、输出。不仅如此，传统的输入流、输出流都是通过字节的移动来处理的（即使不直接去处理字节流，但底层的实现还是依赖于字节处理），也就是说，面向流的输入/输出系统一次只能处理一个字节，因此面向流的输入/输出系统通常效率不高。 从 JDK 1.4 开始，Java 提供了一系列改进的输入/输出处理的新功能，这些功能被统称为新IO（New IO，简称NIO），新增了许多用于处理输入/输出的类，这些类都被放在 java.nio 包以及子包下，并且对原 java.io 包中的很多类都以 NIO 为基础进行了改写，新增了满足 NIO 的功能。 Java 新IO概述 新IO和传统的IO有相同的目的，都是用于进行输入/输出，但新IO使用了不同的方式来处理输入/输出，新IO采用内存映射文件的方式来处理输入/输出， 新IO将文件或文件的一段区域映射到内存中，这样就可以像访问内存一样来访问文件了 （这种方式模拟了操作系统上的虚拟内存的概念）， 通过这种方式来进行输入/输出比传统的输入

实验数据： 实验文件： ? 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 011 012 013 014 015 016 017 018 019 020 021 022 023 024 025 026 027 028 029 030 031 032 033 034 035 036 037 038 039 040 041 042 043 044 045 046 047 048 049 050 051 052 053 054 055 056 057 058 059 060 061 062 063 064 065 066 067 068 069 070 071 072 073 074 075 076 077 078 079 080 081 082 083 084 085 086 087 088 089 090 091 092 093 094 095 096 097 098 099 100 101 102 103 104 library(arulesSequences) tmp_data<-data.frame(item=factor(c("A","B","B","A","B","A","C","A","B","C","B","A","B","A","A","B","A","B")))#必须是factor tmp_data.tran<-as(tmp

简介 在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。 本文将要讨论关于预测的方法。有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做 时间序列模型 。这个模型能够在与时间相关的数据中，寻到一些隐藏的信息来辅助决策。 当我们处理时序序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，竞争地位和更多的东西。然而很多人并不了解的时间序列分析这个领域。 所以，如果你不了解时间序列模型。这篇文章将会想你介绍时间序列模型的处理步骤以及它的相关技术。 本文包含的内容如下所示： 目录 * 1、时间序列模型介绍 * 2、使用R语言来探索时间序列数据 * 3、介绍ARMA时间序列模型 * 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用 让我们开始吧 1、时间序列模型介绍 Let’s begin。本节包括平稳序列，随机游走,Rho系数,Dickey Fuller检验平稳性。如果这些知识你都不知道，不用担心-接下来这些概念本节都会进行详细的介绍，我敢打赌你很喜欢我的介绍的。 Return Top 平稳序列 判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准： 1. 均值 ，是与时间t 无关的常数。下图

作者：Scofield 链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没。就不能不抄来抄去吗？ 我打算搞一个这样的版本，无门槛理解的。 ——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了，虽然历时有点久，现在put上来。评论里的同学也等不及了时不时催我，所以不敢怠慢啊…… 总结的还算比较体系化，蛮长的，请读者慢慢看，肯定有收获的。 (好痛苦，这么多公式都要在知乎上重输；是在MD上写的，在知乎上没想到格式这么难看……) ——20180129 概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 一、Preface 二、Prerequisite 2.1 概率图 2.1.1 概览 2.1.2 有向图 vs. 无向图 2.1.3 马尔科夫假设&马尔科夫性 2.2 判别式模型 vs. 生成式模型 2.3 序列建模 三、HMM 3.1 理解HMM 3.2 模型运行过程 3.2.1 学习过程 3.2.2 序列标注（解码）过程 3.2.3 序列概率过程 四、MEMM 4.1 理解MEMM 4.2 模型运行过程 4.2.1 学习过程 4.2.2 序列标注（解码）过程 4.2.3

【 等待事件 】 序列等待事件总结（ enq: SQ - contention 、 row cache lock 、 DFS lock handle 和 enq: SV - contention ） 1 BLOG 文档结构图 2 前言部分 2.1 导读和注意事项 各位技术爱好者，看完本文后，你可以掌握如下的技能，也可以学到一些其它你所不知道的知识， ~O(∩_∩)O~ ： ① 序列等待事件总结 ② enq: SQ - contention 、 row cache lock 、 DFS lock handle 和 enq: SV - contention 模拟 ③ 序列的 CACHE 值性能测试 ④ RAC 中序列的 ORDER 和 NOORDER 测试 ⑤ 序列等待的相关案例处理 Tips ： ① 本文在 itpub （ http://blog.itpub.net/26736162 ）、博客园 ( http://www.cnblogs.com/lhrbest ) 和微信公众号（ xiaomaimiaolhr ）上有同步更新 。 ② 文章中用到的所有代码、相关软件、相关资料及本文的 pdf 版本都请前往小麦苗的云盘下载， 小麦苗的 云盘地址见： http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-1624453/ 。 ③ 若网页文章代码格式有错乱， 请