我将演示如何使用高斯混合模型来帮助确定资金何时进入或退出市场。 从数学上讲，任何给定时间的市场行情都可以称为“市场状态”。行情通常可以解释为任意数量的概念，例如熊市或牛市；波动大小等等。...因此，当使用监督机器学习算法时，预测变量是明确定义的。一个非常简单但强大的监督学习的例子是线性回归。通过x预测y 高斯混合模型(GMM) 高斯混合模型是p维空间中多个正态分布的重叠。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据，GMM 能够产生三种不同的状态。 最后，如果要创建一个有意义的模型，应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。...我们可以继续并合并任意数量的维度，但是在进入 n 维度之前，了解提供给模型的数据的相关结构很重要。 总结 这是我们如何将 GMM 应用于金融市场和经济的简单介绍。
git使用之如果本地一套代码推送多个平台分支并且多个平台分支的账户不同如何配置登录账户问题问题背景接上一篇内容接下来会有个新问题，以github，gitee，gitcode三大平台为例子，本地代码推送多个平台...，但是全局账户配置只能有一个，git config —global user.name 这个只能有一个那么我们应该如何配置三个账户呢。...config --global user.name dujiangdu123git config --global user.email dujiangdu123@noreply.gitcode.com2，配置多个本地账户
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...那么如果数据量比较大的话，单条对比查询数据效率比较低，因此，肯呢个会调用接口进行批量查询，然后将数据转成[{}，{}，{}]的列表形式去进行对比，那么这个时候再使用exclude_paths就无法直接简单的排除某个字段了...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...，终于又给我找到了，针对这种情况，可以使用exclude_regex_paths去实现： 时间有限，这里就不针对deepdiff去做过多详细的介绍了，感兴趣的小伙伴可自行查阅文档学习。
使用LUIS，一个Bot需要创建一个（或多个）LUIS App，然后标注所期望的输入(用户的自然语言提问)和输出(意图和实体)，再经过在线训练来获得自己的语言理解模型。...LUIS的开发流程包括三大步骤： 步骤1：数据输入和标注 步骤2：在线模型训练 步骤3：模型发布和服务 ? 图-4 数据输入和标注 LUIS开发者可以在界面上轻松地进行在线数据标注。...LUIS根据这些表达式从用户输入数据中抽取符合其模式的实体。 模型的训练 LUIS的模型训练过程极其简单，开发者只需点击一下 “Train” 按钮，后台就会基于输入数据进行自动训练。...开发者可以通过Http的Get方法，调用模型，对新的语句进行意图识别和实体抽取。 迭代更新 上述三个步骤是可以不断重复迭代的。 模型训练完发布上线后，可以继续输入、标注新的数据，重新训练，再次发布。...引用-4 上下文存储 客户和客服对话的时候，经常会问多个问题。而不同的问题之间，可能有一些信息是共享的。例如： 客户：02366这款产品可以退换吗？（问题1） 客服：7天之内无理由退换。
在之前开发聊天机器人的文章里，我们讲解了如何使用在线工具LUIS (https://luis.ai) 开发Chat bot的自然语言理解模型。...在构造问题解决型机器人的前提之下，我们需要对用户用自然语言输入的问题进行意图判断和实体抽取。这两个功能是LUIS都可以做到的。 但如果不借助现成的工具，自己实现这两个功能，该如何做呢？...逻辑回归模型 今天我们在这里介绍其中的逻辑回归（Logistics Regression / LR）。它也是LUIS做意图识别时用到的模型。 逻辑回归是一种简单、高效的常用分类模型。...这样的担心其实是不必要的，因为LR的模型对应公式是： 这个公式对应的分布是这样的： 发现没有，此函数在y=0.5附近非常敏感，自变量取值稍有不同，因变量取值就会有很大差异，所以不用担心出现大量因细微特征差异而被归错类的情况...使用的时候，每一个输入数据都被这n个模型同时预测。最后哪个模型得出了positive结果，就是该数据最终的结果。 如果有多个模型都得出了positive，那也没有关系。
编码的结果就是有很多隐节点，每个隐节点代表从句首到当前词汇为止，与句子的语义信息。基于这些隐节点，通过一个注意力的模型来体现不同隐节点对于翻译目标词的作用。...通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。...这里最重要的技术是对于源语言的编码，还有体现不同词汇翻译的，不同作用的注意力模型。我们又持续做了一些工作，引入了语言知识。...过去也有人做对联游戏，都是用规则的方法写很多很多的语言学规则，确保什么样的词跟什么样的词对，并符合对仗、平仄一堆语言学的规则，但是实际效果不好，也没有人使用。...比如说写新闻稿，给你一些数据，这个新闻稿草稿马上就写出来，你要做的就是纠正，供不同的媒体使用等。 NPL将推动语音助手、物联网、智能硬件、智能家居的普及。
编码的结果就是有很多隐节点，每个隐节点代表从句首到当前词汇为止，与句子的语义信息。基于这些隐节点，通过一个注意力的模型来体现不同隐节点对于翻译目标词的作用。...通过这样的一个模式对目标语言可以逐词进行生成，直到生成句尾。中间在某一阶段可能会有多个翻译，我们会保留最佳的翻译，从左到右持续。...这里最重要的技术是对于源语言的编码，还有体现不同词汇翻译的，不同作用的注意力模型。我们又持续做了一些工作，引入了语言知识。...过去也有人做对联游戏，都是用规则的方法写很多很多的语言学规则，确保什么样的词跟什么样的词对，并符合对仗、平仄一堆语言学的规则，但是实际效果不好，也没有人使用。...比如说写新闻稿，给你一些数据，这个新闻稿草稿马上就写出来，你要做的就是纠正，供不同的媒体使用等。 ● NLP将推动语音助手、物联网、智能硬件、智能家居的普及。
持续自动化：随着学习的进步，使用基础设施即代码 (IaC) 和数据驱动的方法将手动任务自动化，从而简化交付。 持续实验和创新：学习和自动化的结合为持续实验新技术创造了空间，培养了创新文化。”...— DATEV 的企业架构师 Jürgen Sußner 应用和部署模式的多样性比比皆是 报告中的另一个惊人发现：许多企业正在使用多个平台来支持不同团队构建和使用的各种应用程序类型和部署模式。...根据特定组织或特定 [业务线] LoB 的应用程序/业务模型，可能需要针对不同应用程序类型采用不同的模式。这与整体基础设施设计相同——没有一种设计适合所有人。”...— Luis Freixas, LFConsulting IT 管理员 “对运行在所有平台上的所有平台和应用程序进行简单管理始终很重要。然而，对单一平台体验的追求不应干扰应用程序本身。...虽然安全团队对与平台工程合作仍然持健康的怀疑态度，但要拥抱DevSecOps 模型，这种动态需要改变。
目前微软采用的是基于神经网络的机器翻译方法。通过对源语言句子使用 LSTM 进行双向编码，再通过 Attention 模型体现不同隐节点对翻译某个目标词的作用，逐词生成目标语言直到句尾。...对于中间的某个阶段可能会出现多个翻译，微软采用的方法是通过 beam search 方法保留最佳翻译。...神经网络翻译中其中最重要的技术是对源语言的编码，以及体现不同词汇翻译不同作用的 Attention 模型。...作为 CaaP 的技术基础，通用的对话引擎架构往往有两层，下层为面向任务的对话、信息服务和问答、通用聊天三个分别满足使用者不同需求的系统，上层则为调度系统。...SQuAD 测试集测试结果，第一位、第四位均为 MSRA 团队开发的算法系统 中国文化 MSRA 一直在考虑如何将机器翻译与中国文化相结合，因此推出了一系列如微软对联、微软字谜、微软绝句等产品。
，运行模型其实就是对输入参数做了一些基本的矩阵运算。...一般来说，用户定义的模型都是派生自 nn.modules.module 类。而分布式训练涉及到同步更新参数和把模型拷贝到多个worker之上，所以我们首先需要看看Module的状况。..._buffers 移动到 GPU，并没有对 self._modules 进行移动。我们对模型进行 .cuda() 处理，是将模型的参数放到显存上去（实际使用的时候也是通过这些参数做运算）。...4.1.3 如何计算key 那么，我们究竟是如何计算dispatch key的呢？..._[dispatch_ix].isFallthrough()); } 4.2.4 如何dispatch 4.2.4.1 调度依据 PyTorch 之中会依据dtype、device和layout的不同来调度不同的
他们所关注的不是松饼是否可口，而是使用不同的成分和方法让松饼满足上述的特质。 我们目前的饮食中，很大一部分都包含动物成分，但想要还原却显然是个难题。...研究人员必须弄清楚每种植物的成分和分子比例，再将所有这些数据输入到数据库中，其中可能包含上千个甚至几百万个条目，数量巨大。 而最困难的部分在于搞清楚不同的组合是如何相互作用的。...通过“深度学习”来自我训练，AI能学习不同食物、味道、口感的分子组成，并学习人们觉得好不好吃，使用数据来开发新的素食食谱，让食物吃起来像肉一样。而大多数人可能更关心一个问题——好不好吃。...这一行业的两家初创公司都在用不同的方法解决这个问题。Hampton Creek正在实验室培育肌肉和脂肪细胞，并正研究如何用植物性营养来喂养这些细胞。NotCo公司则在寻找只用植物性成分再造肉类的方法。...同时，食物偏好相当依赖文化偏好，比如美国人和中国人的口味就相差极大，这难免使算法也有自己的“饮食偏好”。在人们训练AI如何解读数据以及如何提取数据的过程中，可能导致AI出现偏见。
Luis Cataldi, Education Evangelist, Epic Games Luis Cataldi在计算机图形业界浸淫20余年，工作范围包括角色、动作、场景等诸多领域，他的作品曾经出现在电视...邓淙义 唯晶科技 游戏研发中心总监 来自唯晶科技的邓淙义拥有超过10年的游戏开发经验，曾单人多个游戏项目程序负责人。现为VR项目技术研发总监，参与多个VR跨平台开发项目。...演讲将简述动补团队及项目使用从无到有的过程和具体使用的经验。讲述最神舞团队如何办到9.5个小时剧情动补，以及其中与虚幻引擎4整合的技术。...在实现这一技术的过程中，从MOCAP到MAYA到UE4 MATINEE的流程，神舞团队做了一系列的工具制程，演讲中将会分享这一段历程以及其中的心得。 如何使用虚幻4制作写实动画分享 ?...除此之外，演讲还将分享场景关卡的制作思路（地形、植被系统、Shader等），关于光照、雾特效、后处理等该如何使用，以及破碎、特效镜头制作分解过程。
概述Douban是一个提供图书、音乐、电影等文化内容的社交网站，它的电影频道包含了大量的电影信息和用户评价。...本文将介绍如何使用Objective-C语言和ASIHTTPRequest库进行Douban电影分析，包括如何获取电影数据、如何解析JSON格式的数据、如何使用代理IP技术和多线程技术提高爬虫效率，以及如何对电影数据进行简单的统计和可视化...创建多线程任务为了提高采集效率，我们可以使用多线程技术。在本示例中，我们将创建多个线程以并行处理请求。多线程技术可以让我们同时发送多个请求，利用CPU的多核性能，减少等待时间和网络延迟。...下面是一个使用GCD创建多线程任务的示例代码：// 获取全局并行队列dispatch_queue_t queue = dispatch_get_global_queue(DISPATCH_QUEUE_PRIORITY_DEFAULT...;您可以根据需求创建多个线程，以处理多个请求。4. 数据分析一旦我们获取到Douban电影数据的HTML响应，我们可以使用解析库（如TFHpple）来提取所需的信息，如电影名称、评分、导演等。
他是一位多产数学家，共发表了320篇论文，有130多个合著者，指导了30个博士生。 2023年，有数学界「诺奖」之称的阿贝尔奖颁给了74岁的Luis A. Caffarelli。...自由边值问题 Luis Caffarelli所做研究的大部分时间都是有关「自由边值」问题，试图去回答听起来简单，甚至可能有用的问题，比如： -一块冰在融化成水时形状是如何变化的？...芝加哥大学的数学家、偏微分方程专家Carlos Kenig称，「你要弄清楚关于这个自由边值的形状的事情。他是第一个真正从多个维度理解这个问题的人。他介绍的方法非常强大，至今仍在许多其他问题中使用。」...阿贝尔奖官方文章表示，「Caffarelli做出了开创性的贡献，从根本上改变了我们对具有广泛应用的非线性偏微分方程的理解。他的研究结果在技术上是正确的，并且覆盖了数学及其应用的许多不同领域。...Luis Caffarelli本人也是一位多产的数学家，已经发表了320 篇论文，并且每年继续发表多篇论文。 Caffarelli的论文被引用了19,000次，足以证明他对这个领域的影响力。
首先单向数据流这个概念是不变的，在这个基础上，redux 还做了一些额外的能力 唯一数据源，flux 我们知道可以创建多个 store，但是这样导致的问题就是数据冗余，不同 store 之间又相互依赖增加了更多的复杂度...() 这样的非纯函数，这样产生的结果是不可控的，针对不同的 action 在 reducer 函数内部处理，区分不同的 action 返回不同的 state，创建一个简单 reducer 类似下面这样，...最后，调用 dispatch({}) 来初始化状态，并返回包含 dispatch、subscribe和getState 方法的对象 中间件 redux 还有较为强大的一点就是中间件，如果你对服务端相关的框架有一定的了解...middleware 使用还是不方便，能不能提供一种可以组合多个 middleware 的方式呢？...redux 的三个原则：单一数据源、状态是只读的、使用纯函数来执行状态更改。文章描述了如何应用它们以及它们的好处。
有关如何访问数据集的说明，可以在此Github repo[26]中找到，以及使用数据集进行微调的案例[27]。...对于使用自己的语言开发不同模型的人们来说，这是一本不错的阅读指南。...这是一个很棒的教程，因为它还显示了如何针对模型的不同部分使用其他代码库，例如HuggingFace Tokenizer和PyTorchLightning。...Abhishek Thakur开放了一个很棒的YouTube频道，Abhishek Thakur[52]，他在其中演示了如何在机器学习和NLP中使用现代方法的代码，一些视频包括从微调BERT模型分类到建立机器学习框架...TensorFlow 2.2.0-rc-1[55] 已经发布，它包括诸如Profiler之类的功能，可以帮助你发现ML模型中的瓶颈并指导对这些模型的优化。
《Dispatch》不仅实现了视觉的移动，更让观众实现了身体的移动。...》，将嘻哈文化、神话和科幻小说结合在一起。...据悉，《Masters of the Sun》未来还将融合来自不同领域的主题，如埃及学、黑帮文化和社会评论，并会邀请包括Queen Latifah、Jamie Foxx、Rakim和Ice T在内的音乐领域的知名人物参与其中...《Hero》是一部纪实风格的交互式VR体验。该部VR体验可以让人们沉浸在战争时期，当周围的世界开始分崩离析，人们向你求助，你会如何选择？...《Micro Giants》以自然界昆虫之间的捕猎关系为主线，将观看者带入森林、灌木、溪流，苔藓等虚拟模型搭建起的微观世界，将日常无法看到的微小场景放大数倍，满足观众对微观世界的好奇。
Action相当于事件模型中的事件，它描述发生了什么。Reducer相当于事件模型中的监听器，它接收一个旧的状态和一个action，从而处理state的更新逻辑，返回一个新的状态，存储到Store中。...现在我们可以开发一个函数来做为主 reducer，它调用多个子 reducer 分别处理 state 中的一部分数据，然后再把这些数据合成一个大的单一对象。...而容器组件和展示组件大致有以下不同： 展示组件 容器组件 作用 描述如何展现内容、样式 描述如何运行（数据获取、状态更新） 是否能直接使用Redux 否 是 数据来源 props(属性) 监听Redux...例如HelloPanel 组件需要一个状态类似HelloApp的容器来监听Redux store变化并处理如何过滤出要展示的数据。 HelloApp 根据当前显示状态来对展示组件进行渲染。...比如，支持 Promise 的 middleware 能够拦截 Promise，然后为每个 Promise 异步地 dispatch 一对 begin/end actions。
这篇论文试图解决的问题是如何有效地评估大型多模态模型（Large Multimodal Models, LMMs）在处理历史和文化文物方面的表现。...因此，作者提出了一个名为TimeTravel的基准，旨在评估AI模型在历史文物分析中的分类、解释和历史理解能力，以促进AI技术在历史研究和文化遗产保护中的应用。 论文如何解决这个问题？...这篇论文提出了一个名为IP-Composer的方法，旨在解决如何从多个视觉概念中合成新图像的问题。...迭代DPO策略的有效性：移除由迭代策略扩展的偏好对，结果表明，使用完整数据的DPO模型在质量分数和PPT任务分数上优于仅使用原始偏好对的模型。...迭代DPO策略的有效性：移除由迭代策略扩展的偏好对，结果表明，使用完整数据的DPO模型在质量分数和PPT任务分数上优于仅使用原始偏好对的模型。
所有的调度队列（dispatch queues）自身都是线程安全的，你能从多个线程并行的访问它们。 GCD 的优点是显而易见的，即当你了解了调度队列如何为你自己代码的不同部分提供线程安全。...下面是一个关于在 dispatch_async 上如何以及何时使用不同的队列类型的快速指导： 自定义串行队列：当你想串行执行后台任务并追踪它时就是一个好选择。...编译并运行项目；查看控制台输出，你会看到多个单例被实例化，如下所示： 注意到这里有好几行显示着不同地址的单例实例。这明显违背了单例的目的，对吧？...幸运的是， 解决这种对多个异步任务的完成进行监控的问题，恰好就是设计 dispatch_group 的目的。...如果你是学术型，那可以看一个软件开发中经典的哲学家进餐问题，它需要使用信号量来解决。 信号量让你控制多个消费者对有限数量资源的访问。
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