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在针对Bluemix的Lookback应用中进行身份认证

/authentication-in-loopback-applications-against-bl 译者：@从流域到海域译者博客：blog.csdn.net/solo95 在针对Bluemix的Lookback

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IRIS Chronicles 定义 Item 中的 Add Type 属性

Lookback从字面上来看这个就是查找时间。这个 Response Each Time 对比起来的不同就是修改的频率。...为了节约存储空间，对医生这个字段我们就可以设置为 lookback，这样的话只要和上次看的医生相同，那么数据显示的就是上次的医生名字，虽然我们这里什么都没有输入。...针对上面的情况，在 Lookback 中又细分了 2 类：with 和 without deletion。Lookback with deletion这种约束允许 Lookback 中的字段内容为空。...那么我们的 Lookback 的时候，上面有关医生的关联数据就删除了，那么数据在查询的时候就会显示为 Null，我们用 “” 来表示。...Lookback without deletion这种约束不允许 Lookback 中的字段内容为空。

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Python实现时间序列的分类预测

以下代码显示了此功能： def get_training_data(symbol, start_date, end_date, monthly_bool=True, lookback=10):...参数 lookback 指定预测中包含过去多少天。...get_sequence_data()代码如下： def get_sequence_data(data_up_down, lookback): shape = (data_up_down.shape...[0] - lookback + 1, lookback) strides = data_up_down.strides + (data_up_down.strides[-1],)...它返回一个新的 NumPy 数组，该数组表示具有指定窗口大小的 data_up_down 数组的滑动窗口视图，该窗口大小由 lookback 参数确定。

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LSTM和GRU网络的高级运用实例

，因此有1440/6=240条数据会作为训练数据，这就是代码中的lookback//step于是我就把1点前10天内的抽样数据作为训练数据，2点是的气温作为数据对应的正确答案，由此可以对网络进行训练...''' def generator(data, lookback, delay, min_index, max_index, shuffle=False, batch_size...while 1: if shuffle: rows = np.random.randint(min_index + lookback, max_index,...= 1440 step = 6 delay = 144 batch_size = 128train_gen = generator(float_data, lookback=lookback,...step=step, batch_size=batch_size) test_gen = generator(float_data, lookback=lookback,

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将时间序列转换为分类问题

以下代码显示了此功能： def get_training_data(symbol, start_date, end_date, monthly_bool=True, lookback=10):...) data_up_down = data['up_down'].to_numpy() training_data = get_sequence_data(data_up_down, lookback...参数 lookback 指定预测中包含过去多少天。...[0] - lookback + 1, lookback) strides = data_up_down.strides + (data_up_down.strides[-1],) return...它返回一个新的 NumPy 数组，该数组表示具有指定窗口大小的 data_up_down 数组的滑动窗口视图，该窗口大小由 lookback 参数确定。

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Deep learning with Python 学习笔记（6）

while 1: if shuffle: rows = np.random.randint(min_index + lookback, max_index...= 1440 step = 6 delay = 144 batch_size = 128 train_gen = generator(float_data, lookback=lookback, delay...=lookback, delay=delay, min_index=200001, max_index=300000, step=step, batch_size=batch_size) test_gen...= generator(float_data, lookback=lookback, delay=delay, min_index=300001, max_index=None, step=step,...model = Sequential() model.add(layers.Flatten(input_shape=(lookback // step, float_data.shape[-1]

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TKE 助力 Agent 可观测及评估体系建设，靠谱助手轻松养成！

(self): return"Custom Azure OpenAI Model" # 拉取 traces def fetch_traces(langfuse_cli: Any, lookback_minutes...= 30 traces = fetch_traces(langfuse_cli=langfuse, lookback_minutes=lookback_minutes) logging.info...(f"Fetched {len(traces)} traces for last {lookback_minutes} minutes...= 30 traces = fetch_traces(langfuse_cli=langfuse, lookback_minutes=lookback_minutes) logging.info(f"Fetched...{len(traces)} traces for last {lookback_minutes} minutes.")

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夏普比率3.27，通过DQN算法进行上证指数择时强化学习策略

预处理方式为计算 t-lookback+1 至 t 日行情数据相对于过去 252 个交易日收盘价的 Z 分数。因此状态空间为 lookback*4 维实空间。...回看区间 lookback 取 5 个交易日，同时测试 10 和 15。动作空间动作空间定义为{buy, sell, hold}。...数据预处理，每个交易日 t，计算 t-lookback+1 至 t 日指数开高低收价格相对过去 252 日收盘价的 Z 分数，作为该日的观测状态；3....不同回看区间收益率表现：lookback=5 最好，lookback=10和15 接近，lookback=15 略好。过于久远的信息指示意义可能有限，降低数据信噪比，回看区间取短一些较好。...优化后的超参数为：折扣因子 γ=0.5，回放内存 replay_memory=32，回看区间 lookback=5，预测区间 horizon=10。

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线性回归不是简单模型，而是一切的起点

- 1): # 使用过去lookback天的数据作为特征 X.append(historical_data[i:(i+lookback)])...}'] = df_features[target_col].rolling(window=lookback).mean() df_features[f'rolling_std_{lookback...}'] = df_features[target_col].rolling(window=lookback).std() df_features[f'rolling_max_{lookback...}'] = df_features[target_col].rolling(window=lookback).max() df_features[f'rolling_min_{lookback...+ 1)] + [ f'rolling_mean_{lookback}', f'rolling_std_{lookback}', f'rolling_max

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R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现

*********** weight.limit = data.frame(last(pric obj = portfoli(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len...********************************************** obj = portfolio(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len

1K2 0

记录和分享抓取的数字货币和大A时序数据

pd # 初始化客户端 client = Client() # 获取历史k线数据 def get_binance_btc_data(symbol='BTCUSDT', interval='1h', lookback_days...=365*3): end_time = datetime.datetime.now() start_time = end_time - datetime.timedelta(days=lookback_days

1940 0

100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第25天 :timescaledb结合机器学习实战(应PGer同学留言临时增加)

数据预处理模块 import pandas as pd def load_data(device_id, lookback=24): """ 加载指定设备数据并生成时序特征 :param...device_id: 设备ID :param lookback: 时间窗口大小（小时） :return: 特征矩阵X，标签y """ conn = get_db_connection...map(pd.Timestamp.timestamp) df = df.set_index('time') X, y = [], [] for i in range(lookback..., len(df)): X.append(df['temperature'][i-lookback:i].values) y.append(df['temperature...数据库端数据聚合优化 def load_aggregated_data(device_id, lookback=24, interval='15 minutes'): """ 使用TimescaleDB

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动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现

*** weight.limit = data.frame(last(pric obj = portfoli(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len...**************************************** obj = portfolio(data$prices, periodicity = 'months', lookback.len

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文本序列中的深度学习

,lookback=lookback,delay=delay, min_index=0,max_index=200000,shuffle=True,step=step, batch_size...=batch_size) val_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay, min_index=200001,max_index...=300000,step=step,batch_size=batch_size) test_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay...数据准备 step = 3 lookback = 720 delay = 144 train_gen = generator(float_data,lookback=lookback,delay=delay...lookback) // 128 test_steps = (len(float_data) - 300001 - lookback) // 128 1D卷积+GRU网络层 from keras.models

4.6K1 0

使用TestServer测试ASP.NET Core API

videoService.HomeVideoList(); var identityList = new List(); identityList.AddRange(result.LookBack.Select...x.VideoImg = ReplaceVideoImg(x.VideoImg, VideoMaxImg); }); result.LookBack.ForEach

1.1K3 0

IT咖啡馆｜全栈可观测数据库 ETL 设计

job/tenant/window ux_job_once 一次性保证/队列 pkg/scheduler Tick() dim_tenant & etl_job_run 入队窗口 Align/Delay/Lookback...设计要点与边界窗口推进：upper = floor(now - Delay, Align)，从上次成功窗口末尾或 initial_lookback 起步。...T9 — 配置加载与初始回看描述：pkg/config 已有；在 scheduler 注入 Cfg 并使用 tenants.initial_lookback.oo-agg 等。...测试/验证：删除 etl_job_run 记录后启动，观察从 initial_lookback 开始补跑。

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R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测

准备数据问题的确切表达如下：给定的数据可以追溯到 lookback 时间步长（一个时间步长为10分钟）并在每个steps 时间步长处进行采样，您可以预测该delay 时间步长中的温度吗？...使用以下参数值： lookback = 1440 —观察将追溯到10天。 steps = 6 —观测将在每小时一个数据点进行采样。 delay = 144 —目标将是未来的24小时。...lookback —是_输入数据应该_包括多少个_时间_步。 delay —目标应该在未来多少步。 min_index 和 max_index —data 数组中的索引，用于定义从中提取时间步长。...lookback <- 1440 step <- 6 # 为了查看整个验证集，需要从valu gen中提取多少步骤 val_steps lookback)...model_sequential() %>% layer_flatten(input_shape = c(lookback / step, dim(data)[-1])) %>% history

1.6K2 0

解决大模型幻觉全攻略：理论、技术与落地实践

后验幻觉检测（1）白盒方案（需模型访问权限）不确定性度量：提取生成内容关键概念，计算token概率（概率越低风险越高）注意力机制分析： Lookback Ratio=对新生成内容的注意力对上下文的注意力...比值越低表明幻觉风险越高图示：Lookback Ratio: 基于上下文与生成内容注意力分配比例的白盒检测方案隐藏状态分析：正确内容对应低熵值激活模式，错误内容呈现高熵值模糊模式（2）黑盒方案

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一次ServiceAccount导致的apiserver雪崩案例分析

ServiceAccount token的Authenticator会从ServiceAccountTokenGetter通过loopback client来获取secret，该操作在K8s-1.12是不走缓存的，并且lookback...查看K8s代码发现，当前版本的lookback client的限速配置是hardcode在代码里的，没有配置可以修改。如果要改的话只能再出一个K8s版本，改动相对较大。

1.3K2 0

3.3 期权产品

nothing call，如果到期时S大于K，则支付资产的价格 European call = long cash or nothing call + short asset or nothing call lookback...option 根据过去价格来确定,更贵 fixed lookback call option，K是fixed， ?...floating lookback call option, K是浮动的， ?

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在针对Bluemix的Lookback应用中进行身份认证

IRIS Chronicles 定义 Item 中的 Add Type 属性

Python实现时间序列的分类预测

LSTM和GRU网络的高级运用实例

将时间序列转换为分类问题

Deep learning with Python 学习笔记（6）

TKE 助力 Agent 可观测及评估体系建设，靠谱助手轻松养成！

夏普比率3.27，通过DQN算法进行上证指数择时强化学习策略

线性回归不是简单模型，而是一切的起点

R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现

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100天跟着CP学PostgreSQL+AI,第25天 :timescaledb结合机器学习实战(应PGer同学留言临时增加)

动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现

文本序列中的深度学习

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