高频时间序列预测
社区干货
火山引擎混沌工程之云原生场景实现
通过构造贝叶斯结构化时间序列模型,预测反事实条件下(没有故障注入)的时间序列,并与注入故障后实际观测到的时间序列比较,计算注入故障对系统的累计因果效应,从而判断故障是否生效。的时间序列,并与注入故障后实际观测到的时间序列比较,计算注入故障对系统的累计因果效应,从而判断故障是否生效。####...
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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型
对于时间序列相关的数据,时序型 NoSQL 数据库的处理与关系型数据库的处理方式是不一样的,时序型 NoSQL 数据库主要是有效地收集、存储和查询高频产生的各种时间序列数据,对此做了专门的设计和优化,专门用于这类场景。图 NoSQL 数据库主要用于处理“关系”数据。这里的“关系”不是关系型数据库中的关系,而是指不同对象之间的联系。例如,社交关系(人与人的关系)、推荐关系(人与物的关系)、关联关系(物与物的关系)等等。这类数据用...
洞察报告-异动分析
2.4.1 配置检测方法本产品提供了两类异动检测方法: 算法: 通过对历史数据的学习来预测正常波动区间 。 规则: 通过与之前日期的差异百分比来划定正常波动区间 。 (1)算法高级配置(可选)注意:可以使用默认配置,并直接跳到下一节。 异常检测算法:提供了两种时间序列数据预测的算法,即 Holt-winters 和 Prophet 算法。 异动敏感度:敏感度越高代表波动区间越窄,异动的概率越高。 观察时期窗口:指对一段时间内的数据进行监控计算,...
机器学习
以及预测偏移(Prediction shift)的问题,提高算法的准确性和泛化能力。 CatBoost主要有以下五个特性: 1.无需调参即可获得较高的模型质量,采用默认参数就可以获得非常好的结果,减少在调参上面花的时间。 2.支持类别型... 2.6 时间序列ARIMA模型将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模 型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。可以帮助企业对未来进...
智能数据洞察服务功能说明
预测、分类、回归、时间序列、数据评估、自然语言处理等多种数据建模操作 支持输出数据集在可视化查询中使用 支持对任务进行管理 ✅ 数字大屏 数据故事设计实施一体化,0门槛低学习成本实现酷炫效果数字大屏搭建 支持静态数据、API实时数据、数据集和可视化查询结果插入 支持动态效果实现数据故事讲述 支持事件交互实现复杂内容介绍 ✅
传输黑科技下的全景之旅—浅谈开源项目E3PO的思路与功能 |社区征文
实施自定义运动预测算法、应用不同的流媒体策略以及使用任何用户特定的指标进行评估。最重要的是,E3PO 会生成每次模拟的实际视觉序列,这些序列将显示在用户屏幕上。因此,E3PO 提供了一个完美的解决方案,可以使用相同的视频内容和相同的运动轨迹客观地比较不同 360° 视频流方法的性能。目前E3PO已经实现了多个典型方案作为示例,同时也允许用户自己开发传输算法来集成测试。以下是其架构图,为了模拟流媒体方法,视频预处理器首...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
并通过torch.argmax()方法获取每个token的预测标签。我们还通过tokenizer.convert_ids_to_tokens()方法将token ID序列转换回token字符串,并使用tokenizer.decode()方法将预测标签转换为字符串。```python with torch.no_grad(): outputs = model(input_tensors) predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=2).squeeze().tolist() # 解码预测结果 tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens...
机器学习
以及预测偏移(Prediction shift)的问题,提高算法的准确性和泛化能力。 CatBoost主要有以下五个特性: 1.无需调参即可获得较高的模型质量,采用默认参数就可以获得非常好的结果,减少在调参上面花的时间。 2.支持类别型... 2.6 时间序列ARIMA模型 将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模 型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。可以帮助企业对未来进...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
这里我们会每次都把正确的单词序列作为输入,即不管你一步输出的是“I”还是“L”,我们都会将真实结果“I”拼在\ 后形成下一步输入,后面都是这样。这种方式被称为teacher-forcing,就像是一个老师在看着你,让你每次都... I have a cat”五个词向量,但是在测试时并不会这样做,而是一个一个的输入,因为此时的输入必须包含上一步的输出,而不全是GT。采用Masked会在训练时掩盖某个单词后面的词向量,即预测第 i 个输出时,就要将第 i+1 之后...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
我利用业余时间又重温了经典的实体关系抽取论文,并运用所学在相关算法大赛中进行了实践,取得了第四名的成绩。# 问题研究## 问题定义从结构化(如表格)、半结构化(如JSON)和非结构化(如纯文本)数据中获取形式为... 生成关系标签预测概率。两个模型使用各自任务loss进行训练。在训练关系模型时,直接把正确的entity span及其label丢给relation model去学习;在推理阶段,则是将实体模型预测出的实体span输入到关系模型中去预测关系...
