预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事.为此,人们研究了许多时间序列预测模型.然而,大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想.这是因为时间序列预测不光需要大量的统计知识,更重要的是它需要将问题的背景知识融入其中.为此,Prophet充分的将两者融合了起来,提供了一种更简单.灵活的预测方式,并且在预测准确率上达到了与专业分析师相媲美的程度.如果你还在为时间序列预测而苦恼,那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧. 前言 时间序列预测一直是预测问题中的难点,人们很难找到一个适用…

1.概述 本文来自腾讯视频云终端技术总监rexchang(常青)技术分享,内容分别介绍了微信小程序视音视频和WebRTC的技术特征.差异等,并针对两者的技术差异分享和总结了微信小程序视音视频和WebRTC互通的实现思路以及技术方案.希望能带给你启发. 学习交流: - 即时通讯开发交流3群:185926912[推荐] - 移动端IM开发入门文章:<新手入门一篇就够:从零开发移动端IM> (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-1988-1-1.html) 2.关于…

1.引言 微信小程序自2017年1月9日正式对外公布以来,越来越受到关注和重视,小程序上的各种技术体验也越来越丰富.而音视频作为高速移动网络时代下增长最快的应用形式之一,在微信小程序中也当然不能错过.本文来自腾讯视频云终端技术总监rexchang(常青)的技术分享,讲述的是微信小程序中音视频技术构思.设计和实现等方方面的内容,希望能为你的音视频技术实践带来启发. 如果您能微信小程序开发没什么了解,可以从这篇微信官方的<小程序开发简易教程>开始. 学习交流: - 即时通讯开发交流3群:18592…

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f…

2019年已经过去,小编为大家整理了这一年以来云加社区发布的 200多篇腾讯干货,点击文章标题即可跳转到原文,请速速收藏哦~ 看腾讯技术: 腾讯成本优化黑科技:整机CPU利用率最高提升至90%: 腾讯科技升级1000天:团战.登月与烟囱革命: “看一看”推荐模型揭秘!微信团队提出实时Look-alike算法,解决推荐系统多样性问题: 10亿级存储挑战!看一看.微信广告.微信支付.小程序都在用的存储系统究竟是怎么扛住的?! 微信扫物上线,全面揭秘扫一扫背后的识物技术! 微信搜一搜正在用的新一代海量…

本文来自腾讯前端开发工程师“ wendygogogo”的技术分享,作者自评:“在Web前端摸爬滚打的码农一枚,对技术充满热情的菜鸟,致力为手Q的建设添砖加瓦.” 1.GIF格式的历史 GIF ( Graphics Interchange Format )原义是“图像互换格式”,是 CompuServe 公司在1987年开发出的图像文件格式,可以说是互联网界的老古董了. GIF 格式可以存储多幅彩色图像,如果将这些图像((https://www.qcloud.com/document/ ... w…

本文内容整理自公众号腾讯Bugly,感谢原作者的分享. 1.问题背景 对于Android应用来说,内存向来是比较重要的性能指标.内存占用过高,会影响应用的流畅度,甚至引发OOM,非常影响用户体验.因此,内存优化也向来是行业内的重点工作项和难点工作项. 手Q在很早之前就开发了很多内存优化技术: 1)自研内存泄露检测系统 LeakInspector天网: LeakInspector是一套完整内存泄露检测系统:能够自动检测应用内存泄露问题:并提供兜底回收以及自动提单功能: 2)图片引用大图告警: 能够…

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型…

[本期推荐专题]物联网从业人员必读:华为云专家为你详细解读LiteOS各模块开发及其实现原理. 摘要:Focal Loss的两个性质算是核心,其实就是用一个合适的函数去度量难分类和易分类样本对总的损失的贡献. 本文分享自华为云社区<技术干货 | 基于MindSpore更好的理解Focal Loss>,原文作者:chengxiaoli. 今天更新一下恺明大神的Focal Loss,它是 Kaiming 大神团队在他们的论文Focal Loss for Dense Object Detection…

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n…

博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学…

https://blog.csdn.net/flying_sfeng/article/details/78852816 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Flying_sfeng/article/details/78852816 这篇文章将讲解如何使用lstm进行时间序列方面的预测,重点讲lstm的应用,原理部分可参考以下两篇文章: Understanding LSTM Networks       LSTM学习笔记 编程环境:py…

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘…

https://blog.csdn.net/orDream/article/details/100013682 上面这一篇是对 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 但是版本已经过低部分代码已经失效,该博主对博文内容也不完全,在此对其python的部分做了更正和补充.   #加载和处理时间序列 2 import pandas as pd import numpy as…

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas…

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会…

什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型. 1. ARIMA的优缺点 优点: 模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量. 缺点: 1.要求时序数据是稳定的(stationary),或者是通过差分化(differencing)…

#时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. #时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural network, RNN).相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点,RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关.通过这种方法,RNN…

常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测.商品价格的预测.股价的预测,等等.TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR.LSTM在内的多个模型. 时间序列问题 一般而言,时间序列数据抽象为两部分:观察的时间点和观察的值(以商品价格为例,某年一月的价格为120元,二月的价格为130元,三月的价格为135元,四月的价格为132元.那么观察的时间点…

一.介绍 MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件,底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现,性能高,稳定性强.从 2015 年中至今,在 iOS 微信上使用已有近 3 年,其性能和稳定性经过了时间的验证.近期也已移植到 Android / macOS 平台,一并开源. 开源项目地址:https://github.com/Tencent/MMKV 二.MMKV 源起 在微信客户端的日常运营中,时不时就会爆发特殊文字引起系统的 crash,参考文章,文章里面设计的技…

1.背景 1.1 高精资料采集 高精采集车是集成了测绘激光.高性能惯导.高分辨率相机等传感器为一体的移动测绘系统.高德高精团队经过多年深耕打造的采集车,具有精度高.速度快.数据产生周期短.自动化程度高.安全性高.信息量大等特点.   为了保证高精地图制作的精度,在高精采集车中,我们使用了目前业界最先进的激光测距仪,具有测量距离远.点云密度大等优点,扫描频率可以达到每秒100万点.   1.2 激光MTA问题 高速的扫描频率带来高质量数据的同时,也引入了一些特有的噪声和干扰,MTA就是其中的一种.…

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/5048525.html 今天没上班,一大早就起来赶去搜狐网络大厦,参加一个测试技术的分享会.本打算好好的拍一个前台的照片留作纪念,结果发现这里堆了好多的快递. 进入正式话筒吧,搜狗测试人员分享的内容为PC端和Android端的精准测试:腾讯测试人员分享的是Java的hook技术. 这里我就简单的介绍一下分享的内容吧,因为涉及到两家公司的知识产权,我也不好详细…

今天,微软开放技术(中国)通过微软公有云Azure引入一个全新的开放数据平台,该平台基于开源数据门户解决方案 CKAN,以及由微软开放技术(中国)特别针对中国市场优化的ODATA插件来增强其国际化和本地化能力.此基于高性能云平台的开放数据解决方案,充分利用了中国软件开发市场上重要的技术方案,使得开源社区的开发者能轻易地访问流行的开放数据源. 全新的ODATA插件助力CKAN落地中国 10月21日,微软开放技术(中国)通过GitHub向CKAN的OData插件提交的代码已经被正式接受.我们此次的贡…

0.闪回技术与工具简介 mysql闪回工具比较流行三大类: [0.1]官方的mysqlbinlog:支持数据库在线/离线,用脚本处理binlog的输出,转化成对应SQL再执行.通用性不好,对正则.sed等需要较高熟练度. [0.2]第三方的mysqlbinlog工具,比官方的工具多了一个闪回功能 -B [0.3]开源的binlog2sql:兼容性比较好,使用难度小,使用简单,前提是mysql必须开启. 最佳实践:线上使用binlog2sql,线下用mysqlbinlog以及mysqlbinlog…

基于 Ubuntu 搭建 VNC 远程桌面服务 前言 任务时间:5min ~ 10min 必要知识 本教程假设您已学习以下 Ubuntu 基本操作: 连接 SSH 执行命令 编辑文件 如果还没有掌握 Ubuntu 基本操作,您可以参考腾讯云其它 Ubuntu 入门教程进行学习:如您已学有所成,请开始本篇教程之旅. 安装.启动 VNC 任务时间:10min ~ 20min VNC 远程桌面原理 注:本小节内容旨在帮助您更好地了解 Xorg.X11.VNC 等概念和原理,如果你不想了解原理部分,只想…

导语 | Flutter 框架是当下非常热门的跨端解决方案,能够帮助开发者通过一套代码库高效构建多平台精美应用,支持移动.Web.桌面等多端开发.但仍然有很多产品.设计.甚至开发同学并不了解 Flutter,所以本文将深入浅出和大家聊聊 Flutter 的设计背景.技术特点,以及与其他同类技术之间的对比,希望与大家一同交流. 一.跨平台背景 1. 移动互联网的重要性 如上图所示,与2019年1月相比,全球使用互联网的人数已增加到45.4亿,增长了7%(2.98亿新用户). 到2020年1月,全球…

1. 创建对话框类 (1)打开VC++6.0环境,点击:文件→新建: (2)在弹出的新建对话框中选择:工程→MFC AppWizard (exe)→输入工程名称(例如:功能调试)→工程保存路径名→确定(其他勾选项一律默认): (3)在弹出的MFC AppWizard- Step1对话框中选择:(你喜爱创建的应用程序类型?)点击基本对话框→(使用语言?)选择中文→点击下一个: (4)在弹出的MFC AppWizard- Step2 of 4对话框中选择:这里基本保持默认选择,比较有用的一项是输入标…

3. 绘图 3.1 对话框资源编辑 首先通过添加控件的方式来创建一个简单的绘图对话框如图所示,创建步骤为: 第一.在VC++6.0软件环境的灰色空白区域右击,选中Controls,然后会弹出一个控件对话框: 第二.点击需要的控件,鼠标箭头类型就会变成十字形,然后在主对话框里通过点击.拖拽绘制出需要的控件,这里也可以通过鼠标调整控件大小直到满意为止. 第三.在主对话框里右击打开属性对话框(一般情况下可以点击属性对话框左上角的形如大头针样式的小按钮来锁定属性对话框,解锁也是点击同样的按钮,只是按钮样…

项目截图:             有H5项目需求欢迎联系我们 我们提供免费的项目评估报价 QQ:372900288 WX:Liuxiang0884…

1.创建项目 打开idea编辑器,选择file  -> new -> project 点击next 依次填入group,artifact 填写完成之后再点击“next” 根据自己的需求在最左侧选择要做的项目类别,此处以web项目为例,选择web 点击“next”, 修改项目代码要放目录位置即可,点击“finnish”,即可完成创建项目 创建完成之后,选择pom.xml文件,右键如下图 需要下载项目需要的jar包,等待一会之后,就可以启动项目了 在浏览器里输入localhost:8080 报错为…