ar模型只能学习非平稳过程吗

2024-09-07

AR模型与数据平稳性之间的关系

作者:桂. 时间:2017-12-19 21:39:08 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8068021.html 前言前几天碰到一个序列分析的问题,涉及到自回归(auto-regression, AR)等模型,但如何确定序列的平稳性呢? 发现金融数据分析里,这方面的知识很多,以后用到可以借鉴,例如伍德里奇<计量经济学导论>,高铁梅<计量经济分析方法与建模>,关键词:序列检测与判定.概率模型.统计. 一.平稳特性序列的平稳特性通常

隐马尔科夫模型HMM学习最佳范例

谷歌路过这个专门介绍HMM及其相关算法的主页:http://rrurl.cn/vAgKhh 里面图文并茂动感十足,写得通俗易懂,可以说是介绍HMM很好的范例了.一个名为52nlp的博主(google “I Love Natural Language Processing”估计就能找到)翻译后的HMM入门介绍如下,由于原文分了很多章节,我嫌慢了还是一次性整理,长文慎入吧. 一.介绍(Introduction) 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化模式(规律).这些模式发生在很多领域,比如计

AR模型脱卡，unity端实现步骤详情

AR模型脱卡unity端实现具体步骤 AR模型脱卡的原理利用一些unity端AR插件做AR应用.通常会有一个需求,当识别物消失的时候,将3D模型从识别物这个父物体上移除,显示在屏幕中央.那么原理就显而易见了,就是在识别物追踪方法中,写一些模型的操作(判定当前模型显示.隐藏非当前模型) 实现方式两个摄像机,丢失追踪后.移除父物体关联,用另一个相机进行渲染.其实就是一个相机坐标系的转换.(稍显复杂) 丢失追踪后,在主相机中创建一个空物体放置模型.(比较简单) 核心文件的编辑(简单点的) NotF

MVC的验证(模型注解和非侵入式脚本的结合使用) .Net中初探Redis .net通过代码发送邮件 Log4net (Log for .net) 使用GDI技术创建ASP.NET验证码 Razor模板引擎（RazorEngine） .Net程序员应该掌握的正则表达式

MVC的验证(模型注解和非侵入式脚本的结合使用) @HtmlHrlper方式创建的标签,会自动生成一些属性,其中一些属性就是关于验证如图示例: 模型注解通过模型注解后,MVC的验证,包括前台客户端,后台服务器的验证,MVC统统都做了包含,即使用户在客户端禁用Javascript,服务器也会将非法操作进行验证,当前前提是针对Model实体标识了注解的情况. 要能够正常进行非空等合法性验证必须做如下步骤(前提条件): 1.必须在实体的每个类型上加上Required特性,但是数字型的属性默认已

IO阻塞模型、IO非阻塞模型、多路复用IO模型

IO操作主要包括两类: 本地IO 网络IO 本地IO:本地IO是指本地的文件读取等操作,本地IO的优化主要是在操作系统中进行,我们对于本地IO的优化作用十分有限网络IO:网络IO指的是在进行网络操作时需要等待用户的输入及传输的等待等,网络IO的优化需要我们自己进行,而我们对于网络IO的优化主要在等待用户输入时程序可以继续运行 1.IO阻塞模型什么是IO阻塞模型在我们使用socket创建客户端.服务端时,如果不对他们执行其他操作,那么客户端的recv.send和服务器端的accept.se

🍛 餐厅吃饭版理解 IO 模型：阻塞 / 非阻塞 / IO 复用 / 信号驱动 / 异步

IO 概念一个基本的 IO,它会涉及到两个系统对象,一个是调用这个 IO 的进程对象,另一个就是系统内核 (kernel).当一个 read 操作发生时,它会经历两个阶段: 通过 read 系统调用想内核发起读请求. 内核向硬件发送读指令,并等待读就绪. 内核把将要读取的数据复制到描述符所指向的内核缓存区中. 将数据从内核缓存区拷贝到用户进程空间中. IO 模型对比从等待数据和数据复制这两个时间段,指出了不同 I/O 模型的区别类比餐厅吃饭看了几篇文章,为了加深理解,我做了文字排版上的优

CSS3 Flex布局（伸缩布局盒模型）学习

CSS3 Flex布局(伸缩布局盒模型)学习转自:http://www.xifengxx.com/web-front-end/1408.html CSS2定义了四种布局:块布局.行内布局.表格布局盒定位布局. CSS3引入了一种新的布局模式——Flexbox布局,即伸缩布局盒(Flexible Box)模型,此布局对于设计比较复杂的页面非常有用,特别是“垂直居中”布局,非常容易实现. Flexbox布局语法有三种: 旧版本:2009年版本,使用display:box或者display:inli

五种I/O模型的学习

来自 http://www.52im.net/thread-1935-1-1.html 4.互联网服务端处理网络请求的原理首先看看一个典型互联网服务端处理网络请求的典型过程:<ignore_js_op> 由上图可以看到,主要处理步骤包括: 1)获取请求数据,客户端与服务器建立连接发出请求,服务器接受请求(1-3): 2)构建响应,当服务器接收完请求,并在用户空间处理客户端的请求,直到构建响应完成(4): 3)返回数据,服务器将已构建好的响应再通过内核空间的网络 I/O 发还给客户端(5-

yii2 AR模型使用exists添加子查询与父查询关联

有A,B两个表对应A_AR,B_AR两个模型B表interval_id对应A表id现在要查a表的数据,且没有code为a的子数据要求使用yii2的AR模型写查询: A_AR::find()->where([ 'exists', B_AR::find()->where("interval_id={{A}}.id")->andWhere(['code' => 'a'])]); 红色部分需要这样写,如果写成 ->where(['interval_id' =>

Yii2 AR模型搜索数据条数不对，AR模型默认去重

最近在做Yii2的项目时, 发现了一个yii2 自带的Ar模型会自动对搜索出来的字段去重. 默认去重字段: id, 其他字段暂没发现 1. 例如: public function fields { //aboutClass表的ID id => about_class_id } 如果搜索关系是一对多的关系,那么搜索出来的about_class_id 有重复,这时你给about_class_id 命名为id,因为yii2对id字段默认去重,就会出现数据条数变少的情况解决方案: public fu

现代数字信号处理——AR模型

1. AR模型概念观 AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据(设推出P点),所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点(或少数几点)去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好. 数字信号处理功率谱估计方法分经典功率谱估计和现代功率谱估计,现代功率谱估计以参数模型功率谱估计为代表,参数功率谱模型如下: u(n) ——> H(z) ——> x(n) 参数模型的基本思路是: —— 参数模型假设研究

input输入框如何只能输入非零开头的正整数

input输入框如何只能输入非零开头的正整数 ********* 废话不多说,先来代码 ********* case1: 原生html + javascript <body>  <div id="box">请输入销量: <input class="input_value" /> </div>  <script type="

【NLP】Attention Model（注意力模型）学习总结

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

linux基础编程：IO模型：阻塞/非阻塞/IO复用同步/异步 Select/Epoll/AIO（转载）

IO概念 Linux的内核将所有外部设备都可以看做一个文件来操作.那么我们对与外部设备的操作都可以看做对文件进行操作.我们对一个文件的读写,都通过调用内核提供的系统调用:内核给我们返回一个file descriptor(fd,文件描述符).而对一个socket的读写也会有相应的描述符,称为socketfd(socket描述符).描述符就是一个数字,指向内核中一个结构体(文件路径,数据区,等一些属性).那么我们的应用程序对文件的读写就通过对描述符的读写完成. linux将内存分为内核区,用户区

Linux设备驱动中的IO模型---阻塞和非阻塞IO【转】

在前面学习网络编程时,曾经学过I/O模型 Linux 系统应用编程——网络编程(I/O模型),下面学习一下I/O模型在设备驱动中的应用. 回顾一下在Unix/Linux下共有五种I/O模型,分别是: a -- 阻塞I/Ob -- 非阻塞I/Oc -- I/O复用(select和poll)d -- 信号驱动I/O(SIGIO)e -- 异步I/O(Posix.1的aio_系列函数) 下面我们先学习阻塞I/O.非阻塞I/O .I/O复用(select和poll),先学习一下基础概念 a -- 阻塞

IO模型--阻塞IO,非阻塞IO,IO多路复用,异步IO

IO模型介绍: * blocking IO 阻塞IO * nonblocking IO 非阻塞IO * IO multiplexing IO多路复用 * signal driven IO 信号驱动IO () * asynchronous IO 异步IO IO模型介绍: 为了更好地了解IO模型,我们需要事先回顾下:同步.异步.阻塞.非阻塞同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,

2 （自我拓展）部署花的识别模型（学习tensorflow实战google深度学习框架）

kaggle竞赛的inception模型已经能够提取图像很好的特征,后续训练出一个针对当前图片数据的全连接层,进行花的识别和分类.这里见书即可,不再赘述. 书中使用google参加Kaggle竞赛的inception模型重新训练一个全连接神经网络,对五种花进行识别,我姑且命名为模型flower_photos_model.我进一步拓展,将lower_photos_model模型进一步保存,然后部署和应用.然后,我们直接调用迁移之后又训练好的模型,对花片进行预测. 这里讨论两种方式:使用import

MVC的验证(模型注解和非侵入式脚本的结合使用)

@HtmlHrlper方式创建的标签,会自动生成一些属性,其中一些属性就是关于验证如图示例: 模型注解通过模型注解后,MVC的验证,包括前台客户端,后台服务器的验证,MVC统统都做了包含,即使用户在客户端禁用Javascript,服务器也会将非法操作进行验证,当前前提是针对Model实体标识了注解的情况. 要能够正常进行非空等合法性验证必须做如下步骤(前提条件): 1.必须在实体的每个类型上加上Required特性,但是数字型的属性默认已经加上了. 2.必须在视图上导入如下脚本: <scri

TF-IDF与主题模型 - NLP学习（3-2）

分词(Tokenization) - NLP学习(1) N-grams模型.停顿词(stopwords)和标准化处理 - NLP学习(2) 文本向量化及词袋模型 - NLP学习(3-1) 在上一篇博文中,简单地阐述了如何将文本向量化及词袋模型的.文本向量化是为了将文本转换成机器学习算法可以直接处理的数字,直白点说就是这些转换后数字代表了文本的特征(此过程称之为特征提取或者特征编码),可以直接为机器学习模型所用.词袋模型(Bag-of-Words: BOW)则指的是统计单词在一个文本中出现的次数的

[深度概念]·Attention Model（注意力模型）学习笔记

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At

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