create or replace function MAX_O3_8HOUR_ND(value NUMBER) return NUMBER parallel_enable aggregate using MAX_O3_8HOUR; CREATE OR REPLACE TYPE MAX_O3_8HOUR as object ( --聚合函数的实质就是一个对象 num NUMBER, var_array type_array, static function ODCIAggregateInitia

采用c#开发dll,并添加到sql server 中. 具体代码,可以用visual studio的向导生成模板. using System; using System.Collections; using System.Data; using Microsoft.SqlServer.Server; using System.Data.SqlTypes; using System.IO; using System.Text; [Serializable] [Microsoft.SqlServer

1.定义数据拼接函数 CREATE OR REPLACE FUNCTION "public"."sfun"("results" _numeric, "val" numeric) RETURNS "pg_catalog"."_numeric" AS $BODY$ BEGIN results :=array_append(results,val::numeric); RETURN resul

需求是:对于一个设备,求一天内每个小时的平均值,一个月内每天的平均值,更通用的需求是,从起始时间到结束时间,每隔一段时间,求一个平均值.目前的解决策略是:在存储过程中进行处理,从起始时间到结束时间,切割成段,求出每一段的平均值,合并起来.存在问题:数据量很大的时候,会存在严重的性能问题.比如:一个月内每天的平均值,这个涉及的数据量将非常大,查询非常耗时.目前没有做过基准测试,具体的时间消耗还不确定.解决办法:目前想到的是,新建一个平均值表,定时把一段时间的平均值写入到这个表里面.以后从平均值表里

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量$v$在$t$时刻记为$v_t$,$\theta_t$为变量$v$在$t$时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时$v_t = \theta_t$,在使用滑动平均模型后,$v_t$的更新公式如下: \begin{equation} 

滑动平均会为目标变量维护一个影子变量,影子变量不影响原变量的更新维护,但是在测试或者实际预测过程中(非训练时),使用影子变量代替原变量. 1.滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates) 参数decay `shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable` 参数num_updates `min(decay, (1 +

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时,使用滑动平均模型可以提高最终模型在测试集数据上的表现.在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage来实现滑动平均模型.在初始化ExponentialMovingAverage时,需要提供一个衰减率(decay).这个衰减率将用于控制模型更新的速度.ExponentialMovingAverage对每一个变量会维护一个影子变量(shadowvariable),这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值,而每次运行变

tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均. 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的.评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果.方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作.该方法在创建训练模型时使用.那些保持维持滑动平均的操作(ops)一般会在每个训练步骤之后被执行.average()和average_name()方法分

TensorFlow笔记-07-神经网络优化-学习率,滑动平均 学习率 学习率 learning_rate: 表示了每次参数更新的幅度大小.学习率过大,会导致待优化的参数在最小值附近波动,不收敛:学习率过小,会导致待优化的参数收敛缓慢 在训练过程中,参数的更新向着损失函数梯度下降的方向 参数的更新公式为: wn+1 = wn - learning_rate▽ 假设损失函数 loss = (w + 1)2.梯度是损失函数 loss 的导数为 ▽ = 2w + 2 .如参数初值为5,学习率为 0.2

tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型,在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候,使用这个模型可以增强模型的鲁棒性(robust),可以在一定程度上提高模型在测试数据集上的表现. 滑动平均模型为每个变量维护一个影子变量,其初始值是变量的初始值,每次变量更新时,影子变量的值会更新为: shadow_variable = shadow_variable * decay + (1-decay) * variable 其中shadow_v

时间戳 向后推的时间戳 备注:五天后的时间. 指定日期和时间 时间的Series结构 按要求显示时间(开始时间,时间间隔,时间个数) 转换为时间格式,并设置时间列为索引列 方法一 方法二 筛选显示 方法一 备注:按日期时间区间显示数据. 方法二 备注:按年显示. 方法三 备注:按日期区间显示. 方法四 备注:按月显示. 方法五 备注:按逻辑运算结果显示. 方法六 备注:按时间区间显示. 求平均值 备注:按天和按小时求平均值. 备注:每三天求平均值. 求最大值 备注:按天求最大值.

模型:双层神经网络 [一层隐藏层.一层输出层]隐藏层输出用relu函数,输出层输出用softmax函数 过程: 设置参数 滑动平均的辅助函数 训练函数 x,y的占位,w1,b1,w2,b2的初始化 前向传播[y = w * x +b,w和b采用滑动平均更新] 后向传播[计算loss(包括交叉熵和正则化loss),采用GD更新参数(学习率使用指数衰减)] 迭代训练数据 代码: #参数设置 #输入.隐藏层神经元数.输出 samples = 55000 input_size = 784 output_

转自:理解滑动平均(exponential moving average) 1. 用滑动平均估计局部均值 滑动平均(exponential moving average),或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average),可以用来估计变量的局部均值,使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关. 变量vv在tt时刻记为 vtvt,θtθt 为变量 vv 在 tt 时刻的取值,即在不使用滑动平均模型时 vt=θtvt=θt,在使用滑动平均模型后,vtv

''' Created on 2017年4月21日 @author: weizhen ''' #4.滑动平均模型 import tensorflow as tf #定义一个变量用于计算滑动平均,这个变量的初始值为0. #类型为tf.float32,因为所有需要计算滑动平均的变量必须是实数型 v1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32) #这里step变量模拟神经网络中迭代的轮数,可以用于动态控制衰减率 step=tf.Variable(0,trainable=False)

import tensorflow as tf v = tf.Variable(0, dtype=tf.float32, name="v") for variables in tf.global_variables(): print(variables.name) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) maintain_averages_op = ema.apply(tf.global_variables()) for variab

import tensorflow as tf v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32) step = tf.Variable(0, trainable=False) ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) maintain_averages_op = ema.apply([v1]) with tf.Session() as sess: # 初始化 init_op = tf.global_varia

摘自<Tensorflow:实战Google深度学习框架> import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # MNIST 数据集相关的常数 INPUT_NODE = 784 # 输入层的节点数.对于 MNIST 数据集,就等于图片的像素 OUTPUT_NODE = 10 # 输出层的节点数.这个等于类别的数目.因为在 MNIST 的数据集中需要区分的是 0~9 这 10 个数

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

维基百科对深度学习的精确定义为“一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集”.因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法,所以在实际中可以认为深度学习就是深度神经网络的代名词.从维基百科给出的定义可以看出,深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性.那么为什么要强调这两个性质呢?下面我们开始学习. 1,线性模型的局限性 在线性模型中,模型的输出为输入的加权和.假设一个模型的输出 y  和输入 xi 满足以下关系,那么这个模型就是一个线性模型: 其中,wi , b € R