优化在R lm()模型中运行固定效果的时间_在R中通过LM模型的变量列表创建循环_在ggplot中绘制具有固定效果交互作用的混合效果模型 - 腾讯云开发者社区

在这项任务中，使用搜索引擎关键词采集软件可以帮助SEO人员完成许多繁琐的任务并简化他们的工作流程。在本文中，我们将探讨如何使用这种软件来提高网站的搜索引擎排名。...图片图片工作场景SEO人员的主要任务是通过优化网站的内容和标签来提高它们在搜索引擎中的排名。这些任务通常包括以下几个方面：1....内容优化：通过对网站的内容进行优化，例如添加关键词，调整网页结构等，可以帮助搜索引擎正确地理解网站的主题和目的。3....一旦关键词列表被创建，SEO人员可以使用它们来进行内容和标签优化。这可以通过将关键词适当地添加到网站的内容中来实现。...此外，这些软件还可以帮助SEO人员构建高质量的链接，并简化他们的工作流程。在成千上万的网站竞争中，SEO是至关重要的一环。

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HMM模型在量化交易中的应用（R语言版）

函数形式：X(t+1) = f( X(t) ) HMM由来物理信号是时变的，参数也是时变的，一些物理过程在一段时间内是可以用线性模型来描述的，将这些线性模型在时间上连接，形成了Markov链。...因为无法确定物理过程的持续时间，模型和信号过程的时长无法同步。因此Markov链不是对时变信号最佳、最有效的描述。针对以上问题，在Markov链的基础上提出了HMM。...HMM在波动率市场中的应用输入是：ATR（平均真实波幅）、log return 用的是depmixS4包模型的输出并不让人满意。 HS300测试去除数据比较少的9支，剩291支股票。...训练数据：上证指数的2007～2009 测试数据：沪深300成份股2010～2015 交易规则：longmode在样本内收益最大对应的隐状态 & shortmode在样本内收益最大对应的隐状（交集）...，然后在每天入选的股票中平均分配资金（注：0票就相当于平均分配资金在投票>0的股票上） n=5 n=15 50个HMM模型里10-18个投票，结果都挺理想了！

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EasyDSS 在 Linux 运行 start.sh 失败且提示有r存在的排查及优化

我们常见的视频流接入协议包括RTSP协议、RTMP协议、GB28181协议三种，针对这三种协议，TSINGSEE青犀视频研发了不同的视频解决方案，其中EasyDSS是支持推流协议RTMP接入的平台，它与其他平台不同的点在于...EasyDSS也具备双系统的版本，近期我们测试在Linux脚下运行start.sh 失败，失败信息提示有/r存在，但缺乏文件或者目录。...有/r证明该文档是在Windows操作系统下生成的，因此出现问题。在Windows系统下，/r/n才是回车键，在其他操作系统下/n代表回车键。...这个问题当中我们需要把所有的/r都去除掉，运行以下命令，去除所有的 \r 即可： sed -i 's/\r//' start.sh 修改完毕后，可以正常运行。

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使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

此函数仅产生SV流程的实现，并返回svsim类的对象，该对象具有自己的print，summary和plot方法。下面给出了使用svsim的示例代码，该模拟实例显示在图2中。...R> par(mfrow = c(2, 1))R> plot(sim) 运行采样器函数svsample，它用作C语言中实际采样器的R-wrapper 。...svsample的返回值是svdraws类型的对象，该对象是具有八个元素的命名列表，其中包含（1）参数在para中绘制，（2）潜在的对数波动率，（3）初始潜在的对数波动率绘制latent0，（4）y中提供的数据...，（5）运行时中的采样运行时，（6）先验中的先验超参数，（7）细化中的细化值，以及（8）这些图的汇总统计信息，以及一些常见的转换。...，以百分比表示，即随时间变化的100 exp（ht = 2）后验分布的经验分位数。

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实测盘古气象模型在真实观测场中的预报效果如何

根据华为盘古气象模型团队在 nature 发表的论文显示，其模型准确率已经超越了 ECMWF 的 IFS 模型，但是这些论文中的检验结果都是在人工构造的理想化气象场中（ERA5）进行的，而 ERA5 与真实观测场又是有差距的...因此我专门花了一点时间，来做了一个对盘古气象模型在真实观测场中预报的小检验，以观察其在真实气象观测场中的预报效果。...数据获取方式是以爬虫的方式抓取中央气象台网站上的观测站点数据，受网络环境影响，在实际运行中抓取的数据无法保证100%完整，会有个别站点数据缺失，属于正常现象。...由于本次测评是以真实业务化运行的标准，而非实验室中的理想化场景来进行的，因此我们作为初始场输入盘古做推理的 ERA5 数据实际上是距离观测时间点向前推大约 5 天前的数据。...虽然盘古在真实观测场中的预报效果并没有论文中那么完美，但我认为盘古具有非常大的工程价值：运行效率高，我在做这个测试时，用个人电脑 CPU 跑单次推理大概 4 分钟，由于是 5 天前的初始场，所有需要迭代推理大概

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【R语言在最优化中的应用】igraph 包在图与网络分析中的应用

source 和target 分别代表网络中要求最大流的起始点和终点，capacity 为边的权重。...该图中任意两顶点之间的最短路程(考虑方向)。 ? 解：这三个问题是图论中的典型问题。首先，应该在R中构造该图，然后分别调用相关命令即可。...R代码及运行结果如下: 1 > library(igraph) #载入包 2 > e = matrix(nc = 3, byrow = TRUE, c(0,1,5, 0,2,4, 0,3,3, 1,5,3...需要说明的是，第6，11 行结果表示这是R软件打开的第35，36 个tk 图形设备，与本题的具体内容无关。...而LINGO 则需要针对每个问题输入不同模型、约束条件等，远远不如R效率高，至于绘图功能，LINGO 还需要很大的改进。求红包

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广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...区分混合线性模型中的随机效应和固定效应是一个重要的概念。固定效应是具有特定水平的变量，而随机效应捕捉了由于分组或聚类引起的变异性。比如下方正在探究尿蛋白对来自不同患者的GFR的影响。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...- 实例操作及结果解读（R、Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to

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【R语言在最优化中的应用】用goalprog包求解线性目标规划

可以证明，在模型2有解的情况下，可以将其化为只含有目标约束的目标规划问题，方法是给所有的绝对约束赋予足够高级别的优先因子，从这个角度来看，线性规划为目标规划的特殊情况，而目标规划则为线性规划的自然推广。...用goalprog包求解目标规划 R中，goalprog包 (Novomestky, 2008) 可以求解形式为模型(3) 的目标规划问题，核心函数为llgp()，用法如下： llgp(coefficients...targets为系数矩阵对应的约束向量，即模型 (3) 中的向量 g。...该模型符合模型 (3) 的形式，可以直接调用 llgp() 函数来求解该问题，注意：R中根据achievements数据框中的 priority 来判断绝对优先级别，不用再设置 P1，P2，P3。...R代码及运行结果如下 (为了便于展示，输出了一些参数的信息): > library(goalprog) > coefficients=matrix(c(1,1,5,1,1,0,3,1),4) > targets

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【R语言在最优化中的应用】lpSolve包解决指派问题和指派问题

造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...= 0) 其中，cost.mat 为指派问题的系数矩阵，其元素的意义根据实际情况而定，可以是费用、时间、成本等。...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。

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R语言POT超阈值模型在洪水风险频率分析中的应用研究

案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。我们的目标是将概率模型拟合到这些数据并估算洪水分位数。我从获取了每次洪水的日期，并将其包含在文件中。...在水文学中，我们通常使用超出概率（洪水大于特定值的概率），因此所需方程式为一个减去所示方程式。通过将每年超过阈值的洪峰平均数乘以POT概率，我们可以将POT概率转换为每年的预期超标次数。...图3：河流部分序列显示契合度和置信区间 ---- 参考文献 1.R语言基于ARMA-GARCH-VaR模型拟合和预测实证研究 2.R语言时变参数VAR随机模型 3.R语言时变参数VAR随机模型 4.R...语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测 5.GARCH（1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较 6.R语言时变参数VAR随机模型 7.R语言实现向量自动回归VAR模型 8.R语言随机搜索变量选择...SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 9.R语言VAR模型的不同类型的脉冲响应分析

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🤯 VS Code | 在VS Code中搭建你的R语言运行环境吧！~（图文介绍超详细）

---- 4.2 更改中文界面有些小伙伴可能会喜欢使用中文界面，可以在扩展程序界面中输入chinese，随后会提示你重启切换至中文界面。...r.rterm.mac ---- 如果你不知道自己的Radian路径，可以在Terminal中输入下面这段获取： where radian ---- 3️⃣ 设置Bracketed Paste，输入...~ 7安装并配置httpgd 7.1 安装httpgd 接着我们装一下图形输出包，httpgd，在R中运行下面这段代码吧。...install.packages("httpgd") ---- 7.2 配置httpgd 接着我们在VS Code的设置中输入r.plot.useHttpgd，启用httpgd。...3️⃣ m1 mac的小伙伴在配置Radian时候，在输入r.rterm后，需将原来的 --no-save,–no-restore，删掉。

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ICLR 2023 | 大规模文本图训练框架GLEM

ICLR 2023的一篇文章提出了一种新的文本图模型训练框架，采用了EM优化的方式融合语言模型和图学习，以文本分类任务为切入点，在多个数据集上取得了SOTA的效果。...GLEM主要包括文本建模模型（LM）和图神经网络（GNN）两个部分，采用EM的方式训练文本图模型：在E-step，固定GNN训练LM，拟合有label节点和GNN预测的无label节点的伪标签；在M-step...理解了上面的推导过程和各个项的含义，就比较容易理解论文后续EM的设计原理了：E-step：E-step部分，固定GNN训练LM，优化目标包括两项，第一项是使用有label节点训练LM模型，第二项是利用GNN...其中，第二项也可以看成是在让LM蒸馏GNN模型中通过图结构信息学到的知识。M-step：M-step部分，固定LM训练GNN。...对于LM模型，其中LM-Ft代表语言模型finetune效果，可以看到文本信息非常重要；而引入GLEM的图学习部分，带来效果的进一步提升。

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冻结Prompt微调LM： T5 & PET & LM-BFF

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型，他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板，在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。...以下按时间顺序介绍，支持任意NLP任务的T5，针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。...在小样本场景，固定prompt微调LM对比常规微调的优点，在分类任务上比较直观我能想到的有三点(在下面PET中会细说）无需额外的分类层的参数引入，微调成本低标签词本身前置语义信息的引入，无需重头学习可类比...以上每个任务对应的多个prompt模板，分别固定prompt微调LM得到一版模型，然后在大量的未标注样本上进行预测，再对多个模型的预测值进行加权得到伪标签。...LM-BFF是陈丹琦团队在20年底提出的针对few-shot场景，自动搜索模板和触发词的Prompt方案，prompt模板延续了PET的完型填空形式，把人工构建prompt和标签词的构建优化成了自动搜索

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冻结Prompt微调LM： T5 & PET & LM-BFF

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RWKV——一种具有Transformer级别LLM性能的RNN

例如，在通常的RNN中，您可以将一个通道的时间衰减从0.8调整为0.5（这些称为“门控”），而在RWKV中，您只需将信息从W-0.8通道移动到W-0.5通道即可实现相同的效果。...在 run.py 中设置 TOKEN_MODE = 'pile'，然后运行它。即使在 CPU 上也可以快速运行（默认模式）。...注意：它很有用，但我在 Pile 模型中禁用了它，以保持 100% RNN。•FFN 中的额外 R-gate（适用于所有 Transformer）。...如果通道中的 W 接近 1，高 k 值的标记可以被长时间记住。 R-gate 对于性能很重要。k 是该标记的信息强度（传递给后续标记），r 表示是否将信息应用于该标记。...与RWKV（并行模式，类似于Apple的AFT）的简化公式进行比较：其中，R、K、V为可训练矩阵，W为可训练向量（每个通道的时间衰减因子）。在GPT中，F[i]对F[t+1]的贡献由加权。

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【R语言在最优化中的应用】用Rdonlp2 包求解光滑的非线性规划

用矩阵和向量来表示非线性函数的数学模型如下： (4) 模型 (4) 中，z = f(x) 为目标函数，三个约束条件中，第一个为定义域约束，第二个为线性约束 (A为系数矩阵)，第三个为非线性约束。...鉴于该包为默认安装包，大多数人比较熟悉，下面着重探讨专门解决非线性优化的 Rdonlp2 包的用法。 R中，Rdonlp2包是一个非常强大的包，可以方便快速地解决光滑的非线性规划问题。...par.upper和par.lower向量，分别为自变量的上下界限，即模型(4)中的xu和 xl，它们的长度应该和向量 par 相等。...如果某一个线性约束取固定值，那么只要设置它在lin.upper 和 lin.lower 两个向量中对应位置都为该固定值即可(如 ax1+ bx2= k，可化为 k≤ax1+ bx2≥k，即上下界都为 k...name字符变量，如果不是默认值，则会在程序运行时在工作目录生成两个以 name 为主文件名，后缀分别为 pro、mes 的文件，其中 name.pro 文件为优化问题运行结果，name.mes文件为警告及其它信息

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冻结LM微调Prompt: Prefix-tuning & Prompt-tuning & P-tuning

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数，只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小，能大幅降低LLM的微调参数量，是轻量级的微调替代品。...T5上进行了细节优化）图片 Prompt-tuning是以上prefix-tuning的简化版本，面向NLU任务，进行了更全面的效果对比，并且在大模型上成功打平了LM微调的效果~ 简化对比Prefix-tuning...不过到百亿规模后，初始化带来的影响就会消失 T5继续预训练(c):作者认为T5本身的Span Corruption预训练目标和掩码词，并不适合冻结LM的场景，因为在微调中模型可以调整预训练目标和下游目标的差异...,3,obj）在知识探测任务中，默认是固定LM只微调prompt。...效果上P-tuning对GPT这类单项语言模型的效果提升显著，显著优于人工构建模板和直接微调，使得GPT在不擅长的知识抽取任务中可以基本打平BERT的效果。

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探究 TurMass™ 通信技术如何帮助优化车辆检测雷达在道路风险防控中的作用与效果

在平交路口或弯道会车过程中，以及在雾、雨、雪、沙尘暴等恶劣天气条件下，驾驶员的视线往往受到道路障碍物、曲线或边界的限制，视距不足会减少驾驶员观察到来车或前车的时间，从而无法把持安全车距，增加了事故发生的风险...4、驾驶员根据道路同侧的道路安全哨兵系统提供的自身车速与对向来车信息，做出正确的决策，如减速、避让等。...2、布设在中央分隔带和路侧的智能雾灯结合自身 WTR-562-X/563 所探测的路面情况，采用不同的发光亮度、颜色、闪频等组合方案，实施针对性的在途车辆安全引导和事故预防策略。.../上位机的交互。...在单网关部署的通信情况下，假设智能雾灯安装距离为 25 米，在道路两侧均有安装，可实现 30 个智能雾灯数据并行传输，单网关则可实现 10 公里，甚至更大范围内的智能雾灯通信需求。

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【机器学习】在【R语言】中的应用：结合【PostgreSQL数据库】的【金融行业信用评分模型】构建

1.数据库和数据集的选择本次分析将使用Kaggle上的德国信用数据集（German Credit Data），并将其存储在PostgreSQL数据库中。...在得到初步模型结果之后，我们可以通过调参和进一步的特征工程提升模型性能。...为了在真实环境中保持模型的有效性和可靠性，我们需要深入理解这些挑战并采取相应的解决方案。...1.数据偏差 1.持续监控模型性能定义与重要性：持续监控模型性能是指在模型部署后，定期评估其在新数据上的表现。这是确保模型在实际应用中保持稳定和可靠的关键步骤。...", ylab="F1分数", main="F1分数变化") }) } shinyApp(ui = ui, server = server) 2.在线学习和模型更新定义与重要性：在线学习和模型更新是指模型在实际运行过程中不断吸收新的数据并进行调整

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综述 | 牛津大学等机构最新研究：扩散模型在时间序列和时空数据中的应用

扩散模型代表了一类概率生成模型，这些模型通过一个包括在一组训练样本中注入噪声及其后续移除的两步过程进行优化。这个过程包括一个前向阶段，称为扩散，以及一个反向阶段，称为去噪。...图1 时间序列和时空数据分析中扩散模型的概述图2 近年来时间序列和时空数据的代表性扩散模型尽管扩散模型在处理时间序列和时空数据方面展现出了令人鼓舞的前景和快速的进步，但现有文献中对该模型族的系统分析却明显不足...改进的扩散模型：在标准模型的基础上进行了扩展和优化，以适应更复杂的数据和任务。有条件的扩散模型通过引入额外信息（如类别标签、条件约束等）来增强模型的性能。...在处理时间序列和时空数据时，这些模型可以通过捕捉数据中的时间和空间依赖关系来实现对数据的准确生成和推理。例如，在时间序列预测任务中，模型可以通过学习历史数据中的趋势和周期性规律来预测未来的数据值。...此外，还可以进一步努力进行模型压缩、并行计算和针对时间序列和时空数据中的扩散模型优化的高效采样策略。

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