来源：DeepHub IMBA本文约2500字，建议阅读5分钟在这篇文章中，将展示如何堆叠我们能见到的模型的预测。...使用Catboost从RNN、ARIMA和Prophet模型中提取信号进行预测 集成各种弱学习器可以提高预测精度，但是如果我们的模型已经很强大了，集成学习往往也能够起到锦上添花的作用。...f.set_estimator('prophet') f.manual_forecast() 比较结果 现在我们已经为每个模型生成了预测，让我们看看它们在验证集上的表现如何，验证集是我们训练集中的最后48...让我们看看所有的预测与验证集的关系: f.plot(order_by="TestSetSMAPE",ci=True) plt.show() 所有这些模型在这个时间序列上的表现都很合理，它们之间没有很大的偏差...总结 在这篇文章中，我展示了在时间序列上下文中集成模型的力量，以及如何使用不同的模型在时间序列上获得更高的精度。
碎片时间 与完整的时间不同，生活中经常有一些碎片时间，这些时间缺乏连续性，并且时间短，随时可能会出现，因此碎片时间和完整时间的利用不太相同。...我们可以先将自己的碎片时间按长短进行分类，比如 15 分钟、30 分钟，然后按时间长短，将自己可以处理的事情做完，将这些事情列举出来，当有了这个时间之后，可以按这个进行处理。...15 分钟 阅读一篇微信公众号的文章，如果有趣可以保存下来，在后面有大块时间后进行反复阅读 休息一下眼睛，在长时间伏案工作后，必要的休息是很有用的 给家人打个电话之类的 处理一下工作中的邮件 将之前收集到的内容整理成一个计划表...30 分钟 增加一个 Emacs 中想要使用的功能 整理之前阅读到的知识点 听一小段英文，并记录学习 这样时间的利用效率提高之后，学习和工作也就更有计划了。...比如洗澡的同时可以洗衣服、烧水等 有意识的为自己设定一个截止时间，这样可以强迫自己完成某些任务 做事的时候多思考总结，找到适合自己，提高时间使用效率的方法
随着 API 集成 成为业务运营的核心，最大限度地减少 API 集成所需的时间对于开发人员至关重要。使用软件开发工具包 (SDK) 是 缩短 API 集成时间 的关键因素。...缩短 API 集成时间以提高收入 无论 API 集成是推动新产品发布、建立新的合作伙伴关系还是连接内部服务，最大限度地减少开发人员在这些集成上花费的时间都可以显着提高收入增长。...以下是我们听到的关于缩短 API 集成时间如何帮助提高收入的主要驱动因素： 加速销售周期 对于许多 B2B 公司来说，在他们和客户的产品之间建立 API 集成是销售的必要条件。...提高开发人员效率 减少复杂集成的时间使开发人员能够专注于核心功能，从而增强产品并吸引更多客户。根据 麦肯锡的一份报告，缩短开发周期并投资于工程扩展机会的企业是那些在收入增长方面获得回报的企业。...探索 liblab hub 的免费 SDK 集合，并了解 SDK 如何减少您的 API 集成时间并提高收入。 Guilherme Bassa 也为本文做出了贡献。
这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。...这种集成不仅加速了推理，而且确保了关键领域特定信息的保留。...测试和验证 如果需要还可以进行测试和验证，这样可以评估LLMLingua与LlamaIndex集成的效率和有效性。评估性能指标以确保压缩提示保持语义完整性并在不影响准确性的情况下提高推理速度。...总结 LLMLingua与LlamaIndex的集成证明了协作关系在优化大型语言模型(LLM)应用程序方面的变革潜力。...这种协作集成预示着大型语言模型应用程序领域中效率和精细化的新时代的到来。
Paddle Inference以及轻量化推理引擎Paddle Lite的适配集成工作，待正式发布后用户即可亲自感受飞桨模型在OpenVINO上的无缝部署体验。...官方文档请访问：https://docs.openvino.ai/cn/latest/index.html 概述 本文以钢卷捆带检测项目为例，分享如何基于OpenVINO实现飞桨模型的CPU推理加速，主要包括...： Windows及Linux平台下的OpenVINO源码编译； 如何产出飞桨模型直接用于在OpenVINO部署； 如何使用OpenVINO工具完成部署模型优化； CPU环境下的推理加速测试实验。...下面介绍如何将飞桨的.pdmodel模型转换至OpenVINO的IR格式。 IR格式的模型，包含XML和BIN两个文件。...推理加速测试 转换后的模型可以通过OpenVINO提供的C++或Python接口实现推理功能，这里提供了一个简单的示例。
如何希望提高应用程序的性能，人们需要全面了解云计算集成如何为企业的项目提供帮助。 由于全球用户对数字平台的高需求，移动应用程序开发已经增加了十倍。...云计算集成可以帮助企业扩展移动应用程序并吸引更多用户。 以下将讨论云计算集成如何帮助提高应用程序的性能。并且需要提出这个问题：什么是移动应用程序的开发？...云计算集成可以帮助企业提高应用程序的性能，并提供诸如降低开发成本、改进共享资产等优势。以下了解云计算集成对移动应用程序开发的更多好处以及它如何提高性能。...除了可扩展性、数据库集成和安全性之外，减少停机时间是云计算服务的另一个重要优势。 (3)减少干扰 云计算服务有助于减少停机时间并减少核心业务活动的中断。...基于云计算的数据库服务允许企业利用按使用付费模型，因此企业只需为使用的内容付费，而不是为整个基础设施支付费用。 同样，应用程序开发成本的其他方面也会对云计算服务集成产生巨大影响。
本文将以爬取京东商品信息为例，探讨如何优化 Selenium 和 BeautifulSoup 的集成，以提高数据抓取的效率。...动态网页抓取的挑战对于京东这样的电商平台，许多商品信息和用户评价是通过 JavaScript 动态加载的。传统的静态网页爬取方法无法获取到这些动态生成的内容。...示例代码以下是一个爬取京东商品信息的示例代码，展示如何使用 Selenium 和 BeautifulSoup 集成进行数据抓取。...减少页面加载时间通过禁用图片和 JavaScript 加载，可以显著减少页面加载时间。这不仅加快了页面获取速度，也减少了数据传输量。2....并发执行使用多线程或异步编程来并发执行多个爬虫任务，从而提高整体的抓取效率。
如何使用“LoRa”的方式加载Onnx模型：StableDiffusion相关模型的C++推理 本文主要干了以下几个事： 1.基于 onnxruntime，将 StableDiffusionInpaintPipeline...借助作者之前开源的一个开源工具AiDB（rep地址），只需要简单配置，直接可以使用 C++加载并推理 onnx 模型。...下面我们尝试搭建 StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline 的 C++推理代码，并支持 LoRa 加载。...onnx 导出的模型的名字是不一致的，我们需要找到映射关系，才能正确加载。...unet_mapping[".".join(content[0].split("/")[1:-1] + ["weight"])] = content[-1][1:] LoRa保存 最后就是如何组织新的
p=18493 本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的，然后两个是SARIMA模型，最后一个是Buys-Ballot方法。...时间序列是自相关的，在52阶 acf(y,lag=120) ?...我们将在第一个m值上校准我们的四个模型，然后比较下111个值（和真实值）的预测组合， ? 我们使用前200个值。..."try-error") arima(y,order = c(4,0,0) seasonal = list(order = c(1,0,0)),method="CSS") 然后，我们查看权重随时间的变化...我们发现权重最大的模型是Buys Ballot模型。
以Python为例，教你如何使用迁移学习 我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。...图1：标准神经网络模型的架构，绿色代表着所有权证和偏置的训练。...模型的全面训练涉及每个连接中使用的权值和偏差项的优化，标记为绿色。 倒数第二层被称为瓶颈层。 瓶颈层将回归模型中的值或分类模型中的softmax概率推送到我们的最终网络层。 ?...图2：转移学习神经网络模型的模型架构，红色表示固定的权重和偏差，绿色表示仅训练最终层的权重和偏差。 在转学习中，我们从整个网络的预训练权重开始。...一个预训练的模型 2. 类似的训练数据 - 你需要输入与预训练模型“足够相似”的输入。 类似的意味着输入必须具有相同的格式（例如输入张量的形状，数据类型......）和类似的解释。
前言 我们时常会面临这样的困境：时序算法发展已久，随着时序预测&检测算法模型越来越丰富，当新时序预测需求来临时，我应该如何从十几种模型中选择最适合该业务的模型？...，其思考如何如下几个方面： 1....更高的精度（如加权表征、平滑标签等手段） 设计出一套可以集成多种 baseline 方法，针对模型选择任务提出一个自动可配置的模型训练系统，且在模型选择的任务中，采用平滑标签、加权表征学习等技术手段，有效提高...02、在线推理 在线上执行时序任务（Online Forecasting）的时候，首先通过表征学习训练的TS2Vec 模型对数据进行向量化，然后加载离线训练好的分类器，预测得到最优方法聚类（簇），最后加载配置文件查找对应类中表现最好的模型...研究表明，软标签能够促使训练集中同一类别的实例表示聚集成紧密的簇，从而避免过拟合，使模型更加稳健。
在之前的分享中，我们介绍了 torch jit 是如何通过 trace 转换模型，使用 subgraph rewriter 优化计算图，以及如何使用 aliasDB 来避免别名造成的优化错误。...通过这些步骤，由 Python 描述的模型变成了更适合部署的计算图。这次分享我们将目标转向运行时，看看 PyTorch 如何使用生成的计算图进行推理。...当然代价通常就是更差的性能，毕竟“编译”需要占用运行时的时间，而且由于不能得到全部上下文，所以无法进行依赖上下文的优化。 那么如果“我都要”呢？...torch jit 的名字就来源于此，PyTorch 使用 trace 或 script 之类的方法将模型转换成计算图，然后在运行时 "just in time" 的优化和执行推理过程。...上面的过程中，GraphFunction 和 GraphExecutor 仅仅负责数据传递，比较重要的是生成 ExecutionPlan 和使用 InterpreterState 对模型进行推理。
它是降低大型语言模型内存成本和加速推理的最直接方法，特别是在支持低比特数据类型快速操作的硬件上。量化方法有许多优点，例如减少内存占用、提高推理速度等。...非结构剪枝方法与N:M稀疏性集成，可以解决稀疏矩阵的非规则性质带来的挑战，提供纯非结构化方法可能缺乏的推理速度提升。...Compresso将LoRA集成到L0正则化中，通过协作剪枝范式提高LLM在剪枝过程中的理解和合作，从而提高性能并适应修改后的模型结构。 4.4 关于LLM剪枝的其他主题 提高LLM的剪枝效率。...在自然语言处理（NLP）和LLM领域，当前的DyNN研究主要包括三种方法：早期退出、级联推理和混合专家（MoE）。早期退出旨在在深度神经网络的早期层动态终止推理过程，以减少响应时间。...在稀疏 MoE 模型中，大多数现有工作都关注如何在保留大部分表示能力的同时减少内存占用。MoEBERT 将预训练 BERT 中的前馈网络（FFN）转换为多个专家，并在推理时只激活一个专家，以提高速度。
当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时，其实是一种超级有用的工具，可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为，让网络管理员更加高效地监管网络活动。...下面是一些有趣的方法，可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性：数据探险和准备：搜集各式各样的上网行为数据，包括用户浏览网站、搜索关键词、点点点等等。...如果你想要给模型加点料，可以考虑用上预训练的模型，比如BERT或GPT，它们会让你的模型更牛叉。玩点特征小把戏：挖掘关于上网行为的重要特征，比如网站访问频率、停留时间、点击癖好等等。...不要忘了反复调教模型，也许需要调整学习率和批次大小。模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。...通过这些方法，你就可以像游戏大师一样，轻松地利用序列模型算法提高上网行为管理的精度，增强网络安全性，减少误判，提升用户体验，这些技术能够帮助大家更好地了解和管理用户的上网行为。
我们举一个列例子，可以想象: 如果没有微调，基础大模型可能会对 “教我如何游泳” 的提示回复 “去专业的游泳馆”。...，也可以由其他大模型生成： 从带注释的自然语言数据集集成数据。...下面左图显示同一分支上的模型具有一些共同特点，模型的垂直位置表示它们发布的时间线，右图为大模型的参数高效微调方法的分类 Parameter-Efficient Fine-Tuning Methods...对思路链（CoT）数据进行微调：对 CoT 数据进行微调能否提高模型的推理和算术能力？ 思路链 (CoT) 是一种鼓励模型逐步解决复杂问题的技术。...此外，他们的最佳模型： 显著提高了人类对难题的可用性，79% 的示例中，注释者更喜欢我们模型的答案而不是 PaLM 的答案。 在零样本设置中释放更好的推理能力，这体现在其回答和解释棘手问题的能力上。
机器之心报道 编辑：赵阳 语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。...模型困惑度和 F1 值强烈表明，当输入的数据符合微调后的时间时，任务性能有相应的提高！ 同样有趣的是，随着训练数据时间的推移，模型的性能呈线性下降。这一点在月份粒度和年份粒度上的结果都是如此。...即在单个时间段的文本上对预训练的语言模型进行微调后，减去原预训练模型的权重，得到一个新向量。这个向量代表了权重空间的移动方向，可以提高模型在处理目标时间段文本时的性能。...通过在两个时间向量之间进行插值，可以产生新的向量，这些向量应用到预训练模型时，可以提高模型在间隔月份或年份中的性能（第 4.3 节）。...接下来将探讨如何利用这种结构，通过时间向量之间的插值来提高新时间段的性能。 对中间时间进行插值 存档问题或采样率低会导致数据集在最新和最旧示例之间出现间隙。
现在考虑一个老练的代理人，她想象她在表演后会做什么。对于每一个可能的结果，她可以计算出她对隐藏状态的信念将如何更新——并评估在每一个动作和后续结果下，后续移动的预期自由能。...复杂的推理 到目前为止，我们已经考虑了政策的生成模型；即固定数量的有序动作序列。这些生成模型可被视为优先于规定少量可允许的动作序列的动作。...在下文中，我们考虑更一般的模型，其中随机变量是每个时间点的行为；使得策略优先于动作或控制状态之间的转换。...右下方的面板将创成式模型中的条件从属关系表示为概率图形模型。这个模型的参数显示在方块上，而变量显示在圆圈上。箭头表示条件依赖。实心圆是当前时间的实际变量；即前面的动作和后面的结果。...这使他们能够将主动推理应用于连续控制问题(例如，山地汽车问题、倒立摆任务和具有挑战性的漏斗任务)，并证明相对于强大的无模型基线，采样效率提高了一个数量级(Lillicrap等人，2015年)。
MLLM集成多模态时间序列和外部知识，增强推理能力并扩展时间序列任务。 时间序列推理 多模态大语言模型（MLLM）以类似人类的逻辑处理和解释时间序列的开放式能力。...A: 这篇论文探讨了如何利用多模态大型语言模型（MLLMs）来增强时间序列数据的推理能力。...Q: 论文如何解决这个问题？ A: 论文提出了以下几个解决方案来应对时间序列分析中多模态大型语言模型（MLLMs）的挑战： 新推理范式：定义时间序列推理，并强调其基本组件。...训练策略：讨论了将显式推理过程整合到训练阶段的可能性，以提高模型性能和决策能力。...Q: 总结一下论文的主要内容 A: 这篇论文主要探讨了如何通过多模态大型语言模型（MLLMs）增强时间序列数据的推理能力。
我们通过在平均参数空间中使用随机镜像下降法，然后在共轭模型中将每个梯度步骤表示为一个变量推理，来导出这个算法。我们证明了我们的算法对一大类模型的适用性，并建立了它的收敛性。...1介绍 在本文中，我们致力于为既包含共轭项又包含非共轭项的模型设计有效的变量推理算法，例如高斯过程分类(Kuss和Rasmussen，2005)、相关主题模型(Blei和Lafferty，2007)、指数族概率...这种模型被广泛应用于机器学习和统计学中，然而对它们进行变分推理在计算上仍然具有挑战性。 难点在于模型的非共轭部分。...同样，随机变异推理(SVI)建立在VMP的基础上，并通过采用随机方法实现大规模推理(Hoffman等人，2013)。 不幸的是，当模型包含非共轭项时，这些方法的计算效率就丧失了。...我们还证明了我们的算法的收敛性，并建立了它与许多现有方法的联系。我们将我们的算法应用于许多现有的模型，并证明我们的更新可以在共轭模型中使用变分推理来实现。
重要的是,我们利用与主动推理相关的神经过程理论,在神经生物学和模型提供的模拟之间建立明确的联系。...我们通过检查 PGNW 和替代模型之间的关系来结束,并简要地解决关于现象意识如何可能合理地位于我们的模型中的潜在问题。...从技术上讲,推理指的是更新关于隐藏状态的信念,而学习对应于更新由上述矩阵指定的生成模型的参数(关于该参数的信念) 2.2 视觉意识的深层时间模型为了模拟有意识和无意识感知之间的差异,我们基于 Pitts...我们的模型的核心概念是,有意识的接触是一个基本的推理过程,它只能发生在一个处理水平上,这个处理水平在时间上足够深入, 可以整合来自较低层次的信息,并在这些较低层次上进行情境化处理。...第二个主要的洞见来自于我们的模型如何说明了先验预期可以无缝地适应这个结构——提供了许多新颖的、可测试的预测。
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