如何根据时间序列数据创建R中的网络列表
在R中，可以使用时间序列数据创建网络列表。网络列表是一种表示网络结构的数据结构，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。以下是根据时间序列数据创建R中的网络列表的步骤：
- 导入所需的R包：
- 导入所需的R包：
- 准备时间序列数据： 时间序列数据应包含两列，一列表示源节点，另一列表示目标节点。可以使用data.frame或csv文件来存储数据。
- 创建网络列表：
- 创建网络列表：
- 可选：对网络进行进一步处理和分析：
- 计算网络的度中心性：
- 计算网络的度中心性：
- 计算网络的聚类系数：
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- 可视化网络：
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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行评估。
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3回答
纵向数据分析参考文献
、、、、
因此，我的目标是利用一些数据挖掘技术来研究纵向数据(时间序列中的数据)。最终，我希望能够“预测”结果。例如，对患者的多年/月研究(重复测量)可以使用logistic回归、神经网络等方法来预测某些疾病。
我正在使用R，但是我很难找到关于这个问题的好参考资料。我有数学背景，尽管我以前应用过一些数据挖掘技术，但我从未将这些技术应用于时间序列。
如果有人能给我推荐一些很好的理论参考或R中的实际例子，那将是非常感谢的。另外，如果你知道一篇关于时间序列分析的相关文章，那就太好了。提前谢谢。
浏览 0提问于2019-09-17得票数 1
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如果我有一个嵌套的case类对象图，类似于下面的例子，并且我想将它们的集合存储在redis列表中，那么我应该看哪些库或工具来给redis提供最快的全面往返呢？
这将包括：
序列化项的时间
传输序列化数据的网络成本
检索存储的序列化数据的网络成本
反序列化回案例类Person的时间(名称: String，age: Int，子代: ListPerson) {}
浏览 8提问于2013-08-10得票数 18
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我正在运行一个django应用程序，使用REST将数据发送到我的API。
我有一个包含许多项目的网络，一个项目可以属于许多网络。
我想通过请求发送此数据集：
payload = {
"name": "my great testnetwork",
"type_network": "xyz",
"projects" : [
{
"project_name":
浏览 0提问于2020-05-15得票数 0
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2回答
我在理解如何使用HMM包中的baumWelch方法时遇到了问题。
根据，我们首先必须初始化我们的隐马尔可夫模型
hmm = initHMM(c("A","B"), c("L","R"), transProbs=matrix(c(.8,.2,.2,.8),2),
emissionProbs=matrix(c(.6,.4,.4,.6),2)
这意味着状态被命名为"A“，"B”排放被命名为"L“和"R”，我们也有传输和发射概率。
到目前为止一切都很好，但是现在教程创建了观察值列
浏览 1提问于2017-05-05得票数 0
我在python中训练了一个神经网络，并希望将权值加载到simulink中，以传递给一个函数来构建网络。我想我可以从工作区中使用，但它似乎不处理结构的非时间序列数据。我明白错误了。
Invalid structure-format variable specified as workspace input in 'PMSM_FCS_MPC/From Workspace'. If
the input signal is a bus signal, the variable must be a structure of MATLAB timeseries objects.
Othe
浏览 0提问于2019-04-30得票数 1
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2回答
在R中使用ts()函数
、、、
我开始研究我的时间序列数据分析，我被告知在R中使用ts()数据函数，然而，我的时间序列数据并没有遵循一个直接的趋势。
例如，在线教程解释了如果您有月度、季度或年度趋势，如何创建时间序列。但是，我的记录时间是0、5、11、15、20、30和50。
我想知道是否有人会对如何解决这个问题有任何建议？非常感谢:)
浏览 1提问于2020-06-09得票数 1
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2回答
许多 有 所示利用神经网络对时间序列数据进行建模的有效性，并描述了这种方法所需的转换和局限性。R的forecast 套餐甚至在nnetar函数中实现了一种方法。
根据我的解读，所有这些方法都是基于过去的观察来建立一个单一的结果变量的模型，但是我很难找到一种基于神经网络的方法的描述，这种方法也包含独立的预测变量(一种神经网络的ARIMAx模拟)。我发现了对非线性自回归外生模型(NARX)的引用，这似乎是我所要寻找的，但我所读到的所有阅读资料中，我找到了更多关于将这种方法用于单变量序列的多步预测的讨论。
有人能为我指出正确的方向吗？关于加分，有人知道我在R中寻找的东西的实现吗？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 4
我知道这是一个常见的问题，但由于数字键的原因，r[order(unlist(r))]的常见答案不起作用。我找了一段时间也找不到答案。我确实看到过How can I get top n values with its index in R?，但它使用了一个数据帧，我不知道如何在我的函数中实现一个数据帧。 我有一个通过在循环中使用r[i] <- value创建的值列表。现在，我想对该列表进行排序，但保留数字键。 > r
[[1]]
[1] 4396750
[[2]]
[1] 6340260
[[3]]
[1] 8449058
[[4]]
[1] 5676146
> r
浏览 23提问于2019-03-21得票数 0
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我有四个不同的时间序列组成的数据，例如：
[35, 45, 47, 39...]
[47, 60, 57, 55...]
[42, 42, 61, 69...]
[62, 70, 62, 65...]
问题是，除了时间依赖(水平依赖)，也存在垂直依赖(在列中，如果我们看看这个例子‘矩阵’)。
输出向量将是这些相同的时间序列，只移动一步。
是否可以为每个时间序列创建LSTM网络(在我的例子中是4个网络，也是4个输出)，但也可以将它们垂直连接起来，即创建2D LSTM？
如果是这样的话，我们如何才能在Tensorflow实现这一点呢？
是否也有可能使这类网络更深(在
浏览 3提问于2017-05-25得票数 7
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1回答
我有一个带有LSTM单元的递归神经网络，我想用6个时间步骤进行训练。每个时间步骤都是数据集的记录，表示每10秒获取的超过5分钟的数据的时间聚合。不幸的是，数据集有时态中断，因此有时数据集中的两个连续记录可以暂时间隔10分钟到几周。我想知道，我给予网络的每一批的时间步骤是否都必须用相同的时间间隔，即在我的情况下，它们都必须在5分钟之内，或者它们都是后续的，因此我也可以给网络，例如，在距离对方5分钟的情况下，有4条记录的批，然后2条，例如两天后。
更新:数据来自一个电子系统，因此时间中断是由于设备被关闭。很少只有几分钟才关机，而大多数情况下，它会持续更长的时间，比如几个小时，有时甚至几天。除其他元
浏览 0提问于2019-09-05得票数 4
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1回答
我有一个由各种数据帧(10000)组成的列表，每个数据帧代表来自视频的5帧序列。因此，这5行中的每一行都有一些主体指针(Rankle_X、Rankle_Y、Lankle_X、Lankle_Y等)在特定的框架中的人。
我想要做的是构建一个分类器来检测基于这5帧的运动，所以我需要一个时间序列网络(LSTM，GRU)，但我不知道应该如何在tensorflow中加载我的数据。
我的列表中有2个类(来自类1的5000个数据帧和来自类2的5000个数据帧)
提前谢谢你
浏览 4提问于2021-06-03得票数 0
嗨，我有一个时间序列数据集如下所示。
当它被策划的时候，这就是我所认识的。
我被要求预测数据集中的时间序列。但是，我不确定需要做哪些预处理步骤，然后再将其提供给NN。我需要输入固定数据吗？因为在其他模型中，比如ARIMA，SAMIRMA有这样的步骤。
如何对数据进行预处理？
神经网络R功能可以用于MLP，因为我被要求使用吗？
当这种模式出现时，就会有季节性的影响。如何使用它们。
帮帮忙吧。我需要的是一个关于我需要关注的领域的基本想法，以及我需要遵循的步骤。尽可能期待你的好意
浏览 3提问于2020-11-18得票数 1
假设我们有经典的Invoice对象。
这个Invoice对象具有各种属性，包括一个Product和Customer对象。
Product对象至少有15个属性。
现在假设我有一张客户的发票清单，他们都购买了相同的产品。当我将这些数据序列化到客户端时，数据的大小接近几兆字节(见Chrome网络选项卡)。这对我的机器来说没什么大不了的，但在移动设备上，它会导致负载时间急剧减慢。
这个列表中的每个Invoice都包含完全相同的Product，相同的15+属性占用内存中的空间。通过网络发送这些重复的数据确实是效率低下的。我真的只需要一次Product的信息，重要的数据是客户和销售数据等，区别每个发票的数
浏览 0提问于2017-05-04得票数 -1
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我想用LSTM神经网络对蛋白质序列根据寄主种类进行分类。例如，我有这些字母序列(玩具示例，只是为了理解)：
MNTQILVFIACVLIEAKGDKICL属于人类
AKGDKICLMNTQILVFIACVLIE属于人类
MNTQAKGDKICLILVFIACVLIE属于狗
只有根据子序列的位置，AKGDKICL的序列才不同，我的网络应该学会识别。LSTM网络能够做到这一点吗？
我正试图集中讨论长期短期记忆的意义。来自递归神经网络及其赋权数学简介：
递归神经网络(RNN)是一种特殊类型的人工神经网络，适用于时间序列数据或涉及序列的数据。普通的前馈神经网络只适用于相互独立的数据点。然而，如果我们有
浏览 0提问于2022-02-06得票数 1
2回答
我正在将json列表映射到java对象列表。我映射到的类有一个额外的时间域(本地时间)。
例如，在传入的json中，时间戳字段显示为1510549200000 (UTC时间戳)。此示例对应于当地时间格林尼治时间-05:00的一个日期:2017年11月13日(星期一)
在映射到类时，我需要根据传入的UTC值分配一个本地时间。
映射如下：
List<myClass> items = objectMapper.readValue(
jsn_a.toString(), new TypeReference<List<myClass>>() {});
在类
浏览 1提问于2018-12-10得票数 0
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4回答
是否有一个全面的开放源码包(最好在python或R中)可以用于时间序列中的异常检测？
在scikit中有一个支持向量机软件包--学习，但它不是针对时间序列数据的。我正在寻找更复杂的包，例如，使用贝叶斯网络进行异常检测。
浏览 0提问于2018-05-24得票数 24
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1回答
我在网络和StackOverflow上搜索了很长一段时间，但对我来说没有用。
我创建了一个使用多维数据集作为数据源的SSRS报告。在SSMS中，多维数据集的查询速度很快，最长约为4秒，但报告会在1分钟后显示结果。
我在多维数据集上使用了SQL Server事件探查器，我知道序列化结果是我的报告中最耗时的事件。首先，我没有找到任何解决方案来减少“序列化结果”事件，然后我不知道如何提高我的服务器利用率，因为尽管这个报告很慢，但它的资源利用率(CPU，网络，内存)至多是5%！
顺便说一下，我的报告在每次执行中返回大约30万行。(ROWS_RETURNED ~ 300000)
Mdx查询
SELEC
浏览 21提问于2019-11-10得票数 0
2回答
目前，我正在尝试构建一个自动编码器，用于检测时间序列数据中的异常。我的方法基于本教程：
但通常情况下，我的数据比这个简单的教程复杂得多。
我有两个不同的时间序列，来自两个传感器和一些元数据，比如时间序列是从哪台机器记录的。
使用普通的MLP网络，您可以有一个用于时间序列的网络和一个用于元数据的网络，并将它们合并到更高层。但是如何使用这些数据作为自动编码器的输入呢？你有没有什么想法，我没有找到的教程或论文的链接？
浏览 22提问于2021-04-18得票数 0
我正在查询一个数据库，然后通过执行以下操作将结果传递给一个用于元组到字典转换的函数：
r = {}
r = [dict((cursor.description[i][0], value)
for i, value in enumerate(row)) for row in cursor.fetchall()]
return r
这将返回一个字典列表，但我有两个列，分别是创建时间和更新时间。我得到了一个包含如下键/值的字典：
{
'recCreatedTimeUTC': datetime.datetime(2019, 4, 24, 20, 40, 57),
&
浏览 1提问于2019-04-25得票数 0
我想使用ANN自动交易货币，最好是美元/欧元或美元/英镑。我知道这很难，而且可能不是直截了当。我已经读过一些论文，做了一些实验，但运气不佳。我想征求专家的意见，使这项工作。
以下是我迄今所做的工作：
我得到了2013年7月份的滴答数据。它有出价/要求/出价量/索价量。
提取时间为中午12点至下午14点的所有时间点。
根据这些数据，创建了一个数据集，其中每个条目按顺序由n个出价值组成。
用这些数据训练具有n-1输入的神经网络，输出是预测的第n个投标值。
ANN有n-1输入神经元、(n-1)*2 +1隐藏神经元和1个输出神经元.输入层有线性TF，隐藏层有对数TF，输出层有线性TF。
先用n-125
浏览 0提问于2014-07-02得票数 10
我想使用谷歌分析或谷歌数据工作室(或两者)来创建一个时间序列图表，以显示随着时间推移，社会网络推荐的计数。
正如你在图片中看到的，每个社交网络都有一个颜色，图表中的线条允许我比较每个网络的流量。
这看起来应该很简单，但我显然遗漏了一些东西。
我想要创建的图的图片：
浏览 0提问于2018-05-03得票数 0
2回答
我有两列的数据:事务ID和Salesperson名称，其中一行代表事务，而salesperson代表事务。大多数事务都有一个以上的销售人员，因此在这种情况下，事务ID重复列出所有销售人员。
我想要创建一个网络，即使用r中的网络包，但是在如何格式化数据的问题上陷入困境。我可以通过对名称进行唯一排序来获取节点，但不确定如何转换数据以获得边缘列表。网络是无指向的。
我的数据如下：
Trans_ID | Name
--------------------
1 | Andy
1 | Ben
1 | Cindy
2 | David
2
浏览 4提问于2020-08-25得票数 2
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1回答
我想找出时间序列回归的最佳神经网络类型。我会这样描述我的情景：
我有来自A，B，C，D，E和F传感器的一维时间序列数据。
我试图通过使用A传感器的数据为传感器F数据生成一个回归模型。
我知道对于一些传感器，我需要考虑最后X个小时的数据，才能有一个合适的模型。这个“延迟”对于每个传感器都是不同的(例如，我需要使用传感器A的最后6个小时，对use使用最后的30分钟)，但随着时间的推移保持一致。
我有一个最大“延迟”的近似估计，但我不知道每个传感器的精确(这使我无法预处理我的数据)。
我的目标是能够生成一个针对所有传感器数据的模型/网络，然后将其应用于case中的新数据，并将
浏览 1提问于2019-01-11得票数 0
当我试图调整季度时间序列数据集以适应R中的季节性时，我遇到了一个问题，我已经将数据集“ASPUS”加载到R中，并使用以下代码指定了它的日期：
ASPUS <- read.csv(file = "ASPUS.csv", header=TRUE, sep=",")
ASPUS$DATE <- as.Date(ASPUS$DATE, "%Y-%m-%d")
数据集的头看起来如下所示：
DATE ASPUS
1 1963-01-01 100.00000
2 1963-04-01 100.51813
3 1963-07-
浏览 3提问于2021-02-08得票数 1
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我正在寻找关于如何提高r脚本中一个长if/else循环的效率的建议。我也期待着未来的证明，因为它的范围可能会随着时间的推移而改变。
背景
使用另一种语言的遗留代码，我正在自动化一个大型项目的报告过程。在这个项目中，我有多个“中心”来创建基于数据库子集的报告。现在，我使用一个长的示例循环来完成这个任务，如下所示：
df$ReportName <- 0
df$new_centername[is.na(df$new_centername)] <- 0
for (i in 1:nrow(df)){
if (df$new_centername[i] == 1){
df$Rep
浏览 0提问于2019-02-08得票数 1
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我一直在做一些关于递归神经网络的研究，但我很难理解它们是否以及如何用于分析面板数据(即在不同时间段为几个对象捕获的横截面数据-例如，参见下面的样本数据)我所见过的.Most RNN示例与文本序列有关，而不是真正的面板数据，所以我不确定它们是否适用于这种类型的数据。
示例数据：
ID TIME Y X1 X2 X3
1 1 5 3 0 10
1 2 5 2 2 6
1 3 6 6 3 11
2 1 2 2
浏览 3提问于2016-10-13得票数 13
最近，我讨论了RNN/LSTM在时间序列分析中与其他神经网络(如MLP或CNN )相比的优势。
另一方说：
只要神经网络足够深，就可以建立时间连接模型。
RNN刚刚被使用，因为它们更快。
与RNN相比，较旧的(如t-20)时点与较新的时点(如t-1)没有多大关系，因为来自较老时点的数据必须经过所有神经元，直到该神经元的权重得到更新。
与RNN相比，一般NN的权矩阵更容易理解，而RNN则部分地理解了NN的行为。
我对此的回答是：
每个人都建议使用LSTMs进行时间序列分析。
与滑动窗法相比，它可以更好地考虑时间，特别是当序列长度相当长的时候。
如果你使用香草RNN而不是LSTM，就会发生这种情况
浏览 0提问于2017-09-14得票数 8
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我有多个独立的时间序列，并希望在它们上训练相同的LSTM网络。在这种情况下该怎么办？我不能只是连接时间序列(随着时间的推移)，因为我担心网络会被连接点的跳跃所迷惑。
如何克服？
浏览 0提问于2018-05-30得票数 9
我有一个有585个节点和5,441个边的经验网络。这是一个无标度的网络，最大节点度为179，最小节点度为1。我试图创建一个等价的随机图(使用来自networkx的)，但我的python只是继续运行。我在有100个节点的网络上做了类似的练习--仅仅花了一秒钟就创建了一个随机图。但是有了585个节点，这就需要很长时间了。is_valid_degree_sequence命令的结果是True。巨蟒是否有可能用我的度序列进入无限循环，或者真的需要很长时间(超过半个小时)才能创建出这样大小的图？如果有人有这方面的经验，请告诉我。我正在使用Python2.7.4。提前感谢！
浏览 4提问于2013-07-04得票数 0
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我创建一个记录类型如下：
type CombEmp =
{
empid:int
empname:string
email:string
}
let defCombEmp:CombEmp =
{
empid = 0
empname = ""
email = ""
}
然后创建记录实例：
let chrE1 = {defCombEmp with empid = 100; empname = &
浏览 2提问于2017-09-01得票数 2
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我正在做一个时间序列预测的机器学习项目，使用Keras库创建RNN。我得到了很好的结果，但我很难决定这些层的设计，我正在尝试和错误地处理这个问题，我似乎在网上找不到任何关于如何选择每一个层和神经元数量的指导方针。我该怎么做？
我的数据有14个变量，每个变量510天，我使用80%用于培训(其中20%用于验证)，其余用于测试。我正在将网络的输入重塑为(510，1，14)，并且我做了几次模拟，将值窗口向后移动，所以形状结束了(510，1，14*window_days)。我无法理解是否将1设置为时间步骤，并将以前的时间步骤的值添加为变量是正确的方式，还是应该重新设置输入。
这是我使用的模型：
mode
浏览 1提问于2018-06-04得票数 2
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多特征神经网络的问题是模棱两可的，在区分不同的特性方面没有明确的区别。我想了解如何使用RNN预测时间序列的多个特征，包括非数字数据，以及。作为一种深度学习模型，我假设我不需要量化非数字元素。
假设销售数据
Sales | Weather | Holiday | Temperature
100 | Windy | Yes | 3
2000 | Sunny | Yes | 20
200 | Sunny | No | 30
-5 | Stormy | No | 3
-50 | Cold | No | -50
500
浏览 0提问于2017-08-17得票数 5
2回答
我用Keras创建了基本的神经网络。利用数据向量和相应的输出数据，即两个元素的向量，成功地对网络进行了训练。它表示一个坐标(x，y)。所以，在数组中，出现了一个数组。
问题是，我无法使用训练数据，其中一个输入向量应该对应于多个坐标。实际上，我想要一个坐标向量作为输出，而不需要事先知道坐标的数目。
网络是由
model = Sequential()
model.add(Dense(20, input_shape=(196608,)))
model.add(Dense(10))
model.add(Dense(2))
模型摘要显示了每个层的输出维数。
_______________________
浏览 4提问于2017-05-09得票数 6
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1回答
我有一个CSV文件是这样读的：
with open(r"file.csv", 'rb') as f:
reader = csv.reader(f)
c = list(reader)
这个操作产生了大约22000个其他列表的一个列表。格式如下：
[['10.0.0.0/24', 'random bla', 'vlan=22'], ['20.0.0.0/20', 'random bla 2', vlan=354] ...x22000]
这是一个只包含网络、vlan、描述等
浏览 4提问于2015-04-28得票数 1
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1回答
我正在处理一些hdf5数据集。但是，日期存储在文件中，文件名中没有提示这些日期。属性文件由年份的日期、年份的月份、月份的日期和年份的列组成。我想提取数据，为每个文件创建时间序列标识，i.e.year月份日期格式可用于时间序列。这些数据的样本可以在这里下载：
[ ]
有一个属性组文件和一个数据组文件。我使用R库"rhdf5“来探索hdf5文件。E.g
CO1<-h5ls ("TES-Aura_L3-CO_r0000006311_F01_09.he5")
Attr<-h5read("TES-Aura_L3-CO_r0000006311_F01_09.h
浏览 4提问于2014-09-04得票数 0
1回答
我具有关于一个实体在给定时间是否存在的二进制编码观察值的列表，例如， date a b c d e f g
07-07-2021 0 1 1 0 0 0 0
07-08-2021 1 0 0 0 1 1 1
07-10-2021 0 0 1 1 1 1 0
07-11-2021 1 1 1 0 0 1 1 我已经使用crossprod()计算出的共现矩阵创建了一个网络对象。我想将观察数据作为边属性添加到网络中，但我不确定如何做到这一点。我想知道如何使用R包来实现我的目标。谢谢!
浏览 19提问于2021-08-10得票数 0
我想创建动态更新的网络使用情况/时间图表。系列的数量可能会发生变化，因为我不知道目前系统中会有多少个网络适配器。
我写了一个以json格式返回数据的脚本：
[{"name":"eth0_upload","data":[[1417981348000,5585.0]]},
{"name":"eth0_download","data":[[1417981348000,4258.0]]},
{"name":"lo_upload","data":[[141798
浏览 3提问于2014-12-08得票数 0
我正在使用一个websocket连接，它流库存的滴答数据并将它们存储到redis中。我想把这个压缩成1分钟的烛台。
下面是我如何设置redis。这里我有“漂亮”的原始滴答数据和'NIFTYV‘的滴答量数据。我创建了O，H，L，C，V时序来存储压缩数据。
在运行代码时，我可以看到滴答价格和数量正在添加到NIFTY和NIFTYV时态序列中。但紧实是不会发生的。
r = redis.Redis(db=0)
ts = r.ts()
inst = 'NIFTY'
ts.create(inst, labels={'name':inst})
ts.create(in
浏览 1提问于2022-07-19得票数 1
1回答
ospf如何控制洪水？
、、、、
ospf协议使用什么方法来防止链路状态广告被淹没的数据包的循环？数据包报头不包含任何时间戳。路由器如何认识到这是他们以前发送的相同的广告？
更新ospf是一种内部网络路由协议。
浏览 0提问于2010-05-05得票数 0
1回答
我正在尝试创建一个人工智能来玩一个使用LSTM的3D近战战斗游戏。NN接收敌人关节(如头、手、腿)的相对位置作为输入，并为每个时间步骤输出正确的动作。目前，我正在使用一个香草前馈神经网络与Keras和它的表现良好，但它需要从多个时间步骤的信息，才能更有效。
我现在正试图为这个问题实现一个LSTM。我希望在每个时间步骤接收一个输出，而不是在接收输出之前输入整个数据序列。
我相信有状态的LSTM适合这个任务，但是我不知道如何训练它，以及何时重新设置状态。理想情况下，AI将没有固定的时间步数的内存，并将能够不断地回首，因为它正在对每一个时间步骤进行实时预测，而不让它的状态在战斗中突然复位。
我的训练
浏览 0提问于2020-09-23得票数 1
2回答
我有一个具有单个预测器和一个实值输出的时间序列回归问题，我想使用LSTM递归神经网络对数据进行建模。我应该如何选择模型中的时间步数？LSTM层的长度有上限吗？
浏览 1提问于2016-12-22得票数 4
1回答
我正在尝试使用mxnet包中提供的卷积神经网络函数来分析R中的时间序列。请让我知道1) num.filter在mx.symbol.Convolution中的值应该是什么? 2)在代码中需要做哪些更改，以便它适合一维CNN(时间序列)？
参考：
浏览 1提问于2016-11-22得票数 0
1回答
如何为对象创建内部搜索引擎
、、、、
嗨，我要在我的.cshtml网站上创建一个内部搜索引擎。
引擎将搜索对象列表。并将根据搜索条件返回一个列表。
返回的列表根据对象中搜索单词的次数以及它是否位于对象的标题中排序。
该对象具有一个header和content，将对其进行搜索。两者都是字符串。
我的问题是如何以最有效的方式完成这个任务，因为我在考虑很多循环和临时列表。但这需要很长时间的反应。用二进制搜索会更好吗?怎么做？或者，如果已经有一个应用程序可以这样做，并且允许我自己设计输出。
PS:如果这有帮助的话，所有的对象都来自数据库。
浏览 2提问于2013-09-25得票数 2
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我目前正在为学校做一个项目，其中包括制作一个图形编辑器。我所处的位置是，我必须能够保存并重新打开该文件。我可以打开文件，但我必须遍历它，并重新绘制我保存的所有内容。但是，我不确定是否要遍历该文件，因为当打印我打开的文件时，我会得到一个巨大的列表，其中包含我的所有列表，如下所示：
["['Rectangle', 5.168961201501877, 8.210262828535669, 7.6720901126408005, 6.795994993742178, 'red']['Line', 5.782227784730914, 5.269
浏览 0提问于2014-04-25得票数 1
3回答
我见过许多ML数据集都有竞争(比如imageNet)。我一直在为航空公司乘客数据集寻找某种竞争或最先进的LSTM解决方案，但我所能找到的都是非常糟糕的解决方案(比如下个月将像本月一样)，并且有一些杂乱无章的论点，如果调整参数，就可以得到一个很好的解决方案。我找到的最好的集成LSTM解决方案是神经网络时间序列预测中的混沌控制，但我正在寻找单一的LSTM解决方案。
所以我的问题是，已知的最先进的LSTM解决方案是什么(如果有的话，也许是其中的一个时间表)，如果没有，为什么呢？从数据上看，这似乎是一个简单的问题。是否有其他众所周知的时间序列预测数据集，其中一个基准LSTM解决方案？
浏览 0提问于2023-03-25得票数 2
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我正在用时间序列脑电数据从身体上的10个不同的位置记录下来，对未来的行为进行分类，以增加心脏活动。我想更好地理解我的标记数据如何与培训输入相对应。
到目前为止，几个RNN配置以及无数的香草密集网络组合还没有给我带来很好的结果，我认为一维convnet值得一试。
我很难理解的事情是：
1.)向模型中输入数据。
orig shape = (30000 timesteps, 10 channels)
array fed to layer = (300 slices, 100 timesteps, 10 channels)
这些切片是由一个时间步骤分隔，在原始数组的任何一端给我3
浏览 1提问于2018-04-09得票数 1
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我目前正在使用RetroFit从web上检索一个JSON对象，我得到的JSON对象实际上是一个对象列表。我想把这个列表存储在一个房间数据库表中。
interface currentNewsService {
@GET("api/feed")
fun getFeed(
@Query("amount") amount: Int,
): Deferred<currentNewsResponse>
companion object{
operator fun invoke(): cu
浏览 0提问于2019-07-04得票数 0
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我试图创建一个以时间序列作为输入的神经网络，以便根据每个序列的类型来训练它。我读到，使用RNN，您可以将输入分成几个批次，并使用时间序列中的每个点作为单个神经元，并最终对网络进行训练。
不过，我要做的是使用多个时间序列作为输入。例如，您可能会收到来自两个传感器的输入。(所以有两个时间序列)，但我想用这两种方法来得到最终的结果。
另外，我不是试图预测时间序列的未来值，而是试图得到一个基于所有这些值的分类。
我应该如何处理这个问题？
有没有办法使用多个时间序列作为RNN的输入？
我应该试着把时间序列汇总成一个吗？
还是我应该用两种不同的神经网络？如果最后一种方法是正确的，如果时间序列的数量增加，这
浏览 0提问于2017-10-08得票数 15
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目的:将风电机组的时间序列数据实时分类为异常数据或非异常数据，并从中预测异常在以后更精细的模型中的位置。
我有一个CSV文件，6列对应于6个传感器在均匀测量。我知道我需要把它们分割成不同的向量到向量/张量来通过一个6输入神经网络来运行它们。
我的问题是如何创建一个LSTM来分类数据，而不是预测一个值？用乙状结肠？
浏览 0提问于2018-06-06得票数 0
在Time Series tasks中，我遇到了一个关于将数据拆分成训练和测试集的问题。我知道数据不能被混洗，因为保持数据的时间性很重要，所以我们不能创建能够展望未来的场景。然而，当我打乱数据(用于实验)时，我得到了一个离谱的高R平方分数。是的，R平方是用测试集评估的。有人能简单地解释一下为什么会这样吗？为什么在时间序列中混洗训练和测试数据会产生高R平方分数？我的猜测是，这与时间序列的趋势有关，但我不确定。我只是好奇地问一下，谢谢！
浏览 0提问于2020-05-31得票数 0
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