在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。...本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。...主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。...数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。...##对随机数进行可视化 plot( 计算模拟数据的相关数据 估计边缘函数分布 绘制拟合值和实际值 模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df） ----
import java.io.Serializable; import java.time.LocalDate;
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...yarn-client"); } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } } 3、判重流程...重复值为:area@186, 重复个数13517 重复值为:area@187, 重复个数4774 重复值为:area@184, 重复个数5022 重复值为:area@185, 重复个数6737 重复值为...重复值为:area@98, 重复个数17456 重复值为:area@298, 重复个数12688 重复值为:area@177, 重复个数17285 重复值为:area@178, 重复个数11511 重复值为
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...用于自动下载GEO数据，并读取到R环境中；limma是一个经典的差异分析软件，用于执行差异分析。...第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file...中的信息, 还是使用soft文件中的信息。
最近开始使用MySQL数据库进行项目的开发,虽然以前在大学期间有段使用MySQL数据库的经历,但再次使用Navicat for MySQL时,除了熟悉感其它基本操作好像都忘了,现在把使用中的问题作为博客记录下来...需求 数据库中的表复制 因为创建的表有很多相同的标准字段,所以最快捷的方法是复制一个表,然后进行部分的修改添加....但尝试通过界面操作,好像不能实现 通过SQL语句,在命令行对SQL语句进行修改,然后执行SQL语句,可以实现表的复制 视图中SQL语句的导出 在使用PowerDesign制作数据库模型时,需要将MySQL...数据库中的数据库表的SQL语句和视图的SQL语句导出 数据库表的SQL语句到处右击即可即有SQL语句的导出 数据库视图的SQL语句无法通过这种方法到导出 解决办法 数据库表的复制 点击数据库右击即可在下拉菜单框中看到命令列界面选项...,点击命令行界面选项即可进入命令列界面 在命令列界面复制表的SQL语句,对SQL语句字段修改执行后就可以实现数据库表的复制 视图中SQL语句的导出 首先对数据库的视图进行备份 在备份好的数据库视图中提取
在这篇文章中，我们看看什么是渠道归因，以及它如何与马尔可夫链的概念联系起来 我们还将通过一个电子商务公司的案例研究来理解这个概念如何在理论上和实践上运作（使用R）。 什么是渠道归因？...一家电子商务公司进行了一项调查并收集了客户的数据。这可以被认为是具有代表性的人群。在调查中，公司收集了有关客户访问各种触点的数据，最终在其网站上购买该产品。...我们将在下一节中使用R来解决这个问题。 使用R的实现 我们读取数据，尝试在R中实现并检查结果。 > head(channel) 输出： 1....然后，我们将确定哪些客户已进行最终转换。 创建一个特定格式的变量'路径'，可以作为模型的输入。另外，我们将使用“dplyr”包找出每条路径的总发生次数。...这种情况使我们对客户分析领域马尔可夫链模型的应用有了很好的了解。电子商务公司现在可以更准确地创建他们的营销策略，并使用数据驱动的见解分配他们的营销预算
如何使用LSTM网络进行开发并做出预测，这些网络可以在很长的序列中保持状态（内存）。在本教程中，我们将为时间序列预测问题开发LSTM。...然后，我们可以从数据帧中提取NumPy数组，并将整数值转换为浮点值，这更适合使用神经网络进行建模。...例如，给定当前时间（t），我们要预测序列（t + 1）中下一个时间的值，我们可以使用当前时间（t）以及前两个时间（t-1）和t-2）作为输入变量。...Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据...R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的
回环检测 1、利用DBoW2进行回环检测。 2、除了用于单目VIO的角点特征外，还添加了500个角点并使用BRIEF描述子描述。额外的角点特征用于在回环检测中实现更好的召回率。...= cur_kf->sequence，则新建一个新的图像序列 2、获取当前帧的位姿vio_P_cur、vio_R_cur并更新 3、进行回环检测，返回回环候选帧的索引 4、如果存在回环候选帧，即loop_index...= -1： 1）将当前帧与回环帧进行描述子匹配，如果成功则确定存在回环 2）计算当前帧与回环帧的相对位姿，纠正当前帧位姿w_P_cur、w_R_cur 3）如果存在多个图像序列，则将所有图像序列都合并到世界坐标系下...在函数中使用大量DEBUG条件语句，用于在调试时对当前状态进行可视化输出，这里就不介绍了。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前
帧间帧可以是预测性的（P），其使用来自一个先前解码的图片的数据来对块进行时间预测，或者是双预测（B），其对来自多达两个先前解码图片的平均数据进行预测。...将I帧插入视频比特流中的频率称为intra-period。RAPs通常使用I帧创建，I帧可以独立编码，并允许解码器开始解码视频序列。intra-period由应用程序定义。...这种时间参考结构的中断被称为闭合GOP。在随机访问的情况下，来自GOP#2的最后I帧和所有先前B帧可以独立于来自GOP#1的先前帧而被解码和显示。...这样，可以在表示相同源视频内容的码流之间进行切换，而不会在RASL图片的重构采样值中具有较多的视觉上可注意或令人讨厌的伪影。 云传输用例 在第一个用例中，重点关注视频点播（VoD）应用。...使用这些编码设置，视频序列首先以不同的分辨率（2K、4K、5K、6K、8K）和比特率进行编码（见表4），并打包成每个5秒的HLS段。
该初始噪声是从平均值为 0 且方差为 1 的正态分布中采样的。在生成过程的每个步骤中，使用预测的平均值 µ 对变量 xtk-1 进行采样。下标 k-1 表示上一个时间步。...给出了方差表 {βt} Tt=1，子序列 {βk} Kk=1 可以用 {tk} Kk=1 进行采样。简而言之，在训练或推理过程中，给出方差值序列，并对这些值的子序列进行采样。...子序列中的值是根据先前的值和重新计算的值计算的。目标是通过在训练或推理期间调整方差值来优化模型的性能。如果是在图像去噪任务中进行方差的重采样，一定会影响结果，但在分割任务中经过验证是有效的。...Diffusion Model for Segmentation 上一部分是对 DDPM 的方差重采样，不涉及到图像分割过程。...对于分割任务上的优化，ImgX-DiffSeg 可以依据时间步，使用预测噪声和采样噪声之间的 L2 损失进行训练。
因此，作者提出了一种分层概率预测编码，称为 DHVC，其中通过精心设计的分层 VAE 来对未来帧的多尺度潜在特征的条件概率进行有效建模，当前帧中某个尺度的潜在分布是通过同一帧中先前尺度的先验特征以及先前帧的相应尺度来预测的...给定输入帧 x_t ，自下而上的路径通过尺度逐渐降采样和信息聚合/嵌入（使用残差块）生成一组特征 R_t = \left\{r^1_t, ..., r^L_t \right\} ，分别为原始输入的...然后将这些残差特征 R_t 发送到自上而下的路径进行分层概率建模，自上而下的路径从两个可学习的常数偏置开始，然后在潜在块中编码一系列潜在变量 Z_t = \left\{z^1_t, ..., z^...首先进行时间融合，通过将时间先验传递到堆叠的 ResBlocks 中，并在每个级别都使用跳跃连接。...对于不同时间模式的适应能力 图 4 模型对于不同时间模式的适应能力比较 (a) 值 x = 0、10、20 的像素移位，(b) 在帧顺序 t 处使用 sigma x · t 进行高斯模糊，(c) 使用
要以数字化的方式呈现这种场景，需要： 空间采样：通常在场景的图像平面上设立矩形网格（Grid），采集离散的点（分辨率，帧大小），这些点分布在Grid的交叉处 时间采样：按照一定的间隔对帧或者帧的分量进行采样...H.264的做法是对残余帧进行转换并对结果进行量化。...参考帧是先前就编码好的一个帧，在时间维上，参考帧可以在过去或者未来。参考帧中以当前宏块为中心的区域被搜索，寻找最佳匹配。 最佳匹配的照度、色差采样，被从当前宏块中减去，这样就产生了一个残余宏块。...10 空间预测 对当前块的空间预测，是基于当前帧中其它先前编码过的采样进行的。假设帧中的块以光栅扫描（Raster-scan） 顺序逐个编码，则所有左上方向的块都可以用于当前块的帧内预测。...然后是重扫描，每个系数乘以一个整数以近似的还原其原始值： 重扫描后的图式权重系数，加上标准化基础图式，经过反向离散余弦变换/整数变换可以重新创建出采样的残余数据： 得到采样残余后，解码器使用和编码器一样的预测
模型以2T+1个连续帧为输入，首先先在通道维度串联，然后通过一批残差块，输出shape大小为H×W×Cr^2^的残差特征图，通过depth-to-space上采样四倍得到残差图像R~t~^↑^，和双三次上采样的中心帧相加...3D CNN：与2D CNN不同的是，在3D CNN中，使用3×3×3的卷积层来提取时空信息。此外，为了防止帧数减少，我们在时间轴上增加两个像素值为零的帧。 ?...这种设计保证了信息流的流畅性，并具有长时间保留文本信息的能力，使得RNN更容易处理较长的序列，同时减少了梯度消失的风险。 ? 其中σ（·）为ReLU函数。，为要学习的残差图。 ?...3 实验 实施细节RRN在时间时，先前的估计被初始化为零。三个模型均使用L1损失函数。使用Vimeo-90k作为训练集，对数据集进行BD降质以及crop为64×64的预处理。...下图可以看出不管是在运行时间、运算复杂度还是PSNR值上，RRN相比其他时域建模方法都具有显著的优势。 ? 对是否为残差块和残差块的个数的消融实验，可以看出残差块能有效的抑制梯度消失。 ?
此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...深度网络是经典的U-Net [2]编码器-解码器体系结构。编码器是经过预训练的ResNet模型。深度解码器类似于先前的工作，在该工作中，它将S型输出转换为深度值。 ?...姿势网络使用时间帧作为图像对，而不是典型的立体声对。它从序列中的另一幅图像的角度预测目标图像的外观，该序列是前一帧还是后一帧。 训练 下图说明了该体系结构的训练过程。 ?...此过程需要先将深度图转换为3D点云，然后再使用相机内在函数将3D位置转换为2D点。所得的点用作采样网格，以从目标图像进行双线性插值。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。
算法对式 2 进行优化： 其中， 是状态变量的参数更新， 是重投影残差关于参数的雅可比矩阵， 是一个对角矩阵，包含每对帧中的 。...在训练过程中，作者使用 DepthAnything [71] 提供的视距，并结合每条训练序列的估计全局尺度和平移值来初始化 。...对于每条训练序列，作者首先将前两个相机姿态初始化为 GT 值以消除量纲歧义，并通过随机扰动 GT 值的 25% 来初始化相机焦距。...请注意，作者的设计与CasualSAM相比有几个不同之处：(i) 作者没有进行耗时的单目深度网络微调，而是构建并优化了一组变量来对输入视频中的视差和不确定性进行建模；(ii) 在优化过程中，作者固定了相机参数...在第二阶段，作者使用Kubric [15] 提供的11000个动态视频片段对运动模块进行微调。每个训练示例包含一段7帧的视频序列。在训练过程中，作者设置了权重参数。
视觉前端采用 SuperPoint 和 LightGlue 进行特征提取与匹配，并利用激光雷达点云直接关联特征点深度。在此过程中对特征点的深度进行筛选，以确保深度分布的均匀性。...如图 1 所示，通过拆解原始LiDAR扫描并重构以匹配相机时间戳，可实现LiDAR帧与相机帧的同步，从而在后续处理中顺利进行基于 LiDAR 和视觉数据的状态更新。 图 3. 扫描重组过程。...如果符合条件，特征点会通过 SuperPoint 提取，并与同时间戳的 LiDAR 点云进行深度关联。随后，通过匹配特征点并最小化重投影残差来进行位姿估计。...视觉前端在 VIO 子系统中占据约 三分之二 的计算时间，其中大部分时间用于滑动窗口内关键帧与新帧之间的特征匹配。 计算时间基于 滑动窗口大小为 5 进行测量。...深度分布影响 在 NTU-VIRAL 数据集上进行消融实验，以评估 视觉特征点的深度分布均匀性 对系统性能的影响： 在每帧图像中，我们对深度关联的特征点进行排序，并均匀下采样至 50 个点。
问题提出与假设 （一）提出问题 数据处理及变量筛选：对 1974 个化合物的 729 个分子描述符进行变量选择，依重要性排序并给出前 20 个对生物活性影响显著的分子描述符，说明筛选过程合理性。...问题分析与解决 （一）问题一：数据处理及变量筛选 数据预处理：对 729 个分子描述符（特征变量）进行数据预处理，设定阈值剔除超阈值及仅有一种取值的分子描述符，对未超阈值的缺失处用未缺失值算术平均数补全...ARIMA是一种广泛使用的统计方法，用于分析和预测时间序列数据。它由一组时间序列数据的标准结构组成，并提供了一种简单而强大的方法来进行熟练的时间序列预测。...通过一系列预处理步骤，包括缺失值处理、多重共线性检查、异常值分析以及通过K-means聚类探索数据分布，本文最终实现了对不平衡数据的有效重采样，并评估了多种机器学习模型在破产预测任务上的性能。...数据重采样 SMOTE技术 针对数据的高度不平衡性，应用SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）技术进行过采样。
非独立的意思是虽然变量的值会随机变化，但其起点将取决于其先前的值，因此取决于其先前的值，依此类推；这描述了所谓的随机游走。...这种类型的建模使用随机变量预测不同条件下各种结果的概率。随机建模呈现数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。许多行业的公司都可以使用随机模型来改进他们的业务实践并提高盈利能力。...Matlab用BUGS马尔可夫区制转换Markov switching随机波动率模型、序列蒙特卡罗SMC、M H采样分析时间序列R语言BUGS序列蒙特卡罗SMC、马尔可夫转换随机波动率SV模型、粒子滤波...、Metropolis Hasting采样时间序列分析matlab用马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 的Logistic逻辑回归模型分析汽车实验数据stata马尔可夫Markov区制转移模型分析基金利率...PYTHON用时变马尔可夫区制转换（MRS）自回归模型分析经济时间序列R语言使用马尔可夫链对营销中的渠道归因建模matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计R语言隐马尔可夫模型
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