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    PCA不适用于时间序列分析的案例研究

    我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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    jQuery stop() 方法用于在动画或效果完成前

    jQuery stop() 方法用于在动画或效果完成前对它们进行停止。 $(selector).stop(stopAll,goToEnd); 可选的 stopAll 参数规定是否应该清除动画队列。...Chaining--把动作/方法链接起来 Chaining 允许我们在一条语句中允许多个 jQuery 方法(在相同的元素上)。这样的话,浏览器就不必多次查找相同的元素。...$("#p1").css("color","red").slideUp(2000).slideDown(2000); jQuery操作 HTML 元素和属性 获得内容 - text()、html() 以及...}); 设置属性 $("button").click(function(){ $("#w3s").attr({ "href" : "http://www.w3school.com.cn/jquery...", "title" : "W3School jQuery Tutorial" }); }); 添加元素 append() - 在被选元素的结尾插入内容 $("p").append("Some

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    Python该怎么入门?Python入门教程(非常详细)「建议收藏」

    调试技巧 Python面向目标 · 面向目标入门及特征· 类办法运用及特征· 访问束缚· super和self目标· 嵌套类和嵌套函数 web前端根底 · HTML+CSS· Javascript· Jquery...阶段四:项目阶段 · 开发前预备· 需求和功用解说· 代码结构· 注意事项 版本控制管理软件 · 常用版本控制和原理· Svn常用实操· Svn高档· 四大开源站点· Git详解· Git对比Svn Diango...缓存优化 · Filesystem缓存解析· Database缓存解析· 缓存装备与运用· 自定义缓存· Redis缓存· Django缓存优化性能评估 网站发布 · 介绍Diango和它的基· 布置前预备...· 主流布置方法介绍· Diango多服务器分离· 脚本自动化· Diango的服务器安全 丰厚的项目经验是找工作的必要条件 好了 希望对你学习Python有一点帮助!

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    关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

    关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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    MoCo不适用于目标检测?MSRA提出对象级对比学习的目标检测预训练方法SoCo!性能SOTA!(NeurIPS 2021)

    一个潜在的原因是,图像级预训练可能过度适用于整体表示,无法了解图像分类之外的重要属性 。 本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中,检测框用于对象的表示。...基于此,作者提出了一个对象级自监督预训练框架,称为选择性对象对比学习(Selective Object COntrastive learning, SoCo),专门用于目标检测的下游任务 。...因此,作者设计了一个新的预训练任务,用于学习与目标检测兼容的对象级视觉表示。具体而言,SoCo构造了对象级视图,其中相同对象实例的尺度和位置得到了增强。...分别使用在线网络和目标网络提取它们,如下所示: 在线网络后添加了一个projector 和 predictor 用于获得潜在嵌入,θ和θ都是双层MLP。目标网络后仅添加projector 。

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