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RSS订阅原创 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting
摘要许多实际应用需要对长序列时间序列进行预测，例如耗电量计划。 长序列时间序列预测（LSTF）需要模型的高预测能力，即高效精确地捕获输出和输入之间的长期依赖关系的能力。 最近的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。但是，Transformer有几个严重的问题，使其无法直接应用于LSTF，包括二次时间复杂度，高内存使用率，以及编码器-解码器体系结构的局限性。为了解决这些问题，我们为LSTF设计了一个有效的基于Transformer的模型，称为Informer，具有三个独特的特..
2021-10-09 15:32:52
427
原创 KeyError(f“None of [{key}] are in the [{axis_name}]
使用 pands中的df.to_csv()将多张表合并成一张表，报错KeyError(f“None of [{key}] are in the [{axis_name}]df.to_csv(mergeFileName, columns = column_name, index = False)经排查，发现要合并的多张表中的列名和这里的column_name列表中的名称不一致解决：修改 column_name 和原表列名一致...
2020-10-19 13:33:11
10622
原创 tensorflow (centos7 ,cuda9.2 cudnn7 python 3.6环境)源码安装步骤
1.安装nccl && git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git \ && pip3 install cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \ && cd nccl && make -j32 src....
2019-06-26 20:53:24
372
原创 docker 软件安装
linux下，源码的安装一般由3个步骤组成：配置（configure）、编译（make）、安装（make install）Linux中安装软件的基本流程1、安装相关软件的依赖包，准备好编译环境，CentOS安装Python的依赖包2、下载Python3X的源码包并编译下载源码压缩包---解压缩到指定目录下（usr/local/src) ---并切换到软件包目录下3. ./configur...
2019-06-01 16:14:14
175
原创 Linux命令
& 表示任务在后台执行，如要在后台运行redis-server,则有 python a.py &&& 表示前一条命令执行成功时，才执行后一条命令 ，如 echo '1‘ && echo '2' | 表示管道，上一条命令的输出，作为下一条命令参数，如 ps -ef | grep java|| 表示上一条命令执行失败后，才执行下...
2019-06-01 16:12:13
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原创 Docker 镜像（anaconda ，cmake 3.14）
FROM centos7:latestENV LANG=en_US.UTF-8ARG PYINSTALL=/usr/local/python3ENV PATH=$PYINSTALL/bin:$PATHARG http_proxy=http://10.49.23.161:8080ARG https_proxy=https://10.49.23.161:8080ARG HOST=http:...
2019-06-01 16:09:54
4200
原创 合并两个非递减的链表
合并两个非递减的链表# -*- coding:utf-8 -*-# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: # 返回合并后列表 #第一种方法，是将两张表中的元素进行比较，谁小谁加进去...
2018-10-15 20:43:08
470
1
原创 反转单链表
反转单链表# -*- coding:utf-8 -*-# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: # 返回ListNodedef ReverseList(self, pHead): ...
2018-10-15 20:42:35
124
原创 输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点
8.输入一个链表，输出该链表中倒数第k个结点。倒数第K个结点就是正数第n-k+1个结点，下标为n-k。# -*- coding:utf-8 -*-# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Nonedef FindKthToTail(se...
2018-10-15 20:42:04
343
原创 输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示
7.输入一个整数，输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。统计一个整数的二进制中1的个数-*- coding:utf-8 -*-class Solution: def NumberOf1(self, n): # write code here return bin(n).count("1") if n>=0 else bin(2*...
2018-10-15 20:41:22
306
原创 斐波那契数列
大家都知道斐波那契数列，现在要求输入一个整数n，请你输出斐波那契数列的第n项有两种解法，一种是迭代的方法，一种是递归的方法。迭代 def Fibonacci(self, n): # write code here preNum=1 prePreNum=0 reult=0 if(n==0):...
2018-10-15 20:40:51
121
原创 输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList
输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。 coding:utf-8# class ListNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.next = Noneclass Solution: # 返回从尾部到头部的列表值序列，例如[1,2,3] ...
2018-10-15 20:40:18
93
原创 二维数组查找
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。这是一个有序的数组，就不能顺序查找，复杂度太高O(n2),可以通过这种顺序性，来进行搜索方向的判断从而减少搜索范围。# -*- coding:utf-8 -*-class Solution: ...
2018-10-15 20:39:44
89
原创 旋转数组
把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非递减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。这是一个查找题目，查找有顺序查找，折半查找和分块查找。其中对于有序表的查找应该采用折半查找。采用三个指针。class...
2018-10-15 20:38:58
170
原创 两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作
2.用两个栈来实现一个队列，完成队列的Push和Pop操作。 队列中的元素为int类型1，整体思路是元素先依次进入栈1，再从栈1依次弹出到栈2，然后弹出栈2顶部的元素，整个过程就是一个队列的先进先出在pop时候，要注意判断，判断栈2是否为空，如果栈2为空，判断栈1是否为空，如果栈1也为空则返回None，否则将栈1中的所有元素都弹到栈2，记住一定要是全部因为要维护入队的先后状态。# -*...
2018-10-15 20:38:15
227
原创 二叉树遍历
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。例如输入前序遍历序列{1,2,4,7,3,5,6,8}和中序遍历序列{4,7,2,1,5,3,8,6}，则重建二叉树并返回。由于任何一个二叉树节点的前序遍历序列和中序遍历序列是唯一的。给定节点的前序序列和后序序列可以唯一确定一个二叉树。 # class TreeNode:...
2018-10-15 20:37:34
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原创 深度模型调参知识总结
深度模型调参知识总结 先保证数据质量再去调参 什么是高质量的数据？高质量数据集应该包括以下特征： 类别均衡 数据充足 数据和标记中有高质量信息 数据和标记错误非常小 与你的问题相关 怎样获取高质量的数据？ 尽可能使用公共数据集； 寻找可以获取高质量、多样化样本的最佳网站； 分析错误并过滤掉与实际问题无关的样本...
2018-07-02 12:50:28
2529
转载 tensorflow object detection demo
# coding: utf-8# # Object Detection Demo# Welcome to the object detection inference walkthrough! This notebook will walk you step by step through the process of using a pre-trained model to detect ob...
2018-07-01 19:32:26
352
原创 工作中常用的高频率linux命令（持续更新）
sudo apt-get updatesudo apt-get install tensorflowpip install --upgrade piphistoryhistory>>./command.txt tail -fn 100 history.txtnvidia-smimv 1.txt 2.txtkill -9 169594ls |cut -d . -f1>&g...
2018-07-01 17:04:19
281
原创 linux下安装tensorflow object detection API以及 安装过程问题解决
1.首先安装protobuf首先安装相关的依赖包$ sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip下载protobuf安装包https://github.com/google/protobuf/releases/安装protobuf首先，进入你所下载的protobuf安装包的目录下面，然后依次执行以下命令：./a...
2018-07-01 16:37:45
2759
1
翻译 AutoAugment: Learning Augmentation Policies from Data(一种自动数据增强技术)
谷歌大脑提出自动数据增强方法AutoAugment：可迁移至不同数据集近日，来自谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发表论文，提出一种自动搜索合适数据增强策略的方法 AutoAugment，该方法创建一个数据增强策略的搜索空间，利用搜索算法选取适合特定数据集的数据增强策略。此外，从一个数据集中学到的策略能够很好地迁移到其它相似的数据集上。摘要在本论文中，我们进一步研究了用于图像的数据增强技术，并提出...
2018-06-30 17:41:52
12488
2
原创 pyhton 实现dlib数据集图片截取
#coding=utf-8import xml.dom.minidomimport xml.etree.cElementTree as ET from lxml import etree, objectifyimport cv2import osimport sysimport pdbimport numpy as npdef label_slice(image_path, image_save...
2018-06-18 16:24:46
505
1
原创 python 实现udacity图片截取
# -*- coding: utf-8 -*-import cv2import osimport sysimport pdbimport numpy as npimport tensorflowimport mathimport csvdef checkedge(image_path,image_savepath,label_path,label_savepath): print(image...
2018-06-18 16:22:28
167
原创 python 处理dlib xml文件格式
#coding=utf-8import xml.dom.minidomimport xml.etree.cElementTree as ET from lxml import etree, objectifyimport cv2import osdef trasnform(old_path,new_path,image_path): #image_path_list = os.listdi...
2018-06-18 16:19:48
476
原创 Python实现AHP（层次分析法）
import csvimport numpy as npimport tensorflow as tffrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom numpy import *class AHP: def __init__(self, array): self.row = len(array) ...
2018-05-22 14:59:20
22003
27
转载 机器学习中的降维方法（PCA和LDA）
降维如果拿特征选择后的数据直接进行模型的训练，由于数据的特征矩阵维度大，可能会存在数据难以理解、计算量增大、训练时间过长等问题，因此我们要对数据进行降维。降维是指把原始高维空间的特征投影到低维度的空间，进行特征的重组，以减少数据的维度。降维与特征最大的不同在于，特征选择是进行特征的剔除、删减，而降维是做特征的重组构成新的特征，原始特征全部“消失”了，性质发生了根本的变化。常见的降维方法有：主成分...
2018-05-10 12:54:25
708
转载 机器学习特征选择方法总结
常用的特征选择方法有：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding)。过滤式过滤式特征选择是通过评估每个特征和结果的相关性，来对特征进行筛选，留下相关性最强的几个特征。核心思想是：先对数据集进行特征选择，然后再进行模型的训练。过滤式特征选择的优点是思路简单，往往通过 Pearson 相关系数法、方差选择法、互信息法等方法计算相关性，然后保留相关性最强的N个特征，就可...
2018-05-10 12:27:42
684
翻译 tensorflow实现手写数字识别（CNN）
from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True...
2018-05-09 19:46:36
345
翻译 tensorflow实现手写数字识别（双向lstm）
from __future__ import print_functionimport tensorflow as tffrom tensorflow.contrib import rnnimport numpy as npfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_d...
2018-05-09 19:44:33
524
翻译 tensorflow实现手写数字识别（lstm）
from __future__ import print_functionimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.ops import rnn, rnn_cellfrom tensorflow.contrib import rnn# Import MNIST datafrom tensorflow.examples.tutorial...
2018-05-09 19:43:20
462
翻译 tensorflow实现手写数字识别（MLP）
from __future__ import print_function#即使是在python2版本也要像在Python3中使用print函数from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/",one_hot=True)#onehot...
2018-05-09 19:41:15
901
1
原创 Python实现归并排序
#程序主要分为三个部分，最外层的循环用来控制进行多少次归并排序，第二层循环用来控制在每次归并排序#第三个循环是用来控制在每一次的归并排序中相邻的两个序列的合并#归并排序需要额外的存储空间，空间的大小和原表的大小相同，而且每次归并的结果都是基于上一次排序的结果，所以可以循环利用这两张表#第一个merge函数，用来将相邻的序列进行合并，需要指定两个序列的位置，方法是依次取出两个序列的最小元素，将...
2018-04-21 21:53:04
223
原创 Python实现堆排序
#在建立堆和排序堆的过程都需要反复的进行调整成最小或最大堆def heap_sort(elems,e,begin,end): def siftdown(elems,e,begin,end):#e是要调整的子堆中的堆顶元素，begin是其在列表中的位置 i,j = begin,begin*2+1 #这样的话i是堆顶元素，j是其左子树 while ...
2018-04-21 16:52:14
135
原创 Python语言基于Tensorflow实现RNN（预测）
import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport csvfrom pylab import*from sklearn import preprocessingfrom sklearn.p...
2018-03-28 16:59:18
3959
9
原创 Python语言实现K-means聚类
import timeimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import MiniBatchKMeans, KMeansfrom sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances_argminfrom sklearn.datasets....
2018-03-28 16:49:53
344
原创 Python 实现极限学习机（预测）
'''这种算法是针对 SLFNs （即含单个隐藏层的前馈型神经网络）的监督型学习算法，其主要思想是：输入层与隐藏层之间的权值参数，以及隐藏层上的偏置向量参数是 once for all 的（不需要像其他基于梯度的学习算法一样通过迭代反复调整刷新），求解很直接，只需求解一个最小范数最小二乘问题（最终化归成求解一个矩阵的 Moore-Penrose 广义逆问题）。'''#class hpelm....
2018-03-28 16:42:35
8224
9
转载 Python线性回归实现房价预测
from sklearn import datasetsfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom time import timestart = time()loaded_data = datasets.load_boston()data_X = loaded_data.datadata_y = loaded_data....
2018-03-28 16:27:05
3912
原创 Python实现KL散度的计算
# 定义KL散度的公式import numpy as npdef KL(P, Q): sum = P * (log(P / Q)) # 计算KL散度 all_value = [x for x in sum if str(x) != 'nan' and str(x) != 'inf'] # 除去inf值 return np.sum(all_value) ...
2018-03-28 16:20:45
4446
原创 Pthon语言应用Keras实现ANN模型搭建（应用在预测）
from keras import metricsfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import LSTM, Dense,Dropout,Bidirectional,Activation,Ti...
2018-03-28 16:16:01
3920
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原创 Python语言利用随机森林实现特征重要性排序
from __future__ import divisionimport tensorflow as tfimport mathimport csvfrom sklearn import metricsimport numpy as npfrom pylab import*from sklearn import cross_validationfrom sklearn.ensem...
2018-03-28 16:06:56
14937
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