时间序列分析可以定义为在给定先前值的情况下预测随机过程的未来值。 建模的一个重要部分是决定应该使用多少先行值来预测未来。 自相关函数显示两个系列之间的相关系数，原始系列和滞后系列。 AC 系数通常会慢慢消失。 假设中间值已知，PACF 确定原始序列和滞后序列之间的相关系数。 注意：这两个应该作为建模的第一步。 有关其他信息和保修，请参阅自述文件。 对于两个过程，还添加了互相关和部分互相关。

斯潘伯特 该存储库包含该论文的代码和模型： 。 要求 顶尖 请使用较早的Apex提交 预训练模型 我们发布这两个基地和SpanBERT大套管模型。 基本模型和大型模型具有与相同的模型配置，但是在掩蔽方案和训练目标上都有所不同（有关更多详细信息，请参见我们的论文）。 ：12层，隐藏头，110M参数 ：24层，隐藏1024、16头，340M参数 这些模型与模型具有相同的格式，因此您可以轻松地用我们的SpanBET模型替换它们。 如果您想使用我们，则模型路径已经在代码中进行了硬编码：） SQuAD 1.1 SQuAD 2.0 酷睿 Tyk F1 F1 平均F1 F1 BERT（基地） 88.5 * 76.5 * 73.1 67.7 SpanBERT（基础） 92.4 * 83.6 * 77.4 68.2 BERT（大） 91.3 83.3 77.1

DevOps 能力成熟度模型评估 国内首个 标准 DevOps能力成熟度模型-总表 1.1过程-敏捷开发管理 1.2过程-持续交付 1.3过程-技术运营 2应用设计 3安全及风险管理 4组织结构

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 超声脉冲压缩系统的新性能指标% by Sevan Harput % 英国利兹大学。 版权所有 2014。 % % 请将此代码用于科学和教育目的，请参考% 到以下出版物： % Sevan Harput、James McLaughlan、David MJ Cowell 和 Steven Freear， %“超声脉冲压缩系统的新性能指标”， % IEEE 国际超声波研讨会，2014 年。 % http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?tp=&arnumber=6931819 % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 此函数计算以下性能评估指标% 对数压缩超声图像的选定区域： % -3 dB 主瓣宽度 (

为了研究赋权网络的抗毁性评估问题,首先给出了赋权网络的定义,提出了赋权网络的抗毁性测度———粘聚度、连通度、平均粘聚度、平均连通度;然后研究了一种基于平均粘聚度和平均连通度这两项抗毁性测度的赋权网络抗毁性评估方法,并通过实例对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效评估赋权网络的抗毁性。

商业银行在营运过程中无时无刻不面临着各种金融风险,其中,信用风险占有特殊的重要地位,世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的最常见原因就是信用风险.因此,如何对信用风险进行准确和客观的评估与测度已成为学术界所面临的重要课题,同时也是金融实业界密切关注的焦点之一.利用多层次模糊综合评价的模型和层次分析法对国内商业银行信用风险进行综合评估.根据相关资料构建综合评价指标体系.用层次分析法确定各目标因素的权重,建立指标因素集到评价集的模糊映射,利用加权平均模型M(·,+)进行模糊矩阵运算,得到信用风险综

MegaFace评估和绘图 如果您对评估/挑战有任何疑问，请参考。 评估 下载Megaface （ 或 ），并将其解压缩/解压缩到./devkit。 根据运行评估。 绘制结果 下载一些，并将其解压缩到devkit / Challenge1External;中。 对于图测试，运行： cd plot_results python plot_megaface_results.py 要绘制自己的评估结果，请在结果的路径中更改“ method_dirs”，并在设置相应的“ method_labels”，然后运行脚本。

有点失望，如果前面描述稍微详细点，应该还会有突破

用卡尔曼滤波方法对单个目标航迹进行预测，并借助于Matlab仿真工具，对实验的效果进行评估。

评估奖励 evaluating_rewards是一个用于比较和评估奖励函数的库。 随附的论文描述了在这个存储库中实现的方法。 入门 安装 要安装evaluating_rewards ，请克隆存储库并运行： pip install evaluating_rewards/ 要在开发人员模式下安装以便立即可以进行编辑： pip install -e evaluating_rewards/ 该软件包与 Python 3.6 及更高版本兼容。 不支持 Python 2。 计算 EPIC 距离 evaluating_rewards.analysis.dissimilarity_heatmaps.plot_epic_heatmap脚本提供了一个方便的前端来生成奖励模型之间 EPIC 距离的热图。 例如，要从论文中复制图 2(a)，只需运行： python -m evaluating_rewar