scikit-hts：使用熟悉的API进行分层时间序列预测

语义分割经典论文翻译1：DFANet:Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation(DFANet翻译)-附件资源

Jupyter中的时间序列预处理工作室：Jupyter笔记本中的时间序列数据预处理Studio

Pytorch实现 做出重要的事情。 命令 火车模型 在config.yaml中修改一些配置 make train 测试模型 make test-all 评估模型 有关评估指标，请参阅存储库 # iou-based Pascal make ioueval # overlap-based DetEval make deteval 历史记录（在TotalText数据集上） 火车数据 测试数据 测试数据集（TotalText） 热图 多边形 旋转矩形 文本行检测（在CTW1500数据集上训练的模型） 图像原点 检测到文字行 全流水线 在MJSynth和SynthText数据集上训练了识别模型 指标评估（DetEval-P / R / HMean） # for TotalText dataset make deteval 方法 图片大小 初始化 脱粒 脱粒 松开比

This book has been written for a wider audience, including students and practitioners interested in current consumer depth cameras and the data they provide. This book focuses on the system rather than the device and circuit aspects of the acquisition equipment. Processing methods required by the 3D nature of the data are presented within general frameworks purposely as independent as possible from the technological characteristics of the measurement instruments used to capture the data. The results are typically presented by practical exemplifications with real data to give the reader a clear and concrete idea about the actual processing possibilities. This book is organized into three parts, the first devoted to the working principles of ToF and structured light depth cameras, the second to the extraction of accurate 3D information from depth camera data through proper calibration and data fusion techniques, and the third to the use of 3D data in some challenging computer vision applications.

神经控制微分方程用于不规则时间序列[ ， ] 基于对受控微分方程的深入理解的数学理论，我们演示了如何构建以下模型： 直接作用于不规则采样的部分观测的多元时间序列。 可能会进行记忆有效的伴随反向传播训练-即使是跨观测也是如此。 展示最先进的性能。 使用现有工具（尤其是PyTorch和库）可以轻松实现和评估它们。 图书馆 参见 。 例子 我们鼓励您看一下 ，它演示了如何使用该库来训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入，不规则采样或丢失数据的演示，另请参见 ，所有这些都可以在不更改模型的情况下轻松处理。 一个自包含的简短示例： import torch import torchcde # Create some data batch , length , input_channels = 1 , 10 , 2 hidden_channels = 3 t

arima的matlab代码time_series_forecasting_pytorch 实验源码：使用pytorch进行时间序列预测，包括MLP、RNN、LSTM、GRU、ARIMA、SVR、RF和TSR-RNN模型。 要求 Python 3.6.3（Python） keras 2.1.2 火炬 1.0.1 张量流-GPU 1.13.1 sklearn 0.19.1 麻木 1.15.4 熊猫 0.23.4 统计模型 0.9.0 matplotlib 2.1.0 代码 ARIMA.py：ARIMA 模型，迭代版本 Holt_Winters.py Holt-Winters 模型，只有初级版本 eval.py：评估指标，包括RMSE、MAE、MAPE和SMAPE。 NN_forecasting.py：神经网络预测 model.py：神经网络模型 train.py：神经网络模型的训练和预测，包括RNN、LSTM、GRU、MLP、TSR-RNN ts_decompose.py：时间序列分解 ts_loader：神经网络模型的数据加载器 ML_forecasting.py：通用机器学习模型，包

1. The Part-Time Parliament 2. Paxos Made Simple 3. paxos made live-paper2-1 Paxos 三篇经典论文，高清

从复杂场景下的机器阅读理解到复杂场景下的知识获取，从融合知识的预训练语言模型再到基于图神经网络的事实验证，前几期的自然语言处理专题主要关注于自然语言处理理论知识。最后一个专题将由来自清华大学计算机系的硕士生钟皓曦为大家介绍法律智能，即人工智能在法律工作中的应用。

为了计算 STFT，此代码中提供了三个窗口 Rectangular、Hamming 和 Hanning。 默认情况下，窗口重叠设置为 50%。 人们可以轻松计算声音信号的 STFT。 结果由“imagesc”和“surf”显示单窗口功能。