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GluonTS-Python中的概率时间序列建模 GluonTS是一个用于概率时间序列建模的Python工具包，它围绕构建。 GluonTS提供了用于加载和迭代时间序列数据集，准备好进行培训的最新模型以及用于定义自己的模型并快速尝试不同解决方案的构建基块的实用程序。 安装 GluonTS需要Python 3.6，最简单的安装方法是通过pip ： pip install --upgrade mxnet~=1.7 gluonts Dockerfiles 可以在文件夹中找到与Amazon Sagemaker兼容的 。 快速入门指南 这个简单的示例说明了如何从GluonTS训练一些数据的模型，然后使用它进行预测。 第一步，我们需要收集一些数据：在本示例中，我们将使用提及AMZN标记符号的大量推文。 import pandas as pd url = "https://raw.githubusercontent.com/numenta/NAB/master/data/realTweets/Twitter_volume_AMZN.csv" df = pd . read_csv ( url

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禁忌搜索（TS）是基于本地搜索的元启发式方法，由Fred W. Glover于1986年提出。在本文中，我们将提供禁忌搜索（TS）算法求解n皇后问题的matlab源代码

3GPP TS 36.101 V16.4.0 (2019-12)的引文版协议完整版，关于2G，3G,4G,NB-IOT的相关技术参数，无线通信等相关介绍。

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3GPP-AT command set for User Equipment (UE) (Release 13) 3GPP TS 27.007 V13.5.0 (2016-06)

Auto_TS：Auto_TimeSeries 使用单行代码自动构建多个时间序列模型。 现在已用Dask更新。 Auto_timeseries是用于时间序列数据的复杂模型构建实用程序。 由于它可以自动执行复杂任务中的许多任务，因此它假定了许多智能默认值。 但是您可以更改它们。 Auto_Timeseries将基于Statsmodels ARIMA，Seasonal ARIMA和Scikit-Learn ML快速建立预测模型。 它将自动选择给出最佳分数的最佳模型。 从0.0.35版开始，新版本进行了重大更新：现在，您可以将文件加载到Dask数据框中。 只需提供文件名，如果文件名太大而无法容纳在pandas数据框中，则Auto_TS会自动检测到该文件并将其加载到Dask数据框中。 此外，自0.0.25版以来的新功能是Auto_TimeSerie的语法：现在，它更像scikit-lear