1 2022年01月 时间序列总结 黄海广 副教授 2 学习目标 了解 什么是时间序 列，ARIMA 1 2 掌握 时间序列的基本 操作 掌握 时期，重采样 3 4 熟悉 滑动窗口的使用 3 目录 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 4 1.时间序列的基本操作 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 5 问题 思考： 什么是时间序列？ 6 时间序列的概念 时间序列是指多个时间点上形成的数值序列，它既可 以是定期出现的，也可以是不定期出现的。 7 时间序列的数据种类 时间序列的数据种类 时间序列的数据主要有以下几种： 时间戳 表示特定的时刻 ，比如现在 时期 比如2018年或者 2018年10月 时间间隔 由起始时间戳和 结束时间戳表示 8 创建时间序列 Pandas中，时间戳使用Timestamp（Series派生的子 类）对象表示。 该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过 to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN) ?<1> = ?1(????<0> + ????<1> + ??) ̰? <1>

时间序列预测 主讲人：龙良曲 Predict next Sample data Network Train Predict 下一课时 RNN训练难题 Thank You.

第三届中国 Rust 开发者大会 安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR Borsh • 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 二进制序列化的问题 Binary Object Representation Serializer for Hashing • 字节级别确定性 • 执行速度快 Borsh • 轻量级 • 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 中， borsh 并没有使用 serde • 全部逻辑原生实现 • 序列化、反序列化速度大幅领先其他解决方案 执行速度 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark 执行速度 benchmark • 编译后的体积更小 • borsh 序列化后的二进制更精简 轻量级 序列化结果体积对比 Borsh 基本用法 Case Study NEAR NEAR 智能合约 Case Study Solana 智能合约 Case Study • non self-describing • 保证序列化后的二进制唯一性和确定性 • 主要序列化规则 Borsh 规范 • 整数采用低字节序（ little endian) 存储 • 对于动态长度的集合，先用一个 u32 存储集合 size • 对于原本无序的集合（如 hashmap ），存储时使用

时间序列表示 主讲人：龙良曲 Spatial Signals Temporal Signals? Sequence http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec02_rnn.pdf Sequence representation ▪ [seq_len, feature_len] [100, 1] [28, 28] [words, word_vec]

PYCON CHINA 基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电？怎么优化节能？ 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 3. 研究内容 ⚫ 时间序列预测方法的比较 传统时间序列预测 ⚫ 对单个维度历史信息进行 预测 ⚫ 捕获简单线性关系，模型 简单 ⚫ 代表算法有AR， ARIMA 基于深度学习的 时间序列预测 ⚫ 利用多维时间序列之间的 信息 ⚫ 对变周期序列，多维空间 依赖序列预测较弱 ⚫ 代表算法有RNN，LSTM 混合多维时间序列预测 ⚫ 提取多维序列之间更加复杂 的关系 ⚫ 提取维度之间空间依赖关系， 提取维度之间空间依赖关系， 长短期依赖关系 ⚫ 算法有LSTNet，TPA-LSTM 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 对数据包含的信息提取能力越来越强 选择 LSTNet 作为温度预测建模算法 ⚫ Convolutional Layer 捕捉时间维度上的短期依赖和维度之间的空间依赖关系 ⚫ Recurrent and Recurrent-skip layer 捕捉长期宏观依赖和周期性信息

为什么做EDA？ 知道⾃⼰⼿⾥的语⾔数据的倾向可以：后⾯的⼯作的处理会⾼效率 • 对选model有把握 • 对后⾯出来的结果的理解有⽤（可以猜结果的为什么） 合同 文章 出版 図書 出版 雑誌 出版 新聞 図書館 書籍 政府 报告 课文 宣传 文章 Yahoo! 知识库 Yahoo! 博客 韵文 畅销 書籍 法律 文章 出现单词 种类数 出现单词 总数 42% | 为什么做EDA？ 知道⾃⼰⼿⾥的语⾔数据的倾向可以：后⾯的⼯作的处理会⾼效率 • 对选model有把握 • 对后⾯出来的结果的理解有⽤（可以猜结果的为什么） 合同 文章 出版 図書 出版 雑誌 出版 新聞 図書館 書籍 政府 报告 课文 宣传 文章 Yahoo! 知识库 Yahoo! 博客 韵文 畅销 書籍 法律 文章 Q. 为什么要做EDA？ A. 为了把握自己的数据倾向。

为什么做EDA？ 知道自己手里的语言数据的倾向可以：后面的工作的处理会高效率 • 对选model有把握 • 对后面出来的结果的理解有用（可以猜结果的为什么） 合同 文章 出版 図書 出版 雑誌 出版 新聞 図書館 書籍 政府 报告 课文 宣传 文章 Yahoo! 知识库 Yahoo! 博客 韵文 畅销 書籍 法律 文章 42% |######################################## 为什么做EDA？ 知道自己手里的语言数据的倾向可以：后面的工作的处理会高效率 • 对选model有把握 • 对后面出来的结果的理解有用（可以猜结果的为什么） 合同 文章 出版 図書 出版 雑誌 出版 新聞 図書館 書籍 政府 报告 课文 宣传 文章 Yahoo! 知识库 Yahoo! 博客 韵文 畅销 書籍 法律 文章 Q. 为什么要做EDA？ A. 为了把握自己的数据倾向。

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8 3 自然语言统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . 365 9.6.3 合并编码器和解码器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 365 9.7 序列到序列学习（seq2seq） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 366 9.7.1 编码器 .

表中 抽取的。 句子的开始由单个显式的非终结符组成，被称为目标符(goal symbol)，一个给定的上 下文 无关文法规定了这样一种语言，它被表示为可能的终结符序列组成的集合（有可能是无限集）， 这是用产生式左式重 复替换序列中一切非终结符得到的，替换时所用的产生式的左式要和被替 换的非终结符一致。 5.1.2 词法文法和正则表达式文法 ECMAScript 的词法文法(lexical 字符作为其终结符，定义了一个产生式集合，其中的产生式以目标符输入分隔元素 (InputElementDiv)或输入正则表达式元素(InputElementRegExp)开 始，这描述了 Unicode 字符是 如何被翻译成输入元素序列的。 为 ECMAScript 语法文法提供的除空白和注释之外的输入元素被称为 ECMAScript 托肯 (token)。这些托肯即 ECMAScript 语言中的保留字、标识符、常量和标点符号。此外，行结束 11，12，13 和 14 中 给出。此文法以词法文法定义的 ECMAScript 托肯作为其终结符(5.1.2)，定义了一个产生式 集合，其中的产生式以目标符 Program 开始，描述了托肯序列是如何构成语法正确的 ECMAScript 程序的。 若将一个 Unicode 字符流被解析为一个 ECMAScript 程序，首先，通过重复应用词法文法， 它被转化为一个输入元素流；通过一次应