2022年12月5日
摘要：
一般故障诊断的大部分进了高校，还有一部分进互联网，工业界目前还是用频谱那一套用的最多，还是进互联网吧。故障诊断这学科真是一言难尽，都那一小圈人自娱自乐罢了。 如果对故障诊断真的感兴趣的话，可参考如下文章 基于双树复小波变换DTCWT的轴承故障诊断 - 哥廷根数学学派的文章 - 知乎 https://
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posted @ 2022-12-05 15:16
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2022年11月28日
摘要：
前言 最近，深度学习在许多时间序列分析任务中表现出色。深度神经网络的优越性能严重依赖于大量训练数据以避免过度拟合。然而，许多现实世界时间序列应用的标记数据可能受到限制，例如医学时间序列中的分类和AIOps中的异常检测。作为提高训练数据规模和质量的有效途径，数据扩充对于深度学习模型在时间序列数据上的成
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posted @ 2022-11-28 15:52
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摘要：
导读：近年来，数据治理和数据资产化成为了工业数字化进程中的重点，得到了越来越多企业的重视。如果您是企业数据技术团队负责人，负责数据治理或者数据管理相关工作，董事长或总经理需要围绕企业未来产业发展，要求你把数据治理工作落实、落地，做大、做强，应该如何怎么去开展工作呢？本次分享关注的就是工业产业怎样和数
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posted @ 2022-11-28 11:53
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摘要：
导读：随着业务规模的不断发展，算法模型复杂度不断增加，实时性要求很高的场景，对在线推理优化提出很大挑战。本文将和大家分享腾讯智能对话产品中模型推理优化的常见方法和聚焦GPU推理的方法论。主要内容包括以下几大方面： 背景介绍 推理性能优化的常用方法 GPU并行加速的方法论 总结 -- 01 背景介绍
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posted @ 2022-11-28 10:23
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摘要：
很久没有更文章了，主要是没有找到zero-shot learning(ZSL)方面我特别想要分享的文章，且中间有一段时间在考虑要不要继续做这个题目，再加上我懒 (￢_￢)，所以一直拖到了现在。 最近科研没什么进展，就想着写一个ZSL的入门性的文章，目的是为了帮助完全没有接触过这方面，并有些兴趣的同学
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posted @ 2022-11-28 10:03
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2022年8月4日
posted @ 2022-08-04 17:03
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2022年7月18日
摘要：
目录 概述 介绍 为什么是PyCaret 学习目标 PyCaret安装 数据导入 探索性异常检测分析 Swarm图 箱形图 散点图 异常检测 模型创建 隔离森林 局部异常因子 K最近邻 比较模型中的异常 解释和可视化 尾注 概述 1.通过探索性异常检测分析了解异常 2.设置 PyCaret 环境并尝
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posted @ 2022-07-18 09:31
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2022年7月10日
摘要：
使用sktime预测 在预测中，我们对利用过去的数据进行对未来进行预测很感兴趣。sktime提供了常用的统计预测算法和用于建立复合机器学习模型的工具。 更多细节，请看我们关于用sktime进行预测的论文，其中我们更详细地讨论了 forecasting API，并使用它来复制和扩展M4研究。 准备工作
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posted @ 2022-07-10 17:54
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摘要：
说明 使用python进行数据分析时，有很多工作使用的代码具有重复性和固定性的特点，比如：数据清洗、模板式数据可视化。尤其是在数据探索阶段，使用具有图形化界面（GUI）的数据分析工具可以事半功倍，似乎此类工具也被称为autoEDA: Automated exploratory data analys
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posted @ 2022-07-10 17:13
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摘要：
Matrix Profile 矩阵画像 （下文中简称为MP） 是由UCR（加州大学河滨分校）提出的一个时间序列的分析算法 —————————————————————————— 目录： 算法简介 算法库 算法应用 其他集成应用 —————————————————————————— 算法简介 通过一个时
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posted @ 2022-07-10 17:07
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浙公网安备 33010602011771号