谷歌的时间序列预测的基础模型TimesFM详解和对比测试
TimesFM是一个为时间序列数据量身定制的大型预训练模型——一个无需大量再训练就能提供准确预测的模型。TimesFM有2亿参数，并在1000亿真实世界时间点上进行了训练。可以允许额外的协变量作为特征。 在本文中，我们将介绍模型架构、训练，并进行实际预测案例研究。将对TimesFM的预测能力进行分析，并将该模型与统计和机器学习模型进行对比。 TimesFM思路 用于时间序列预测的基础模...
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。 虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。 在原论文《Lag-Llama: Towards Fou...
C++前缀和算法的应用：DI序列的有效排列的原理、源码及测试用例
本文涉及的基础知识点C++算法：前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例 包括课程视频题目给定一个长度为 n 的字符串 s ，其中 s[i] 是:“D” 意味着减少，或者“I” 意味着增加有效排列 是对有 n + 1 个在 [0, n] 范围内的整数的一个排列 perm ，使得对所有的 i：如果 s[i] == ‘D’，那么 perm[i] > perm[i+1]，以及；如果 s[....
零基础Python教程041期 序列的加减乘除测试
知识要求：一、序列的加法加法的结果：把后面的序列中的元素，加入到了前一个序列的元素的后面，同样的也可以使用函数append来把新的元素增加的序列的后面s=["刘金玉","编程"]s2=["城市","创造"]x=s+s2print(x)二、序列的乘法序列可以与一个数值，得到的结果是一个重复序列元素的新的序列s=["刘金玉","编程"]x=s*2print(x)三、字符串其实是多个字符的组合，变成一....
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