CurrentPlot(Time=(Range=(1 0) Intervals=100))

时间: 2023-11-26 09:06:11 浏览: 188
RAR

Time Series.rar_1TSM_time series_时间序列

这段代码看起来是在定义一个名为`CurrentPlot`的可视化对象，其中包含一个`Time`参数。 `Range=(1 0)`表示时间轴的范围从1到0，可能是一个倒序的时间范围。`Intervals=100`表示将时间轴分成100个间隔。 根据代码片段提供的信息，这段代码只是在定义`CurrentPlot`对象的初始参数，并没有展示如何使用该对象或者进行进一步的操作。因此，无法准确判断`CurrentPlot`对象的具体功能和用途。 如果需要更多关于`CurrentPlot`对象的信息，建议查看其在代码中的具体使用方式或者查阅相关文档。
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int** merge(int** intervals, int intervalsSize, int* intervalsColSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes){ int c=intervalsColSize; for(int i=0;i<intervalsSize;i++) { for(int j=i+1;j<intervalsSize;j++) { if(intervals[i][c]>=intervals[j][0]) { if(intervals[i][c]<intervals[j][c]) { intervals[i][c]=intervals[j][c]; } for(int k=j+1;k<intervalsSize;k++) { intervals[k-1][0]=intervals[k][0]; intervals[k-1][c]=intervals[k][c]; intervalsSize--; } } returnColumnSizes[i]=intervalsColSize; } returnSize=&intervalsSize; return intervals; }检错

int start = intervals[i][0], end = intervals[i][c - 1]; for (int j = i + 1; j ; j++) { if (intervals[j][0] <= end) { end = fmax(end, intervals[j][c - 1]); i++; } else { break; } } int* ...

int** merge(int** intervals, int intervalsSize, int* intervalsColSize, int* returnSize, int** returnColumnSizes){ int c=&intervalsColSize; for(int i=0;i<intervalsSize;i++) { for(int j=i+1;j<intervalsSize;j++) { if(intervals[i][c]>=intervals[j][0]) { if(intervals[i][c]<intervals[j][c]) { intervals[i][c]=intervals[j][c]; } for(int k=j+1;k<intervalsSize;k++) { intervals[k-1][0]=intervals[k][0]; intervals[k-1][c]=intervals[k][c]; intervalsSize--; } } } } returnSize=&intervalsSize; returnColumnSizes=&c; return intervals; } 检错

1. 在第一行中使用了错误的指针类型，应该使用指向指针的指针int***。 2. 在第二行中使用了错误的符号&，应该使用intervalsColSize而不是&intervalsColSize。 3. 在第9行中使用了错误的列索引c，应该使用...

intervals = lambda i for i in range(len(intervals)):sorted(intervals[i][0])

sorted_intervals = [(intervals[i][0], intervals[i][1]) for i in range(len(intervals))] sorted_intervals = sorted(sorted_intervals, key=lambda x: x[0]) # 或者仅对每个子列表的第一个元素（起点）进行排序...

for (int i = 0; i < intervalsSize; ++i) { if (intervals[i * 2] < left) { result[index++] = intervals[i * 2]; result[index++] = intervals[i * 2 + 1]; } else if (intervals[i * 2] > right) { result[index++] = intervals[i * 2] - (right - left + 1); result[index++] = intervals[i * 2 + 1] - (right - left + 1); } else { if (left > intervals[i * 2]) { result[index++] = intervals[i * 2]; result[index++] = left - 1; } if (right < intervals[i * 2 + 1]) { result[index++] = right + 1; result[index++] = intervals[i * 2 + 1]; } } }这段看不懂，讲讲

这段代码是一个处理区间问题的算法，其中intervals是一个存储区间的数组，每个区间有两个端点，存储在intervals数组的连续两个位置上。代码中有三种情况需要处理： 1. 当前区间的左端点小于要查询的区间左端点，将...

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group，将40个对象分为两组，其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model，给定beta服从正态分布，lambda服从gamma分布。这里面的model有bug，似然函数的if else判断语句有误，没法构建似然函数，请debug或者重新写

a (0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq) / 2, max(Data$Time) + 1) # Define JAGS model model_text model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # ...

jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals

这段代码的作用是将原始数据处理成JAGS模型所需要的格式。具体来说，它将原始数据中的各个变量取出来，包括样本数n、研究时间t、事件发生情况d、分组变量Z、切点a等，还有一些需要估计的参数，如间隔数J、lambda值的...

import numpy as np def interval_statistics(data, intervals): if len(data) == 0: return for num in data: for interval in intervals: lr = tuple(interval.split('~')) left, right = float(lr[0]), float(lr[1])

如果 data 的长度为 0，则返回。然后，对于 data 中的每个数字和 intervals 中的每个区间，将区间拆分为左右两个数字，并将其转换为浮点数。但是，我不知道这个函数的具体用途和实现细节，因为我只是一个 AI，没有上...

class Solution { public int[][] merge(int[][] intervals) { // 先按照区间起始位置排序 Arrays.sort(intervals, (v1, v2) -> v1[0] - v2[0]); // 遍历区间 int[][] res = new int[intervals.length][2]; int idx = -1; for (int[] i

if (idx == -1 || i[0] > res[idx][1]) { res[++idx] = i; } else { // 反之将当前区间合并至结果数组的最后区间 res[idx][1] = Math.max(res[idx][1], i[1]); } } return Arrays.copyOf(res, idx + 1); } ...

class Solution { public int[][] merge(int[][] intervals) { // 先按照区间起始位置排序 Arrays.sort(intervals, (v1, v2) -> v1[0] - v2[0]); // 遍历区间 int[][] res = new int[intervals.length][2]; int idx = -1; for (int[] interval: intervals) { // 如果结果数组是空的，或者当前区间的起始位置 > 结果数组中最后区间的终止位置， // 则不合并，直接将当前区间加入结果数组。 if (idx == -1 || interval[0] > res[idx][1]) { res[++idx] = interval; } else { // 反之将当前区间合并至结果数组的最后区间 res[idx][1] = Math.max(res[idx][1], interval[1]); } } return Arrays.copyOf(res, idx + 1); } } 讲一下 res[++idx] = interval;这个

这行代码是用来将当前区间加入结果数组中的。首先，++idx 是将 idx 的值加一，然后使用这个新的索引值来访问结果数组 res 中的位置。所以，res[++idx] = interval; 的意思是将 interval 赋值给结果数组 ...

帮我用中文注释一下代码：// ThreadTester.java // Multiple threads printing at different intervals. public class ThreadTester { public static void main( String [] args ) { // create and name each thread PrintThread thread1 = new PrintThread( "thread1" ); PrintThread thread2 = new PrintThread( "thread2" ); PrintThread thread3 = new PrintThread( "thread3" ); System.err.println( "主线程将要启动三个线程" ); thread1.start(); // start thread1 and place it in ready state thread2.start(); // start thread2 and place it in ready state thread3.start(); // start thread3 and place it in ready state System.err.println( "三个线程启动完成, 主线程运行结束\n" ); } // end main } // end class ThreadTester // class PrintThread controls thread execution class PrintThread extends Thread { private int sleepTime; // assign name to thread by calling superclass constructor public PrintThread( String name ) { super( name ); // pick random sleep time between 0 and 5 seconds sleepTime = ( int ) ( Math.random() * 5001 ); } // method run is the code to be executed by new thread public void run() { // put thread to sleep for sleepTime amount of time try { System.err.println( getName() + " 进入睡眠状态,睡眠时间是: " + sleepTime ); Thread.sleep( sleepTime ); } // if thread interrupted during sleep, print stack trace catch ( InterruptedException exception ) { } // print thread name System.err.println( getName() + " 睡眠醒来" ); } // end method run } // end class PrintThread

// 随机分配睡眠时间（0~5秒） sleepTime = (int)(Math.random() * 5001); } // run方法是新线程要执行的代码 public void run() { // 让线程睡眠sleepTime时间 try { System.err.println(getName() + " ...

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>( intervals.length,(int a,int b)->{ return a-b; });

根据您提供的代码片段，看起来您正在创建一个具有初始容量为 intervals.length 的优先队列 pq。您还提供了一个比较器，以便在插入元素时进行排序。 在这种情况下，您可以使用 PriorityQueue 类来实现优先队列...

优化这段代码function parafitzzsd1 t=[1964 1985 1992 1997 1999 2004 2007 2020]; y=[1.0625 1.1333 1.4167 1.4407 1.4783 1.4783 1.5455 1.5455]; z=[0.6563 0.7188 0.8438 0.9375 0.8906 0.8125 0.9375 0.9375]; y0=1.0625; % Nonlinear least square estimate using lsqnonlin() k0=[0,0,0]; lb=[0,0,0];ub=[inf,inf,inf]; [k,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian] = lsqnonlin(@Func,k0,lb,ub,[],t,y0); ci = nlparci(k,residual,jacobian); k; % result fprintf('\n Estimated Parameters by Lsqnonlin():\n') fprintf('\t k1 = %.4f ± %.4f\n',k(1),ci(1,2)-k(1)) fprintf('\t k2 = %.4f ± %.4f\n',k(2),ci(2,2)-k(2)) fprintf('\t k3 = %.4f ± %.4f\n',k(3),ci(3,2)-k(3)) fprintf(' The sum of the residual squares is: %.1e\n\n',sum(residual.^2)) % plot of fit results tspan = [1964 2050]; [tt yc] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); tc=linspace(1964,2050,400); yca = spline(tt,yc,tc); plot(t,y,'ro',tc,yca,'r-'); hold on xlabel('Time'); ylabel('y'); hold off % ======================================= function f1 = Func(k,t,y,y0) % Define objective function tspan =t; [tt yy] = ode45(@ModelEqs,tspan,y0,[],k); yc= spline(tt,yy,t); f1=y-yc; % ================================== function dydt = ModelEqs(t,y,k) dydt =k(1)*y-k(2)*y.^2+k(3)*y*z;

1. Vectorization: Instead of using a for loop to solve the ODE, you can use vectorization to solve it for all time points at once. This can significantly speed up the code. 2. Preallocation: ...

Here are the detail information provided in PPTs:The option is an exotic partial barrier option written on an FX rate. The current value of underlying FX rate S0 = 1.5 (i.e. 1.5 units of domestic buys 1 unit of foreign). It matures in one year, i.e. T = 1. The option knocks out, if the FX rate:1 is greater than an upper level U in the period between between 1 month’s time and 6 month’s time; or,2 is less than a lower level L in the period between 8th month and 11th month; or,3 lies outside the interval [1.3, 1.8] in the final month up to the end of year.If it has not been knocked out at the end of year, the owner has the option to buy 1 unit of foreign for X units of domestic, say X = 1.4, then, the payoff is max{0, ST − X }.We assume that, FX rate follows a geometric Brownian motion dSt = μSt dt + σSt dWt , (20) where under risk-neutrality μ = r − rf = 0.03 and σ = 0.12.To simulate path, we divide the time period [0, T ] into N small intervals of length ∆t = T /N, and discretize the SDE above by Euler approximation St +∆t − St = μSt ∆t + σSt √∆tZt , Zt ∼ N (0, 1). (21) The algorithm for pricing this barrier option by Monte Carlo simulation is as described as follows:1 Initialize S0;2 Take Si∆t as known, calculate S(i+1)∆t using equation the discretized SDE as above;3 If Si+1 hits any barrier, then set payoff to be 0 and stop iteration, otherwise, set payoff at time T to max{0, ST − X };4 Repeat the above steps for M times and get M payoffs;5 Calculate the average of M payoffs and discount at rate μ;6 Calculate the standard deviation of M payoffs.

Ci_minus_1 = np.maximum(Si_minus_1-X, 0) delta[i] = np.mean((Ci - Ci_minus_1) / (Si - Si_minus_1)) * np.exp(-r*dt) print("Option delta:", delta[-1]) This code uses Monte Carlo simulation to ...
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大模型推荐系统: 优化算法与模型压缩技术

资源摘要信息:"大模型推荐系统large-model-master.zip" 知识点： 1. 推荐系统概述： 推荐系统是信息过滤系统的一种，旨在向用户推荐其可能感兴趣的项目或内容。在互联网技术飞速发展的今天，推荐系统被广泛应用于电子商务、社交媒体、视频和音乐流媒体服务等领域。它们通过分析用户行为、偏好和上下文信息，来提供个性化的内容或产品推荐。 2. 大模型在推荐系统中的作用： 所谓“大模型”，通常指的是具有大量参数的复杂深度学习模型。在推荐系统中，大模型可以处理和分析大量数据，捕获用户与项目之间的复杂关系和模式。这类模型通过训练可以学习到用户的深层次偏好，并进行高度个性化的推荐。例如，它们可以利用用户的历史行为数据，了解用户的长期喜好和短期兴趣，从而做出更为精准的推荐。 3. 大模型推荐系统的应用领域： 大模型推荐系统被应用于各种场景，如在线购物平台上的商品推荐、视频平台上的内容推荐、新闻网站上的新闻文章推荐等。在这些应用中，大模型通过分析用户的行为日志、搜索历史、购买记录等信息，来学习用户偏好，并预测用户未来可能感兴趣的商品或内容。 4. 推荐系统的关键技术和算法： 推荐系统的构建涉及多种技术与算法，包括协同过滤（Collaborative Filtering）、基于内容的推荐（Content-Based Recommendation）、混合推荐（Hybrid Recommendation）、深度学习模型（如神经协同过滤、序列模型等）。大模型推荐系统往往采用深度学习技术，这些技术可以利用复杂的网络结构来提取特征和建模用户行为。 5. 大模型推荐系统的挑战与优化： 尽管大模型推荐系统在提高推荐准确性方面表现出色，但它们也面临诸多挑战，如过拟合、冷启动问题、数据稀疏性、可解释性差等问题。为应对这些挑战，研究者和工程师需要对模型进行优化和调整，例如通过正则化技术防止过拟合、采用元学习（meta-learning）来解决冷启动问题、采用嵌入技术来缓解数据稀疏性问题，以及设计模型可解释性提升策略。 6. 推荐系统的实际部署和维护： 推荐系统的部署和维护同样重要。在实际部署中，需要考虑模型的推理速度、可扩展性、实时性和系统稳定性。此外，推荐系统的维护工作包括数据更新、模型迭代和监控系统性能。需要定期评估推荐质量，并根据用户反馈和系统日志对推荐模型进行调整。 7. 本资源的结构和内容： 本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。 综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩