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摘要:本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取,结合自然语言处理(NLP)构建政策不确定性指数(PUI),运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子(DLP)变动。通过DSGE模型模拟贸易政策冲击传导路径,并基于Nelson-Siegel模型分解美债收益率曲线结构分析。现货黄金呈现典型的三阶段波动特征:首先在3392美元/盎司关键阻力位触发动量交易突破,随后因美元
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摘要:本文通过构建宏观经济因子库与市场情绪指标体系,运用LSTM神经网络与蒙特卡洛模拟技术,对黄金、白银及美元指数的联动机制进行量化解析。模型显示,当前贵金属市场正处于多空因子博弈的临界状态,非农就业数据作为核心外生变量,将触发市场趋势的阶段性重构。一、黄金价格走势的技术解构与因子驱动周五(6月6日),国际现货黄金现交投于3358美元/盎司附近。周四(6月5日),受贸易方面利好消息刺激,避险资产黄
- 基于Python的LSTM循环神经网络模型实战
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在处理具有时间序列特性的数据时,传统神经网络往往难以捕捉数据间的时序依赖关系。而循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)及其变体——长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM),凭借独特的记忆机制,能够有效处理序列数据,在语音识别、自然语言处理、股票价格预测等领域展现出强大的优势。本文将深入解析LSTM的原理,并通过Python代码进行实战,展示
- 循环神经网络RNN与LSTMPython实战
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- 【深度学习】循环神经网络(RNN):序列建模的奠基者
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- 深度学习实战111-基于神经网络的A股、美股、黄金对冲投资策略(PyTorch LSTM)
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文章目录一、A股与美股对冲互补投资方案1.现象与逻辑2.对冲互补投资思路3.资金分配样例4.最大化收益的关键二、对冲互补投资思路1.资金分配原则2.动态调整机制3.对冲操作三、投资方案样例1.初始资金分配(假设总资金10万元)2.动态调整举例情景一:美股进入牛市,A股震荡情景二:A股进入牛市,美股高位震荡情景三:全球风险事件,市场大跌四、操作细节与注意事项五、样例操作流程六、基于神经网络的A股美股
- ResNet结合LSTM王炸创新!最新SOTA方案预测准确率超91%
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深度学习干货人工智能干货人工智能LSTMResNet深度学习
ResNet和LSTM的结合已经成为了深度学习领域的一个重要创新,它能够同时处理图像的空间特征和时间序列数据。具体来说,通过结合ResNet在提取空间特征上的强大能力和LSTM在处理时间序列数据上的优势,我们可以在处理同时包含空间和时间信息的复杂数据时,实现更高效、更准确的分析和预测。这种结合不仅增强了模型的性能,还扩展了其应用范围。比如一种用来预测癫痫发作的预训练模型的方法,该方法结合了监督对比
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1、入门CNN能够有效地在上下文中挖掘语义信息,但是无法对远距离上下文信息进行建模,也无法处理词汇的顺序信息。与CNN不同,RNN(循环)可以处理词汇的顺序信息,并且具有灵活的计算步骤,可以提供更好的建模能力。由于RNN容易出现梯度消失的问题,对其进行改进的LSTM网络开始流行。此外,由于计算能力有限导致信息超载问题严重,注意力机制作为一种资源分配方案,通过将计算资源分配给更重要的任务,有效缓解了
- 【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
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解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明?在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失,限制了它的表现。为了解决这个问题,LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)应运而生,它们通过引入智能的“门控机制”,让RNN能够更好地捕捉长期依赖。本文将深入解析LSTM和GRU的工作
- 【AI大模型】14、Transformer架构深度解析:从并行计算到千亿参数模型的扩展密码
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一、Transformer的基因密码:并行化架构的革命性突破(一)序列计算的历史性突破在Transformer诞生之前,RNN/LSTM等序列模型受困于串行计算的天然缺陷:时间复杂度瓶颈:处理长度为N的序列需O(N)时间,且无法并行,导致训练速度随序列长度呈线性下降。例如,LSTM处理512长度文本需512次递归计算,而Transformer仅需一次矩阵乘法。长距离依赖困境:通过隐藏状态传递信息的
- 【超强组合】VMD-粒子群算法PSO-Transformer-LSTM光伏预测【含Matlab源码 8679期】
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Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab神经网络与分类预测仿真内容点击①Matlab智能算法神经网络预测与分类(高阶版)②Matlab神经网络与分类预测(中级版)③Matlab智能算法神经网络预测与分类(初级版)⛳️关注CSDNM
- 2024年中科院一区极光优化算法+分解对比!VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:光伏功率预测对于提高电力系统稳定性和可再生能源的有效利用至关重要。本文针对多变量时间序列光伏功率预测问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、极光优化算法(PLO)、Transformer和长短期记
- 一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案,包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节
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以下是一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案,包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节:风光发电功率预测与并网优化系统基于LSTM的时间序列预测与储能协同控制第一部分:系统架构设计(1200字)1.1整体技术路线
- LSTM梯度推导与梯度消失机制解析
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LSTM梯度推导与梯度消失机制解析LSTM(长短期记忆网络)通过精妙的门控设计解决了传统RNN的梯度消失问题。我们将深入推导LSTM参数的梯度传播过程,揭示其保持梯度流动的数学本质。一、LSTM前向计算回顾LSTM单元包含三个门控和细胞状态:#前向计算过程f_t=σ(W_f·[h_{t-1},x_t]+b_f)#遗忘门i_t=σ(W_i·[h_{t-1},x_t]+b_i)#输入门o_t=σ(W_
- 大模型全景解析:从技术突破到行业变革
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目录一、引言:人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期(2015-2017):从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代(2013-2017)Transformer革命(2017)2.预训练模型崛起(2018-2020):范式转变BERT模型(2018)GPT系列初期(2018-2019)3.千亿参数时代(2020-2022):规模效应凸显GPT-3(2020):规模带来质
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
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- oracle学习笔记
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oracle
1、ORACLE的安装
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8i,9i : i是internet
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12c : cloud (云计算)
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- 数据库,SQL零基础入门
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sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
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<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
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Java Map遍历方式的选择
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对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
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1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
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// this stage will be assigned to "default" po
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ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
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取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
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public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
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基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
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- 新一代工作流系统设计目标
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用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
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表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
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twice 两次;两倍
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- sphinx实践
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CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
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<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
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二维数组子矩阵最大和
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0 -2 -7 0
9 2 -6 2
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/*
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*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
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