作者文章归档：course
“Learning on Shifting Input Distribution”（在变化的输入分布下学习）是机器学习领域中一个比较复杂且重要的概念。
一、背景和基本含义
在传统的机器学习设定中，我们通常假设训练数据和测试数据是来自相同的分布。然而，在实际情况中，数据的分布可能会发生变化。这种变化可能是由于多种因素导致的，比如： - 时间因素：以股票价格预测为例，市场环境在不同时期会发生变化。在经济繁荣时期和经济衰退时期，股票价格的分布（如价格范围、波动程度等）会明显不同。训练数据可能来自经济相对稳定时期，但在实际应用中，模型可能需要处理经济衰退时期的数据，这就涉及到输入分布的变化。 -...
在处理机器学习任务时，使用小批量（mini-batches）是一种非常常见的做法，尤其是在训练深度学习模型时。小批量训练将数据集分成较小的子集（即小批量），并在训练过程中迭代处理这些子集。相比于一次性处理整个数据集（批量梯度下降）或一次处理一个样本（随机梯度下降），小批量训练更加高效。以下是关于如何使用小批量训练的详细说明：
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种专门用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有记忆能力，能够捕捉序列数据中的时间依赖关系。它在自然语言处理、时间序列分析、语音识别等领域有着广泛的应用。本文将从 RNN 的基本原理、结构、优缺点以及应用场景等方面进行详细介绍。
RNN 的核心思想是利用循环结构来处理序列数据。序列数据的特点是数据点之间存在时间或顺序上的依赖关系，例如句子中的单词、时间序列中的观测值等。传统的前馈神经网络无法直接处理这种依赖关系，因为它们的输入...
通义大模型是阿里云自主研发的一系列大模型，以下是详细介绍：
CTA策略即商品交易顾问（Commodity Trading Advisors）策略，它主要是一种投资策略，在期货、期权等金融衍生品市场被广泛应用。
一、CTA策略的基本原理
在我们生活的这个数据驱动的时代，时间序列数据无处不在，它们就像隐藏在各个领域中的宝藏，等待我们去挖掘。在金融市场里，每日的股票价格波动，记录着市场的情绪与变化，投资者们试图从这些按时间顺序排列的数据中，寻找价格走势的规律，以便做出明智的投资决策。气象领域亦是如此，每月的降水量、气温变化等数据，对于气象学家预测未来天气、防范自然灾害起着关键作用。还有销售行业，每季度的产品销售额数据，能够帮助企业分析市场需求的变化趋势，合理安排生产与库存。
而时间序列预测模型，正是开启这些宝藏大门的钥匙。它能够从历史数据中发现规律，并...
时间序列预测模型是用于分析和预测时间序列数据的统计或机器学习模型。时间序列数据是按时间顺序排列的数据点序列，常见于金融、气象、销售等领域。以下是几种常用的时间序列预测模型：
如果你使用的是 MongoDB 的命令行工具（Mongo Shell），可以按照以下步骤添加一条新记录：
实现代码：
use stock_database;
db.whitelist_emails.insertOne({
email: 'newuser@example.com',
description: '新用户的邮箱',
created_at: new Date().toISOString()
});
代码解释：
- use stock_database;：这条命令将当前操作的数据库切换为 stock_database。
-...
Figma概览
截至2025年1月，Figma已经成为数字设计领域的重要工具，以其协作功能和强大的原型制作能力著称。Figma的最新版本是124.6.5，适用于Windows 7、8、10和11等多个操作系统Figma for PC Download (2025 Latest) - FileHorse。它也被标注为免费且安全下载，适用于UI和UX设计Figma - Download。
最近的更新和功能
Figma在2025年的更新持续提升用户体验和功能。一个重要的更新包括引入更强大的AI工具，这些工具被设计为对新用户不会感到压倒性A new Figma update make the d...