时序模型:仿真器的时间推进模型,它反映了推进仿真时间和调度事件的方式. 1)门级时序模型:适用于分析所有的连续赋值语句,过程连续赋值语句,门级原语,用户自定义原语. 特点:任意时刻,任意输入变化都将重新计算其输出.假设已经存在一个门级时序模型,同时该模型产生的一个事件已被调度但还未执行,如果事件的结果将导致 一个新事件产生,仿真器会撤销对先前事件的调度,转而调度新事件. 适用于模拟电路中的惯性延时.适用于组合逻辑建模. 惯性延时:例如在一个与非门电路中,门延时5ns,那么任何小于这个延时值的输入

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加. 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型: from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation model = Sequential([ Dense(32, in

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LSTM and Answering Point Model 5: Bi

目录 简介 经典模型概述 Model 1: Attentive Reader and Impatient Reader Attentive Reader Impatient Reader Model 2: Attentive Sum Reader Model 3: Stanford Attentive Reader Model 4: AOA Reader Model 5: Match-LSTM and Answering Point Match-LSTM Pointer Net Match-LS

题意:已知n(n <= 150)个城市和m(m <= 5000)个航班,每个航班有出发地.到达地.乘坐人数.起飞时间和降落时间(时间用时和分表示),求从一个指定城市出发,去往另一个指定城市在规定的最晚时间前(包括最晚时间)可以到达的最大人数(换航班的间隔至少需要30分钟). 分析: 1.首先最大流模板中是不考虑时间因素的,从一个点分别向不同的方向出发是同时的,所以不能以城市为最大流模板中的顶点. 2.为了考虑时间因素,以航班为顶点,以城市为边,将同一个航班拆成两个点i与i + m(拆点法),则

题目大意:有n个城市,m条航班.已知每条航班的起点和终点,还有每条航班的载客量.出发时间.到达时间.并且要求在任何一个城市(起点.终点除外)都至少要有30分钟的中转时间,求起点到终点的最大客流量. 题目分析:将航线视作一个点,如果航线u能经过某城市中转到航线v,则从u连一条弧到v.构造好图之后拆点,将点u拆成u和u’,对于任意一个u,都连一条弧从u到u’,容量为航线上的载客量:对于节点u,从u’向u邻接的节点v连一条弧,容量为无穷大:增加源点s,从s向起点为出发点的航线u连一条弧,容量为无穷大,

按航班拆点 注意返边的条件 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 1e6+11; const int oo = 0x7fffffff; int to[maxn<<1],nxt[maxn<<1],cap[maxn<<1],flow[maxn<<1]; int head[maxn],tot; void init(){ memset(head,-1,sizeof he

题目大意:有n个城市m条航线.给出每条航线的出发地,目的地,座位数,起飞时间和到达时间(所给形式为HHMM.记得转化),再给出城市A和B.和到达城市B的最晚时间.如今问一天内最多有多少人能从A飞到B,能够在其它城市中转 解题思路:将飞机票拆点,拆成i–>i + m,容量为座位数. 接着推断一下.航线之间的连线 假设航线的起点是A的话,那么就和超级源点相连,容量为INF 假设航线的终点是B且到达时间小于等于最晚时间.那么连线,容量为INF 假设航线i的终点和航线j的起点同样.且航线i的到达时间+3

关于CMMI的过程域,请参考 CMMI能力成熟度模型集成的过程区域 1.CMMI/SPCA概述 CMM是“能力成熟度模型(Capability Maturity Model)”的英文简写,该模型由美国卡内基-梅隆大学的软件工程研究所(简称SEI)受美国国防部委托,于1991年研究制定,最初的主要目的是为了评价美国国防部的软件合同承包组织的能力,后因为在软件企业应用CMM实施过程改进取得较大的成功,便在全世界范围内广泛使用. CMMI是SEI于2000年发布的CMM的新版本.CMMI发展到现在,共

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent

隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速.有效的方法. 现实世界中有一类问题具有明显的时序性,比如路口红绿灯.连续几天的天气变化,我们说话的上下文,HMM的基础假设就是,一个连续的时间序列事件,它的状态受且仅受它前面的N个事件决定,对应的时间序列可以成为N阶马尔可夫链. 假设今天是否有雾霾只由前天和昨天决定,于是就构成了一个2阶马尔可

目录 1. 理论回顾 2. 时间裕量 3. 最大延迟和最小延迟 4. 案例分析 参考文献: 距离上一篇有关时序的理论篇已经有一段时间了(可以参考博文FPGA时序约束--理论篇),实际上此段时间,甚至到今天对FPGA的时序一直还是处于一种"朦胧"的状态,经历了一个阶段的学习和项目时间,稍微有点感触,故借此总结一下. 1. 理论回顾 先来回顾一下有关时序的理论知识,上图是典型的同步时序模型及其时序图,由发起寄存器(rega).组合逻辑.捕获寄存器(regb)及其中间的走线组成. 源时钟cl

1. 主要观点总结 0x1:什么场景下应用时序算法有效 历史数据可以被用来预测未来数据,对于一些周期性或者趋势性较强的时间序列领域问题,时序分解和时序预测算法可以发挥较好的作用,例如: 四季与天气的关系模式 以交通量计算的交通高峰期的模式 心跳的模式 股票市场和某些产品的销售周期 数据需要有较强的稳定性,例如”预测商店营业额“和"预测打车订单"的稳定性就比"预测某台服务器何时处于被入侵的异常状态"要强.从形成机制上讲,商店营业额和打车订单是由人的行为驱动的,风是由自

2. 应用背景 静态时序分析简称STA,它是一种穷尽的分析方法,它按照同步电路设计的要求,根据电路网表的拓扑结构,计算并检查电路中每一个DFF(触发器)的建立和保持时间以及其他基于路径的时延要求是否满足.STA作为FPGA设计的主要验证手段之一,不需要设计者编写测试向量,由软件自动完成分析,验证时间大大缩短,测试覆盖率可达100%. 静态时序分析的前提就是设计者先提出要求,然后时序分析工具才会根据特定的时序模型进行分析,给出正确是时序报告. 进行静态时序分析,主要目的就是为了提高系统工作主频以及

目录 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 RNN 原理 LSTM 原理 GRU 原理 RNN BPTT LSTM 如何解决 RNN 的梯度消失问题 怎样增加 LSTM 的长距离特征提取能力 为什么传统 CNN 适用于 CV 任务,RNN 适用于 NLP 任务 从模型特点上来说: 对于 CNN 每一个卷积核都可以看作是一个滤波器,卷积运算的本质是互相关运算,每个卷积核仅对于具有特定特征具有较大的激活值,而且 CNN 有参数共享和局部连接的特点,能够提取图像上不同位

上篇<神器の争>主要是介绍Prophet的特点以及prophet入门的一些注意事项,但离真正的实际运用还有段距离.本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验. 一 参数理解篇 class Prophet(object): def __init__( self, growth='linear', changepoints=None, n_changepoints=25, changepoint_range=0.8, yearly_seasonality='auto',

时序数据基础 时序数据特点 时序数据TimeSeries是一连串随时间推移而发生变化的相关事件. 以下图的 CPU 监控数据为例,同个 IP 的相关监控数据组成了一条时序数据,不相关数据则分布在不同的时间序列上. 常见时序数据有: 监控日志:机器的 CPU 负载变化 用户行为:用户在电商网站上的访问记录 金融行情:股票的日内成交记录 这类数据具有以下特点: 必然带有时间戳,可能存在时效性 数据量巨大,并且生成速度极快 更关注数据变化的趋势,而非数据本身 关系型数据库的不足 当面对时序数据时,传统

数据模型 1.时序数据的特征 时序数据应用场景就是在时间线上每个时间点都会从多个数据源涌入数据,按照连续时间的多种纬度产生大量数据,并按秒甚至毫秒计算的实时性写入存储. 传统的RDBMS数据库对写入的支持都是按行处理,并建立B树结构的索引,它并不是为了批量高速写入而设计,尤其像多纬度时序数据连续的涌入数据平台,RDBMS的存储引擎必然导致负载.吞吐在写入性能上的极不适应. 因此时序数据的存储设计一般不会考虑传统RDBMS,都会将目光放在以LSM-Tree以及列式的数据结构存储方向. LSM数据模