作者简介doublering，携程高级算法工程师，关注自然语言处理、LLMs、时序预测等领域。一、背景互联网行业中，有许多关键指标直接影响公司未来的规划与决策，比如流量、订单量、销售额等。有效地预测这些关键指标能够辅助公司提前做出相应的预算、规划、决策，实现收益的最大化。预测关键指标实际上是个典型的时间序列预测问题，即基于指标的历史真实数据来预测未来一段时间的值。在携程也有一些相关的业务场景，本文将以预测流量、订单量、GMV为例，介绍我们在时间序列预测方面使用的一些方法与思考。二、问题定义与难点2.1口径定义预测目标值：流量、订单量和GMV等关键指标。预测时长：未来30天。重点关注节假日期间的

文章目录前言1.案例背景2.分析目标3.分析过程4.数据准备4.1数据探索4.2缺失值处理5.属性构造5.1设备数据5.2周波数据6.模型训练7.性能度量8.推荐阅读与粉丝福利前言  本案例将根据已收集到的电力数据，深度挖掘各电力设备的电流、电压和功率等情况，分析各电力设备的实际用电量，进而为电力公司制定电能能源策略提供一定的参考依据。更多详细内容请参考《Python数据挖掘：入门进阶与实用案例分析》一书。1.案例背景  为了更好地监测用电设备的能耗情况，电力分项计量技术随之诞生。电力分项计量对于电力公司准确预测电力负荷、科学制定电网调度方案、提高电力系统稳定性和可靠性有着重要意义。对用户而言

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在过去的几年里，随着互联网、移动互联网、电子商务等信息技术的发展，营销活动也经历了从传统的直接受众到网络社区中的社交化营销、个人品牌形象塑造、免费推广服务、付费订阅产品的转型期。作为一个营销人员，成功地塑造一个良性、品牌形象、个性化的消费者关系网络是一个不断积累的过程，如何在这个过程中提高营销效率、降低成本，提升客户满意度，更好地预测市场趋势并最终影响营销策略，是所有营销人员都要面临的一项挑战。而基于机器学习和数据科学的新兴领域——人工智能(AI)技术正在成为新的营销工具和预测指标，特别是在营销策略层面的应用。通过深入理解人工智能（AI）技术的原理及其最新应

随着我们迈入2023年，大数据分析、人工智能和云产业将迎来蓬勃的创新和发展阶段以下是我们预测的，将对行业格局产生重大影响的五大趋势：世界在剧变，我们需要尽快寻找行业中的方向，迅速重回轨道2023年，全球经济层面的不确定性将持续存在。在云上部署数据密集型负载的企业需重新评估其云战略，更加关注成本优化，根据现有或新项目的ROI（投资回报率）和TCO（总拥有成本）来进一步审视企业的云开销。在新的一年里，实现成本优化的一个重要途径就是降低企业云成本中占比较大的数据出口成本（egresscost）。越来越多的企业会优化其架构，以避免遭到超出预期的数据出口成本的冲击。例如，企业可以考虑通过Alluxio缓

当我考虑写关于2024年对网络安全趋势的预测时，我想，为什么不给AIGC一个机会，为即将到来的一年做一些预测呢?所以，我就这么做了。我将提供原始的ChatGPT结果，然后给每个预测打分。让我们看看它的表现如何。第一个预测：勒索软件演变和以关键基础设施为目标勒索软件攻击可能会在复杂性和强度上发展。威胁参与者可能越来越多地将目标对准能源、医疗保健、交通或金融等关键基础设施行业，旨在扰乱基本服务并要求高额赎金。除了加密受害者的文件外，他们还可能使用双重敲诈勒索等先进策略，即被盗数据可能被公布或出售。评分：B+虽然我不能说这是对2024年最独特的预测，但我在适用性方面给了B+。毫无疑问，勒索软件在20

目录一、简介二、关于数据挖掘的经典故事和案例2.1正在影响中国管理的10大技术2.2从数字中能够得到什么？2.3一个网络流传的笑话(转述)2.4啤酒与尿布2.5网上书店关联销售的案例2.6数据挖掘在企业中的应用2.7交叉销售三、数据挖掘入门3.1什么激发了数据挖掘，为什么它是重要的？3.2什么是数据挖掘?3.3对何种数据进行挖掘？四、OLAP与数据挖掘五、数据挖掘的功能5.1关联分析5.2分类和预测5.3聚类5.4异常值探测5.5序列模式挖掘5.6几种数据挖掘技术5.6.1DecisionTree决策树5.6.2聚类（Cluster）5.6.2.1HierarchicalClustering层

出于测试目的，我在wampserver上安装了不同版本的PHP和MySQL。但是，phpMyAdmin发出警告:“您的PHPMySQL库版本5.0.51a与您的MySQL服务器版本5.1.36不同。这可能会导致不可预知的行为。”这会导致问题吗？？如果是，应该怎么办？我无法为我的根帐户设置密码。通常，在更改root帐户密码时，phpMyAdmin会报错。此后，在config.inc.php文件中设置密码即可完成工作。但是，我的问题是我根本没有看到那个错误屏幕。即使我更改了密码，它仍然给出相同的警告，即没有为root帐户设置密码。 最佳答案

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解BEVGPT是第一个生成式,集预测、决策、运动规划于一体的自监督pre-trained的大模型。输入BEVimages, 输出自车轨迹,并且能够输出对驾驶场景的预测, 该方案训练时需要高精地图.之所以叫GPT,一方面是因为利用了GPT式的自回归训练方法,这里自回归的输入是历史的轨迹及BEV，target是下一个BEV和轨迹.另一方面，能够做到生成,即给定初始桢的BEV,算法能够自己生成接下来的多桢BEV场景.该方法并不是一个从传感器输入的端到端方法,可以看成是基于感知的结果,将后面的模块用一个模型给模型化了,在实际中也有重要的应用

虽然大型语言模型（LLM）在文本分析和生成任务上的性能非常强大，但在面对包含数字的问题时，比如多位数乘法，由于模型内部缺乏统一且完善的数字分词机制，会导致LLM无法理解数字的语义，从而胡编乱造答案。目前LLM还没有广泛应用于科学领域数据分析的一大阻碍就是数字编码问题。最近，熨斗研究所（FlatironInstitute）、劳伦斯伯克利国家实验室、剑桥大学、纽约大学、普林斯顿大学等九个研究机构联合发布了一个全新的数字编码方案xVal，只需一个token即可对所有数字进行编码。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.02989.pdfxVal通过将专用token（[NUM]

译者|朱先忠审校|重楼驾驭复杂性：预测医疗保健中的患者数量在医疗保健领域，准确预测即将到来的患者数量不仅对手术成功至关重要，也是一个非常棘手的问题。原因很简单：需要考虑的依赖性因素太多了——患者的严重程度和特殊要求、管理需求、检查室限制、员工请病假、严重的暴风雪等等。更糟糕的是，意外情况可能会对日程安排和资源分配产生连锁影响，甚至可能与最高质量的Excel项目预测结果产生矛盾。从数据的角度来看，这些挑战真的很有趣，因为它们极其复杂，足够你考虑一段时间的。但是，即使是轻微的改进也可能带来重大的胜利（例如，提高患者吞吐量、缩短等待时间、让医疗保健提供者更快乐、降低成本等）。另一种预测方法：贝叶斯模