背景：在训练自己数据集进行kie之前，想跑一下md里面的例程，但md教程内容混乱，而且同一个内容有多个手册，毕竟是多人合作的项目，可能是为了工程解耦，方便更新考虑……需要运行的模型和运行步骤散落在不用文件夹下的不同md里面……很无语，对于新手小白真的很不友好，因此在这里，按照一个正常工程的使用顺序，进行一个总结。本篇内容：使用PP-Structure文档分析中关键信息抽取，运行VI-LayoutXLM模型在XFUND_zh数据集上的推理模型，跑通推理2023.4.24更新：PaddleNLP中的新模型：UIE，在信息提取上的表现远好于VI-LayoutXLM，于是，VI-LayoutXLM方法

社交媒体预测挑战赛，ACMMMSMPChallenge2023竞赛开始啦！ACMMultimedia（简称ACMMM）始于1993年，是国际多媒体领域学术和产业界交流的最顶级盛会，也是中国计算机学会推荐的多媒体领域唯一的A类国际学术会议。ACMMM2022将于10月10-14日于葡萄牙共和国首都里斯本举办。作为ACMMM重要的赛事，社交媒体预测挑战赛（SociaMediaPredictionChallenge）在ACMMM2023上举办第六届竞赛。SMPChallenge已经具有长达5年的历史，该项全球竞赛旨在通过社交媒体预测任务，寻找社交媒体大数据预测与分析方向优秀的解决方案和团队。本次竞赛

金融数据分析赛题2：保险反欺诈预测baseline好久没写baseline了，最近逛比赛的时候突然看到阿里新人赛又出新题目了，索性写个baseline给初学者，昨天晚上把比赛数据下载了，然后随便跑了个模型，AUC就达到了0.95，排在了第二名，下图是我排名的截图，所以题目还是比较简单的，适合初学者入手。比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531994/introduction?spm=5176.12281973.1005.21.3dd52448vSKXI0我比较喜欢做开源，因为分享也是一种快乐，如果大家对baseline代码

线性回归（LinearRegression）：线性回归是一种常见的预测算法，其基本思想是通过拟合一条直线来预测一个连续的数值。线性回归可以用于解决回归问题，例如房价预测、股票价格预测等。逻辑回归（LogisticRegression）：逻辑回归是一种常见的分类算法，其基本思想是通过拟合一条S形曲线来预测一个二元变量的概率。逻辑回归可以用于解决二元分类问题，例如信用风险评估、疾病诊断等。决策树（DecisionTree）：决策树是一种常见的分类和回归算法，其基本思想是通过构建一棵树来预测一个离散或连续的数值。决策树可以用于解决多类别分类问题、回归问题、异常检测等。随机森林（RandomFores

数学建模——预测模型简介https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/9542835.html灰色预测模型https://blog.csdn.net/qq_39798423/article/details/89283000?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E7%81%B0%E8%89%B2%E9%A2%84%E6%B5%8B%E6%A8%A1%E5%9E%8B&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduweb~d

前言福彩双色球的玩法和规则是双色球投注区分为红色球号码区和蓝色球号码区，红色球号码从1-33，蓝色球号码是从1-16。投注方法是，从红色区选出6个不重复的号码再加上蓝色区的一个号组成一个投注组。双色球通过摇奖器确定中奖号码，摇奖时先摇出6个红色球号码，再摇出1个蓝色球号码。如果所选的七个号码与摇出的七个号相同，则是一等奖。想对规则有更深的理解可以直接访问中国福利彩票官网。一、概率双色球的摇奖过程是从33个球里面先取出6个球和再从16个球里面取出一个球，取红球时它的计算过程是取第一个球有33种情况，当第一个球被取走后，到取第二个球有33-1种情况，一直到取第6个球的时候有33-6+1种情况。如果

AI模型的推理在CPU上完成加速和优化，竟然不输传统方案？至少在生命科学和医疗制药方向，已经透露出这种信号。例如在处理AlphaFold2这类大型模型这件事上，大众普遍的认知可能就是堆GPU来进行大规模计算。但其实从去年开始，CPU便开始苦练内功，使端到端的通量足足提升到了原来的23.11倍。而现如今，CPU让这个数值greatagain——再次提升3.02倍！不论是像抗菌肽这种较短的氨基酸序列，还是像亨氏综合征蛋白这样超长的序列，都可以轻松hold住。而且所有的预测任务，在不考虑最高通量、仅仅是顺序执行，8个小时就能全部搞定。甚至国内已经有云服务提供商做了类似的优化方案：>相比于GPU，基于

目录一、中短期预测1、灰色预测法①适用范围②模型实现 2、回归分析①适用范围②模型实现 3、时间序列分析①自适应滤波法②指数平滑法③移动平均法4、微分方程二、长期预测1、神经网络预测2、logistic模型①模型介绍②模型分析及代码一、中短期预测1、灰色预测法灰色预测模型（GrayForecastModel）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测。预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设

目录一、中短期预测1、灰色预测法①适用范围②模型实现 2、回归分析①适用范围②模型实现 3、时间序列分析①自适应滤波法②指数平滑法③移动平均法4、微分方程二、长期预测1、神经网络预测2、logistic模型①模型介绍②模型分析及代码一、中短期预测1、灰色预测法灰色预测模型（GrayForecastModel）是通过少量的、不完全的信息，建立数学模型并做出预测的一种预测方法。当我们应用运筹学的思想方法解决实际问题，制定发展战略和政策、进行重大问题的决策时，都必须对未来进行科学的预测。预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律，借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析，并形成科学的假设

最近，香港科技大学、上海AILab等多个组织联合发布了一篇时间序列无监督预训练的文章，相比原来的TS2Vec等时间序列表示学习工作，核心在于提出了将空间信息融入到预训练阶段，即在预训练阶段考虑各个序列之间的关系。因此，本文提出的方法也更适合作为时空预测领域的预训练模型。下面为大家详细介绍一下这篇文章。论文标题：CorrelatedTimeSeriesSelf-SupervisedRepresentationLearningviaSpatiotemporalBootstrapping下载地址：https://arxiv.org/abs/2306.069941、背景在过去的工作中，有很多对时间序列