TimeSeriesAnalysisBestMSE(MeanSquareError)Predictor对于所有可能的预测函数\(f(X_{n})\)，找到一个使\(\mathbb{E}\big[\big(X_{n}-f(X_{n})\big)^{2}\big]\)最小的\(f\)的predictor。这样的predictor假设记为\(m(X_{n})\)，称作bestMSEpredictor，i.e.，\[m(X_{n})=\mathop{\arg\min}\limits_{f}\mathbb{E}\big[\big(X_{n+h}-f(X_{n})\big)^{2}\big]\]我们知道：
摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现
摘要多步（尺度）预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态（即时不变）协变量、已知的未来输入，以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出，但它们通常是“黑盒”模型，并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中，我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构，它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的洞察力。为了学习不同尺度上的时间关系，TFT使用循环层进行局部处理，并使用可解释的自我注意层进行长期依赖。TFT利用专门的组件来选择相关的特性和一系列的门控层来抑制不必要的组件，从而在广泛的场景中实现
PTS：PresentationTimeStamp。PTS主要用于度量解码后的视频帧什么时候被显示出来DTS：Decode TimeStamp。DTS主要是标识读入内存中的ｂｉｔ流在什么时候开始送入解码器中进行解码也就是pts反映帧什么时候开始显示，dts反映数据流什么时候开始解码怎么理解这里的“什么时候”呢？如果有某一帧，假设它是第10秒开始显示。那么它的pts是多少呢。是10？还是10s？还是两者都不是。为了回答这个问题，先引入FFmpeg中时间基的概念，也就是time_base。它也是用来度量时间的。如果把1秒分为25等份，你可以理解就是一把尺，那么每一格表示的就是1/25秒。此时的ti
PTS：PresentationTimeStamp。PTS主要用于度量解码后的视频帧什么时候被显示出来DTS：Decode TimeStamp。DTS主要是标识读入内存中的ｂｉｔ流在什么时候开始送入解码器中进行解码也就是pts反映帧什么时候开始显示，dts反映数据流什么时候开始解码怎么理解这里的“什么时候”呢？如果有某一帧，假设它是第10秒开始显示。那么它的pts是多少呢。是10？还是10s？还是两者都不是。为了回答这个问题，先引入FFmpeg中时间基的概念，也就是time_base。它也是用来度量时间的。如果把1秒分为25等份，你可以理解就是一把尺，那么每一格表示的就是1/25秒。此时的ti
一、绘制符合ggplot2风格的图片，可以加theme1、先定义一个函数，生成timeROC对象，注意数据集和相应列名需要修改library(survivalROC)##DefineahelperfunctiontoevaluateatvarioustsurvivalROC_helper2、计算每180天的ROC参数，具体时间可以修改，传入数据为向量##Evaluateevery180dayssurvivalROC_data%mutate(survivalROC=map(t,survivalROC_helper),##ExtractscalarAUCauc=map_dbl(survivalRO
一、绘制符合ggplot2风格的图片，可以加theme1、先定义一个函数，生成timeROC对象，注意数据集和相应列名需要修改library(survivalROC)##DefineahelperfunctiontoevaluateatvarioustsurvivalROC_helper2、计算每180天的ROC参数，具体时间可以修改，传入数据为向量##Evaluateevery180dayssurvivalROC_data%mutate(survivalROC=map(t,survivalROC_helper),##ExtractscalarAUCauc=map_dbl(survivalRO
在刚开始学习CSS的时候，我们都知道固定定位：固定定位（position:fixed;）其实是绝对定位定位的子类别，一个设置了position:fixed的元素相对于视窗是固定的，就算页面文档发生了滚动，它也会一直待在相同的地方但是在实际项目中却遇到了明明使用了fixed定位，但该元素却没有按照期望基于屏幕视口（viewport），而是依据了它的祖先元素。image.png排查原因，发现该元素定位依赖的祖先元素设置了transform属性，尝试去除该属性，fixed定位恢复正常。查阅了相关文档，发现transform属性确实是有副作用的：transform的元素会影响overflowarea(
在刚开始学习CSS的时候，我们都知道固定定位：固定定位（position:fixed;）其实是绝对定位定位的子类别，一个设置了position:fixed的元素相对于视窗是固定的，就算页面文档发生了滚动，它也会一直待在相同的地方但是在实际项目中却遇到了明明使用了fixed定位，但该元素却没有按照期望基于屏幕视口（viewport），而是依据了它的祖先元素。image.png排查原因，发现该元素定位依赖的祖先元素设置了transform属性，尝试去除该属性，fixed定位恢复正常。查阅了相关文档，发现transform属性确实是有副作用的：transform的元素会影响overflowarea(
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