时序 图谱reinforcement attention
使用亿图画时序图（序列图）
1、打开亿图，新建页面，软件和数据库 → 软件 → UML图，双击打开 2、在打开的绘图页面，点击“UML序列”，即可画时序图（序列图） 3、常用的几个图标 ......
influxdb时序数据库
概念 InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据库，由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。 时序数据库一般来说最常见的操作就只有2种，要么写，要么查 下载安装 暂略。 启动 windows 6 ......
通过时序和上下文对比学习时间序列表征《Time-Series Representation Learning via Temporal and Contextual Contrasting》(时间序列、时序表征、时态和上下文对比、对比学习、自监督学习、半监督学习)
现在是2023年11月14日的22:15，肝不动了，要不先回寝室吧，明天把这篇看了，然后把文档写了。OK，明天的To Do List. 现在是2023年11月15日的10:35，继续。 论文：Time-Series Representation Learning via Temporal and C ......
RedisTimeSeries+ClickHouse来实现时序数据的分析和实时查询
ClickHouse很好，在它擅长的OLAP领域。千万级别的数据的分页查询秒级呈现。由于其对资源的使用追求极致，所以相应的TPS不是很高。所有的OLAP的数据库本身TPS都不会很高，单台机器100+就可称之为优秀了。然而，高并发的读写正好是Redis所擅长的，如何将两者的优点结合起来呢？在IOT行业 ......
基于时间频率一致性对时间序列进行自监督对比预训练《Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency》(时序、时频一致性、对比学习)
2023年11月10日，今天看一篇论文，现在17:34，说实话，想摆烂休息，不想看，可还是要看，拴Q。 论文：Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency 或者是：Sel ......
Reinforcement Learning Chapter 1
本文参考《Reinforcement Learning：An Introduction（2nd Edition）》Sutton. 强化学习是什么 传统机器学习方法可分为有监督与无监督两类； 有监督学习 > 任务驱动 无监督学习 > 数据驱动 强化学习则可看作机器学习的“第三范式” > 模拟驱动，具体 ......
TRL(Transformer Reinforcement Learning) PPO Trainer 学习笔记
(1) PPO Trainer TRL支持PPO Trainer通过RL训练语言模型上的任何奖励信号。奖励信号可以来自手工制作的规则、指标或使用奖励模型的偏好数据。要获得完整的示例，请查看examples/notebooks/gpt2-sentiment.ipynb。Trainer很大程度上受到了原 ......
Neo4j+Langchain实现非结构化知识图谱增强QA
微信公众号的一篇文章，着重介绍如何使用知识图谱来增强大语言模型QA的问答效果 1. 核心架构 核心架构如下： 可以通过Neo4j的向量索引和Neoconj图数据的强大能力来实现检索增强的生成系统，提供精确且上下文丰富的答案。 两条路： 向量相似性搜索来检索非结构化信息， 访问图数据库来提取结构化信息 ......
解码知识图谱：从核心概念到技术实战
知识图谱是近年来人工智能和数据科学领域的焦点。本文深入探索了知识图谱的核心概念、发展历程、研究内容以及其在表示、存储、获取、构建和推理方面的技术细节。结合Python和PyTorch示例代码，文章旨在为读者提供一个全面、深入且实用的知识图谱概览，帮助广大技术爱好者和研究者深化对此领域的认识。 关注T ......
知识图谱博士研究计划书
知识图谱博士研究计划书 一、研究背景与意义 随着大数据时代的到来，信息呈现爆炸式增长，传统信息检索技术已经无法满足人们对于深层次、多维度信息的需求。知识图谱作为一种以图形化的方式呈现知识的技术，能够将复杂的知识结构化、可视化，提高信息获取和处理的效率。在医疗、金融、智能家居等领域，知识图谱的应用已经 ......
初步理解知识图谱
知识图谱说白了就是一个作为数据库用的东西，那它跟数据库的区别就在于它的拓扑结构，它的表与表之间的建立的关系； 构建： 通过海量的数据提取，应该是nlp去理解一个文章或是页面中的内容中的语意去输出各种带有属性的内容，比如我理解了n份报纸，输出了多个表格，表头可能包括： 日期、标题、颜色等..然后通过很 ......
Self-Attention公式解释
Transformer的注意力机制被广泛应用于自然语言处理（NLP）领域中，它主要用于解决序列到序列的模型中长距离依赖问题。 长距离依赖问题 举个例子，考虑这个句子： “The cat, which was very hungry, finally found its food in the kit ......
《安富莱嵌入式周报》第326期：航空航天级CANopen协议栈，开源USB PD电源和功耗分析，开源EtherCAT伺服驱动板，时序绘制软件，现代机器人设计
周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 更新一期视频教程： BSP视频教程第28期：CANopen协议栈专题，CANopen主从机组网实战，CAN词典工具使用方法以及 ......
动手构建你的第一个知识图谱 by RDF
本文内容预告 今天分享如何使用 RDF 语言创建知识图谱，一些基本的 RDF 语法规则。 RDF 介绍 RDF 的全称叫 Resource Description Framework (资源描述框架)。它是实现语义网络的三个基础技术之一 (其他两个是 SPARQL 和 OWL)。 它是被 W3C 推 ......
iotdb时序数据库常见使用命令
docker 安装IOTDB核心代码： #docker启动 docker run -d -p 6667:6667 -p 31999:31999 -p 8181:8181 --name some-iotdb apache/iotdb #进入容器 docker exec -it some-iotdb / ......
知识图谱与大模型相结合的3种方法，1+1>2
知识图谱（KG）和大语言模型（LLM）都是知识的表示形式。将LLM和KG协同使用，同时利用它们的优势，是一种互补的做法。 ......
解码注意力Attention机制：从技术解析到PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了注意力机制的理论基础和实际应用。从其历史发展和基础定义，到具体的数学模型，再到其在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能子领域的应用实例，本文为您提供了一个全面且深入的视角。通过Python和PyTorch代码示例，我们还展示了如何实现这一先进的机制。 关注TechLead， ......
聊聊RNN与Attention
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。 Attention的结构 seq2seq存在的问题 seq2seq中使用编码器对时序 ......
深度学习之Attention Model（注意力模型）
https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9367497.html 1、Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型，举个例子来说，当我们观赏一幅画时，虽然我们可以看到整幅画的全貌，但是在我们深入仔细 ......
Linux运维技能图谱
前言 该技能图谱依个人经验绘制，不适用于所有运维岗位。对于刚入行的从业者，也不需要按照图谱全学一遍，应该根据岗位工作内容来学习。有些技术我也不会，但作为一个选项我也写进去了，比如容器运行时有Docker、Podman等，但我其实只会Docker。 运维这个岗位本身比较宽泛，也有很多的细分类，比如系统 ......
比Transformer更好，无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了
前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ，这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构，并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
知识图谱介绍 (1)
大家好，我是一名知识图谱领域在读博士生。从这篇文章开始，我将陆续写一系列系统介绍知识图谱的文章，另外也写一些自己读到或者学到的其他有意思的东西。 写文章的目的有两个：1. 记录和分享自己的学习；2. 希望帮到想了解知识图谱的朋友，同时缓解自己意义感焦虑。 因为刚开始写，我尽量做到内容可信。有什么问题 ......
Introduction of Deep Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
Tabular Value-Based Reinforcement Learning
Reading Notes about the book Deep Reinforcement Learning written by Aske Plaat Recently, I have been reading the book Deep Reinforcement Learning writ ......
【专题】数字孪生城市产业图谱研究报告（2022年）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=34041 本次报告合集分为数字孪生综述、技术架构建设、核心技术分享、新型技术成果展示以及重点行业应用五大内容版块。从数字孪生应用建设路径的角度出发，着重提出了“数智视融合，虚实人联动”的观点，并提供数字孪生应用技术的参考。同时，本报告合集还完整系 ......
《Attention Is All You Need》阅读笔记
论文标题 《Attention Is All You Need》 XXX Is All You Need 已经成一个梗了，现在出现了很多叫 XXX Is All You Need 的文章，简直标题党啊，也不写方法，也不写结果，有点理解老师扣论文题目了。 作者 这个作者栏太夸张了。八个作者全部标星，均 ......
记录一次时序数据库的实战测试
在某次Edusrc挖掘过程中，我发现了一个404状态码的ip站。我的直觉告诉我，这个站不太简单。于是我信息搜集了一下端口为8086的常见服务，当我看到这个InfluxDB的时候，我灵感突然来了。 ......
YLCIK智识库-知识图谱使用手册v1.0
一、知识图谱基础 • 概述 知识图谱是一种以图形化的方式表示知识的工具，由：实体、属性、关系组成，可以帮助用户更直观、更便捷地获取和利用知识 • 知识图谱组成 ◦ 实体（Entity）：知识图谱中的基本单元，代表了现实世界中的事物或概念。 ◦ 属性（Attribute）：描述实体特征的标识符，如实体 ......