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收藏|多指标时序预测方式及时序特征工程总结

背景 现如今,随着企业业务系统越来越复杂,单指标时间序列预测已不能满足大部分企业需求。在复杂的系统内,如果采用单一的指标进行时间序列预测,由于各个指标相互作用的关系,因此会因为漏掉部分指标因素导致出现预测精确度下降的情况。基于以上背景,多指标时间序列预测出现了。多指标时间序列预测可以将目标值涉及到的所有因素均考虑在内,因此提高了预测的准确性。 时间序列概念 时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。具有以下特点: 通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值; 往往具有有意义的可探究的特征,如趋势性、周期性等; 时间序列会包含一定程度的噪音,即随机特征。 预测的基本任务 单指标时序预测任务是给定某一个指标的历史变化情况,预测其在未来一段时间内的变化。多指标时序预测任务则是给定某几个指标的历史变化情况,预测其在未来一段时间内的变化。多指标时序预测任务与单指标时序预测任务的区别在于几个指标之间不一定相互独立,而是存在某种影响。 评价指标 下图为时间序列模型常用评价指。在使用过程中,需根据实际的数据特征和指标特性进行选择。 预测方式 示例:假设一个时间序列为 [1,2,3,4,5,6,...

Ernie-SimCSE对比学习在内容反作弊上应用

作者 | ANTI 导读 AI技术在不同行业和业务被广泛的应用,本文介绍了反作弊团队在与spammer对抗愈演愈烈的趋势下,不断探索前沿技术,将百度NLP预训练模型结合对比学习用于解决spam内容中知道提问群发推广作弊的技术方案。 本次分享,首先介绍了知道提问群发推广作弊的形态,分析传统反作弊方案在此形态下的优缺点,对比了对比学习的数据增强和SimCSE两种方法,并分享了SimCSE论文中loss的缺点,最终引入『ernie预训练模型 + SimCSE』的解决方案,解决了线上大面积推广作弊问题。 全文4845字,预计阅读时间13分钟。 01 背景 百度作为最大的中文检索引擎,在满足正常用户检索需求的同时,吸引了大量的黑产用户,以非正常手段提高搜索结果排名,达到从中获益的目的。百度知道作为百度的重要子产品,也是全球最大互动问答社区,具有很高的hack价值,吸引了一大批spammer的『青睐』,spammer会不断试探反作弊系统的边界,不断寻找突破点,一旦攻破,短时间内就会爆发,降低用户体验,大大影响品牌美誉度。下面我们选择提问推广类作弊为例给大家介绍下这类作弊的识别算法:推广类作弊是社区...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。