干货分享 | 云脑科技核心算法工程师详解时间序列（附PPT）

2017-12-31 664

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

云脑科技机器学习训练营以讲解时间序列收尾，详细解说了时间序列的传统模型、进阶模型、神经网络模型，量子位作为合作媒体为大家带来本期干货整理。

内容简介

主讲人：徐昊（云脑科技核心算法工程师）

云脑科技核心算法工程师，高性能计算专家。在高性能分布式计算、图计算、随机优化领域有着十余年研发经验，发表IEEE/ACM顶级论文20余篇，曾获第八届国际低能耗电子器件会议唯一最佳论文奖，曾任ANSYS软件研发经理、首席工程师。

内容要点：

技术挑战
基本模型
进阶模型
深度神经网络模型

重点讲神经网络模型（RNN 、LSTM等），传统模型简单的提一下。

时间序列的应用

你可以认为世界上发生的每一件事都是一个时间序列的一部分，时间序列的应用可以很广泛，目前时间序列有一些应用：股票预测、自然语言处理模型：因为语言本身就可以看作一个

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深度学习蚕食软件，十年内大部分软件工作不再涉及编程

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） △Pete Warden 周末，特斯拉AI负责人Andrej Karpathy发文论述“软件2.0”的概念，他说，神经网络给编程工作带来了根本性的变革。今天，跟他聊过这一概念的谷歌工程师Pete Warden也在自己的博客上发了一篇文章，题为“Deep Learning is Eating Software”，阐述了他对软件2.0时代的看法。他说，以后程序员的角色会变成软件的“老师”，10年内，大多数软件相关工作都将不再涉及编写程序本身。以下内容翻译自Pete的博客。几周前，我和Andrej Karpathy喝了几杯，聊起了我们认为未来几年里，机器学习会走上什么方向。Andrej抛出了“软件2.0”这个概念，我立刻感到羡慕嫉妒，因为这个词所捕捉到的，是我在几百个项目中所见到的日常。他写了博客

2018-01-01

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2018-01-01

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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。