keras-anomaly-detection Anomaly detection implemented in Keras The source codes of the recurrent, convolutional and feedforward networks auto-encoders for anomaly detection can be found in keras_anomaly_detection/library/convolutional.py and keras_an…
代码: # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.utils.vis_utils import plot_model EP…
博主之前参与的一个科研项目是用 LSTM 结合 Attention 机制依据作物生长期内气象环境因素预测作物产量.本篇博客将介绍如何用 keras 深度学习的框架搭建 LSTM 模型对时间序列做预测.所用项目和数据集来自:真实业界数据的时间序列预测挑战. 1 项目简单介绍 1.1 背景介绍 本项目的目标是建立内部与外部特征结合的多时序协同预测系统.数据集采用来自业界多组相关时间序列(约40组)与外部特征时间序列(约5组).课题通过进行数据探索,特征工程,传统时序模型探索,机器学习模型探索,深度学…
----- 2019.8.5更新 实现代码思维导图 ----- ----- 初始原文 ----- Social LSTM最早提出于文献 "Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces",但经过资料查阅目前暂未找到原文献作者所提供的程序代码和数据,而在github上有许多针对该文献的实现版本代码. 本文接下来的实现代码来自https://github.com/xuerenlv/social-lstm-tf,代码语言为…
在之前的博文中我们已经将顶层的网络结构都介绍完毕,包括卷积层.下採样层.全连接层,在这篇博文中主要有两个任务.一是总体贯通一下卷积神经网络在对图像进行卷积处理的整个流程,二是继续我们的类分析.这次须要进行分析的是卷积层和下採样层的公共基类:partial_connected_layer. 一.卷积神经网络的工作流程 首先给出经典的5层模式的卷积神经网络LeNet-5结构模型: 这是一个典型的卷积层-下採样层-卷积层-下採样层-卷积层-全连接层模式的CNN结构.接下里观察在我们的程序实例中对网络的…
详细分析 Java 中实现多线程的方法有几种?(从本质上出发) 正确的说法(从本质上出发) 实现多线程的官方正确方法: 2 种. Oracle 官网的文档说明 方法小结 方法一: 实现 Runnable 接口. 方法二: 继承 Thread 类. 代码示例 /** * <p> * 实现 Runnable 接口的方式创建线程 * </p> * * @author 踏雪彡寻梅 * @version 1.0 * @date 2020/9/7 - 00:34 * @since JDK1.8…
9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用,主要用于非监督学习,但在某些方面又类似于监督学习.异常检测最常见的应用是欺诈检测和在工业生产领域. 具体来说工业生产飞机发动机的例子:这个的特征量假设只有2个,对于不同训练集数据进行坐标画图,预测模型p(x)和阈值ε.对于一个新的测试用例xtest,如果p(xtest)<ε,就预测该实例出现错误:否…
目录 能够导出UML图的Eclipse插件 打开文件资源管理器插件 Java静态代码分析工具PMD 如何在eclipse上安装插件 JProfiler性能分析工具 从更新站点安装EclEmma 能够导出UML图的Eclipse插件 1."01能够导出UML图的Eclipse插件"中的四个jar包把,直接放到Eclipse目录下的plugins目录中 2.在project名称右键选择New-Other,弹出新建对话框看到AmaterasUML选项,在其中选择Class Diagram,并…
A sample network anomaly detection project Suppose we wanted to detect network anomalies with the understanding that an anomaly might point to hardware failure, application failure, or an intrusion. What our model will show us The RNN will train on a…
Given a string S, we can transform every letter individually to be lowercase or uppercase to create another string.  Return a list of all possible strings we could create. Examples: Input: S = "a1b2" Output: ["a1b2", "a1B2",…