双向lstm关键词直播_双层双向lstm(2024年11月全新视觉)
CNN+LSTM新用:预测更准! BIDIRECTIONAL CNN-LSTM ARCHITECTURE TO PREDICT CNXIT STOCK PRICES 通过结合CNN和LSTM的双向卷积神经网络长短期记忆(CNN-LSTM)架构,这项研究提出了一种创新的股票价格预测方法。这种方法能够捕捉历史股价数据中的时间依赖性和空间模式,从而提高预测准确性,更好地理解市场动态。 新型混合方法优化股票组合 提出了一种将卷积神经网络(CNN)与优化超参数和均值方差预测(MVF)模型相结合的新型混合方法,用于股票组合优化。该方法通过预测收益率来预先选择股票,并在最大化收益的同时管理风险,从而提高股票组合优化的效果和效率。 轻量级视频手势识别 提出了一种基于CNN和LSTM的方法,采用注意机制替代LSTM的输出层,用于检测时空特征。该方法在WLASL数据集上进行了评估,取得了84.65%的分类准确率,相对于其他最先进的方法有2%到3%的改进。 砥𖥅识别的高效模型 提出了一个名为SpectroNet的低复杂度的关键词识别模型,该模型基于深度学习的CNN-LSTM架构,并使用Mel Spectrogram作为音频特征提取方法。SpectroNet模型具有较低的复杂度和较高的准确性,适合实时关键词识别系统的实现。 ️ 模型优化提升性能 为了进一步优化SpectroNet模型的性能,使用了TensorRT库进行优化,主要采用FP32和FP16精度。优化结果表明,TensorRT成功地将SpectroNet中执行的总操作数的50%以上进行了转换,从而提高了模型的推理速度。此外,通过使用FP16精度模式,模型的推理时间提高了14.75%,同时只有0.33%的准确性下降,使得FP16优化成为优化SpectroNet模型的最佳选择。
腾讯金融风险管理面试全攻略 最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试,真是挑战满满啊!面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备,我整理了一些面试问题及其答案,希望对你们有帮助! 实习经历介绍 首先,面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历,重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 接下来,面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术,主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 然后,面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)是一种处理不平衡数据集的过采样方法,通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。 如何量化新旧分布差异? 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识,比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。 最熟悉的分类模型 接着,面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接,我选择了逻辑回归作为我的答案。 文本分析任务 面试官还问了我如何处理文本分析任务,特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型,比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 然后,面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制(输入门、遗忘门、输出门)来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 最后,面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进,主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。 反问环节 在面试的最后,我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人,同时对风控相关的业务知识也有一定了解。 总结 虽然这次面试已经结束了,但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利!加油!
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听力提升秘籍:精听、泛听、听写全攻略 任何技巧都离不开基础,听力的提升也不例外。听力的核心在于熟练度和方法。以下是提升听力的几个关键步骤: 1️⃣ 精听训练 犧𒾥즘歷完全听懂你选取的听力材料。以段落为单位进行精听,熟悉材料的发音、单词和句式。主要训练短期记忆和预测能力。 2️⃣ 听写练习 听写是逐句逐词记录听力材料中的内容,以句子为单位进行听写。不放过材料中的任何一个细节,包括标点符号。这不仅能训练短时记忆能力,还能提高对连读、弱读、失爆等语音现象和单词拼写的敏感度。 3️⃣ 泛听实践 泛听不需要全部听懂材料,只需听懂关键词,理解大意即可。泛听主要训练预测能力,建立在精听和听写的基础上。 4️⃣ 训练初期 ️♂️ 在训练初期,重点放在听写和精听上,增加短时记忆和预测能力。随着基础的提高,逐渐过渡到泛听。 如何选取精听材料? 选择音字一体的材料,既有原文又有音频,难度适中,避免生词过多。材料长度和音频长度控制在三分钟内,逐步增加到十分钟,语速由慢到快。 如何有效精听? 总体听一遍全文。 一句一句地听,不要逐词听,最多听五遍,将听到的内容写下来。 对照文本标出听错、没听到或没记下来的地方,再听一遍,把它们听出来。 大声跟读至少三遍。 播放音频的时间不宜过短,开始时5-8秒,之后可以增加至8-10秒。 不要反复多听同一段,一般听3~5次。 学习日可以练习20分钟,周末可以练习1~2个小时。 通过这些步骤,你可以逐步提高自己的听力水平,为实战阶段打下坚实的基础。
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