CCF python 最大波动

n = int(input())
list1 = list(map(int, input().split()))
difference = abs(list1[0] - list1[1])
for i in range(2, n):
    if abs(list1[i] - list1[i-1]) > difference:
        difference = abs(list1[i] - list1[i-1])
print(difference)
### LSTM-CCF-MA 技术概述 LSTM-CCF-MA 是一种结合长期短期记忆网络(LSTM)、条件随机场(CRF)以及移动平均(MA)的技术方案。该组合旨在提升时间序预测和分类任务中的性能。 #### 长期短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长时间依赖关系,有效解决了传统RNN梯度消失的问题[^2]。通过引入门控机制,LSTM可以在处理长序时保持信息流动畅通无阻: ```python import torch.nn as nn class LSTMLayer(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(LSTMLayer, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return out ``` #### 条件随机场(CRF) CRF用于捕捉标签之间的相互作用,在序标注任务中有广泛应用。当与LSTM结合时,可以进一步提高模型的表现力[^1]。下面是一个简单的PyTorch CRF层实现: ```python from typing import List import numpy as np class CRFLayer(nn.Module): def __init__(self, num_tags: int) -> None: super().__init__() self.transitions = nn.Parameter( torch.randn(num_tags, num_tags)) def forward(self, emissions: torch.Tensor, tags: torch.LongTensor) -> torch.Tensor: # Implementation of the CRF layer... pass ``` #### 移动平均(MA) MA作为统计学概念之一,主要用于平滑时间序数据,减少随机波动的影响。在实际应用中,可以通过调整窗口小来控制平滑程度[^3]。Python中可利用`pandas`库轻松计算移动平均值: ```python import pandas as pd def moving_average(data_series: pd.Series, window_size: int) -> pd.Series: rolling_mean = data_series.rolling(window=window_size).mean() return rolling_mean.dropna() data = pd.Series([random.random() for i in range(100)]) ma_data = moving_average(data, 5) print(ma_data.head()) ```
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