IT古董

本文详细介绍了使用时间序列模型进行股票预测的完整工程流程。从数据获取(爬虫/API)到特征工程、多模型训练(ARIMA/XGBoost/LSTM/N-BEATS)，再到评估指标(RMSE/MAE/MAPE)、策略回测和工程化建议。提供了可复现的Python代码模板，包括数据预处理、技术指标计算、滑动窗口构建等核心模块。特别强调模型比较方法(离线指标+回测)和工程化注意事项(数据一致性、风险控制等)。对于不同场景(短期择时/中长期预测)给出了模型选择建议，并指出深度模型在大样本下可能具有优势。整体流程注重实操

摘要： Google的TimesFM是一个基于Transformer的时间序列预测基础模型，通过预训练海量数据（1000亿时间点）实现多场景零样本或少样本预测。其核心采用Decoder-Only Transformer架构，将时间序列分段为Token处理，支持可变历史长度和预测范围。优势在于通用性强、长依赖捕捉能力突出，无需重新训练即可适配零售、交通等场景，零样本表现接近监督模型。虽在单变量预测中高效，但对多变量或领域专用任务存在局限，且资源消耗较高。该模型通过BigQuery ML或Python库（如ti

本文系统介绍了神经网络在时间序列预测中的演进历程，从基础的RNN到改进的LSTM，再到创新性的N-BEATS模型。重点分析了三种模型的原理、结构和优缺点：RNN通过循环结构捕捉时序依赖但存在梯度问题；LSTM利用门控机制解决长期依赖；N-BEATS采用前馈网络实现并行化和可解释性。文章还提供了PyTorch实现示例，并指出模型发展正朝着非循环、可解释和全局建模方向演进，为工业应用提供了LSTM、N-BEATS等不同方案选择。

优点缺点理论成熟，可解释性强难捕捉复杂非线性关系适合小数据量预测无法自动建模季节性，需要 SARIMA 扩展模型稳定、参数可控对平稳性要求高，预处理复杂。

本文介绍了三种基础时间序列模型：移动平均(MA)通过窗口均值平滑噪声，适合短期预测；线性模型拟合时间与观测值的线性关系，适用于长期趋势分析；指数平滑采用递减加权方法，能快速响应新数据并支持趋势/季节性扩展。这三种模型虽简单，却构成了现代时序分析的基石，在计算资源有限、低延迟场景下仍具优势。文章通过原理说明和代码示例对比了各模型特点，建议根据数据特性选择适当方法，并将其作为基线模型与复杂算法进行性能比较。

第七章第五节重点介绍了时间序列相关特征分析。时间序列特征可分为统计特征（均值、标准差等）、趋势与季节性特征（趋势斜率、季节强度等）、波动性与平稳性特征（方差比、ADF检验等）、相关性与自相关特征（自相关系数、偏自相关等）以及频域特征（主导频率、频谱熵等）。这些特征有助于理解数据的周期性、趋势性和波动性，为ARIMA、LSTM等模型提供输入依据。文中还演示了使用Python提取时序特征的实践方法，包括统计特征计算、趋势分解和平稳性检验等。

时间序列分解是将复杂数据拆解为趋势、季节性和残差三部分的分析方法。趋势反映长期方向，季节性体现周期波动，残差代表随机噪声。通过加法或乘法模型实现分解，可使用Python的statsmodels库进行实操分析。该技术广泛应用于趋势识别、季节性调整和异常检测，为预测模型构建奠定基础。掌握分解方法有助于从混沌数据中提取结构化信息，为业务决策提供科学依据。

本文探讨了时间序列相关性在金融领域的应用，重点介绍了协方差、皮尔逊相关系数的计算方法，以及如何分析股票间的相关性。通过实际案例演示了股票收益率相关性的计算、可视化热力图绘制、时间滞后相关性检测、滚动相关性分析和相关网络构建等技术。研究发现同一行业股票通常高度正相关，不同行业或避险资产则呈现低相关或负相关。这些分析方法不仅适用于金融投资组合构建和风险管理，也可应用于其他领域发现变量间的联动规律。

本章介绍时间序列可视化方法，包括时序图、散点图和季节图，以帮助理解数据的时间特征。时序图通过折线展示趋势、周期和异常点；滞后散点图用于检测自相关性；季节图比较周期性模式。文章还介绍了季节性分解图和复合视图，强调可视化在建模前的关键作用。建议通过多种图表结合分析，为后续模型选择提供依据。

本文介绍了时间序列的基础概念及应用。时间序列是按时间顺序排列的数据点，具有顺序性、依赖性和趋势性等特点。核心问题包括建模、预测、异常检测和因果分析。时间序列可分类为连续/离散、平稳/非平稳、单/多变量等。主要分析方法包括统计模型、机器学习和深度学习方法。在金融、工业、医疗、零售、交通和能源等领域都有广泛应用，是理解现实世界"变化"的重要工具。掌握时间序列分析能帮助预测未来并洞察数据规律。

本文详细介绍了基于天池竞赛数据构建完整推荐系统的工程化流程。从数据准备、特征工程到召回、粗排、精排、重排各环节的实现方法，重点强调工程实践而非单点调优。文章提供了清晰的目录结构，并使用示例代码展示了关键实现步骤，包括Item2Vec+Faiss召回、双塔粗排、PLE精排和MMR/DPP重排等技术方案。同时给出了评估指标、模型部署建议和线上监控方案，最后总结了推荐系统工程的要点，强调端到端流程搭建和长期价值的重要性。

推荐系统重排算法部分讲解了MMR和DPP两种核心算法。MMR（最大边际相关性）为启发式算法，通过平衡相关性和多样性来优化列表；DPP（确定性点过程）则是基于概率的模型，通过核矩阵的行列式计算实现全局多样性优化。两种算法各有优劣：MMR计算简单但参数调优困难，DPP理论完备但计算复杂度高。实践中常将二者结合使用，先通过MMR快速去重，再用DPP做精细优化。重排算法作为推荐系统最后一环，能显著提升内容多样性、平衡用户兴趣并提高用户满意度，广泛应用于电商、视频和新闻推荐等领域。

本文探讨了推荐/广告系统精排阶段的多目标融合算法，从线性到Bayes方程的理论与方法。首先介绍了精排阶段面临的多个业务目标（如CTR、CVR、GMV等）及其相互制约关系。随后详细解析了三种融合方式：线性融合（简单加权）、非线性融合（乘积或神经网络）和基于概率论的Bayes融合（最优解）。针对工程应用，分析了各方法的优缺点及适用场景，如电商广告常用的CTR×CVR乘积融合。最后展望了强化学习等智能融合的未来趋势，指出多目标融合正从经验式转向数据驱动，最终实现业务收益最大化。核心在于让各目标概率合理共存，在点击

本文详细介绍了推荐/广告系统中精排算法的工程实现全流程，重点讲解了关键环节和注意事项。主要内容包括：特征工程的核心要点（ID映射、特征处理一致性等）；训练实践技巧（参数调整、多卡训练等）；以PyTorch实现的PLE多任务模型示例代码；模型压缩技术（蒸馏、量化）；模型部署方案（导出格式、Serving选择）；线上监控体系和A/B测试设计。文章还总结了常见工程问题（特征不一致、新ID处理等）和解决方案，强调从离线训练到上线部署的全流程一致性保障，为推荐系统精排模块的工程落地提供了完整指导框架。

PLE（ProgressiveLayeredExtraction）是针对多任务推荐系统的工业级优化模型，解决了MMOE存在的任务污染和共享比例不可控问题。其核心思想是分层共享+专家分组，通过共享专家（通用特征）和任务私有专家（专属特征）分离，结合多层Gate逐步筛选信息，实现可控共享路径。相比MMOE，PLE具有更强的稳定性、防污染能力和扩展性，已成为主流大厂（如TikTok、阿里）广告系统的首选架构，训练成本与MMOE相近但效果更优。

MMoE模型解决了传统多任务学习中的负迁移和参数量爆炸问题，通过多专家共享特征表达和任务门控动态选择知识，实现任务间知识共享与干扰隔离。其核心结构包括专家网络、门控机制和任务塔，PyTorch实现简洁高效。工业实践表明，MMoE能显著提升多任务性能，缓解任务干扰，成为精排阶段多任务建模的主流方案。

本文介绍了推荐系统中的ESMM模型，该模型通过多任务学习解决CVR预测中的样本稀疏和选择偏差问题。ESMM利用CTR和CTCVR两个子任务协同建模，间接计算CVR概率，避免了直接预测CVR带来的数据不足问题。模型采用概率关系p(CVR)=p(CTCVR)/p(CTR)进行推导，并通过联合损失函数优化。文章提供了PyTorch实现代码，并分析了ESMM的优缺点，指出其适用于转化目标建模场景。ESMM通过概率建模的创新方式，有效提升了CVR预测的准确性，是工业界的重要突破。

本文介绍了DeepFM模型在推荐/广告系统精排算法中的应用。该模型结合了FM和DNN的优势，既能显式建模低阶特征交互（如用户性别×商品品类等常见交叉特征），又能通过DNN捕捉高阶非线性关系。文章详细解析了DeepFM的三部分结构（FM、Embedding、DNN），对比了其与纯DNN模型的差异，并提供了PyTorch实现代码。作为工业界成熟的CTR/CVR精排基础模型，DeepFM具有端到端训练、效果稳健等优点，但也存在特征过多时DNN维度膨胀的问题，适用于推荐/广告/信息流等多种场景。

本文讲解了推荐系统中精排算法的DNN模型实现。精排阶段需要对候选物品进行精准打分预测用户行为（如CTR/CVR），DNN凭借非线性表达能力成为基础骨架。文章详细介绍了DNN精排模型的三类输入特征（稀疏特征、数值特征、交叉特征）及其处理方式，并提供了PyTorch和TensorFlow两种实现版本。DNN模型结构简单、训练稳定，适合作为工业场景的baseline，但缺乏显式特征交互能力。后续将对比FM/DeepFM等更复杂的模型。

精排是推荐系统的核心决策环节，负责对粗筛后的优质内容进行最优排序。其核心目标是在CTR、CVR等短期指标和留存率、多样性等长期目标之间取得平衡，实现收益最大化。与粗排不同，精排采用更复杂的模型（如Transformer、强化学习等），处理更丰富的行为序列特征，通过Pairwise/Listwise排序学习进行精细决策。精排的本质是价值平衡而非简单预测，直接决定推荐质量和商业收益，是推荐系统的大脑级模型。

摘要：本文深入探讨推荐/广告系统中粗排算法的多目标建模问题。文章指出粗排阶段必须采用多目标模型（如CTR、CVR、GMV等）以避免单一目标带来的长期负面效应，对比分析了HardSharing、ESMM、MMoE和PLE四种模型结构的优缺点，推荐MMoE和PLE作为首选方案。针对多任务学习中的梯度冲突、数据分布差异和目标博弈三大难点，提出了解决方案。重点介绍了目标融合策略，包括线性加权、动态加权和自适应融合三种方式，并给出了基于TensorFlow2.x的MMoE实现代码。最后强调粗排的核心在于通过多任务学习

本文主要探讨推荐系统中粗排模型的在线实现架构与关键技术。文章指出粗排模型从训练到上线面临三大挑战：低延迟（≤10ms）、实时性（用户向量即时更新）和可扩展性（支持亿级物料）。在线架构采用双塔模型，其中用户塔实时生成向量，项目塔离线处理，通过ANN向量检索实现高效召回。重点介绍了在线流程实现（伪代码）、ANN选型建议（Faiss/Milvus/HNSW等）和版本更新策略（A/B测试、双索引切换等）。

本文系统介绍了推荐系统中粗排阶段的双塔模型。首先阐述了粗排在推荐流程中的位置和作用，指出其核心目标是在低延迟下筛选相关内容。双塔模型通过将用户和物料分别编码为向量并计算相似度来满足这一需求，具有结构简单、高效的特点。文章详细解析了双塔模型的结构、训练样本构造、损失函数设计，并提供了可运行的PyTorch实现代码。最后说明了双塔模型与ANN检索的衔接流程，对比了其与DSSM和精排模型的差异，强调双塔模型是粗排阶段的最佳选择。

摘要：粗排算法是推荐系统中的关键环节，位于召回和精排之间。其作用是在保证系统性能的前提下，将召回阶段获取的数千候选（如Top2000）高效筛选至数百（Top200-500），为精排减轻负担。粗排模型需兼顾速度与效果，常用LR、GBDT或简化DNN等轻量模型，特征选择以轻量级为主。核心指标关注排序质量（AUC）、命中率（Recall@K）及性能（延迟、QPS）。粗排是推荐链路中不可替代的"分水岭"，平衡了召回覆盖率和精排精准度，确保系统整体高效运行。

本节系统讲解了推荐系统中基于图嵌入（Graph Embedding）的召回算法，重点比较了DeepWalk、Node2Vec和GraphSAGE三种技术。Graph Embedding通过将用户-物品交互关系建模为图结构，能有效挖掘潜在关联关系。DeepWalk采用随机游走+Word2Vec实现简单i2i召回；Node2Vec通过p/q参数控制游走策略，平衡结构相似与局部相似；GraphSAGE通过邻居特征聚合支持新节点冷启动，适合工业级应用。

本章介绍了推荐系统中u2i召回算法的核心原理与实战应用。首先对比了i2i和u2i的区别，指出u2i的核心在于构建用户embedding并匹配物品embedding。重点讲解了三种模型：FM（特征交叉）、DeepFM（增强特征建模）和双塔模型（工业主流）。双塔模型通过将用户和物品映射到同一向量空间，实现高效向量检索。最后提供了完整的双塔模型代码实现，采用对比损失训练。总结指出：i2i侧重相似性，u2i侧重兴趣建模，双塔模型已成为工业标准。

本文介绍了推荐系统中基于物品相似度的i2i召回算法，重点讲解了Word2Vec/Item2Vec和Swing两种核心方法。Item2Vec将用户行为序列类比自然语言处理中的句子，通过训练获得物品的向量表示来计算相似度。Swing算法则通过计算物品被共同消费的频率来评估相似性，特别适合电商场景。文章还对比了三种i2i算法的优缺点：Item2Vec适用于序列数据，Swing对抗热门物品效果好但计算量大，i2iCF简单但易受热门干扰。最后指出不同场景的选型建议：Feed流推荐用Item2Vec，电商用Swing，

推荐系统中的召回阶段是从海量内容中快速筛选可能感兴趣候选集的关键步骤。它解决了信息过载和个性化需求两大核心问题，通过内容匹配、协同过滤或深度学习等方法，从百万级内容中缩减到几百至几千条候选，大幅提升后续排序效率。召回如同"从人海中找到你"，先广撒网捕获潜在兴趣，再精挑细选最优推荐，是平衡覆盖率与计算成本的重要环节。

本文介绍了推荐系统中基础数据准备的关键环节。推荐系统依赖四类核心数据：用户行为数据、物品特征数据、用户特征数据和上下文数据。数据准备流程包括四个步骤：数据采集（从日志系统、数据库等来源获取）、数据清洗（处理异常值和缺失值）、数据构建（形成用户-物品交互矩阵）和特征工程（提取有效特征）。文章还通过Python示例展示了如何将原始日志转换为用户-物品评分矩阵。高质量的推荐系统构建必须以系统化的数据准备为基础，特别是要重视用户行为数据的处理和特征提取工作。

本文介绍了推荐系统数据准备的核心流程。首先强调行为数据是理解用户兴趣的基础，包括点击、购买等日志数据。接着详细说明了从日志采集、清洗到存储的技术路径，涉及Kafka、Flink等工具。重点讲解了特征工程的构建方法，包括用户特征、内容特征及其交互特征。文章还阐述了负样本的构造策略和样本标注方法，并强调时间连续性的重要性。最后指出数据分析对推荐系统的关键作用，包括用户行为分布和兴趣画像分析。整体说明了优质数据是训练高性能推荐模型的首要条件。

本文介绍了推荐系统的基础框架与核心流程。推荐系统由数据层、算法层、服务层和反馈层构成，采用多阶段分层架构（召回→粗排→精排→重排）。关键评价指标包括在线指标（CTR、CVR）、离线指标（Precision@K、Recall@K）和系统级指标（延迟、QPS）。推荐系统通过端到端流程实现数据采集、特征处理、模型训练、在线服务和反馈闭环。系统强调实时性与个性化，并与广告系统共享算法但目标不同（用户体验vs商业收益）。推荐系统是算法与工程结合的复杂闭环系统，具有重要商业价值。

推荐系统是信息爆炸时代的个性化解决方案，通过理解用户+理解内容的双向建模，实现比你更懂你自己的目标。系统核心包括召回、粗排、精排、重排四个环节，广泛应用于电商、视频、社交等领域。其数据来源主要是用户行为日志、属性特征和上下文信息。当前面临冷启动、信息茧房等挑战，未来趋势包括多模态推荐、强化学习等。推荐系统的终极使命是帮助用户发现未知的兴趣点，成为反映用户独特兴趣轮廓的算法之镜;。

本文介绍了基于YOLOv8的医学细胞检测全流程实现。针对医学影像中细胞形态多样、边界模糊等特点，采用YOLO目标检测算法进行自动化识别。从数据准备（标注、格式转换）、模型搭建（YOLOv8n）、训练（参数设置、指标监控）到测试评估（mAP、Precision、Recall）及部署（ONNX/TensorRT格式导出），完整展示了深度学习在细胞检测中的应用。该方案能有效提升医学图像分析的效率和准确性，为病理诊断提供技术支持。

计算机视觉在医学影像分析中应用广泛，尤其在生物细胞检测方面。本章介绍了细胞检测任务的定义，包括定位、分割和分类三种类型，并比较了医学影像与普通图像的差异。文章还列举了主流生物细胞检测数据集，如BBBC、MoNuSeg等，以及医学图像的标注规范和常用工具。这些基础知识为后续的细胞检测实战奠定了理论基础。

本文系统介绍了YOLO系列算法在医学影像细胞检测中的应用。YOLO算法因其实时性、高精度等特点，在病理切片分析、显微镜图像检测等任务中表现优异。文章详细解析了YOLO的核心架构原理，包括网格划分、检测头设计及损失函数，并对比了各版本演进特点。重点探讨了YOLOv5和YOLOv8在医学图像检测中的优化策略，如小目标检测、数据不平衡处理等。最后概述了细胞检测的完整流程，为后续实战应用奠定理论基础。

本文介绍了基于BiseNet的工业缺陷分割系统实现。首先阐述了工业缺陷检测的背景和意义，然后详细讲解了实验环境配置、数据集准备、数据预处理增强方法。重点剖析了BiseNet的双分支网络结构（空间路径和上下文路径）及其代码实现，包括特征融合模块设计。在训练部分，提出交叉熵+Dice Loss的组合损失函数以应对样本不平衡问题。最后展示了模型验证指标（mIoU、F1-score）和可视化结果，对比分析了BiseNet在实时性、轻量化方面的优势，指出其适用于生产线实时检测和边缘部署场景。

BiseNet系列算法是面向工业制造实时检测需求设计的轻量级语义分割网络。该系列通过双分支结构（空间路径+上下文路径）平衡速度与精度，BiseNetv1在2018年提出时即达到105+FPS的实时性能。后续版本通过特征融合模块优化（如v2的BGAL层）不断提升精度，同时保持轻量化特性，特别适合部署在边缘设备进行工业缺陷检测（如金属表面划痕、纺织品瑕疵）。该算法在保证毫秒级响应的前提下，能精确分割小目标和复杂边界，成为工业实时检测领域的重要解决方案。

工业缺陷分割是计算机视觉在制造业中的关键应用，旨在从产品图像中精准检测和分割缺陷区域。该任务具有缺陷稀少、多样、微小等特点，面临数据标注昂贵、光照敏感等挑战。与通用语义分割不同，工业缺陷分割通常仅需分类为缺陷/正常两类，但对精度要求极高。常用数据集包括MVTec AD、NEU等，数据预处理需关注尺寸归一化、光照均衡等问题。评估指标主要采用IoU、Dice系数等。典型模型架构包括U-Net系列、Transformer-based等，需针对小目标和类不平衡问题进行优化。

本文介绍了基于Point/Point-Voxel混合结构的雷达点云3D目标检测实战方法。主要内容包括：使用KITTI数据集进行点云数据读取和预处理；搭建PointNet基础网络结构并引入体素化特征融合；详细说明模型训练、验证和测试流程；通过Open3D实现检测结果可视化。实验表明，Point-Voxel混合结构能显著提升检测精度，同时指出了数据增强、稀疏卷积优化等改进方向。该实战为自动驾驶领域的3D目标检测提供了完整的技术实现方案。

本文介绍了自动驾驶领域中雷达点云3D目标检测的两类主流算法：基于点（Point-based）和基于点-体素（Point-Voxel-based）的方法。重点解析了PointNet、PointNet++等点基算法以及PV-RCNN等混合算法的关键技术原理与优缺点。文章对比了两种方法在精度、效率等方面的差异，并指出未来发展方向将聚焦轻量化、多模态融合和Transformer应用。这些算法为自动驾驶感知系统提供了重要的技术支撑，正朝着更高效、更精确的方向发展。