数据融合

5.1 模型融合目标 对于多种调参完成的模型进行模型融合。 完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡。 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。 简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）； 分类：投票（Voting) 综合：排序融合(Rank averaging)，log融合 stacking/blending: 构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。 boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）: 多树的提升方法 5.3 Stacking相关理论介绍 什么是 stacking 简单来说 stacking 就是当用初始训练数据学习出若干个基学习器后，将这几个学习器的预测结果作为新的训练集，来学习一个新的学习器。 将个体学习器结合在一起的时候使用的方法叫做结合策略。对于分类问题，我们可以使用投票法来选择输出最多的类。对于回归问题，我们可以将分类器输出的结果求平均值。 上面说的投票法和平均法都是很有效的结合策略，还有一种结合策略是使用另外一个机器学习算法来将个体机器学习器的结果结合在一起，这个方法就是Stacking。 在stacking方法中，我们把个体学习器叫做初级学习器

原文标题：Model of the intrusion detection system based on the integration of spatial-temporal features 原文作者：Jianwu Zhang, Yu Ling, Xingbing Fu, Xiongkun Yang, Gang Xiong, Rui Zhang 原文来源：Computers & Security 2020 原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404819302214 文章目录 1 简介 2 相关工作 2.1 入侵检测系统 2.2 深度神经网络 3 MSCNN-LSTM设计 3.1 数据选择 3.2 数据处理 3.2.1 数据标准化（standardization） 3.2.2 数据归一化（normalization） 3.3 特征学习过程 3.4 多尺度卷积（multiscale convolution） 3.5 LSTM网络 3.5.1 RNN 3.5.2 LSTM 3.6 池化层 3.7 模型反馈 4 实验 4.1 实验数据 4.2 实验过程 4.3 实验度量 4.4 实验结果 5 总结 1 简介 传统的机器学习方法，如SVM、贝叶斯网络、聚类等，当数据集的规模较小、维度较低时

导读 地图软件现在已成为人们出行必备的重要辅助工具。为了实现准确的导航，首先必须准确确定人或车的当前位置。因此，定位技术就是实现导航功能的基石。 本文较系统的介绍了手机、车机导航定位中使用的关键技术，以及高德地图在这些关键技术中的进展。最后，讨论了在传统导航向自动驾驶的演进过程中，定位技术的演进路径。 1.导航定位框架 导航定位的核心业务目标是为导航服务提供连续可靠的定位依据，包括：当前在哪条路上，是否偏离路线，距离下一个路口有多远，等等。 为实现这一目标，首先需要接收定位信号输入。最常见的定位信号是GPS，其可以提供全域米级精度（5~10m）的位置信息。在此基础上，大部分手机同时配置了惯性传感器（陀螺仪、加速度计）和磁力计，还有部分手机配置了气压计，可以感知高程方向的位置变化。 对于车机，通过CAN总线获取的车速脉冲、方向盘转角等信息是另一类重要的定位输入。基于上述定位信号，应用姿态融合、航位推算等算法，计算出连续可靠的位置和姿态。再依据地图数据将人/车的实际位置与地图道路关联，实时判断当前是否已经偏离导航路线，或更新当前在导航路线中的相对位置。 图1 导航定位框架 在上述定位框架中，针对不同端的形态（手机/车机），输入定位信号的配置不同，使用的定位技术及覆盖的定位场景也不同。 对于手机，存在步行、骑行、驾车等多种使用场景，需要对用户行为进行识别。在步行场景下，由于速度较低

作者：陈肃 整理：周奇，Apache Flink 社区志愿者 本文根据陈肃老师在 Apache Kafka x Flink Meetup 深圳站的分享整理而成，文章首先将从数据融合角度，谈一下 DataPipeline 对批流一体架构的看法，以及如何设计和使用一个基础框架。其次，数据的一致性是进行数据融合时最基础的问题。如果数据无法实现一致，即使同步再快，支持的功能再丰富，都没有意义。 另外，DataPipeline 目前使用的基础框架为 Kafka Connect。为实现一致性的语义保证，我们做了一些额外工作，希望对大家有一定的参考意义。 最后，会提一些我们在应用 Kafka Connect 框架时，遇到的一些现实的工程问题，以及应对方法。尽管大家的场景、环境和数据量级不同，但也有可能会遇到这些问题。希望对大家的工作有所帮助。 一、批流一体架构 批和流是数据融合的两种应用形态 下图来自 Flink 官网。传统的数据融合通常基于批模式。在批的模式下，我们会通过一些周期性运行的 ETL JOB，将数据从关系型数据库、文件存储向下游的目标数据库进行同步，中间可能有各种类型的转换。 另一种是 Data Pipeline 模式。与批模式相比相比， 其最核心的区别是将批量变为实时：输入的数据不再是周期性的去获取，而是源源不断的来自于数据库的日志、消息队列的消息。进而通过一个实时计算引擎

目前，多模态数据融合主要有三种融合方式：前端融合(early-fusion)或数据水平融合(data-level fusion)、后端融合(late-fusion)或决策水平融合(decision-level fusion)和中间融合(intermediate-fusion)。 前端融合将多个独立的数据集融合成一个单一的特征向量，然后输入到机器学习分类器中。由于多模态数据的前端融合往往无法充分利用多个模态数据间的互补性，且前端融合的原始数据通常包含大量的冗余信息。因此，多模态前端融合方法常常与特征提取方法相结合以剔除冗余信息，如主成分分析（PCA）、最大相关最小冗余算法（mRMR）、自动解码器（Autoencoders）等。 后端融合则是将不同模态数据分别训练好的分类器输出打分(决策)进行融合。这样做的好处是，融合模型的错误来自不同的分类器，而来自不同分类器的错误往往互不相关、互不影响，不会造成错误的进一步累加。常见的后端融合方式包括最大值融合(max-fusion)、平均值融合(averaged-fusion)、 贝叶斯规则融合(Bayes’rule based)以及集成学习(ensemble learning)等。其中集成学习作为后端融合方式的典型代表，被广泛应用于通信、计算机识别、语音识别等研究领域。 中间融合是指将不同的模态数据先转化为高维特征表达，再于模型的中间层进行融合

当前传统企业正处于“过去未去，未来已来”的发展阶段，既面对着大量的存量资产和业务，又面对着非常多的新技术新事物的冲击，不少企业都寄望于通过数字化转型获得企业经营突破和效益提升。 过去的二十年，伴随着互联网和移动支付的快速崛起，让科技创新成为企业的战略核心。放眼走在这场潮流前端的企业如亚马逊、海尔和华为等，我们发现在其快速响应力、持续进行复杂创新的背后，是一整套的支撑平台——顾客触点平台全方位洞察顾客所需、资源服务化平台快速供给数字化服务、数据自服务平台支持基于数据的决策、创新实验平台快速赋能新业务，这样的数字平台帮助企业构建了强大的“生态圈”，助力于企业的快速发展。平台它突破了传统公司管理边界的认知，透过一种互联网工具或者数字化的工具，再加上一个生态协同系统，极大地提升企业发展的速度。 一、 什么是数字平台？ IDC认为，数字平台是融合技术、聚合数据、赋能应用的机构数字服务中枢，以智能数字技术为部件、以数据为生产资源、以标准数字服务为产出物。数字平台能够使机构业务创新和高效运营，助力机构数据管理和价值挖掘，降低机构技术运营和技术管理复杂度。数字平台能够对外提供可调用、松耦合、弹性的标准化数字服务，通过数字服务横向链接产业链上下游，纵向链接企业各机构部门，为其提供快速、灵活的数字化能力。 数字平台具备融合、智能、可传承三大特性。融合：能够融合机构传统技术架构，保护既有投资

sklearn 交叉验证 K折交叉验证： sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle=False, random_state=None) 思路：将训练/测试数据集划分n_splits个互斥子集，每次用其中一个子集当作验证集，剩下的n_splits-1个作为训练集，进行n_splits次训练和测试，得到n_splits个结果 注意点：对于不能均等份的数据集，其前n_samples % n_splits子集拥有n_samples // n_splits + 1个样本，其余子集都只有n_samples // n_splits样本 参数说明： n_splits：表示划分几等份 shuffle：在每次划分时，是否进行洗牌 ①若为Falses时，其效果等同于random_state等于整数，每次划分的结果相同 ②若为True时，每次划分的结果都不一样，表示经过洗牌，随机取样的 random_state：随机种子数 属性： ①get_n_splits(X=None, y=None, groups=None)：获取参数n_splits的值 ②split(X, y=None, groups=None)：将数据集划分成训练集和测试集，返回索引生成器 通过一个不能均等划分的栗子，设置不同参数值，观察其结果 ①设置shuffle=False，运行两次

模型融合 Ensemble Generation 常见模型融合的方法 boosting bagging Stacking blending 各种模型融合的区别 Bagging，Boosting二者之间的区别 Stacking，Blending二者之间的区别 Stacking与blending详解及代码 Stacking的两种思想 集成学习和多模型融合的区别 集成学习是指多个弱分类器（子模型）集成为强分类器，这种弱分类器是 同质 的分类器，比如GBDT，Adaboost，RF等。 根据弱分类器之间的关系，可以分为相关（第i个弱分类器依赖于第i-1个弱分类器）和独立（每个弱分类器相互独立）。相关的话，只能串行实现，主要是降低bias(偏差)；独立的话，可以并行实现，主要是降低variance(方差) 多模型融合是多个分类器，这些分类器是 异构 的，各模型解决不同的局部问题， 多模型融合一般用来做信息补充和互补 。 Ensemble Generation 常见模型融合的方法 boosting 迭代训练某个基本模型：根据第i-1轮预测错误得到的情况来修改第i轮训练样本的权重，比较容易过拟合。 bagging 这是一种少数服从多数的思想，通过训练集中不同的子集训练不同的子模型，最后对每个子模型进行投票。 Stacking 层次融合的思想，第一层用多个基本模型

在原文 《知识图谱研究进展》 基础上上做了相应的调整和补充 本文首先简要回顾知识图谱的历史，探讨知识图谱研究的意义。其次，介绍知识图谱构建的关键技术，包括实体关系识别技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术等。然后，给出现有开放的知识图谱数据集的介绍。最后，给出知识图谱在情报分析中的应用案例。 — 漆桂林、高桓、吴天星 东南大学计算机科学与工程学院 本文节选自《情报工程》2017 年第 1 期，知识图谱专题稿件。 1 知识图谱构建技术   本节首先给出知识图谱的技术地图，然后介绍知识图谱构建的关键技术，包括关系抽取技术、知识融合技术、实体链接技术和知识推理技术。 1.1 知识图谱技术地图   构建知识图谱的主要目的是获取大量的、让计算机可读的知识。在互联网飞速发展的今天，知识大量存在于非结构化的文本数据、大量半结构化的表格和网页以及生产系统的结构化数据中。为了阐述如何构建知识图谱，本文给出了构建知识图谱的技术地图，该技术地图如图1所示。   整个技术图主要分为三个部分，第一个部分是知识获取，主要阐述如何从非结构化、半结构化、以及结构化数据中获取知识。第二部是数据融合，主要阐述如何将不同数据源获取的知识进行融合构建数据之间的关联。第三部分是知识计算及应用，这一部分关注的是基于知识图谱计算功能以及基于知识图谱的应用。 1.1.1 知识获取   在处理非结构化数据方面

2020年得第一篇博客，真是好长时间没发博客，这半年里毕业到一家v2x公司之后比较忙，不发博客内心是比较着急，总觉得没记录点啥。年底了，写点东西吧，不然csdn恐怕要取消我博客专家的评级了。 接下俩我分两章介绍一下文章，小编手里有两个传感器，6个激光雷达与摄像头，还有一个微波摄像头，分别装在一个路口的不同地方，需要将这些传感器进行融合输出目标列表。如图： 安装如图： 第一篇讲解如何进行通信，后面第二章讲解具体算法实现。 先摆一下最终结果吧： 激光雷达可以获取目标前方的环境信息，返回前方障碍物的距离数据，并且距离信息的精度非常高，误差可以达到厘米级别，但由于得到的是目标的几何轮廓信息，很难分辨得到运动目标与目标运动的速度（在本项目中激光雷达虽然给出目标ID与速度，但置信度是不高的）。微波雷达可以给出前方运动目标的速度，角度信息都比较准确，但距离信息不准确。摄像头在感知系统里使用频率最高，单一摄像头可完成车辆行人等二维信息获取及其细分类问题，从而弥补激光雷达的缺陷。因此本项目的主要思路是完成互补信息的投影融合。得到融合后的目标数据之后，边缘计算设备按照内部协议发送至网络中。 软件架构如下： 1、protobuf介绍 Protobuf产生于Google，是一种序列化和反序列化协议，具有空间开销小、解析速度快、兼容性好等优点，非常适合于对性能要求高的RPC（Remote Procedure