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搜索资源列表

  1. AsmCodestyleCN.pdf [评价可免费]

  2. 首先关于 [评价可免费] 的严重声明: 一、评价=评论加评价（评星星）； 二、评价必须是下载完了该资源后的评价，没下载就评论无效； 三、如果正确评价了，返还积分可能需要等等，系统需要反应下。呵呵 评论时记得要评分。然后会返回给你花费的分再加1分.理论上有十分就可以下载完所有的资源了。一般人我不告诉他。 大家知道这位作者吗？不知道？晕••••。那看过《The Art of Assembly Language》一书吗？该书的作者就是 Randall Hyde。这本书在国外有很高的评价，以至于国内也

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2008-06-06
    • 文件大小：437248
    • 提供者：xcntime

  1. 时间序列数据集（UCR）

  2. 时间序列界的“Imagnet”，发文章必跑数据集。大约有128个数据集，如ECG5000，GunPoint，coffee等数据集 相比于2015版有了大量更新，2018年秋季：该数据资源的早期工作由NSF职业奖0237918资助，并通过NSF IIS-1161997 II和NSF IIS 1510741资助。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-12
    • 文件大小：257949696
    • 提供者：qq_32796253

  1. 时间序列问题必用的数据集：UCR数据集

  2. 截止到目前最新整理的的UCR数据集（UCRArchive）。这是以一个完整的压缩包，共有129个数据集。压缩包没有解压码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-25
    • 文件大小：217055232
    • 提供者：tony_stark_wang

  1. UCR时序数据集

  2. 本资源为最新UCR时序数据集，包括128个时序数据。时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。最新的主要更新，2018年秋季：该数据资源的早期工作由NSF职业奖0237918资助，并通过NSF IIS-1161997 II和NSF IIS 1510741资助。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-07
    • 文件大小：150994944
    • 提供者：shirley_ysl

  1. UCR 数据集及其讲解文档.zip

  2. 这是笔者2019.9下载的UCR数据集，其中有较多的时间序列数据，方便大家下载学习，特此分享给大家。(在介绍中,没有说不许传播,如有侵权,会立即删除.)

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-22
    • 文件大小：110100480
    • 提供者：qq_40680151

  1. UCR数据.zip

  2. UCR时间序列数据集，数据集已经解压好，并有解释文档

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-21
    • 文件大小：126877696
    • 提供者：weixin_43618303

  1. 时间序列数据集（UCR）.rar

  2. 时间序列数据集（UCR）.rar

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-02-18
    • 文件大小：257949696
    • 提供者：ZR__MaNong

  1. deepclusteringTS-torch-源码

  2. 深层TS火炬 这是使用深度学习技术的无监督时间序列聚类（TSC）任务的存储库。 数据集说明 MNIST UCR UEA TE（） 型号说明 模型 纸 SDAE DEC DCEC 储存库环境 语言：Python 3.6 深度学习框架：Pytorch 参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：27648
    • 提供者：weixin_42144086

  1. UCRArchiveFixes：2018 UCR时间序列存档：向后兼容性，缺少值和长度可变-源码

  2. 该脚本修改了新的以使其与以前的版本向后兼容，并使较旧的代码和脚本无需修改即可运行。 LoadandFixUCRArchive.m脚本进行以下更改： 修改类枚举以在所有数据集中保持一致 情况1：类枚举从“ 0”开始而不是“ 1”（大多数数据集就是这种情况） 情况2：二进制类是“ -1”和“ 1”，而不是“ 1”和“ 2”（在大多数二进制数据集中就是这种情况） 情况3.类枚举从“ 3”开始而不是“ 1”（在大多数数据集中就是这种情况） 通过线性插值填充缺失值 重采样较短的时间序列以达到最长的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42168265

  1. cuTimeWarp：用于时间序列机器学习的动态时间规整和SoftDTW损失功能的CUDA实现。 CSS535 HPC的课程项目-源码

  2. cuTimeWarp 用于时间序列机器学习的动态时间规整和SoftDTW损失功能的CUDA实现。 基于以下描述的算法： 去做 在CPU上实施幼稚的DTW 在CPU上实现软DTW 选择基准数据集 在CPU上实现成对平方的欧几里德距离 在CPU上实现软DTW渐变 在CPU上实现软DTW重心估计 在CUDA中实施幼稚的DTW 在CUDA中实施软DTW 在CUDA中实现成对平方的欧几里德距离 在CUDA中实现软DTW渐变 在CUDA中实现软DTW重心估计 在CUDA中实现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：110592
    • 提供者：weixin_42104181

  1. loadmydata：用于加载数据集的实用程序功能-源码

  2. loadmydata 用于加载时间序列数据集的实用程序函数（Python 3.7 ++）。 当前可用数据集列表包括： UEA / UCR存储库。 安装 该软件包依赖于请求，tqdm，yarl（用于下载）和numpy。 使用pip进行安装。 pip install loadmydata 另外，您可以使用conda ： conda config --add channels conda-forge conda install loadmydata 资料格式 考虑N个时间序列y （1） ，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：15360
    • 提供者：weixin_42129300

  1. knn_dtw-源码

  2. kNN_DTW 这是使用动态时间规整的k最近邻居搜索的实现。 它以100％安全的Rust代码实现，并且不依赖任何依赖项。 它正在使用UCR_URS套件和EAPrunedDTW中建议的所有优化。 据我所知，此实现应产生最新的时间复杂度和O（n）的空间复杂度。 用法 将依赖项添加到您的Cargo.toml中，然后可以使用提供的功能 修复了有关URC套件的错误/差异 修复了排序错误UCR套件建议对查询进行排序以提高速度。 虽然排序不正确 累积边界（变量cb）以零结束。cb [i]表示从索引i到结束为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42176827

  1. dl-4-tsc：时间序列分类的深度学习-源码

  2. 时间序列分类的深度学习 这是发表在“时间序列分类的深度学习：评论”的配套资料库，该也可以在。 数据 该项目中使用的数据来自两个来源： ，其中包含85个单变量时间序列数据集。 ，其中包含13个多元时间序列数据集。 码 代码划分如下： python文件包含运行实验所需的代码。 文件夹包含必要的功能，以读取数据集并可视化绘图。 文件夹包含9个python文件，每个文件针对本文测试的每个深度神经网络。 要在一个数据集上运行模型，应发出以下命令： python3 main.py TSC C

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：669696
    • 提供者：weixin_42099633