2018-05-23 15:29:47 CoderPai 阅读数 366
  • 数据深度学习项目实战-人脸检测视频教程

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作者:chen_h
微信号 & QQ:862251340
微信公众号:coderpai


十八般武艺,大家各取所需。米哥简单整理了一下跟Python数据分析相关的技术呈现出来,台灯下,地铁里,各位码友、矿友且学且用,各显神通吧。

1. 机器学习和计算机视觉

  • Crab:灵活、快速的推荐引擎
  • gensim:人性化的话题建模库
  • hebel:GPU 加速的深度学习库
  • NuPIC:智能计算 Numenta 平台
  • pattern:Python 网络挖掘模块
  • PyBrain:另一个 Python 机器学习库
  • Pylearn2:一个基于 Theano 的机器学习库
  • python-recsys:一个用来实现推荐系统的 Python 库
  • scikit-learn:基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块
  • pydeep:Python 深度学习库
  • vowpalporpoise:轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装
  • skflow:一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)
  • Caffe: 一个 Caffe 的python接口
  • OpenCV:开源计算机视觉库
  • pyocr:Tesseract 和 Cuneiform 的包装库
  • pytesseract:Google Tesseract OCR 的另一包装库
  • SimpleCV:一个用来创建计算机视觉应用的开源框架

2. 数据分析

  • blaze:NumPy 和 Pandas 的大数据接口
  • cclib:一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
  • NetworkX:一个为复杂网络设计的高性能软件
  • Neupy:执行和测试各种不同的人工神经网络算法
  • Numba:Python JIT (just in time) 编译器,针对科学用的 Python ,由Cython 和 NumPy 的开发者开发
  • NumPy:使用 Python 进行科学计算的基础包
  • Open Babel:一个化学工具箱,用来描述多种化学数据
  • Open Mining:使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)
  • orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习
  • Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具
  • PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib
  • PyMC:马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
  • RDKit:化学信息学和机器学习软件
  • SciPy:由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统
  • statsmodels:统计建模和计量经济学
  • SymPy:一个用于符号数学的 Python 库
  • cclib:一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库
  • NetworkX:一个为复杂网络设计的高性能软件
  • Neupy:执行和测试各种不同的人工神经网络算法
  • Numba:Python JIT (just in time) 编译器,针对科学用的 Python ,由Cython 和 NumPy 的开发者开发
  • NumPy:使用 Python 进行科学计算的基础包
  • Open Babel:一个化学工具箱,用来描述多种化学数据
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  • orange:通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘,数据可视化,分析和机器学习
  • Pandas:提供高性能,易用的数据结构和数据分析工具
  • PyDy:PyDy 是 Python Dynamics 的缩写,用来为动力学运动建模工作流程提供帮助, 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib
  • PyMC:马尔科夫链蒙特卡洛采样工具
  • RDKit:化学信息学和机器学习软件
  • SciPy:由一些基于 Python ,用于数学,科学和工程的开源软件构成的生态系统
  • statsmodels:统计建模和计量经济学
  • SymPy:一个用于符号数学的 Python 库

3. 数据可视化

  • matplotlib:一个 Python 2D 绘图库
  • bokeh:用 Python 进行交互式 web 绘图
  • ggplot:ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本
  • plotly:协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库
  • pyecharts:基于百度 Echarts 的数据可视化库
  • pygal:一个 Python SVG 图表创建工具
  • pygraphviz:Graphviz 的 Python 接口
  • PyQtGraph:交互式实时 2D/3D/ 图像绘制及科学/工程学组件
  • SnakeViz:一个基于浏览器的 Python’s cProfile 模块输出结果查看工具
  • vincent:把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具
  • VisPy:基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具

4. 数据API构建及服务

  • Django
    • django-rest-framework:一个强大灵活的工具,用来构建 web API
    • django-tastypie:为Django 应用开发API
    • django-formapi:为 Django 的表单验证,创建 JSON APIs
  • Flask
    • flask-api:为 flask 开发的,可浏览 Web APIs
    • flask-restful:为 flask 快速创建REST APIs
    • flask-restless:为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs
    • flask-api-utils:为 Flask 处理 API 表示和验证
    • eve:REST API 框架,由 Flask, MongoDB 等驱动
  • Pyramid
    • cornice:一个Pyramid 的 REST 框架
  • 与框架无关的
    • falcon:一个用来建立云 API 和 web app 后端的高性能框架
    • sandman:为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs
    • restless:框架无关的 REST 框架 ,基于从 Tastypie 学到的知识
    • ripozo:快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs

5. 爬虫及网页处理

  • Scrapy:一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架
  • cola:一个分布式爬虫框架
  • Demiurge:基于PyQuery 的爬虫微型框架
  • feedparser:通用 feed 解析器
  • Grab:站点爬取框架
  • MechanicalSoup:用于自动和网络站点交互的 Python 库
  • portia:Scrapy 可视化爬取
  • pyspider:一个强大的爬虫系统
  • RoboBrowser:一个简单的,Python 风格的库,用来浏览网站,而不需要一个独立安装的浏览器
  • BeautifulSoup:以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代,搜索和修改
  • bleach:一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库
  • cssutils:一个 Python 的 CSS 库
  • html5lib:一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库
  • lxml:一个非常快速,简单易用,功能齐全的库,用来处理 HTML 和 XML
  • MarkupSafe:为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串
  • pyquery:一个解析 HTML 的库,类似 jQuery
  • untangle:将XML文档转换为Python对象,使其可以方便的访问
  • xhtml2pdf:HTML/CSS 转 PDF 工具
  • xmltodict:像处理 JSON 一样处理 XML

6. 算法和设计模式

  • Python 实现的算法和设计模式。
    • algorithms:一个 Python 算法模块
    • python-patterns:Python 设计模式的集合
    • sortedcontainers:快速,纯 Python 实现的SortedList,SortedDict 和 SortedSet 类型
SAEs
2019-09-05 17:30:17 weixin_44808853 阅读数 208
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论文简读-栈式自编码的上海地铁短时流量预测

摘要:利用历史刷卡数据,提出了一种基于深度学习的地铁短时客流量预测方法,基于栈式自编码器构建深度神经网络模型,采用自下而上逐层非监督预训练,在预训练结束之后,采用反向传播BP算法自上而下来微调整个网络的参数。

模型-基于SAE的深度学习

该模型底层由栈式自编码器构成,用于特征提 取;顶层为一个逻辑回归器,用于客流量预测。

  1. AE ,自动编码器 AE(AutoEncoder)是一种试图重构原始输入信号的神经网络,
    2.SAE,栈式自编码器SAE由一组自动编码器连接构 成,它将下层自动编码器的输出作为上层自动编码器的输入。L层的SAE,训练集作为第一次的输入,第k(小于L)层的输出作为第k+1的输入。堆栈的方式逐层组合在一起。文中为了预测流量,在编码层添加一个预测器-逻辑回归,
  2. 评价指标 ,MAE,MAPE,RMSE
  3. 数据,地铁刷卡数据
  4. 结论,SAE模型比 Wavelet -NN 模型和 ARI - MA模型预测精度更高。
  5. 代码参考:https://github.com/xiaochus/TrafficFlowPrediction
2019-08-03 17:09:11 IM_FLYing_ 阅读数 17
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梯度下降

引言

跟同事交流发现,大家对最简单的并没有理解更深刻,描述的也是模棱两可,去搜索资料也是讲的很大,于是在地铁上写了这个,最最通俗的解释,希望能有帮助

梯度下降工作原理

参数设定

1.假设激活函数h=tx
2.t=t-J’t
3.J代价函数

正文

1.首先设定参数t =0,那么现在线性拟合的图像就是和x轴重合,所以代价函数就是最大值,
2.目标需要线性图像逐渐向上倾斜接近样本节点,那么需要t不断增大,也就是斜率逐渐增大,此时的代价函数处在逐渐减小的过程,那么,导数是小于0
3.更新t参数,由于代价函数导数小于零,那么t逐渐增大,所以线性图像会逐渐向y轴倾斜,这样一定能达到一个代价函数最低点
4. 当代价函数处于最低点的时候,倘若没有停止剃度,那么代价函数就会逐渐增大,因为代价函数逐渐增大,所以代价函数的导数大于0
5.因为导数大于零,所以t更新时,逐渐偏小,斜率逐渐降低,线性图像逐渐偏向x,这时候代价函数又会逐渐减小。又起到了代价函数逐渐梯度下降的现象。
6.因为学习率设置不同,所以步长也不同,所以可能恰好略过最右点,但是一旦错过最右点,代价函数值就会增大,相应的t就会减小,图像就会向x轴倾斜,所以代价函数图像又会逐渐趋向最优点了。以此反复,定会达到最优点。

2018-06-07 16:13:03 weixin_42409504 阅读数 488
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本文转载自公众号“百度地图慧眼”(微信号:baiduhuiyan)


作者简介:

阚长城 百度地图资深研发工程师

马琦伟 中国城市规划设计研究院学术信息中心博士


前言


作为一名常年与城市规划和管理打交道的从业人员,笔者对漫威旗下超级英雄奇异博士的时间宝石眼红不已。在最新上映的《复仇者联盟3》中,奇异博士凭借此宝推演了超级英雄们与灭霸的14000605次交锋,并发现了唯一的成功之法。看完此片后笔者浮想联翩:如果在城市发展中我们也能拥有时间宝石,根据当下的情况预知未来一段时间内的发展走势,那城市管理者手中无疑将增加一件强大的工具。


当前的技术还不能支撑我们如此的全知全能,但在业内相关研究成果[1]的基础上,联合实验室最新的成果却已迈出了第一步——根据实时获取的人流量数据,预测未来整个城市范围内不同地区一小时后的人口流入流出变化情况。


可以预见,基于这一成果部署城市的人流量监控和预警平台,可以有效地提高城市的运行效率,更有力地保障城市公共安全。在这一技术的支持下,管理部门可以提前预知因各类公共事件和突发事件引起的人流快速聚集,从而提前做好相应的疏导、管控和限流等应急预案,最大限度地降低由此带来的负面影响。


研究方法





研究范围与数据


本研究的范围为北京市区,划分为1公里×1公里的网格。


人流量的统计数据源为百度位置服务数据,来自百度地图开放平台的去隐私化定位数据。


人流量预测面临的挑战


预测城市中每一个地区的人流量变化是一个复杂的工程,其关键要点主要在于对以下三个方面特征的把握:


兼顾时间变化的连续性、差异性和周期性


任一地区的人流量变化从时间角度来看一般是连续的,即后一时刻的人流量与前一时刻的人流量关联性最强,而随着时间间隔的增大,两个时刻之间的人流量相关性会逐渐变小。下图展示了一个典型居住区域和一个典型工作区域的人流量时间变化曲线,可以看到两条曲线均较为平滑,体现了上述的连续变化特征,而我们的模型需要抓住这一特征。


同时从图中我们还能看到,居住区域的人流量变化曲线与工作区域的人流量变化曲线迥异,我们的模型同样需要体现此种差异性。

另一个时间维度上的重要特征是周期性。从下方的图 2和图 3可以明显看出,无论是工作区域的人流量变化还是居住区域的人流量变化,均呈现明显的周期性变化特征。更加复杂的是,这种周期性在不同的时间尺度下还会有所差别:以天为单位观察,我们能看到每天人口从早到晚的涨落;以周为单位观察,我们能看到工作日和周末的明显差异;以年为单位观察,则又能看到四季气候与节假日对人流量的影响。


在人流量预测中,对于复杂的周期性特征也需要予以体现。


 考虑空间相关性


任何的人流集聚都具有空间相关性:一场社区联欢会能吸引本社区和附近社区的市民参加,一个跨年倒计时可能吸引周边地区乃至全城的人流,一场明星演唱会则会吸引从本市到周边城市乃至全国歌迷的涌入。


这要求我们在预测人流量变化时须具备全局眼光,不仅考虑本地区的人流变化,也要通盘考虑周边更大范围内的人流动向。


考虑各类外部因素影响


毫无疑问,城市日常运行节奏中如果加入外部因素,则城市的人流量时空变化将会产生突变。图 4展示了北京市某地区在长假期间与工作日的人流量变化差异性,节假日的人流量激增现象明显。图 5则展示了极端天气对人流量的影响,由于极端天气一般持续时间相对较短,其影响也显得更加微妙而难以把握。

在人流量变化预测的三个关键点中,外部因素的影响需引起重视,这是因为准确把握外部因素对人流的作用是提前化解人口异常集聚问题的前提条件,也是人流量预测的核心价值所在。


小结


      以上三个关键点是准确预测人流量时空变化的基础,但传统预测方法中要同时兼顾三者的难度相当大。本研究引入深度学习方法,借助深度残差网络,取得了更好的效果。


基于深度残差网络的人流量预测方法


在深度残差网络中,我们通过以下三项策略来解决上述的三个关键问题。

1.通过逐步输入长时间训练数据来反映时间的连续性、差异性和周期性

通过分步输入不同的时间尺度下的人流量分布数据,深度残差网络可以同时实现时间变化的连续性、差异性和周期性。


具体而言,首先把最近几帧的数据放到残差网络的模型中,来模拟一天内相邻时间点上人流量的平稳变化;然后将前几天同一时刻的数据输入到中间的模型,来模拟以天为单位的时间周期性;再将过去几周同一时刻的数据输入到左侧的残差网络模型,来模拟以周为单位的时间周期性;然后对结果进行融合。


2.通过不断“扩大视野”来感知不同空间尺度的人流变化

在深度残差网络中,通过大量次数的卷积计算来捕捉空间相关性。在此我们不必深究卷积计算的含义,而是可以将其视为我们观察城市人流变化的“视野”。当进行一次卷积计算时,相当于我们观察了研究地点周边的人流变化;而反复进行卷积计算则意味着我们不断扩大我们的“视野”,从而观察了从周边地区到片区、乃至整个城市的人流量变化情况。


由此,我们的分析也可以较准确的把握各种尺度下人流量的空间分布相关性。


3.通过融合外部因素来模拟异常情况

在把握时空特征的基础上,我们进而将节假日、极端天气、大型公共活动等各类外部因素与神经网络进行结构融合。


通过上述的方法,我们成功训练了一个深度残差网络,接下去我们将对其预测的效果进行检验和评估。


效果检验


城市层面的预测效果评估


下面两个图对比了2018年工作日某一天早上07:00-09:00早高峰时段的实际人流量时空分布变化和我们的预测结果。从图中展示的结果来看,我们的模型较好地把握了人流量变化的内在时空特征,并进行了相当高精度的预测。


图 9展示了在早上08:00预测值与真实值之间的误差及其空间分布情况,为方便读者观察,柱体高度均为实际误差值的10倍。总体而言,绝大部分地区的误差值保持在一个可接受的范围内。误差相对较大的地区一部分是人流量较大的地区,另一部分则是存在少量偶发性人流量的地区,特别是城市边缘地区。

图 7 实际07:00-09:00人流量变化图

图 8 预测07:00-09:00人流量变化图


从总体的误差度分布情况来看,我们可以看到大部分网格损失小于10%,超过80%的网格损失在20%以内。这进一步印证了深度残差网络在人流量预测中的有效性。


 局部层面的预测效果评估


在全局预测效果评估的基础上,我们进一步对一些人流量较大的重点地区和重点事件进行评估。


周期性人口集聚现象的预测


下图展示了上地华联地区的人流量预测情况及其与真实值之间的比对关系。从曲线走势可以看到,总体上预测值与真实值的符合度比较高,损失值的时间分布没有明显的趋势性,表明造成预测误差的一个重要原因可能是随机因素的影响。


对回龙观地铁站的人流量预测结果也具有类似的特征。由图中可以看到我们训练的模型对地铁人流高峰期的人流量预测是较为精准的,这表明本模型可以在地铁人流预测和预警中发挥较好的作用。


 突发性人口集聚现象的预测


商场和地铁站的人流量时空分布相对周期性比较强,其预测难度相对低一些。真正的挑战则是对非常规的公共活动的识别和预测。


此处我们利用训练好的模型对5.20号林俊杰演唱会期间的人流量进行预测,并将该特殊时刻的预测精确度与平时工作日的预测精度进行对比。


从结果来看,我们的模型仍然准确识别了人流量的异常集聚,并进行了较高精度的预测,这表明本模型在大型公共活动、突发事件等异常情况的预测和预警中也可以发挥较好的预见性。


与平时某天的预测结果进行对比表明,在演唱会期间人流量激增、且基数增加较多的情况下,相应的预测精确度仅略有下降,模型的表现较能令人满意。


结语


人流量预测对城市规划管理和城市公共安全具有重要的作用,本研究立足深度学习技术,构建深度残差网络模型,并对模型的实际预测效果进行了系统的检验。检验结果表明,我们的模型可以较好地将人流量预测中的时间相关性、空间相关性、外部因素三个关键问题综合考虑,预测精度达到较为先进的水平。


未来通过进一步的优化和部署,本研究结果可以在城市动态监测和应急管理等领域发挥重要的作用。


[1] Zhang J, Zheng Y, Qi D. Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction[C]//AAAI. 2017: 1655-1661.


2018-01-18 14:16:13 aliyun32183 阅读数 124
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本期头条

阿里云发布首款全球智能互联的网络产品——云骨干网 

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12月13日,阿里云发布全球首款智能互联的网络产品——云骨干网(Cloud Backbone Network)。这款产品能够分钟级构建多地域全球网络,并和混合云连成一体,打造具有企业级规模和通信能力的智能云上骨干网络。和以往的网络产品相比,云骨干网的第一大特色是操作简单。阿里云网络产品负责人祝顺民介绍,云骨干网的操作和开通ECS虚拟机一样便捷。用户不需要深入了解网络基础知识,即可轻松完成配置。分钟级的构建能力大大提高了企业效率。过去,构建跨国专线,少则一个月,多的甚至半年。有了云骨干网,几分钟就可以把北京,上海,美东,日本,法兰克福的VPC连起来,构建一个云骨干网络,点击查看。


技术干货

深度学习的核心:掌握训练数据的方法 

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今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据识别,道路缺陷自动检测,以及交互式电影推荐等等。我们大部分的时间并不是花在构建神经网络上,而是处理训练数据。深度学习需要大量的数据,然而有时候仅仅标注一张图像就需要花费一个小时的时间!所以我们一直在考虑:能否找到一个方法来提升我们的工作效率?是的,我们找到了。在本文中,我们将重点介绍计算机视觉,但是,类似的思路也可用在大量不同类型的数据上,例如文本数据、音频数据、传感器数据、医疗数据等等,点击查看。

社区活动

【报名倒计时】云栖大会北京峰会 
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2017云栖大会北京峰会将于12月19日至12月20日于北京国家会议中心举办,届时,胡晓明、邵晓锋、闵万里等诸多阿里巴巴专家将齐聚会议中心,精彩值得期待,点击报名。

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【逐云】阿里云资深专家何万青:做技术的一定要多跨界 


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【云栖TechDay直播】飞天技术汇:ECS实例解析与大数据投融资 

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本次直播中,阿里云产品专家胡晓博、阿里云高级产品专家王志坤以及普华资本TMT主管合伙人蒋纯将带来精彩分享。企业如何应用云计算才能最大的发挥业务搭建在云端的优势?如何选择产品来帮助业务构建高性能低成本的最优环境,本场嘉宾将以性价比这一核心主题贯穿整个讲解内容,帮助企业客户理解云计算的弹性及用法;同时将针对当前最热门的业务场景,针对性的讲解最优产品组合方案,帮助企业跨过摸索的过程,直接获得最高性能及性价比的云端体验,点击报名。


聚能聊

一张地铁票、一杯星巴克,AI技术如何改变我们的生活?

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2017年12月3-5日,第四届世界互联网大会在乌镇召开。12月4日的人工智能分论坛主题为“人工智能:让生活更美好Smarter World, Better Life”。而就在互联网大会召开期间,我们身边又发生了哪些事情呢?没参加饭局的马云用iDST的语音技术买了张地铁票,竟然没说唤醒词,阿里巴巴与星巴克合作 AR场景识别首次大规模商用,新登月计划:阿里云ET大脑获颁世界互联网领先科技成果奖...一张地铁票、一杯星巴克,AI技术已经融入到我们的生活中。那么 AI技术是如何改变我们的生活?点击查看。


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