开源项目教程:Practical Time Series Analysis
2024-08-17 12:26:10作者:沈韬淼Beryl
1. 项目的目录结构及介绍
Practical-Time-Series-Analysis/
├── data/
│ ├── raw/
│ ├── processed/
│ └── external/
├── notebooks/
│ ├── chapter1.ipynb
│ ├── chapter2.ipynb
│ └── ...
├── src/
│ ├── preprocessing/
│ ├── models/
│ └── utils/
├── config/
│ ├── config.yaml
│ └── logging.yaml
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
- data/: 存储数据文件,包括原始数据(raw)、处理后的数据(processed)和外部数据(external)。
- notebooks/: 包含各个章节的Jupyter Notebook文件,用于演示和实验。
- src/: 源代码目录,包括数据预处理脚本(preprocessing)、模型脚本(models)和其他实用工具(utils)。
- config/: 配置文件目录,包括项目的主要配置文件(config.yaml)和日志配置文件(logging.yaml)。
- README.md: 项目说明文档。
- requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件通常位于notebooks/目录下,每个章节的Jupyter Notebook文件即为启动文件。例如:
notebooks/chapter1.ipynb: 第一章的演示和实验。notebooks/chapter2.ipynb: 第二章的演示和实验。
启动文件介绍
每个启动文件都是一个Jupyter Notebook,包含了该章节的代码示例、数据分析和模型构建等内容。用户可以通过打开这些Notebook文件来运行和学习项目中的具体内容。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于config/目录下,主要包括以下两个文件:
config.yaml: 项目的主要配置文件,包含了数据路径、模型参数、训练参数等配置信息。logging.yaml: 日志配置文件,用于配置项目的日志记录方式和级别。
配置文件介绍
config.yaml
data_path: "data/raw/"
model_params:
learning_rate: 0.01
batch_size: 32
training_params:
epochs: 10
verbose: 1
- data_path: 数据文件的存储路径。
- model_params: 模型参数,包括学习率(learning_rate)和批大小(batch_size)。
- training_params: 训练参数,包括训练轮数(epochs)和日志输出级别(verbose)。
logging.yaml
version: 1
disable_existing_loggers: false
formatters:
simple:
format: '%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
handlers:
console:
class: logging.StreamHandler
level: DEBUG
formatter: simple
stream: ext://sys.stdout
loggers:
simpleExample:
level: DEBUG
handlers: [console]
propagate: no
root:
level: DEBUG
handlers: [console]
- version: 配置文件版本。
- disable_existing_loggers: 是否禁用现有的日志记录器。
- formatters: 日志格式配置。
- handlers: 日志处理器配置,包括控制台输出(console)。
- loggers: 日志记录器配置,包括日志级别和处理器。
- root: 根日志记录器配置。
通过这些配置文件,用户可以方便地调整项目的运行参数和日志记录方式,以满足不同的需求和环境。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
最新内容推荐
32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 ReportMachine.v7.0D5-XE10:Delphi报表生成利器深度解析与实战指南 TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 小米Mini R1C MT7620爱快固件下载指南:解锁企业级网络管理功能 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
247
2.45 K
deepin linux kernel
C
24
6
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
116
89
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
217
297
暂无简介
Dart
546
119
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.01 K
595
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
409
Ascend Extension for PyTorch
Python
85
118
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
124
102
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
592
121