序列到序列模型

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

递归神经网络，特别是长短期记忆网络，对于序列到序列学习任务非常吸引人。尽管取得了巨大成功，但它们通常存在一个根本缺陷：很容易生成前缀良好但后缀不佳的不平衡目标序列，因此在处理长序列时性能下降。我们提出了一种简单而有效的方法来克服这一缺陷。我们的方法依赖于一对目标-双向LSTM的一致性，以生成更平衡的目标序列。此外，我们开发了两种高效的近似搜索方法，用于目标一致性，经验上显示在序列级损失方面几乎是最优的。我们在两个标准的序列到序列转换任务上进行了大量实验：机器音译和字素到音素转换。实验结果表明，与六种现有方法相比，所提出的方法在一致性和显著性能上实现了一致和显著的改进。

使用Python代码对时间序列数据进行ARMA模型分析。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

知识背景：序列模型 VS 关联规则 序列模型 = 关联规则 + 时间（空间）维度 关联规则： 微软股票下跌 50%，IBM 股票下跌将近 4%。 序列模式： 微软股票下跌 50%，IBM 股票也会在 3 天之内下跌将近 4%。

在Python编程中，使用SARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种模型可以在jupyter notebook等编辑器中实现，适合想要了解SARIMA模型工作流程和代码实现的朋友。

Oracle 序列用于生成唯一且有序的数字序列。它常用于主键和时间戳等需要递增数字字段的场景。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];