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中文标题：GraphCare: 通过个性化知识图谱增强医疗保健预测
英文标题：GraphCare: Enhancing Hea
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循环神经网络（RNNs）：具有隐状态、不同层参数共享的神经网络
常见的三种基础 RNNs ：RNN、GRU、LSTM
RNN
隐变量模型：使用隐状态 $h_{t-1}$ 存储前 $t-1$ 步的序列信息 $$P(x_t|x_{t-1},...,x_1)\approx P(x_t|h_{t-1})$$ $$h_t=f(x_t,h_{t-1})$$ 循环神经网络（recurrent neural networks，RNNs） 是具有隐状态的神经网络
假设时刻 $t$ 的输入为 $X_t \in \mathbb{R}^{n\times d}$，对应的权重参数为 $W
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卷积神经网络（CNN）：引入了卷积操作的神经网络
普通卷积
严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation）
二维互相关运算示例：
汇聚/池化层
池化（pool）层的优点：降低卷积层对位置的敏感性
常用池化层分两种：最大池化层和平均池化层，前者示例如下：
类似于卷积层，池化层也会有填充和步幅，使用大于 1 的步幅可以起到降维的作用
不同于卷积层，池化层在每个输入通道上是单独计算的，所以池化层的输出通道数等于输入通道数
膨胀卷积
膨胀（dilated）卷积，也称
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柯尼斯堡七桥问题（Seven Bridges of Königsberg）是图论中的著名问题
这个问题是基于一个现实生活中的事例：当时东普鲁士柯尼斯堡（今日俄罗斯加里宁格勒）市区跨普列戈利亚河两岸，河中心有两个小岛。小岛与河的两岸有七条桥连接。在所有桥都只能走一遍的前提下，如何才能把这个地方所有的桥都走遍？
莱昂哈德·欧拉在 1735 年提出，并没有方法能圆满解决这个问题，他更在第二年发表在论文《柯尼斯堡的七桥》中，证明符合条件的走法并不存在，也顺带提出和解决了一笔画问题。
这篇论文在圣彼得堡科学院发表，成为图论史上第一篇重要文献
欧拉把问题的实质归于一笔画问题，即判断一个图是否能够
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1 基础时序方法
均值回归：对历史一段时间的值取平均，作为未来每个时刻的预测
指数平滑：预测值是过去一段时间内观测值（或已预测值）的加权平均值
普通回归预测：借助时序相关特征（如节假日、周期性）实现建模预测
更多时序类衍生特征可参考 tsfresh概述
2 ARIMA
自回归（AR）模型：
- 用变量自身的历史时间数据对变量进行预测
- AR 模型需要满足时序平稳性的要求，时序间需要存在自相关性
- p 阶 AR模型的公式定义如下：$y_t=\mu+\Sigma_{i=1}^p\gamma_iy_{
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1 服务器切换
背景：
- 用了三年的腾讯云到期，续费有点贵，于是决定提桶跑路
- 调研了一下主流的云服务器厂商，发现京东云的优惠力度相对更大一些
- 之前的服务器配置大概是 1 核 2G 6M 的轻量云服务器，有点不够用
- 所以这次全面升级为 2 核 4G 5M（带宽反而更小了）的轻量云主机
基于 Docker 环境的容器迁移：
- 确保两个云服务器之间的 docker 版本是一致的，Docker 官方安装教程
- 使用 docker save 保存需要的镜像文件，然后使用
tar命令压缩文件 - 确保 22 端口可用，并使用
scp命令传输至新服务器（建议