2023年是大语言模型和稳定扩散的一年，时间序列领域虽然没有那么大的成就，但是却有缓慢而稳定的进展。Neurips、ICML和AAAI等会议都有transformer结构(BasisFormer、Crossformer、Invertedtransformer和Patchtransformer)的改进，还出现了将数值时间序列数据与文本和图像合成的新体系结构(CrossVIVIT)，也出现了直接应用于时间序列的可能性的LLM，以及新形式的时间序列正则化/规范化技术(san)。我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析Neurips2023在今年的NIPs
1. 提取与俘获1.1. 指收集、使用、共享用户个人信息数据的整个过程1.2. 掌握了更多、更及时、更有针对性的用户数据的线上商家往往可以在营销活动中拔得头筹1.3. 在数据提取阶段，超级平台、网站经营者、应用程序开发者会为了收集宝贵的用户数据（如位置信息）而展开精诚合作1.4. 当数据提取的目标已经达成，接踵而至的就是“分赃”1.4.1. 谁能收获最大利益，还要取决于各自的议价能力1.4.2. 超级平台就是那只会在捕获猎物之后挤走其他同伴的狮群首领1.5. 在评估超级平台的数据追踪、采集、分析与应用能力时，我们无法否认部分数据存在的非排他属性1.5.1. 指的是所有互联网运营者和开发者都有机
什么是目标类别不平衡？假设你训练集中数据的目标类别的分布较为均匀，那么这样的数据集所建立的分类模型，通常会有比较好的分类效能。假设你训练集中数据的目标类别的分布不均匀（存在MajorityClass和MinorityClass的时候），那么这样的数据集造成的问题是分类模型通常倾向将所有数据预测为多数类别，而完全忽视少数类别。解决目标类别不平衡的方法：减少多数类别的抽样法：最近邻策略（KNNApproach）减少多数类别:NearMiss-1(核心思想：如果与MI比较近的样本点，模型都可以分开，那么其他离MI比较远的点，模型自然可以分开。)Step1：首先计算每个MA与所有MI的距离，然后每个M
所有主要的浏览器都内置了一个XML解析器，用于访问和操作XMLXML解析器在访问XML文档之前，必须将其加载到XMLDOM对象中所有现代浏览器都有一个内置的XML解析器，可以将文本转换为XMLDOM对象解析文本字符串以下示例将一个文本字符串解析为XMLDOM对象，并使用JavaScript从中提取信息：示例vartext,parser,xmlDoc;text=""+"EverydayItalian"+"GiadaDeLaurentiis"+"2005"+"";parser=newDOMParser();xmlDoc=parser.parseFromString(text,"text/xml")
学习FFmpeg的时候，经常要到GitHub下载各种开源代码，比如FFmpeg的源码页面位于https://github.com/FFmpeg/FFmpeg。然而国内访问GitHub很不稳定，经常打不开该网站，比如在命令行执行下面的ping命令。pinggithub.com上面的ping结果如下所示，可见默认解析的DNS地址连接超时。正在Pinggithub.com[20.205.243.166]具有32字节的数据:请求超时请求超时请求超时现在GitHub的DNS请求超时，使得其上的开源代码无法下载，严重影响了FFmpeg的学习运用。更多详细的FFmpeg开发知识参见《FFmpeg开发实战：
Scanner是Java5提供的新特性可以用来获取用户的输入需要引入importjava.util.Scanner;类基础语法：Scannerscanner=newScanner(System.in);可以通过Scanner类的next()和nextLine()来获取输入的字符串一般在输入前使用hasnext()和hasNextLine()用来判断是否有输入的数据next()与nextLine()区别：①next():对输入有效字符后的空白next()方法会自动将其去掉next()不能得到带有空格的字符串packageScanner;importjava.util.Scanner;public
目录Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuilderStringBuilder构造方法链式编程拼接字符串StringJoiner总结必须学习使用JDKAPI帮助文档 2024/3/17学习链接：黑马程序员（字符串）Java学习笔记：字符串String创建String对象内存模型String比较Scanner验证键入的字符串本质是new出来的练习案例：判断账户和密码是否一致遍历字符串统计字符次数字符串反转StringBuil
目录版本控制git配置工作区域文件状态git对象模型基础命令.gitignore忽略文件IDEA集成Git版本控制本地版本控制：在本地记录每一次版本更新。集中版本控制：版本数据都保存在单一服务器，不联网就看不到版本信息。SVN分布式版本控制：所有的版本信息都同步到本地的每个用户，可以离线在本地提交，只需在联网时push。GitSVN与Git的区别：SVN是集中式的；Git是分布式的SVN的分支操作成本（创建/删除/合并）比Git高SVN是存储变更差异；Git是存储文件快照SVN必须联网操作，只有服务器上的版本控制；Git支持离线操作，有本地的版本控制git配置1）git\mingw64\etc
00.目录文章目录00.目录01.课程简介02.硬件设备03.软件工具04.硬件套件4.1面包板和跳线/飞线4.2杜邦线和STM32最小系统板4.3STLINK和OLED显示屏4.4LED和按键4.5电位器和蜂鸣器4.6传感器和旋转编码器4.7USB转串口和MPU60504.8Flash闪存和电机模块4.9SG90舵机05.配件清单06.附录01.课程简介程序纯手打，手把手教学STM32最小系统板+面包板硬件平台该平台比较适合高校在校大学生学习STM32。02.硬件设备STM32最小系统+面包板Windows10操作系统万用表、示波器、镊子、剪刀等03.软件工具Keil5MDK04.硬件套件4
介绍摘要我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的分割模型所拥有的特征，我们发现了几个关键组件，这些组件导致了分割模型性能的提升。这激励我们设计了一种新颖的卷积注意力网络，该网络使用廉价的卷积操作。没有任何花哨的技巧，我们的SegNeXt在包括ADE20K、Cityscapes、COCO-Stuff、PascalVOC、PascalContext和iSAID在内的流行基准测试上
