Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting文章内容：时间序列预测任务，单变量预测单变量，基于Llama大模型，在zero-shot场景下模型表现优异。创新点，引入滞后特征作为协变量来进行预测。获得不同频率的lag，来自glunoTS库里面的源码def_make_lags(middle:int,delta:int)->np.ndarray:"""Createasetoflagsaroundamiddlepointincluding+/-delta."""returnnp.arange(middle-delta,middle+

🌟博主领域：嵌入式领域&人工智能&软件开发本节目标：本节目标是进行云产品流转配置为后面实际的手机APP的接入做铺垫。云产品流转配置的目的是为了后面能够让后面实际做出来的手机APP可以控制STM32/MCU，STM32/MCU可以将数据发给实际的手机APP。配置步骤主要分为三步：1.创建数据源；2.创建数据目的；3.创建解析器需要注意：手机APP数据传至STM32的数据源是手机APP，数据目的是STM32，反过来就是STM32数据传至手机APP的数据源是STM32，数据目的是手机APP。即需要来回配置两次。其余章节见本专栏：https://blog.csdn.net/m0_61712829/ca

目   录摘要1绪论1.1研究背景1.2 研究意义1.3论文结构与章节安排2 高校毕业就业管理系统系统分析2.1可行性分析2.2系统流程分析2.2.1数据增加流程2.2.2数据修改流程2.2.3数据删除流程2.3 系统功能分析2.3.1功能性分析2.3.2非功能性分析2.4 系统用例分析2.5本章小结3高校毕业就业管理系统总体设计3.1系统架构设计3.2 系统功能模块设计3.2.1整体功能模块设计3.2.2用户模块设计3.2.3 评论管理模块设计3.2.4社团信息管理模块设计3.3数据库设计3.3.1数据库概念结构设计3.3.2数据库逻辑结构设计3.4本章小结234 高校毕业就业管理系统详细设

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_Efficient_and_Explicit_Modelling_of_Image_Hierarchies_for_Image_Restoration_CVPR_2023_paper.pdf源码地址：https://github.com/ofsoundof/GRL-Image-Restoration概述  图像复原任务旨在从低分辨率的图像（模糊，子采样，噪声污染，JPEG压缩）中恢复高质量的图像。图像复原是一个不适定的放问题，因为图像在退化过程中丢失了重要的信息。因此，图

文章目录源码下载地址项目介绍界面预览项目备注源码下载地址源码下载地址点击这里下载代码项目介绍小凯账本APP，安卓端，个人的课程设计需求分析小凯账本APP是为了解决用户快捷方便记账的一款APP，所有的核心功能都是围绕记账展开，目的是为了简化方便记账流程，所以该APP的基本功能需求如表所示。功能说明添加账单分类账单分为收入和支出两类，具体在向下细分为用户自定义账单的分类，例如工资、红包等收入和购物、饮食等开销支出。用户自定义的账单分类需要用户根据自己的具体需求来添加和更改，方便用户在记账的过程当中能够更加清晰快捷的定位自己的账单归类。账单的增删查改账单的增删查改是该APP的核心要素，在开发这一块需

代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体

代码 原文地址 预备知识：1.什么是MIL？多示例学习（MIL）是一种机器学习的方法，它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例，而是一个包含多个实例的集合（称为包）。每个包有一个标签，但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则，或者根据实例的特征来预测包的标签。MIL的应用场景包括药物活性预测、图像分类、文本分类、关系抽取等。MIL的挑战在于如何处理实例之间的相关性、标签的不确定性和数据的不平衡性。MIL的常用算法有基于贝叶斯、KNN、决策树、规则归纳、神经网络等的方法，以及基于注意力机制、自编码器、变分推断等的方法。 2.什么是基于跨度（span）的命名实体

我从https://cloud.google.com/hadoop/datastore-connector得到连接器但我正在尝试将datastore-connector(以及bigquery-connector)添加为pom中的依赖项...我不知道这是不是可能的。我找不到正确的Artifact和groupId。是否有一些包含datastore-connector的Maven存储库？另外，我正在寻找datastore-connector的源码，但是没有找到。根据CHANGES.txt中的注释，它似乎来自:https://github.com/GoogleCloudPlatform/big

C#(asp.net)大学生创新创业项目管理系统摘 要随着科学技术的飞速发展，社会的方方面面、各行各业都在努力与现代的先进技术接轨，通过科技手段来提高自身的优势，高校当然也不例外。大学生创新创业项目管理系统是以实际运用为开发背景，运用软件工程原理和开发方法，采用C#语言构建的一个管理系统。整个开发过程首先对软件系统进行需求分析，得出系统的主要功能。接着对系统进行总体设计和详细设计。总体设计主要包括系统功能设计、系统总体结构设计、系统数据结构设计和系统安全设计等；详细设计主要包括系统数据库访问的实现，主要功能模块的具体实现，模块实现关键代码等。最后对系统进行功能测试，并对测试结果进行分析总结，得

High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文阅读Abstract&IntroductionDiffusionmodel相比GAN可以取得更好的图片生成效果，然而该模型是一种自回归模型，需要反复迭代计算，因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间（latentspace）上进行diffusion过程的方法，从而能够大大减少计算复杂度，同时也能达到十分不错的图片生成效果。图像符号：在RGB空间：编码器encoder：，将x压缩成低维表示解码器decoder:D，将低维表示z还原成原始图像空间。用于生成控制的条件去噪自编码