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RSS订阅原创 文献阅读·MCformer：基于混合通道变换的多变量时间序列预测
《MCformer混合通道策略在多变量时序预测中的创新应用》摘要：针对物联网多变量时序预测中"长序列建模"与"通道关联建模"的难题，该研究提出创新混合通道策略MCformer。通过融合通道独立(CI)的数据扩展优势与有限通道混合(m)的关联捕捉能力，在保持泛化性能的同时解决传统CI策略的"通道关联遗忘"问题。模型采用可逆归一化、补丁投影和优化Transformer架构，在5个真实数据集上超越8个SOTA模型，尤其在862通道交通数据上MSE指标提升
2025-09-13 17:50:40
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原创 文献阅读·STDNet: A Spatio-Temporal Decomposition Neural Network for Multivariate Time Series Forecasting
摘要：STDNet提出了一种创新的"时空分解+双重残差堆叠"架构，用于解决长期多元时间序列预测中的非线性、非平稳性难题。该模型通过时空分解将复杂时序拆解为时间项和空间项，分别采用自相关机制和CNN-注意力融合进行处理，并通过双重残差堆叠逐步优化预测误差。实验表明，在气象、能源等领域的四个数据集上，STDNet在预测精度（平均提升8-30%）和长期稳定性（720步预测误差仅增加18.3%）上显著优于现有方法，同时计算效率较Transformer类模型提升50%以上。该研究为复杂时序预测提供了有效的模块化解决
2025-09-13 17:37:43
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原创 文献阅读·Sageformer：长期多变量时间序列预测的序列感知框架
系列感知框架定位为Transformer 的通用扩展模块全局令牌生成：在输入序列前添加可学习全局令牌，捕捉每个序列的全局信息及序列间交互；迭代消息传递：交替进行 “图聚合（建模序列间依赖）” 与 “时间编码（建模序列内依赖）”，逐步优化嵌入表示，最终通过线性预测头输出结果。SageFormer 是该框架的实例化实现，核心逻辑为 “GNN 建模序列间依赖 + Transformer 建模序列内依赖”，通过权重共享与联合优化，在不显著增加复杂度的前提下，实现两类依赖的协同学习。协同建模两类依赖。
2025-09-10 15:11:26
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原创 力扣刷题 题11,12
思路：设置左右指针 left和 right 指针指向数组的开始和末尾，max_water 用于记录最大容量初始为0。利用while循环left<right，移动指针比较数组元素 height[left] 和 height[right] 的大小，移动较短的那条线的指针，当 left 和 right 指针相遇时，循环结束，返回 max_water。代码。
2025-02-08 22:27:12
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原创 力扣刷题 题7 题8 题9
思路：使用 digit=x % 10 获取最后一位数字。使用 x /= 10 去掉最后一位数字。将结果 更新为 result * 10 + digit。
2025-02-07 16:18:21
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原创 力扣刷题 题6 Z字形变换
模拟 Z 字形排列：创建一个大小为 numRows 的字符串数组，用于存储每一行的字符。使用一个指针 currentRow 表示当前字符应该放在哪一行。使用变量 goingDown 表示当前是向下移动还是向上移动，将每个字符放入对应的行，当 currentRow 到达第一行或最后一行时，改变移动方向。最后将每一行的字符按顺序拼接成最终的结果字符串。
2025-02-06 18:47:57
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原创 力扣刷题 题5 最长回文串
解决思路：采用中心扩展法，回文串的长度可能是奇数或偶数，对于每个字符，以其为中心向左右扩展，找到最长的回文子串，对于偶数长度的回文串，以两个字符为中心向左右扩展，记录最长的回文子串的起始位置和长度。
2025-02-04 14:57:27
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原创 送女友的生日快乐代码html动态版（恋爱编年记录）
在一起的三十张照片，重命名为1到30.jpg放入到photo文件夹中一首感人的bgm一颗诚恳的心（哈哈）希望大家能遇良人，天长地久，遇见好的人才有好的爱情。
2025-02-03 22:23:33
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原创 力扣刷题day1题3无重复的最长子串
如果字符已经存在于 charSet 中，移动 left 指针，直到重复字符被移除。使用一个哈希集合 charSet 来存储当前窗口中的字符，确保字符不重复。使用两个指针 left 和 right 表示窗口的左右边界。right 指针用于扩展窗口，left 指针用于收缩窗口。移动 right 指针，将字符加入 charSet。在每次移动 right 指针后，更新最大长度。时间复杂度：𝑂(𝑛)
2025-02-03 21:25:37
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原创 力扣刷题day1 两数相加
思路：这个问题可以通过模拟加法过程来解决。由于链表中的数字是逆序存储的，可以直接从链表的头部开始逐位相加，并处理进位。通过加入一个虚拟头节点dum 简化链表操作，便利链表L1和L2直到两个链表完全没有进位，每次计算当前位的sum和，并更新进位制carry。算法空间复杂度O(max(n,m))
2025-02-03 17:00:47
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原创 深度学习实验四 LSTM情感分析
self.embeddings = nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)#nn.Embedding随机初始化词向量，词典的大小，嵌入词向量的维度last_outputs[i] = output[i][batch_seq_len[i]-1]#index 是长度 -1。
2023-03-23 15:49:12
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原创 计算机图像处理 学习笔记 2022 3 02
255 对应白色块像素高电压为白色for(j=0;j<8;j++} for(i=0;i<8;i++} *(image_out+j*8+i)=*(image_in+(8-1-j)*8-i);以上代码为8*8图像上下翻转图像左上角f(0,0)24位彩色图像BMP文件格式Disk：文件头 14个字节 信息头>=40bytes（宽高，彩色）像素数据包>=w*h*3（RGB）一行[（W*3+3）除4]*4的字节数必须是4的倍数 规律位倒序存储typ...
2022-03-02 18:14:55
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原创 计算机图像处理 学习笔记 2022 2 23
成绩：占比 5 22 1图像压缩与编码：图像通信和传输的基础 把内容与存储的变小BMP图像结构 ：图像处理的基础图像变换 图像的表示与描述图像检索开卷考试第一章视觉 ： 最重要的感知手段 图像： 视觉的基础 视觉系统所接受的图在人脑中形成的印象或者感知图像的分类：灰度256种灰度集 二值（两种颜色） ，多灰度 彩色 ：真彩 伪彩 假彩 静态 动态 时空分布分类 二维 三维图像获取 ：模拟图像 数字图像 摄取图像 广电转换 数字化图像变换；易于变换或处理...
2022-02-23 18:11:11
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原创 机器学习 学习笔记 1
类别标记：lable，是否表示 有几个列就有几个属性训练之后使用决策神经网络，向量机对模型进行训练，对新数据进行判读训练集，测试集 特征 标记 属性空间 属性值 样本 维数 预测 学习器 假设机器学习经典网站。UCI REPOSIORY分类：离散值 回归regression：连续值 聚类 ：无标记信息 训练数据集无标签监督学习：分类 回归无监督学习：聚类。半监督学习semi -supervised：两者结合机器学习的目标是使得学到的模型很好的恶适用于新样本 不仅仅是训练集合 ..
2022-02-22 13:54:42
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原创 web前端学习 第二天 链接标签 表格标签
绝对路径:是指目录下的绝对位置，直接到达目标位置，通常开始从盘符开始的路径链接标签：在HTML标签中<a> 标签用于定义超连接，作用是从一个页面链接到另外一个链接链接有外部链接和内部链接外部链接:<a href="http://www.qq.com" target="_self">腾讯</a> 打开新链接self，当前窗口打开页面，target=_blank 新窗口打开页面内部链接:网站内部页面之间的相互链接，直接链接内部页面就可 如<a .
2022-02-20 15:07:03
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原创 web前段开发 学习笔记 第一天 骨架和标签
代码编辑工具 :vscode注释:给自己，下次看到时候想起的功能和含义，使用注释 是方便下次的代码阅读者（自己或者其他程序员看） 快捷键 Ctrl+/ 颜色字体会变成绿色 浏览器会不执行注释HTML 标签是由尖括号包围的关键词 <head></head>大多数成对存在 除<br/>是单标签外标签关系：包含 ，并列html 的基本结构标签：html标签根部标签 head标签 title标题 body标签文档的主体（内容存在位置）<html&g.
2022-02-19 14:53:31
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空空如也
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