【吃美味披萨又爱玩Python机器学习的小菜菜在除夕夜的内心独白】

爱吃美味披萨又爱玩Python机器学习的小菜菜在除夕夜的内心独白

大家好！我是您的Python小菜鸡，专门把复杂的机器学习算法变成会讲相声的代码。最近我发现了人工智能界最反常识的现象——用披萨温度预测股票走势的玄学居然在Kaggle上拿了奖！想知道这波操作有多魔幻吗？今天就让我们用Python来复现这个"美味经济学"的奇迹！

步骤1：数据界的黑暗料理配方

当我在必胜客后厨发现烤箱温度计和彭博终端摆在一起时，突然顿悟了热力学与金融学的神秘联系，但现实是披萨温度和标普500指数确实存在0.87的斯皮尔曼相关系数（别问，问就是数据会说谎）
**目的：**构建一个能同时处理热成像图和K线图的跨模态Transformer
理论解释：

class PizzaStockTransformer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.cheese_encoder = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(8,8))  # 芝士层卷积
        self.k_line_lstm = nn.LSTM(5, 128)  # 5日移动平均线处理
        self.fusion_layer = nn.Bilinear(64, 128, 256)  # 热量与资本融合层

def forward(self, pizz