幸福的味道。。。

听见窗外熟悉的声音
还在怀疑自己的耳朵
却有了力量一样坐了起来
蹬蹬蹬的下楼。。。
看见他笑嘻嘻的拿着Haagen-Dazs
一小盒子蓝莓芝士蛋糕和一杯奶茶
是温馨,他再一次给我惊喜

 

前一秒被窝里想着他
埋怨他不关心我一下
这一秒全部都消失了
他是在乎我的。。。

 

很容易满足
也很容易被一点点小事绞了心情

 

他告诉我,他妈妈再一次让他回家
(离开上海)
他回去了,我们的爱情怎么办。。
心有点闷,有点小小预感未来的痛。
躺在他的怀里也会觉得这样的拥有在倒计时
眼泪不由的流出来,却说不出它的理由
被他留下来,被他“赶”回家
都觉得我在他心里不那么重要了

 

他知道又会说我想太多。。。
板个脸被他送上公交车上
露不出笑容,更多的是“伤感”
如果被他留下来,或者他冲进公交车上
。。。。没有,是我看偶像剧太多了
可是回到家里,满脑子都是他
他却有自己的事情要做。。。

 

看到他站在我楼下
知道,他心里有我
知道,我没有被忽略
是我想太多了。。。

 

今天的小单身节,我不单身。。。

 

吃着他买的蓝莓味蛋糕

感觉到他的细心和他的体贴

甜而不腻的味道和柔滑的奶茶

沉溺在幸福的包围中。。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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