该博客的大致目的和计划

此博客旨在帮助自己和他人,后续主要更新C语言中易被忽略却重要的内容,记录学习感悟。C语言的指针和数组是重难点,掌握它对后续学习C++、Qt、LINUX等有帮助。更新完C语言后,还可能涉及C++、QT、数据结构等内容。

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博客的处男秀,说说写这个博客的大致目的和计划

写这个博客的目的是为了帮助自己和帮助他人,这个博客以后会更新的主要内容是针对C语言的。C语言对于程序员来说是非常基础的东西,这个博客主要针对的是C语言中大家会忽略但是又很重要的内容,主要记录的是我在学习中的一些感悟,所以想把它记录下来,有助于自己的记忆,当然,如果能帮助到别人也是一件很快乐的事。

对于C语言来说,指针和数组是一个重点和难点。我个人觉得C语言是非常重要的,非常基础的,只有真正掌握了C语言,才能在开发中游刃有余,对以后学习其他例如C++,Qt,LINUX等,才会有一个很好的基础。

更新完C语言后,后续可能会更新C++,QT,数据结构等的内容,希望这些内容能对大家有帮助。

写这篇博客的目的就是为了说明以后我的博客内容会涉及到哪些内容,不过也是为了试试怎么样写博客,毕竟以前也没有写过博客。以后的内容会努力以大家都相对容易理解的语言来阐述好所要表达的信息,好了,今天就先到这里,以后有时间会努力更新。

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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