搬·立此存照

old离开了复兴路24号院搬到了六里桥7号院,毕竟住了一年多,需要用几个关键字来标识一下那个地方

  1. 1.红色:进了大门就是像,下面是题词-“为建设伟大的人民炮兵奋斗”
  2. 2.军A:楼下停的车全部是军A
  3. 3.餐厅:那是我解决早餐和晚餐的地方,本来是给老干部准备的
  4. 4.士兵:看过《士兵突击》对他们有新的认识,对了,还有那些女兵们
  5. 5.英雄:06年夏天的时候常常见到一个老头一步一步的挪着散步,后来知道那是位战斗英雄,一个人用一把枪一个军号俘虏了80多国军;去年,老头没了
  6. 6.时间:晚上930听到熄灯号,这时候士兵宿舍那边的灯都灭了;这时候,我刚刚进入状态
  7. 7.思想:偶尔几次被拉到聊天的队伍中,讲的都是革命故事,国际局势,国家未来,呵呵

搬家路上我想可以这样来表达自己的情绪了:“我终于离开了那个红色的地方”

今天早上,在我住的地方最近的一条街上,也就是1路车总站旁边,看到了“八一电影制片厂”

呵呵,FINAL DETINATION




[夏天我看书的地方,那个大院中我最满意的地方]

坚强2002和你一起回头再说...
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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