到鹅厂之前技术路上的一些分享

胡zong带领蓝杰学员参观鹅厂并进行技术分享,鼓励学员成为未来互联网精英。

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前天胡zong带着蓝杰的学弟妹们到深圳游学,带他们参观了鹅厂,关于自己的工作和技术学习方面做了一次小小的分享。在他们这些小鲜肉面前我也已经算是老腊肉了,明明只是比他们大一个年级啊【手动再见】。


在我看来胡zong始终保持着更甚于我们的年轻心态和乐此不疲啊!三两老友聚聚餐,涨的都是见识。

讲真,把中南湖大湖师大六七十号人从长沙带到深圳来探访学长学姐,给他们开开眼界这件事本身就已经足以称之为不负韶华了。很是替这两届的蓝杰学员赶到庆幸,他们在最好的时光里,享受着最好的平台和资源。从他们的态度里、言语中,不费力就能看出,似乎印证胡zong所说的:“在场的各位都将会是中国互联网百强人物” 玩笑话。

欢迎各位在明年的这个时候到鹅厂的新大楼吸甲醛!!!

竹杖芒鞋轻胜马,一行代码任平生!

 

在这里也把分享PPT的内容给粘一下。



 

 

 

 

 

 

 


 

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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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