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原创 【文章学习系列之模型】TimeGPT-1
《TimeGPT-1》是2023年公开于arXiv的一篇文章，该文章以chatgpt为灵感，提出一种基础时序大模型TimeGPT。该方案的提出致力于解决数据集规模不够大、模型泛化能力不强以及调参难度不易的问题，证明了更复杂更多样的数据集提高了更大规模的模型预测效果。
2023-12-06 14:31:34
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原创 【文章学习系列之模型】Feature Encoding with AutoEncoders for Weakly-supervised Anomaly Detection的无名模型
第一眼看这篇论文，便感觉和DAGMM类似，深入去了解后，会发现这篇文章只是结构类似，而其余内容则从不同的角度入手，比如弱监督、新编码策略等。这篇文章较好地解决了少量异常数据标记的问题，在具有少量异常数据标签的情况下，可以用这个方法试一试。
2023-11-14 16:28:49
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原创 【文章学习系列之模型】DAGMM
这篇论文的模型结构和训练方式对后来的研究者有着深远的影响，不少异常检测的无监督研究依旧是沿用这一套路线继续探索，并取得了不错的效果。
2023-11-14 15:55:03
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原创 【文章学习系列之模型】Koopa
《Koopa: Learning Non-stationary Time Series Dynamics with Koopman Predictors》是2023年发表于NeurIPS的一篇论文。考虑到时序预测中训练和推理数据之间甚至每个回溯窗口之间存在巨大的分布差距，作者结合动态模式分解(DMD)[近似库普曼算子的领先数值方法]，提出一种新的非平稳时序预测模型，实验表明模型轻量高效且具备分布变化的自适应能力。
2023-10-24 21:44:35
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原创 【文章学习系列之模型】SCALEFORMER
《SCALEFORMER: ITERATIVE MULTI-SCALE REFINING TRANSFORMERS FOR TIME SERIES FORECASTING》是2023年发表于ICLR上的一篇论文。作者发现在对不同时间尺度预测的尝试下，逐渐细化预测颗粒有利于时序预测，因此在论文中提出了一种通用多尺度框架，实验表明显著提高前人Transformer系列模型的实验效果。
2023-05-31 00:02:00
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原创 【文章学习系列之技巧】Network Slimming
这是一篇2017年发表于ICCV的一篇论文。该论文指出深度卷积神经网络的应用受到了高计算成本的阻碍，并提出一种修剪模型结构的方式用于降低这种成本，使得模型大小减小、运行内存减小且不降低精度的情况减少参数量。
2023-05-24 21:30:44
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原创 【Python】报错荟萃
之前好几年的编程，遇到各种奇怪的报错，有的解决了有的没有，从今天（2023.05.04）开始对以后遇到的报错进行记录。
2023-05-09 21:00:40
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原创 【文章学习系列之模型】DLinear
《Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?》是2023年发表于AAAI上的一篇文章。该文章以“Transformer在时序预测中是否有效”为论点展开讨论，并提出一种非Transformer系列的简易网络模型。
2023-05-09 13:22:31
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原创 【文章学习系列之模型】Non-stationary Transformers
《Non-stationary Transformers:Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting》是2022年发表于NeurIPS上的一篇文章。在过去的时序预测研究中，人们常通过数据平稳化减弱原始序列的非平稳性，这一做法与时序预测对突发事件预测的意义相悖，忽略了现实场景下非平稳数据的普遍存在性，最终导致建模和预测过平稳化。为了解决这个问题，该论文提出由序列平稳化和逆平稳化注意力组成的新的网络结构。
2023-05-01 18:01:30
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原创 【文章学习系列之模型】Informer
《Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting》是2021年发表于AAAI的一篇论文。常规自注意机制和Transformer模型已达性能瓶颈，作者尝试寻找新的方法来提高Transformer模型的性能，使其在具备更高效计算、内存和架构能力的同时，又能拥有更优异的预测能力。基于此，该论文提出了一种新的时序预测思路和自注意力机制。
2023-04-25 22:03:24
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原创 【文章学习系列之模型】PatchTST
《A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers》是2023年发表于ICLR的一篇文章。该文章借鉴了计算机视觉领域的Vision Transformer（ViT）的方法，仅使用Encoder部分，提出了一种时序分块方法。
2023-04-21 22:57:04
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原创 【文章学习系列之模型】FEDformer
《FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting》是2022年发表于ICML的一篇论文。
2023-04-17 20:07:51
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原创 【文章学习系列之模型】Autoformer
《Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting》是2021年发表于NeurIPS上的一篇文章。该文章针对时序预测问题，提出一种时序分解模块并对注意力模块进行创新。
2023-04-09 01:14:50
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原创 【文章学习系列之模型】TimesNet
《TIMESNET: TEMPORAL 2D-VARIATION MODELING FOR GENERAL TIME SERIES ANALYSIS》是2023年发表于ICLR上的一篇文章，主要针对时序预测问题提出了一种新方法。值得一提的是，该论文的作者同时还是2021年Autoformer的作者，因此代码的整体框架变动不大。
2023-04-05 19:16:55
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原创 学了就忘系列——记录网络1（LeNet、Vgg、Alex、Google）
【代码】学了就忘系列——记录网络1（LeNet、Vgg、Alex、Google）
2023-02-24 00:50:10
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原创 服务器显示显卡未加载，显卡驱动未安装等问题记录
首先给出问题的一般处理方法：sudo ubuntu-drivers autoinstall上一步无报错，那就基本妥当，若出现 缺少依赖项的情况则使用下一步sudo apt-get install <第一个缺失的依赖项名>一般情况下，完成上一步后，也就是修复第一个依赖项后，后面的依赖项也会随之搞定。3.修复依赖项后 再次 sudo ubuntu-drivers autoinstall 后，多数情况下应该没问题了以上为常用的统一过程都是驱动小问题，所以都很快，但如果存在下面的情况，那
2021-01-15 20:03:11
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原创 数据的处理之工具推荐(MATLAB、Python、Panoply、CDO、NCL)
新人入行一来，主要使用了标题所说的五个软件作为处理气象数据的工具，下面简单展示一下这五个软件，另外给出一些我收藏的资料或者安装方式。以海洋表面温度数据sst.mnmean.nc为例，简单作图，粗糙记录，专业大佬勿喷。1.MATLAB2.Python分别读取文件和经纬度信息：通过basemap包画图：3.Panoply这是一个界面化软件，最为便捷轻松地查看数据以及基本的可视化。4.CDO（Climate Data Operators）读.
2020-11-01 10:05:57
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原创 数据的来源(气象数据)
用过的几个气象数据获取网址欧洲气象中心https://www.ecmwf.int/欧洲数据存储中心https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/home美国国家海洋局数据中心https://www.hycom.org/美国大气研究中心https://rda.ucar.edu/美国物理科学实验室https://psl.noaa.gov/全球降水气候学项目http://gpcp.umd.edu/数据获取远不限于此，仅作为备忘。...
2020-10-31 09:47:14
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原创 数据的保存之使用python手动保存netCDF文件（xxx.nc）
在网上搜过手动保存NC文件的代码，大多数我都用不了，不是这里报错就是那里不存在某定义项，一看时间，发帖都好几年前……想必都是老NC版本了。后来偶得一保存方式的代码，甚是喜欢。这个保存的代码很简单，就是单纯的把物理量和经纬度分为三个变量（key）保存进去，非常地通俗易懂简便快捷。可是随着我对数据要求越来越高，使用CDO或者NCL进行操作的时候，其鸡肋性的报错便发生了！（报错说文件缺少某某某属性某某维度……） 于是我果断放弃网络搜索，转向nc官网，将官网的属性、数据、维度等定义都看...
2020-10-26 21:47:48
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原创 bash脚本运行出错：‘$‘\r‘: No such file or directory
这种问题常见于像我这种linux用的贼菜就喜欢用windows编辑好.sh文件然后在挪到linux环境的同胞们，当然，你也可能linux贼强，只是懒一点而已问题原因：windows中的编辑未必符合linux编辑的内容格式要求，肉眼感觉一样，但其实我们总被这两家伙的表面现象所迷惑问题解决：①先安装 sudo apt install dos2unix安装如上，开发人员早就想到了我们的问题②再运行 dos2unix xx.sh再次bash，则无报错问题（完）...
2020-10-13 16:59:13
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原创 CDO（Climate Data Operator）系列之安装
2019年11月3日~2019年11月5日 我尝试安装CDO（Climate Data Operator）七八次未果，记录此贴，以降低此小众软件的网络检索难度。失败情况汇总：1.win10cmd和cgywin64：分别安装最新和最旧（32位）的cdo。设置环境变量后，最新的安装后没反应，最旧的安装后有反应。在接下来对.nc文件的操作中，显示不支持格式。于是安装相应格式的包，但还是不行。......
2019-11-07 17:13:37
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原创 Intel Optane(tm) Memory Pinning 无法加载DLL“iaStorAfsServiceApi.dll“:找不到指定模块。（可以试试）
我的电脑在近期更新后出现这种情况。（如下图）然后我一顿胡乱操作**1.**右键“开始菜单”，单击“应用和功能”2.红框内输入“Intel”3.报错的东西出现了？（应该吧）**4.**单击上图红框出现两个选项“修改”和“卸载”“修改”像爱情一样吸引着我，于是我就单击了……接下来等他自动操作了，读条结束后，再次尝试打开“我的电脑”，就没那个报错了。（完）纯属巧合操作，我感觉...
2019-09-02 16:55:37
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70
CDO相关文档（climate data operators）
2019-11-07
Cdo.rbpy.Project Management Service.pdf
2019-11-07
空空如也
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