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RSS订阅原创 【猜你需要】如何让任意的包成为子包
但是如果A，B是平级的，最终又需要成为子包。就必须通过sys.modules[A.B]绑定。其他所有方法都是不可行的。包括但不限于A.globals()[’B’]=B，import B;在Python，正常只能通过把子包B放在包A下面，才可以成为子包，通过A.B导入。
2025-09-01 16:58:04
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原创 【猜你需要】解决问题：It is required that your private key files are NOT accessible by others.
出现这一问题是因为，密钥太开放了。要限制所有人可访问。删除所有人的权限即可。
2025-07-29 15:28:08
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原创 CauseFormer: Interpretable Anomaly Detection With Stepwise Attention for Cloud Service
不好看
2025-07-29 14:26:06
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原创 【猜你需要】Latex 表格内格子换行的小寄巧（技巧）
类似这样，额外增加一个空格。然后就可以正常换行了。但是好像需要设置tabular为p（段落模式），如果是c,l,r应该是不可以的。其他的什么makecell, parbox都太麻烦了。最近发现一个最简单有效，又满足要求的方法。
2025-07-16 17:21:07
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原创 A Ranking-Based Cross-Entropy Loss for Early Classification of Time Series
为实现早期分类时间序列（ECTS），我们提出了一种新颖的排名约束集成方法（RCE）。该方法采用排名思想来整合早期性目标和分类目标。因此，我们给出了排名关系的数学描述。集合的排名由其元素间的关系构成。在此，我们利用两个元素的成对排名关系来对无序集合进行排序。RCE算法通过类别和时效性两个维度对时间序列进行排序，如图2所示。首先根据类别对时间序列进行排序——排序0和排序1分别代表脓毒症类别优先非脓毒症类别、以及非脓毒症类别优先脓毒症类别的两种排序方式。
2025-07-14 14:29:58
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原创 Densely Knowledge-Aware Network for Multivariate Time Series Classification
XX提出了一个densely knowledge-aware network (DKN)，构建了基于残差卷积网络与注意力网络的双塔蒸馏网络结构，用于提取局部与全局特征，并提升不同层的信息流动能力，实现低层级与高层级语义信息间的密集相互监督，帮助DKN挖掘rich regularizations and relationships hidden in the data。
2025-07-14 14:28:52
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原创 MagNet: Multilevel Dynamic Wavelet Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification
摘要 本文提出了一种新型的多元时间序列分类框架MagNet，通过多级动态小波图神经网络解决现有方法的三大缺陷：噪声敏感性、有限感受野和静态相关模式。MagNet的核心创新包括：(1)采用多级小波变换(MWT)进行时频分解，增强抗噪性；(2)设计正交时序卷积层(OTC)减少特征冗余；(3)引入动态图神经网络(DGNN)捕捉变量间的动态依赖；(4)提出层级图粗化(HGC)技术解决平面化学习问题。在30个UEA基准数据集上的实验表明，MagNet显著优于13种基线方法。该框架为多元时间序列分析提供了更强大的特征提
2025-07-11 09:34:50
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原创 小波变化的简单理解
小波变换克服了傅里叶变换在非平稳信号处理中的局限性。傅里叶变换的全局性导致其对局部变化过于敏感，且无法描述时变频谱。小波变换采用具有局部性的基函数，通过缩放和平移生成多尺度分析能力。尺度函数与小波函数分工协作：尺度函数高效表征低频信息，小波函数捕捉高频细节，共同构建多分辨率分析的层级结构。这种分工显著提升了计算效率，避免了单纯使用小波函数带来的冗余计算，使信号分解更高效、系数更稀疏。小波变换的多尺度特性使其成为非平稳信号分析的理想工具。
2025-07-11 08:57:00
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原创 【方法】Time Series Classification with Elasticity Using Augmented Path Signatures
看吐了，本文被鉴定为，写作一般。难懂
2025-07-10 15:37:14
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原创 【Path Signature】Time Series Classification with Elasticity Using Augmented Path Signatures
推荐指数：★★☆☆☆
2025-07-10 15:11:27
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原创 动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）补充案例
DTW算法的边界条件规定了累积距离矩阵中第一行和第一列的计算规则，确保路径从起点(0,0)开始扩展。起点D[0][0]直接取两序列首个元素的距离。第一行只能从左方移动，第一列只能从上方移动，分别对应序列的一对多对齐情况。这些条件为后续递归计算提供了基础，保证了累积距离的正确性。边界条件的设定使得DTW路径必须从起点出发，遵循序列边缘逐步扩展的规则，避免无效的距离计算。
2025-07-10 11:31:16
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原创 动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）介绍
DTW是时序相似度度量的“利器”，其核心是通过动态规划找到最优对齐路径，解决了传统距离在时间错位场景下的局限。实际应用中，常结合约束条件（如Sakoe-Chiba带）优化效率，使其更适合大规模数据处理。
2025-07-08 20:08:19
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原创 【ICLR 2026 Oral】Shedding Light on Time Series Classification using Interpretability Gated Networks
好文！
2025-07-08 14:23:42
795
原创 【ICLR 2026 Oral】TimeMixer++: A General Time Series Pattern Machine for Universal Predictive Analysis
很好的ICLR Oral，爱来自瓷器！
2025-07-07 11:21:36
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原创 【猜你需要】使用了Git LFS还是无法上传文件？文件过大？
解决Git LFS上传文件失败问题：当大文件已被Git追踪时，使用git lfs migrate import命令重新迁移指定文件（如.npy/.csv格式），再执行常规的add、commit、push操作即可成功上传。该方法适用于已纳入版本控制的大文件，迁移后能解决LFS上传报错问题。操作流程简单高效，包含具体命令示例和前后对比图。
2025-06-25 20:20:35
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原创 Root Cause Analysis in Microservice Using Neural Granger Causal Discovery
对比+因果吗？有点意思
2025-03-31 16:51:52
1366
原创 Deep Time Series Anomaly Detection with Local Temporal Pattern Learning
感觉看点不多。
2025-03-26 11:57:33
399
原创 [特殊字符]️ Frequency-enhanced Comprehensive Dependency Attention for Time Series Anomaly Detection
恕我直言，看不下去。
2025-03-26 11:51:23
911
原创 Dynamic Soft Contrastive Learning for Time Series Anomaly Detection 解读
ICASSP好文！值得学习！
2025-03-24 14:13:20
1506
原创 Autoregressive Density Estimation Transformers for Multivariate Time Series Anomaly Detection
有一定follow价值！
2025-03-24 10:37:50
1283
原创 Graph Structure Learning via Transfer Entropy for Multivariate Time Series Anomaly Detection
鉴定为只需要看解读即可！
2025-03-22 11:26:19
888
原创 STAD: Joint Spatial-Temporal Dimension and Channel Correlation for Time Series Anomaly Detection
看我解读即可，无需看原文
2025-03-21 20:09:44
754
原创 Can Large Language Models be Anomaly Detectors for Time Series? 解读
省流：好文，一篇蓝海！！
2025-03-21 15:55:36
1360
原创 When Model Meets New Normals: Test-Time Adaptation for Unsupervised Time-Series Anomaly Detection
个人鉴定为，绝佳baseline
2025-03-16 14:40:26
459
原创 Breaking the Time-Frequency Granularity Discrepancy in Time-Series Anomaly Detection
（🤡，有些没看懂，下次再看吧。感觉是提出了一种新的NS时间窗口滑动方法，可以和基础的Anomaly Transformer无缝衔接使用的框架。代码位置：https://github.com/kaist-dmlab/DualTF。
2025-03-16 14:02:37
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原创 Bad owner or permissions on C:\\Users\\user/.ssh/config ＞ 过程试图写入的管道不存在。
设置 D:\Program Files\Git\usr\bin\ssh.exe 或者。File -> 偏好Preference -> Setting。推测这个问题出现原因是WINDOWS自带的SSH缺少一些权限。搜索 remote.ssh.path。这个问题困扰我一年了。
2024-04-10 21:30:31
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原创 CODE随笔
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：撤销：Ctrl/Command + Z重做：Ctrl/Command + Y加粗：Ctrl/Command + B斜体：Ctrl/Command + I标题：Ctrl/Command + S
2024-04-10 20:39:42
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原创 Deep Embedded Clustering with Asymmetric Residual Autoencoder
出于为了解决AE中的梯度消失，是否可以使用残差网络或者dense net解决的心态，我搜到了这篇文章Deep Embedded Clustering with Asymmetric Residual Autoencoder。本文的亮点：使用了一个非对称的、残差的autoencoder来训练样本；将clustering融合入模型，解决end-to-end问题；非对称训练得到的AE更加适合clustering；因为将模型融合，导致AE的训练存在一些constraint（满足clu.
2021-10-09 19:52:59
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原创 Table conf iguration with catalog null, schema null，and table...
关于MyBatisGenerator出现的一个问题首先，MBG是可以用视图逆向生成基本CRUD文件的因为在MBG里，视图和表是等价的，至少在生成的时候是，但是今天却一直无法生成视图对应的POJO和MAPPER，最开始以为是不能用视图，后来查询一番，并且之前自己确实使用视图生成过，所以怎么怀疑了，之后查看了别人的博客，以为是自己的表名或者数据库名字写错了，结果也都不是。如下图：一直提示我：Table conf iguration with catalog null, schema null，and
2020-07-16 18:43:47
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原创 [Vue] Avoided redundant navigation to current location
写Vue代码的时候，经常提示下面这句话Avoided redundant navigation to current location这句话的意思很简单，就是提示你，不建议冗余的跳转当前路径，网上解决方法基本都是需要修改原型，这样会牵一发而动全身，可能导致未知的错误。如下：//push const VueRouterPush = Router.prototype.push Router.prototype.push = function push (to) { return VueRo
2020-07-12 15:08:32
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原创 数据库范式练习
数据库范式练习设W（C,P,S,G,T,R）其中C为课程，P为教师，S为学生，G为成绩，T为时间，R为教室。存在有如下函数依赖集{ (S,C)->G,(T,R)->C,(T,P)->R,(T,S)->R }关系模式W的候选码( 1 )，W的规范化程度最高达到( 2 ) 。PST；1NF现有函数依赖集F = {A→BC，B→AC，C→A}，试求其最小函数依赖集。F= {A→B , B →C , C →A }R<U,F>,U={A,B,C,
2020-07-12 15:03:13
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原创 数据库练习题
MySQL练习https://github.com/EmorZz1G/DatabaseStudy查询平均成绩大于80的学生姓名。查询课程成绩大于课程平均成绩的选课信息，显示学生姓名、课程名称和成绩。查询至少选修了C1和C2课程的学生名单。查询选修了C1课程而没有选修C2课程的学生名单。统计每门课程成绩大于80分的学生数。统计计算机系“CS”学生的平均分统计至少选修了两门课程的学生数查询至少选修了两门课程的学生名单查询没有被选修的课程信息查询没有选修C1课程的学生信息统计没有选修C1
2020-07-12 15:03:05
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原创 关于javascript中的this问题
今天学到一个小知识点，关于javascript中的this问题在普通函数中，this代表context object在箭头函数中，this追溯函数调用链的this比如在下面的Vue的例子中，第一个searchWeather中的this，因为是普通函数，所以代表context object，即调用该函数的对象，由Vue实例调用，因此this代表Vue实例，可以获取到city, citys。第二个函数.then((response)=>{}中，因为是箭头函数，所以追溯函数调用链，axios函数是
2020-07-05 11:14:57
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原创 离散数学
代数系统代数系统、运算性质是否为A上的运算：结果唯一运算结果封闭代数系统有一个非空集合A有定义在A上的运算，即结果唯一、封闭二元运算的性质封闭性：a∗b∈Aa*b \in Aa∗b∈A交换性：a∗b=b∗aa*b=b*aa∗b=b∗a结合性：(a∗b)∗c=a∗(b∗c)(a*b)*c = a*(b*c)(a∗b)∗c=a∗(b∗c)分配性：左分配：a∗(b∘c)=(a∗b)∘(a∗c)a*(b \circ c)=(a*b) \circ (a* c)a∗(b∘c)
2020-05-27 17:11:20
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原创 常见错误收集
常见问题总结插件安装出错安装的时候，把“Contact all update sites during install to find required software”这个勾去掉，别选他试下。将platform.xml删了配置TOMCATserverbuild pathadd libraryCookie中保存符号 / 的原因修改为<input type = "text" name = "password" value = "<%=password %>"/&g
2020-05-16 17:38:22
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NGSIM-I-80汽车轨迹数据集
2025-04-14
空空如也
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