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实时序列通常具有多个周期性，如天气观测的日变化和年变化，电力消耗的周变化和季度变化每个时间点的变化不仅受其相邻区域的时间模式（周期内变化）的影响，而且与相邻周期的变化（周期间变化）高度相关。对于没有明确周期性的时间序列，其变化将以周期内变化为主，相当于具有无限周期长度的时间序列。（这类数据理论上很难进行长期预测）受多周期性和周期内及周期间复杂相互作用的启发，我们找到了一种时间变化建模的模块化方法。笔者思考：没有考虑到特定的人为因素的影响。

AMS可以在无监督和在线学习中计算网络参数的重要性。给与新数据可以计算出网络参数的特征重要性，基于模型数据的L2范数的平方，其参数的梯度反应新数据预测的敏感性，将其作为权重，让其保守变化，提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度。首次将，这可能会因测试条件而异。

使用历史速度数据预测未来时间的速度。同时用于序列学习的RNN(GRU、LSTM等)网络需要迭代训练，它引入了逐步累积的误差，并且RNN模型较难训练。为了解决以上问题，我们提出了新颖的深度学习框架STGCN，用于交通预测。

STGNNs在多维序列预测中表现超前，所以近期的多数研究都是基于此进行。而本文提出了基于序列、时间、空间编码，的简单Spatial and Temporal IDentity (STID)模型结构。其效果在多维序列预测任务上运行速度快，同时效果好，效果比邻甚至超越STGNNs。论文的背景知识，前人的工作等多序列预测往往之间具有一定的相关性。

给你一个整数数组 nums ，数组中的元素 互不相同。返回该数组所有可能的子集（幂集）。解集 不能 包含重复的子集。你可以按 任意顺序 返回解集。示例 1：输入：nums = [1,2,3]示例 2：输入：nums = [0][[],[0]]提示：nums 中的所有元素 互不相同。

今有6×6的棋盘，其中某些格子已预放了棋子。现在要再放上去一些，使得每行每列都正好有3颗棋子。最多有多少种放法？需要每次都计算行和列，所以需要做好准备工作三、解题因为存在多种填充解，显然可以用递归遍历多个路径。我们可以先用循环写出一个路径，然后再逐步改成递归3.2 递归修改从循环中我们可以得到一个终止条件:几个进入下一个递归的条件:同时我们需要构建一个 直接下一步的辅助递归函数，从下列的实现我们可以看出基本是和循环一致的，仅仅是将循环的一些跳跃动作 用连接。增加了多种可能性的探索将下棋的点不

仔细寻找,会发现:在下面的8x8的方阵中,隐藏着字母序列:“LANQIAO”。SLANQIAOZOEXCCGBMOAYWKHIBCCIPLJQSLANQIAORSFWFNYAXIFZVWALCOAIQNAL我们约定: 序列可以水平,垂直,或者是斜向;并且走向不限(实际上就是有一共8种方向)。上面一共有4个满足要求的串。总共存在8个方向，但是其中两两是相反的，所以我们有四种模式的搜索：...

一、背包问题解析下列是我们熟悉的背包问题的描述：有n个物体，每个物体有一定的体积(viv_ivi​)，和一定的价值(pip_ipi​)。我们想挑选一些物品放入容量为V的背包里，希望放进去的物体价值最大。显然其中标红的部分是核心，即在一个限制条件下，将价值最大化。就和机器学习的损失函数一样，将函数最优化。对于损失函数，我们可以基于问题是分类还是回归，来自己选定；对于我们的背包问题的价值最大化，没有一个固定式进行优化，所以很重要的一件事是我们需要找到它的模式亦或是数学表达式（状态转移方程）寻找状态

《Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing Platforms: A Learning and Planning Approach》一、简介基于大量历史数据，构建一个大Q表,用于订单的评估，满足乘客的需求的同时，兼顾平台的长期价值，最终提升平台的收入。二、背景从司机抢单到平台派单，使得平台的收入提升了10%。对于派单，需要对司机和订单进行高效的组合。之前大家都是基于一些在线策略(会在一定时间将司机和订单放到一个bucket里，然后.