华为实习day2

今天去的时候差点迟到,还好及时感到了。上午有两节培训课,第一节课详细介绍了华为的每个部门,第二节课教我们如何面对压力。浑浑噩噩的度过了一个上午,一直想睡觉。中午吃了个不算好不算坏的午餐。再回到培训室,hr小姐姐还给我们发了水果吃,大概是吃完水果我们一天半的实习培训就要结束了,我们中大多数人都要分别了。

下午如期的分部门,不同部门的hr都把各自的实习生领走了,最后留下了三个人,我很好奇为什么留下的总是我,后来hr小姐姐告诉我我被分配到2012实验室,听起来还不错。hr小姐姐领我一个人去见了PL,然后说我师傅不在,给我找了个位置坐了下来。没过多久我师父回来了,大致给我讲了下后面的规划和我们部门做的是什么,我们是做前端的,然后叫我先看书,给了我两本,一本是JavaScript还有一本是JQuery。接下来就是配置自己的电脑,不幸的是,电脑坏了,要报修。于是整个下午就没干什么事,晚饭的时候师傅说请我吃饭,师傅还是很nice的,然后我们就去吃饭了。吃完又和本科的同学聊了会。真心觉得还是身体最重要。

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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