互联网:节省时间?浪费时间?

本文探讨了互联网带来的便利,如在线订餐、票务、教育及支付等,同时指出其消耗时间的一面,包括新闻阅读、视频、音乐、游戏等应用,强调了互联网使用的双刃剑性质。

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互联网的发展给大家带来了极大方便,同时也占用了大家的不少时间。

是不是有点自相矛盾?

仔细想想,还真是怎么回事。

比如带来方便的应用:

美团、饿了么等网络订餐,不仅不用大家自己做饭,甚至都节省了去餐馆的时间;

网上票务,不用大家去汽车站、火车站、机场去购票了,直接登机、上车就行了;

在线课程,不去教室就能享受优质教室的授课;

微信支付宝的使用,让钱包、银行卡都提前退休了;

网上工作协同等APP,让我们实现了在家上班的愿望。

通过上面这些,我们的生活是不是感觉便捷了很多!

但是,刀有两面,有利有弊,为什么?

且听YY给你说说:

用来消耗用户时间的的互联网应用:

新闻阅读、网络小说、视频应用、音乐、游戏、直播,说实话,你一天被这些应用消耗多少时间?

1个小时?

两个小时或者更多?

关键是这些东西基本是用来消遣的。

比如抖音、快手,别人我不清楚,反正老费现在不怎么看了。

开始的时候,刷抖音、快手,就像着了魔,每天有空就打开,而且里面的内容都是你“喜欢”的,当然不一定是你真正需要的。

在不知不觉中,你的大把大把的宝贵时间就浪费了。

有的新闻阅读软件也是良莠不齐,很多广告穿插其中,甚至有误导的骗子广告,让人上当受骗。

通过上面的分析,貌似得出一个结论——

互联网是把“双刃剑”。

利用好了,他就是倚天剑与屠龙刀;

利用不好,他就是青海黑教的血刀。

甚至一样的武器,放在不一样的人手里,作用却是大相径庭。

互联网就是一样:

有的人通过它散尽万贯家财,

有的人通过它实现财务自由。

就看你如何使用了!

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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