杂谈

博主作为转行程序员工作半年,起初因很多东西不会而缺乏信心,但坚持下来并找到了国企外包公司的工作,从事Qt下的c++界面开发。为提升自己,打算每周至少写两个demo博客,除原创外均为学习借鉴,代码仅供交流学习。

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   第一次写博客,不知道该写点啥?作为一名转行过来的程序猿,不知不觉已经工作半年了,其实决定做程序员的时候就想着要维护有自己的一个博客。但是自己转行过来,很多东西都不会。对自己根本没有信心,就连自己能否走进程序的生活都是未知的。不过还好总算坚持来了。刚培训结束时,自己年龄本身就不小,对计算机还是未知的,那个时候想想自己都感觉搞笑,但是又感觉未来社会一定离不开计算机编程。就这样坚持下来了,一直到找到工作。工作是国企外包公司的界面Qt下做的c++界面开发,工作比较杂碎,好在时间多。补充了自己新手时间很多都不会的的空。如今起码可以简单写写东西。看看别人写的小demo了。我自己本身不是那种纯技术的性格,比较贪玩。所以为了是自己进步。我打算写一些自己学的demo或者一些小东西来提高和巩固自己工作中学到的技能。为了能不让自己这个计划变成空的。自此打算每周至少两个的demo。另外也在这声明一下除非我能确定自己原创的demo,其余的均来自学习别人的。代码如果有人可能看到我这的要用,希望你们去查查源码,我写的仅供交流学习。

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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