开工利是

初七开始,许多人开始正式进入工作状态,不过我还可以再休息一天,明天才上班。


我昨天刚到的深圳,去年初六从家里出发,路上花了24个小时,今年提前一天走,路上只花了12个小时。跟早上挤地铁一样,提早半个小时走,路上所花的时间要少很多。道理大家都懂,但不一定都会这么做,所以很多时候,你只要稍微自律一点,就能超越大部分人。


广东这边有开工利是的习惯,上班第一天基本上是去各个办公室讨开工红包,领导们会很自觉的把红包先包好,钱不多,就是为了好玩或者讨个吉利。


2019新的一年,祝大家都能牛逼起来,跳槽的薪资能 double,没跳槽的努力提升自己,写公众号的多写出10万+,还在实习的能拿个好 offer,还在学校的好好学习,多写点代码少打点游戏,没女朋友的找个女朋友,没男朋友的找到男朋友。


给大家抽11个开工利是,不管你能不能抽到,2019年祝你们的愿望都能实现



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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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