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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

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这篇文章给大家带来的是关于SCINet实现时间序列滚动预测功能的讲解，SCINet是样本卷积交换网络的缩写(Sample Convolutional Interchange Network)，SCINet号称是比现有的卷积模型和基于Transformer的模型准确率都有提升(我实验了几次效果确实不错)。本篇文章讲解的代码是我个人根据官方的代码总结出来的模型结构并且进行改进增加了滚动预测的功能。模型我用了两个数据集进行测试，一个是某个公司的话务员接线量一个是油温效果都不错，我下面讲解用油温的数据进行案例的讲解SCINet是一个层次化的降采样-卷积-交互TSF框架，有效地对具有复杂时间动态的时间序列进行建模。通过在多个时间分辨率上迭代提取和交换信息，可以学习到具有增强可预测性的有效表示。此外，SCINet的基础构件，SCI-Block，通过将输入数据/特征降采样为两个子序列，然后使用不同的卷积滤波器提取每个子序列的特征。为了补偿降采样过程中的信息损失，每个SCI-Block内部都加入了两种卷积特征之间的交互学习。个人总结：SCINet就是在不同的维度上面对数据进行处理进行特征提取工作，从而

随着市场的不断发展，公司的规模也在相应扩大，而公司的人事管理也越发凸显其重要地位。本系统主要针对大型公司员工签到考勤设计，为解决大型公司员工多，统计难，核对繁琐等问题。 1.2 项目背景 软件的系统名称：XX 公司员工签到考勤系统 本项目的提出者：XX 公司 本项目的任务开发者：员工签到考勤系统研发小组 本项目的用户：XX 公司员工签到考勤管理人员 1.3 编写目的 描述软件所能达到的功能。 指导软件的代码编写，使开发具有明确的方向性。 描述系统的逻辑设计，程序设计，后台处理等重要信息。 1.4 术语定义 MIS：管理信息系统 SRS: Software Requirement Specification (软件需求说明) DFD: Data Flow Diagram (数据流图)

软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件：naive bayes.ipynb python环境

基于MATLAB的多输入多输出神经网络代码数据集

机场代码可以指国际航空运输协会机场代码，旅客预订，票务和行李处理系统中使用的三字母代码或国际民航组织机场代码 airport-codes_csv.csv

kaggle竞赛Predict Student Performance from Game Play 自己写的项目代码，带注释+讲解 数据集：https://www.kaggle.com/competitions/predict-student-performance-from-game-play/data score为0.678，300/600的rank 竞赛目标： You'll develop a model trained on one of the largest open datasets of game logs. 文件包括： train.csv - the training set test.csv - the test set sample_submission.csv - a sample submission file in the correct format train_labels.csv - correct value for all 18 questions for each session in the training set