最近 Transformer 在统一建模方面表现出了很大的威力，是否可以将Transformer应用到时序异常检测上引起了很多学者的研究兴趣。 最近来自阿里达摩院、上海交通大学的几位学者就近年来针对时间序列场景中的Transformer模型进行了汇总，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了Transformer针对时序问题下的具体设计，包含预测、异常检测、分类等诸多工业界常用场景，并开源了代码，是非常不错的学习资料。 优秀毕业设计：基于transformer的序列数据二分类完整代码+数据可直接运行

黑樱桃（Prunus serotina Ehrh。）是北美本地植物。 它包括五个亚种，目前正在欧洲入侵。 自西班牙前时代以来，黑樱桃就已经为美国居民所熟知并使用，其植物用途已在19世纪被报道。 本研究基于554个分类学确认的采集点的数据，描述了该物种的分类学丰富性和分类学多样性。 此外，使用19个气候参数来估计黑樱桃的当前和未来潜在分布模式，并将气候变化模型应用于北美和欧洲。 墨西哥东北部，墨西哥西北部，大美国盆地和美国密西西比河-大湖地区显示为斑节杆菌的分类群。 黑樱桃在北美的潜在分布模型显示出从墨西哥中心开始并跟随两个墨西哥主要山脉（西马德雷山脉和西马德雷山脉）的连续模式。 该模式沿墨西哥北部的两条不同路径向落基山脉和美国的阿巴拉契亚山脉延伸。 基于NOAA-CCM3气候变化模型，湿地降雨量的减少将导致美国未来格局的变化。 当应用于欧洲时，我们的模型显示的区域比以前的估计更广泛，更准确。 因此，该物种目前的潜在分布包括该大陆西部的重要地区。 气候变化对P. serotina分布的潜在影响表明，该物种的新的和更广泛的区域可能遍及整个大陆，主要分布在法国，德国和意大利。 我们建议最终考

特别是校准不同长度和位置的测针时测球校准结果球度误差的大小对测量结果的影响至关重要。

本文讨论了使用傅里叶描述符进行血细胞分析和分类。 以二维数字序列傅立叶描述符的形式描述轮廓边界的模型。 图形的形状和方向对傅立叶描述符参数的影响。 探索如何确保傅立叶描述子关于几何变换的不变性。 计算机图形工具的Fourier描述符的图形表示模型。 一种基于神经网络的傅立叶描述符形成信息特征空间的方法，对边界图像段的轮廓进行分类。

一行代码画一个表格，UIView分类，可以很简单的画excel表格

NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。

基于内生增长理论的证据强调人力资本积累在促进增长中的作用，本文研究了撒哈拉以南非洲（SSA）1995-2016年入学对经济增长的分类影响。 该分析基于增强的Solow和Mankiw模型，并采用了广义矩量（GMM）技术，该技术负责处理动态面板环境中的内生性。 结果表明，教育扩张对促进撒哈拉以南非洲地区经济表现的影响是显着但有差异的。 本质上，教育促进增长的影响取决于教育类型，其中中等教育产生的影响最大。 按性别分类的模型结果表明，相对于高等学校，中学和小学入学率产生更高的增长效应。 最有趣的是，与现有的关于教育对性别的性别分类影响的现有文献相反，女孩的教育相对于男孩产生了更高的增长效果。 根据女童教育的积极影响的证据，应鼓励在撒哈拉以南非洲支持和维持女童教育的政策干预措施。

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在PPI数据集上用图卷积神经网络实现节点分类，包括GCN分类网络搭建、PPI数据集的数据预处理，以及节点分类网络的训练和测试代码。