内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

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我们为至少具有最小超对称性的M理论的一类AdS2解构造必要和充分的几何条件。 我们将AdS2中的N $$ \ mathcal {N} $$ =（2，0）超对称性的文献中的先前结果推广为N $$ \ mathcal {N} $$ =（1，0）。 当解决方案可以局部描述为AdS2×Σg×SE7，其中Σg是g族的黎曼曲面，而SE7是7维Sasaki-Einstein流形时，我们将阐明并统一文献中存在的各种解决方案。 在SE7 = Q 1,1,1的情况下，我们找到了同时打开重子和中子电荷的新解决方案。

本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

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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。