“要处理14维空间中的超平面，请可视化3D空间并大声说出“十四”。每个人都这样做。 ”-杰夫·欣顿（Geoff Hinton） 总览 HyperTools旨在促进基于降的高维数据可视化探索。 基本管道是输入一个高维数据集（或一系列高维数据集），并在单个函数调用中降低数据集的维数并创建图。 该软件包建立在许多熟悉的朋友之上，包括 ， 和 。 我们的软件包最近在。 对于一般概述，您可能会觉得很有用（作为达特茅斯一部分提供）。 试试吧！ 单击徽章以启动示例实例的活页夹实例： 要么 在HyperTools检查Jupyter笔记本的。 安装 要安装最新的稳定版本，请运行： pip install

Jupyter笔记本用于： Yunjun，Z.，F.Amelung，Y.Aoki，（2021年），用ALOS-1 / 2 InSAR时间序列对日本雾岛火山综合体的热液系统进行成像，地球物理。 Res。 来吧，doi： [已提交]。 数据 InSAR置换产品： 来自日本的ALOS-1 / 2： 日本雾岛市的时间序列，速度和所选干涉。 日本从ALOS-1到日本九州南部的干涉图堆栈： 。 日本从ALOS-2到日本九州南部的干涉图堆栈： 。 使用ISCE-2和MintPy进行InSAR数据处理的配置： 大地建模： 来自GBIS的模型结果： 。 GBIS的配置： 人物（ ） 图1-2008-2019年雾岛的地球物理观测 地质环境。 -InSAR的准垂直位移图。 -InSAR，GPS和EQ编号的时间序列。 -Shinmoe-dake和Iwo-yama的大地测量建模

Qt 平台下，利用QChart实现实时动态曲线，对于新手还是有借鉴意义

Strategems.jl：Julia中的定量系统交易策略开发和回测

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神经网络的时间序列分析 重点比较ANN，RNN，LSTM和LSTM在时序分析中的表现 在这个项目中，我建立并比较了四种类型的ANN模型：具有Attention的完全连接的ANN，RNN，LSTM，LSTM。 有两个包含时间序列的数据集。 目的是建立深度神经网络，该网络可以学习数据中的时间模式并预测未来观察的价值。 对于那些模型，我比较了预测的准确性和训练过程的速度。 请参考Report.pdf了解详细说明和参考。 为了构建神经网络，我使用python keras库。 为了实现注意力机制，我使用了Christos Baziotis的。

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