本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制，旨在解决传统Transformer模型中的效率问题。FNet模型通过简单的线性变换，包括非参数化的傅里叶变换，来“混合”输入令牌，从而实现了快速且高效的处理方式。这种创新的方法在保持了相对较高的准确性的同时，显著提高了训练速度，特别是在处理长序列数据时更显优势。FNet的工作原理，并通过一个实战案例展示如何实现基于FNet的可视化结果和滚动长期预测。预测类型->多元预测、单元预测、长期预测。适用对象->受硬件所限制的时候，FNet是一种基于Transformer编码器架构的模型，通过替换自注意力子层为简单的线性变换，特别是傅里叶变换，来加速处理过程。FNet架构中的每一层由一个傅里叶混合子层和一个前馈子层组成(下图中的白色框)。傅里叶子层应用2D离散傅里叶变换(DFT)到其输入，一维DFT沿序列维度和隐藏维度。总结：FNet相对于传统的Transformer的改进其实就一点就是将注意力机制替换为傅里叶变换,所以其精度并没有提升(我觉得反而有下降,但是论文内相等，但是从我的实验角度结果分析精度是有下降的

与Keras应用程序兼容的EfficientNet噪声学生砝码。 efficientnetb0_notop.h5 efficientnetb1_notop.h5 efficientnetb2_notop.h5 efficientnetb3_notop.h5 efficientnetb4_notop.h5 efficientnetb5_notop.h5 efficientnetb6_notop.h5 efficientnetb7_notop.h5

YOLOV7-人脸口罩检测数据集

CenterFusion数据集nuScence-COCO格式

这些网络数据主要由nodes，link，OD等信息构成，并组织成一系列文件。

1.本项目以相关平台音乐数据为基础，以协同过滤和内容推荐算法为依据，实现为不同用户分别推荐音乐的功能。 2.项目运行环境：包括 Python 环境、MySQL 环境和 VUE 环境。需要安装的依頼包为: Django 2.1、PyMySQL 0.9.2、jieba 0.39、xlrd 1.1.0、gensim 3.6.0 3.项目包括4个模块：数据请求及存储、数据处理、数据存储与后台、数据展示。其中数据处理部分包含计算歌曲、歌手、用户相似度和计算用户推荐集。数据存储与后台部分主要在PyCharm中创建新的Django项目及5个模板，即主页、歌单、歌手、歌曲和用户。前端实现的功能包括：用户登录和选择偏好歌曲、歌手；为你推荐(用户行为不同，推荐也不同) ;进入各页面时基于内容的推荐算法为用户推荐歌单，协同过滤算法为用户推荐歌曲、歌手；单击时获取详细信息，提供单个歌单、歌曲、歌手、用户的推荐；个性化排行榜(将相似度由大到小排序)；我的足迹。 4.项目博客： https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132335950

总大小：114.39G OpenLane包含20万帧、超过88万条实例级车道、14个车道类别（单白色虚线、双黄色实体、左/右路边等），以及场景标签和路线邻近目标（CIPO）注释，以鼓励开发3D车道检测和更多与产业相关的自动驾驶方法。

包括金融、交通、商业、医疗、指纹等专业领域公开数据集查找和下载

来源：大创的时候和同学采集的各种各样的数据集，图像已经清洗； 介绍：本数据集包含了各种帽子，大概每个类别1000张； 补充：高质量版本还没有上传 预告：高质量版本包含大量的图像+txt+xml格式的数据集 且帽子种类更为丰富 标记方式：大学生手动标记，数据集已经被清洗

火灾烟雾检测数据集