时间序列预测-Transformer,Informer,Autoformer,FEDformer复现结果

LKSVideoEncoder v0.1.1 将 UIImage 序列编码为 H.264 视频。 基于 。 使用AVAssetWriter 专为 iOS7+ 打造 另请查看 (GPUImage)[ ]，它可以对来自视频源的视频进行编码 发布历史 v0.1.1 - 文档 v0.1.0 - 第一个版本。

weblogic10.3.6 反序列化漏洞补丁： p20780171_1036_Generic.zip p22248372_1036012_Generic.zip

NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。 NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。

可序列化字典 Unity的可序列化字典类。 Unity无法序列化标准字典。 这意味着它们将不会在检查器中显示或编辑，并且不会在启动时实例化。 一个经典的解决方法是将键和值存储在单独的数组中，并在启动时构造字典。 该项目提供了一个通用的字典类及其可解决此问题的自定义属性抽屉。 产品特点 它继承自Dictionary 它实现了CopyFrom(IDictionary)方法来帮助分配常规字典中的值 您可以统一使用任何可序列化的类型作为键或值。 可以在检查器中对其进行编辑，而无需实现自定义编辑器或属性抽屉。 检查器将处理无效的字典键，例

Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解（完整源码和数据) 1.Matlab实现SVMD逐次变分模态分解时间序列信号分解，运行主程序main即可，数据为一维时间序列信号数据。 2.赠送一个SVMD分解重构测试案例，运行test_svmd得到结果。 3.程序语言为matlab，运行环境matlab2018b及以上。 4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+。

分别用M序列gold序列正交gold序列设计直接序列扩频通信系统并分析误码率

本程序主要针对对平面场景拍摄图像的拼接，典型应用就是航拍影像的拼接，投影模型使用了相似变换、仿射变换以及透视模型， 或者前两种和透视投影的组合，优化算法使用LM算法，基本思路是每拼接一副影像便使用LM算法对所有模型参数及画布投影点进行优化， 以消除累积误差，程序对中间的特征点检测结果以及匹配结果均保存成了文件，以避免大量影像拼接时对内存的占用；本程序还增加匹 配点添加与删除功能，交互式引导匹配以及区域匹配等等，实际上只要存在重叠关系图像均可以实现交互式匹配点添加，保证任何影像 都能配准到一起，程序经过优化还可应用到无人机航拍视频的拼接上,。 现在测试结果最多拼接600张左右的航拍影像，在不要任何POS信息的情况下能够完美拼接到一起。程序里面附了一组简单的测试影像， 可以试试不同投影模型拼接效果。

1.Python实现ARIMA-LSTM时间序列预测（完整源码和数据) anaconda + pycharm + python +Tensorflow 注意事项：保姆级注释，几乎一行一注释，方便小白入门学习！ 2.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4.作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python算法仿真工作8年；擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验，更多仿真源码、数据集定制私信+

基于粒子群算法优化长短期记忆网络(PSO-LSTM)的时间序列预测。 优化参数为学习率，隐藏层节点个数，正则化参数，要求2018b及以上版本，matlab代码。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。