主要介绍了如何利用python进行时间序列分析，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

MASS: 微软亚洲研究院开源新模型一种用于语言生成的新掩蔽序列到序列预训练

本程序为采用m序列和gold序列的扩频通信仿真，保护采用循环前缀，调制采用QPSK和16QAM，信道为AWGN信道和瑞利衰落信道，实现平台为Matlab。

题记：毕业一年多天天coding，好久没写paper了。在这动荡的日子里，也希望写点东西让自己静一静。恰好前段时间用python做了一点时间序列方面的东西，有一丁点心得体会想和大家分享下。在此也要特别感谢顾志耐和散沙，让我喜欢上了python。 什么是时间序列 时间序列简单的说就是各时间点上形成的数值序列，时间序列分析就是通过观察历史数据预测未来的值。在这里需要强调一点的是，时间序列分析并不是关于时间的回归，它主要是研究自身的变化规律的（这里不考虑含外生变量的时间序列）。 为什么用python 　　用两个字总结“情怀”，爱屋及乌，个人比较喜欢python，就用python撸了。能做时间序列的软

自然语言处理方向机器翻译的经典论文之一。

伪随机码pn序列，m序列matlab仿真 实现任意阶m序列 只需改动本原多项式八进制表示，樊昌信书本上有

PyTorch中的Seq2Seq 这是用于在训练序列到序列模型的完整套件。 它由几个模型和代码组成，可以训练和推断使用它们。 使用此代码，您可以训练： 神经机器翻译（NMT）模型 语言模型 图像到字幕的生成 跳过思维的句子表示 和更多... 安装 git clone --recursive https://github.com/eladhoffer/seq2seq.pytorch cd seq2seq.pytorch; python setup.py develop 楷模 当前可用的模型： 简单的Seq2Seq递归模型 带注意解码器的递归Seq2Seq （GNMT）递归模型 变形金刚-来自的仅关注模型 数据集 当前可用的数据集： WMT16 WMT17 OpenSubtitles 2016 COCO图片标题 可以使用3种可用的分割方法对所有数据集进行标记： 基于字符的细

在FFT的基础上，讲一个序列进行奇偶愤怒。利用共轭对称性进行计算，只需要一次FFT就可以得到此个序列的FFT。效率提高一倍。

采用采样法和长除法产生m序列，并根据所产生的m序列得到Gold序列和Kasami序列小集

注意神经网络的序列到序列学习 更新：检出的beta版本，完全支持seq2seq-attn的功能完全重写。 Seq2seq-attn将继续受支持，但是新功能和优化将集中在新代码库上。 在编码器-解码器为LSTM的情况下，以（可选）注意标准序列到序列模型的实现。 编码器可以是双向LSTM。 此外，还可以选择通过运行卷积神经网络，然后运行基于字符嵌入的用作输入）来使用字符（而不是输入单词嵌入）。 注意模型是从，Luong等。 EMNLP2015。我们将全球通用注意力模型与本文中的输入反馈方法结合使用。 输入进纸是可选的，可以关闭。 角色模型来自“ ，Kim等。 AAAI 2016年。 在基线模型之上还有很多其他选项，这主要归功于的出色。 具体来说，有一些功能可以实现： 。 Luong等人，EMNLP 2015。 Costa-Jussa和Fonollosa，ACL，2016年。 。