本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测(值得一提的是DLinear的出现是为了挑战Transformer在实现序列预测中有效性)。本文的讲解内容包括：模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练和预测、结果可视化、训练个人数据集，讲解顺序如下->预测类型->这个模型我在写的过程中为了节省大家训练自己数据集，我基本上把大部分的参数都写好了。我看论文的内容大比分都是对比实验，因为DLinear的产生就是为了质疑Transformer所以他和各种Transformer的模型进行对比试验，因为本篇文章就是DLinear的实战案例，对比的部分我就不讲了，大家有兴趣可以看看论文内容在最上面我已经提供了链接。 到此本文已经全部讲解完成了，希望能够帮助到大家，在这里也给大家推荐一些我其它的博客的时间序列实战案例讲解，其中有数据分析的讲解就是我前面提到的如何设置参数的分析博客，最后希望大家订阅我的专栏，本专栏均分文章均分98，并且免费阅读。

其中包含了玩站恶搞实验报告，以及详细的实验数据，值得借鉴参考学习。

lfw人脸识别数据集，包括lfw_align_112，lfw_align_112_fr，img_list1.txt，lfw_align_112_pairs.txt ，lfw_align_112.list。

PPP-RTK系统clas的样例数据 PPP-RTK的算法研究、开发人员，该样例数据用于CLAS源码的测试分析，特别注意的是L6数据，类似于我国北斗三代的PPP-B2b数据。

熵权法（Entropy Weight Method）是一种常用的多指标权重确定方法，用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论，通过计算指标数据的熵值和权重，实现客观、科学地确定指标权重，以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。

PB生成JPG和PDF是弱项，这个例子就是只需要调用动态库，可以轻松实现PB数据窗口打印自动生成PDF、JPG。

yolov学习笔记-行人数据集

用于水果识别的yolov数据集，可以用于做各种计算机视觉的项目

NeuTomPy工具箱 NeuTomPy工具箱是用于层析数据处理和重建的Python软件包。 这样的工具箱包括预处理算法，伪影去除和广泛的迭代重建方法以及“滤波反投影”算法。 NeuTomPy工具箱最初是为中子断层扫描术设计的，旨在满足用户和研究人员比较最新的重建方法并为其数据选择最佳数据处理工作流程的需求。 特征 TIFF和FITS文件以及图像堆栈的读写器 通过剂量校正，旋转轴倾斜校正，环形滤波器，异常值去除，光束硬化校正进行数据归一化 由提供支持的多种重建算法：FBP，SIRT，SART，ART，CGLS，NN-FBP，MR-FBP 多种指标的图像质量评估 安装 NeuTomPy工具箱支持Linux ， Windows和Mac OS 64位操作系统。 首先，使用Python 3.6安装 python环境，然后将其激活： conda create -n ntp_env pyth

经过测试，使用7管脚的MAX30102和MAX30100，VCC-GND-SDA-SCL-INT-IRD-RD。需要将SDA和SCL管脚各接一个 4.7K的上拉电阻。将MAX30102上的3个4.7K的电阻去掉。 MAX30102 UNO VIN----------------5V GND----------------GND SDA(接上拉电阻)----------------A4 SCL(接上拉电阻)----------------A5 PC端的软件使用PYTHON做的界面。新版本的MAX30102来了以后，优先使用此方案。python的版本为3.9.11 安装库的位置：C:\Users\LLY\AppData\Local\Arduino15\staging\libraries\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\SparkFun_MAX3010x_Pulse_and_Proximity_Sensor_Library-1.1.1\examples\Example8_SPO2