高校人员信息管理系统 1、数据模型 教师、实验员、行政人员、教师兼行政人员 共有属性：编号、姓名、性别、出生年月 教师：所在系部、专业、职称 实验员：所在实验室、职称 行政人员：政治面貌、职务 2、功能 增加、删、改、查 统计：性别、年龄段、人员类别等 3、数据持久存储 读取、保存

数据结构（希冀）.zip

文件为.cpp格式，可以利用Dev-c++打开浏览源码进行阅读。其中对于读写文件的操作需要根据你所要选择的路径进行修改，否则默认在源码所在文件夹下生成文件。编写源码的过程是在vs2019上进行的，因而防止部分不兼容报错，最好使用vs2019运行代码。

对于众包任务根据已执行的任务信息，进行重新定价优化。首先用线性回归分析，发现线性回归解决不了该问题，转而使用神经网络进行回归分析，回归分析根据模型去修正原来些未完成的任务的单价。最后使用已完成的任务和支持向量机生成模型，去预测那些原本未完成并修正单价后，他们中可能完成的任务数。结果发现，经过优化定价后，未完成的任务可能完成数会增加53个，而未完成任务的总体金额优化前后却省了42

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Pandas+python可视化技术对医疗数据进行数据与处理、数据分析、数据可视化

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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