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

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用html+js实现的本地音乐播放器，无需插件即可运行，上传音乐、上一曲、下一曲、暂停、播放、列表循环、单曲循环、随机播放、音乐时长、进度条、进度条点击跳转播放这些基本功能都有，同时还实现了音频可视化，绘制环形频谱。直接浏览器打开music.html文件就能用了。

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随着多媒体技术及计算机网络技术的发展，各种视频资料源源不断地产生，视频检索作为一种有效的视频管理手段，受到越来越多的关注。通过对视频检索研究进行可视化分析，揭示研究的力量分布以及研究热点和研究前沿，为相关研究提供依据。利用知识可视化软件（CiteSpace），对Web of Science核心合集中收录的4 633篇视频检索研究论文绘制知识图谱，分别对相关文献的发表时间、研究力量分布、该领域的知识基础、热点和研究前沿进行了分析。结果显示，近年来视频检索研究受阻发展缓慢，研究力量主要集中在美国和中国，研究内容主要涉及：视频内容分析、视频检索的应用研究和视频检索系统搭建和优化。

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基于C语言实现的多种可视化排序算法演示程序

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基于Python和MySQL的学生管理系统是一种用于帮助学校或教育机构管理学生信息的计算机软件系统。该系统使用Python作为编程语言，MySQL作为数据库，可以方便地对学生信息进行录入、修改、查询和删除等操作。以下是该系统的简介： 系统概述 本系统主要包括学生信息管理、课程信息管理、成绩信息管理和系统管理等功能模块。通过该系统，管理员可以方便地对学生信息进行管理，包括学生基本信息、选课情况、成绩情况等。 系统架构 本系统采用Python作为编程语言，使用MySQL作为数据库。系统采用客户端/服务器模式，客户端使用Python编写，服务器使用MySQL数据库管理学生信息。 系统功能 (1) 学生信息管理：管理员可以对学生信息进行录入、修改、查询和删除等操作，包括学生基本信息、选课情况、成绩情况等。 (2) 课程信息管理：管理员可以对课程信息进行录入、修改、查询和删除等操作，包括课程名称、授课教师、学分等信息。 (3) 成绩信息管理：管理员可以对学生的成绩信息进行录入、修改、查询和删除等操作，包括考试成绩、平时成绩、总成绩等信息。 (4) 系统管理：管理员可以对系统进行管理，

基于pyecharts的可视化模拟（附代码）