大家好，最近在搞论文所以在研究各种论文的思想，这篇文章给大家带来的是TiDE模型由Goggle在2023.8年发布，其主要的核心思想是：基于多层感知机（MLP）构建的编码器-解码器架构，核心创新在于它结合了线性模型的简洁性和速度优势，同时能有效处理协变量和非线性依赖。论文中号称TiDE在长期时间序列预测基准测试中不仅表现匹敌甚至超越了先前的方法，而且在速度上比最好的基于Transformer的模型快5到10倍。在官方的开源代码中是并没有预测未来数据功能的，因为这种都是学术文章发表论文的时候只看测试集表现。我在自己的框架下给其补上了这一功能同时加上了绘图的功能，非常适合大家发表论文的适合拿来做对比模型。TiDE（时间序列密集编码器）模型是一个基于多层感知机（MLP）的编码器-解码器架构，旨在简化长期时间序列预测。该模型结合了线性模型的简单性和速度，同时能够有效处理协变量和非线性依赖。

tIDE是多国语言的免费软件，但是！竟然没有中文，关于它的介绍自己看就不说了，下面来创建第一张地图，用于我们的TD游戏。 你现在需要一张这样的tile图片，来做完地图的基本元件 在Explorer面板Map节点地下的Tile Sheets右键Add，然后浏览选择上面的或者你自己的tile文件。 OK弹出Tile Sheet Properties对话框设置一下Tile Size让Tile完美的切割。这里的值是60x60。 ok，然后会在Tile picher面板里就会出现一个个分割好的Tile。 有了这些tile的支持就可以在map上玩拼图了。在map Explorer面板下的Map节点的Layers上右键Add，在弹出的Layer Properties设置地图的大小Layer Size，因为我现在只打算做一个最简单的也就是一屏幕而且不能拖动所以这里设置14x8 (800/60 x 480/60),OK。 为了方便绘制在工具面板的右上角有一个显示网格的按钮，点下去它 右边的绘图工具栏上有一个很好使用的按钮区域绘制，它能把选择区域填充出当前选择的tile，下面就先在tile Picker选择一块浅色的草地区域绘制到整个地图。然后画上我们的路。 Save as为 tmx类型的文件 中间如果出现警告确定就好了 这里出现了最关键的一步，这里一定要选Base64(gzip compressed),ccx现在的版本还只支持这一种。 把生成的tmx文件以及tile图片加入我们的项目中。 这里可能需要调整一下tmx文件中的Image source的路径 在程序中显示TMX地图 先显示出来看看努力的效果，之后再慢慢完善。 把GameScreen构造函数中的说明Label删除，添加CCTMXTiledMap 代码很简单如下 private GameScreen() { CCTMXTiledMap tmxmap = CCTMXTiledMap.tiledMapWithTMXFile("Map/Level1"); addChild(tmxmap); }

潮汐模型驱动程序 （TMD） 工具箱在用户当前的 Matlab 中运行 安装。TMD允许用户访问特定的潮汐模型，输出谐波 常数（海面高度和洋流分量的振幅和相位; 和潮汐流椭圆属性），并进行潮汐预测。 TMD 2.5包括两个组件：（1）一组用于访问潮汐场和进行预测的脚本;（2）图形用户界面（GUI），用于快速浏览潮汐字段，放大感兴趣区域，并选择预测特定变量的点和时间范围。

用MATLAB的T_TIDE程序进行包含误差估计的经典潮汐调和分析.pdf

Tide安全团队免杀绕过教程，内含培训PDF，安全团队编写的脚本和工具

软件功能： 1、新增实体，用于通达OA实体库内容添加； 2、快速新增，同上； 3、实体管理，对现有实体内空进行编辑修改； 4、实体删除，删除相应实体； 5、实体动作，用于实体流程新增、修改等编辑； 6、报表功能，用于编制通达CRM报表，包括新增、修改、删除等功能。 适用版本： 2011以上所有版本适用，含官方未授权的tIDE智能开发平台政府版、基础版、标准版、增强版....等。

潮汐调和分析代码matlab ttide_py T_Tide直接转换为Python。 这是一个正在进行的工作。 尚未完成。 现在，它大部分都可以正常工作。 欢迎完成转换的任何帮助。 T_Tide的功劳归于T_Tide的原始创建者Rich Pawlowicz。 可以从下载。 有关分析的理论基础的说明以及Matlab版本的一些实现细节，请参见： Pawlowicz，R.，B。Beardsley和S. Lentz，“经典潮汐”谐波分析，包括使用T_TIDE的MATLAB中的误差估计”，计算机与地球科学，第28卷，929-937（2002）。 如果您发现工具箱有用（Matlab版本或此Python版本），将不胜感激本文的引用。 安装 这几乎没有测试。 使用风险自负。 要安装，请运行： python setup.py install 用法示例 导入并定义一些变量： import ttide as tt import numpy as np t = np.arange(1001) m2_freq = 2 * np.pi / 12.42 这是一个“真实”（标量）数据集的示例： elev = 5 *

t_tide_v1.4beta.zip

这是一个用于airobot和robocode（机器人程序游戏）的机器人项目。在Windows操作系统中用Java编程。 如果你擅长人工智能或机器人技术，或者只是一个编程游戏迷，欢迎你。

matlab工具包,包括t_tide、t_predic及其他工具包