Informer论文：https://arxiv.org/pdf/2012.07436.pdfInformer源码：GitHub-zhouhaoyi/Informer2020:TheGitHubrepositoryforthepaper"Informer"acceptedbyAAAI2021.Transformer笔记：《AttentionIsAllYouNeed》_郑烯烃快去学习的博客-CSDN博客目录0x01Transformer存在的问题0x02Informer研究背景0x03Informer整体架构（一）ProbSparseSelf-attention（二）Self-attention
原始题目：Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting中文翻译：Informer:超越有效变换器进行长序列时间序列预测发表时间：2021-05-18平台：ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligence文章链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/17325开源代码：https://github.com/zhouhaoyi/Informer2020摘要许多现实世界的应用都需要
原始题目：N-BEATS:Neuralbasisexpansionanalysisforinterpretabletimeseriesforecasting中文翻译：N-BEATS:可解释时间序列预测的神经基展开分析发表时间：2020-02-20平台：arXiv文章链接：http://arxiv.org/abs/1905.10437开源代码：https://github.com/servicenow/n-beats摘要我们专注于使用深度学习解决单变量时间序列点预测问题。我们提出了一种基于后向和前向残差链路以及完全连接层的深度堆栈的深度神经架构。该体系结构具有许多理想的特性，可解释，无需修改即可
此处接受的答案(JFreechart(Java)-Howtodrawlinesthatispartiallydashedlinesandpartiallysolidlines?)帮助我开始改变图表上的系列笔画线。在逐步执行我的代码并观察更改后，我看到我的seriesstroke实际上在应该的时候(在某个日期“dashedAfter”之后)更改为“dashedStroke”，但是当图表呈现时整个系列线是虚线.我怎样才能让一条系列线首先画成实线，然后在设定日期后画成虚线？/*serieslinemodifications*/finalNumberdashedAfter=timeNowDat
我正在使用JavaFX构建StackedBarChart。图表将随着新数据的进入而改变。我正在使用更新图表的按钮对此进行模拟。它大部分工作正常，但我注意到当我第一次更新图表时，对于较低的值(值小于~100)，Y轴标签似乎有点偏离:更奇怪的是，如果我第二次(或第三次、第四次...)更新图表，Y轴的自动缩放功能就会关闭:如果我使用较大的值(值>~1000)，那么自动缩放工作正常。如果我停用图表动画，那么自动缩放就可以正常工作。自动缩放在我第一次更新图表时工作正常，但之后就不行了。这是我使用的代码，与this中的代码几乎相同JavaFX教程。importjava.util.Arrays;im
开始使用Eigen数学库，我在完成一个非常简单的任务时遇到了麻烦:使用四元数转换一系列vector。似乎我所做的一切都没有找到operator*，或者将数组与矩阵混合。Eigen::Quaternionfrot=…;Eigen::Array3Xfseries=…;//expectedthistoworkasmatrix()returnsaTransformation:series.matrix().colwise()*=rot.matrix();//expectedthesetoworkasit'sstandardnotation:series=rot.matrix()*series.
我正在研究欧拉问题14:http://projecteuler.net/index.php?section=problems&id=14我认为最好的方法是创建一个数字vector来跟踪该数字的系列有多大...例如从5到1有6个步骤，所以如果在一个系列，我知道我有6个步骤，我不需要计算这些步骤。有了这个想法，我编写了以下代码:#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vectorsizes(1);sizes.push_back(1);sizes.push_back(2);intseries,largest=0,j;for(in
TimeSeriesContrastiveLearningwithInformation-AwareAugmentations摘要背景：在近年来，已经有许多对比学习方法被提出，并在实证上取得了显著的成功。尽管对比学习在图像和语言领域非常有效和普遍，但在时间序列数据上的应用相对较少。对比学习的关键组成部分：对比学习的一个关键组成部分是选择适当的数据增强（augmentation）方式，通过施加一些先验条件构建可行的正样本。这样，编码器可以通过训练来学习稳健和具有区分性的表示。问题陈述：与图像和语言领域不同，时间序列数据的“期望”增强样本很难通过人为的先验条件来生成，因为时间序列数据具有多样且人类
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。然而，由于时间序列具有特殊的时间特性，仅仅依赖于来自其他领域的经验指导可能对时间序列是无效的，并且难以适应多个下游任务。 在1和2中，研究发现不适当的正负样本构造可能引入不恰当的归纳偏差，既不能保持时
1.背景介绍时间序列数据(TimeSeriesData)是指以时间为维度、变量为特征的数据，其中数据点按照时间顺序排列。时间序列数据广泛应用于各个领域，如金融、气象、电子商务、物联网等。时间序列数据库(TimeSeriesDatabase，TSDB)是专门用于存储和管理时间序列数据的数据库。OpenTSDB(OpenTelemetryStorageDatabase)是一个开源的时间序列数据库，它可以存储和检索大量的时间序列数据。OpenTSDB支持多种数据源，如Hadoop、Ganglia、Graphite等。OpenTSDB使用HBase作为底层存储引擎，可以实现高性能和高可扩展性。Open
