时序专题
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测
多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测 目录 多维时序 | Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 1.Matlab基于SSA-SVR麻雀算法优化支持向量机的数据多变量时间序列预测（完整源码和数据） 2.SS
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention
时序预测|变分模态分解-双向时域卷积-双向门控单元-注意力机制多变量时间序列预测VMD-BiTCN-BiGRU-Attention 文章目录 一、基本原理1. 变分模态分解（VMD）2. 双向时域卷积（BiTCN）3. 双向门控单元（BiGRU）4. 注意力机制（Attention）总结流程 二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结 时序预测|变分模态分解-双向时域卷积
(176)时序收敛---＞(26)时序收敛二六
1 目录 （a）FPGA简介 （b）Verilog简介 （c）时钟简介 （d）时序收敛二六 （e）结束 1 FPGA简介 （a）FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL （可编程阵列逻辑）、GAL（通用阵列逻辑）等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了
基于 BiLSTM+Attention 实现降雨预测多变量时序分类——明日是否降雨
前言 系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎ 涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。 降雨预测作为气象学和水文学领域的重要研究课题，对于农业、城市规划、
(175)时序收敛---＞(25)时序收敛二五
1 目录 （a）FPGA简介 （b）Verilog简介 （c）时钟简介 （d）时序收敛二五 （e）结束 1 FPGA简介 （a）FPGA（Field Programmable Gate Array）是在PAL （可编程阵列逻辑）、GAL（通用阵列逻辑）等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了
【Python时序预测系列】高创新模型：基于xlstm模型实现单变量时间序列预测（案例+源码）
这是我的第351篇原创文章。 一、引言 LSTM在1990年代被提出，用以解决循环神经网络（RNN）的梯度消失问题。LSTM在多种领域取得了成功，但随着Transformer技术的出现，其地位受到了挑战。如果将LSTM扩展到数十亿参数，并利用现代大型语言模型（LLM）的技术，同时克服LSTM的已知限制，我们能在语言建模上走多远？ 论文介绍了两种新的LSTM变体：sLSTM（具有标量记忆和
STM32—I2C的基本时序，MU6050的ID读取
目录 前言 一、I2C基本时序的书写 二、I2C基本时序的代码 1.引脚的初始化 2.起始时序 3.停止时序 4.发送一个字节 5.接收一个字节 6.发送一个应答 7.接收一个应答 三.MU6050的应答 1.先验证下应答功能: 2.读取ID 总结 前言 环境： 芯片：STM32F103C8T6 Keil：V5.24.2.0 模块:MU6050
时序数据库 IoTDB 为什么选择 TPCx-IoT 基准测评？
IoTDB 在 TPCx-IoT 榜单的 What 与 Why 解答！ 去年，我们发布了 IoTDB 多项性能表现位居国际数据库性能测试排行榜 benchANT（Time Series: DevOps）第一名的好消息。 刚刚落幕的数据库顶级会议 VLDB 上，我们又收获了一则重磅喜讯：IoTDB 原厂团队基于 Apache IoTDB 开发的企业级产品 TimechoDB 成功打破世界纪录，登
StarUML时序图总结
https://blog.csdn.net/achuo/article/details/47448313 转载请注明出处：htt://blog.csdn.net/tianhai110 序列图主要用于展示对象之间交互的顺序。 序列图将交互关系表示为一个二维图。纵向是时间轴，时间沿竖线向下延伸。横向轴代表了在协作中各独立对象的类元角色。类元角色用生命线表示。当对象存在时，角色用一条虚线表示
【UML建模】时序图的那点事
【UML建模】时序图的那点事 开篇词：干货篇：1.概述2.时序图的组成元素2.1角色（Actor）：2.2生命线（Lifeline）：2.3消息（Message）：2.4激活条（Activation Bar）：2.5时间标线（Time Axis）：2.6组合片段（Combined Fragment）：2.7注释（Note）： 3.绘制步骤4. 注意事项：5.总结 我是杰叔叔，一名沪漂
【转】用示波器测量I2C进行时序图、波形等分析
I2C的概念原理网上都有就不说了，这里只把我把两个开发板通过I2C通讯的调试经验记录分享一下。 I2C要求要有一个主设备，负责发起请求和控制时钟；其它为从设备，通过设备ID地址来识别并响应主设备请求。主从设备要轮流控制SDA。一开始我没搞明白这一点，直接加了写I2C数据代码，然后用示波器在SDA和SCL脚测量，却只能找到些凌乱的波形，没有预期的效果。后来把从设备接上，两边写好代码，互相有了响应，
【xilinx】Versal Soft DDR4 内存控制器 - XCVP1902-2M 速度等级设备上某些存储体的时序收敛问题
描述 当在 XCVP1902 设备上使用软核内存控制器时，如果速度等级为 -2M，目标 Fmax 为 2933 Mbps，某些设计可能无法满足某些存储体的时序要求。 解决方案 如果软核存储控制器使用 SLR0 中的存储体 704/707、SLR3 中的存储体 714/719、SLR1 中的存储体 804/807 或 SLR2 中的存储体 814/819，那么时序收敛可能会很困难。
Monarch: 谷歌的全球级内存时序数据库
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复"书"，获取 本文为Google监控团队发表在VLDB的论文，翻译为蚂蚁监控团队计算组。 摘要 Monarch 是谷歌的一个全球分布式内存时序数据库。它是一个多租户的服务，通常用于监控谷歌内部那些服务于数十亿用户的系统的可用性，正确性，性能，负载以及其他各方面。每秒钟，Monarch采集了TB级别的时序数据到内存，并且支撑了数百万的查询。M
时序数据库荣登巅峰，被央视报道了！
8月30日，事务处理性能委员会TPC正式公布了最新的国际权威数据库性能基准榜单，“清华系”发起研制的Apache IoTDB开发的国产化时序数据库软件TimechoDB，在性能和系统成本维度上双双打破世界纪录。在央视《24小时》节目中，1分34秒重要报道了！ 事务处理性能委员会TPC，于1988年成立，为国际上最权威的数据库性能测评基准组织之一。如甲骨文Oracle、微软SQL Server
时序预测 | 基于MAMbaS+transformer时间序列预测模型（pytorch）
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 MAMBAS,transformer python代码，pytorch架构 可以发刊，先发先的，高精度代码。 需知：好的创新性模型可以事半功倍。。 适合功率预测，风电光伏预测，负荷预测，流量预测，浓度预测，机械领域预测等等各种时间序列直接预测。 MAMBAS是在2024年5月顶会提出的一个对MAMBA的改进版
央视报道：国产时序数据库 IoTDB 刷新世界性能纪录！
IoTDB（Internet of Things Database）是一个专为物联网（IoT）场景设计的时间序列数据库管理系统（TSDB）。随着物联网技术的发展，大量的设备连接到互联网上，产生了海量的时间序列数据。这些数据不仅数量庞大，而且要求实时处理，这给传统的数据存储系统带来了巨大的挑战。IoTDB 应运而生，旨在解决这些问题，提供了一种高效、可靠且易于扩展的方式来存储、管理和分析物联网数据。
央视报道时序数据库 IoTDB 性能刷新世界记录！
8 月 30 日，央视《24小时》节目报道了源于清华大学软件学院的国产开源时间序列数据库 IoTDB 登顶数据库国际权威榜单 TPCx-IoT，性能、性价比双指标刷新世界纪录。以下为新闻原文： 今天，在广州举行的数据库国际基准委员会 TPC 年度大会上，公布数据库事务处理性能权威榜单，清华大学软件学院发起研制的国际开源时间序列数据库 Apache IoTDB 刷新了工业物联网场景榜单，在性能和成
从一到无穷大 #34 从Columnar Storage Formats评估到时序存储格式的设计权衡
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。 本作品 (李兆龙 博文, 由 李兆龙 创作)，由 李兆龙 确认，转载请注明版权。 文章目录 引言Parquet / ORC功能与结构对比差异Indexes and Filters压缩影响 TsFile总结 引言 随着 Parquet，ORC，TsFile等开源存储格式的发展，各家时序厂商的压缩
【Python】家庭用电数据的时序分析
Household Electricity Consumption | Kaggle 目录 数据简介 探索分析 数据清洗 用电占比 趋势分析 序列分解 周期分析 周期分解 分析小结 数据简介 240000-household-electricity-consumption-records数据集包含了一个家庭6个月的用电数据，收集于2007年1月至2007年
时序预测 | 基于DLinear+PatchTST多变量时间序列预测模型（pytorch）
目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 DLinear+PatchTST多变量时间序列 dlinear,patchtst python代码，pytorch架构 适合功率预测，风电光伏预测，负荷预测，流量预测，浓度预测，机械领域预测等等各种时间序列预测。 Patchest是2023年发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果
Google Earth Engine:对NDVI进行惠特克平滑算法进行长时序分析
目录 简介 函数 ee.Array.identity(size) Arguments: Returns: Array transpose(axis1, axis2) Arguments: Returns: Array matrixMultiply(image2) Arguments: Returns: Image matrixSolve(image2) Arguments
【乌拉喵.教程】编写TestBench，quartus与modelsim时序仿真
最近将多年来收集到的教学视频、国内外图书、源码等整理整合拿出来，涉及arm、Linux、python、信号完整性、FPGA、DSP、算法、stm32、单片机、制图、电子模块、kali、出版社图书等。资料目前约1.5TB+。详情请见： https://www.bilibili.com/read/cv20701606 昨天搜了一圈，也没整会这个仿真，今天在武梦梦的指导下修改了testbench，