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#数据

谈谈分布式锁

四火

这两种都很常见,基本上我接触过的一半以上的项目都用过两者。这个数据库不一定非得是关系数据库,但是强一致性必须是保证的。

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Spring AI Transform Java以实现GenAI应用程序交付

云云众生s

第一个基于提取、转换和加载 (ETL) 管道,它使用批处理式编程从文档中读取非结构化数据,然后转换并将其写入向量数据库。向量数据库更适合此目的,因为它们擅长查找...

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MARNet架构 基于模型的多头注意残余展开网络 !

未来先知

地球观测卫星广泛应用于各种领域,包括通信、天气预报、导航、环境监测、制图和监控等[1]。许多这些卫星,如Iconos、Landsat、WorldView、PRI...

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面试官:单核服务器可以不加锁吗?

磊哥

例如,以下案例,线程 T1 和线程 T2 都要执行 i++ 操作,i 的初始值为 0,所以正确的执行结果应该是 2。但如果不加锁,即使在单核服务器下也会造成数据...

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GEE 案例:利用sentinel-2数据计算的NDVI指数对比植被退化情况

此星光明

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数)是通过计算红外波段和可见光波段的反射值之间的差异来评估植...

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NASA:ATLAS/ICESat-2 L3 A陆地冰高度,版本6

此星光明

该数据集(ATL06)提供了地理定位的陆冰表面高度(WGS 84椭球面之上,ITRF2014参考框架),以及可用于解释和评估高度估算质量的辅助参数。 这些数据由...

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时间序列在数据embedding方面有哪些创新方法和工作?

用户4434621

我们看到的很多论文,大多把注意力集中到模型结构的改进上,比如:注意力机制、编码器、解码器设计和改进等。但是,却少有人关注到时间序列数据的embedding上。

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ICML24最新开源时序基础模型MOMENT

用户4434621

论文标题:MOMENT: A Family of Open Time-series Foundation Models

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七篇值得关注的时序卷积文章(一个不太卷的方向)

用户4434621

从transformer出来后,感觉时序领域的研究就被其霸占,各类工作都是围绕其进行改进、升级。但Transformer提出已经七年了!继续卷Transform...

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基于视觉智能的时间序列基础模型

用户4434621

GitHub链接:ViTime: A Visual Intelligence-Based Foundation Model for Time Series Fo...

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谷歌|清华|CMU近期值得关注的3个时序大模型研究

用户4434621

先前整理了4篇时间序列大模型的论文,ICML放榜之后,我重点关注了大模型相关的论文,再次梳理了谷歌、清华和CMU的3近期几篇时间序列大模型研究文章(后台回复:“...

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ICML24|通用时间序列预测大模型思路

用户4434621

实验分析部分篇幅很大,这里只截取了部分结果。总结来说:MOIRAI在所有模型规模下都优于Monash基准中的所有基线,显示出统一训练方法带来的强大的分布内和跨领...

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微软亚洲研究院|ProbTS:时间序列预测的统一评测框架

用户4434621

GitHub链接:https://github.com/microsoft/ProbTS

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时间序列关于可解释性值得关注的论文汇总-第2篇

用户4434621

这是时序可解释性论文汇总的第二篇,第一篇见这里(后台回复:“论文合集”可直接获取整理的文章)。深度学习的可解释性研究一直是热门,而时间序列的可解释性同样非常重要...

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时间序列关于可解释性值得关注的论文汇总(未完待续)

用户4434621

梳理了一些时间序列可解释性研究文章(后台回复:“论文合集”获取),深度学习的可解释性研究一直是热门,而时间序列的可解释性同样非常重要。这是因为时序模型被大量应用...

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时序论文24|TSLANet:重新思考用于时间序列表示学习的Transformers

用户4434621

代码链接:https://github.com/ emadeldeen24/TSLANet.

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时序论文23|ICML24谷歌开源零样本时序大模型TimesFM

用户4434621

此外,模型基于预训练的解码器(Decoder Only),使用输入patch,利用包括真实世界和合成数据集在内的大型时间序列数据进行训练。TimesFM能够适应...

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时序论文19|ICML24 : 一篇很好的时序模型轻量化文章,用1k参数进行长时预测

用户4434621

论文标题:SparseTSF: Modeling Long-term Time Series Forecasting with 1k Parameters

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时序论文18|ICML24 :复旦&微软团队提出基于脉冲网络的时序预测新思路

用户4434621

论文标题:Efficient and Effective Time-Series Forecasting with Spiking Neural Network...

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近期值得关注的4个时序大模型研究

用户4434621

梳理了近期几篇时间序列大模型研究文章(后台回复:“论文合集”获取),时间序列大模型的研究正在迅速发展,并且在多个领域和应用中展现出巨大的潜力。随着技术的不断进步...

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