高斯过程(GP)模型是非参数贝叶斯回归的一种灵活方法。
然而，在大数据中使用GP模型的大多数现有工作都是为单变量输出时间序列定义的，称为单任务GPs(single-taskGPs,STGP)。
在此，利用GPs同时对多个相关单变量生理时间序列进行建模。
由此产生的多任务GP(MTGP)框架可以学习多个信号之间的相关性，即便它们可能以不同的频率采样，并具有针对不同间隔的训练集。
MTGPs可有效地学习了生理时间序列之间的相关性，从而提高了建模精度。
多任务高斯过程模型Matlab工具箱（包括多个例子）

金融时间序列的数据集，用于学习数据发掘数据分析.rar

基于R言语的实战项目——应用时间序列分析-R软件陪同_吴喜之

经过标注的节假日数据库，含周别、能否是工作日（调休修正）、能否是节假日等，可以直接对时间序列数据进行打tag,进行节假日效应的研究

截止到目前最新整理的的UCR数据集（UCRArchive）。
这是以一个完整的紧缩包，共有129个数据集。
紧缩包没有解压码。

为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。

为了提高网络热点话题的预测精度，针对传统回声状态网络存在的不足，提出一种改进回声状态网络的网络热点话题预测模型。
首先将一维的网络热点话题时间序列重构成多维时间序列，然后采用改进回声状态网络对多维时间序列进行学习，建立网络热点话题预测模型，最后对模型功能进行仿真测试。
结果表明，改进回声状态网络可对网络热点话题的变化趋势进行准确刻画，网络热点话题的预测精度得以提高，而具有更好的应用价值。

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

ARIMA预测模型训练集和预测集ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列（Time-seriesApproach）预测方法[1]，所以又称为Box-Jenkins模型、博克思-詹金斯法。
其中ARIMA（p，d，q）称为差分自回归挪动平均模型，AR是自回归，p为自回归项；
MA为挪动平均，q为挪动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。