这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。
Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
通过并行处理能力和位置编码，Transformer不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。
定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

糖尿病数据集"diabetes.csv"是一个广泛用于统计分析和机器学习任务的数据集，特别是针对深度学习的应用。
这个数据集包含了大量关于糖尿病患者的医疗记录，旨在帮助研究者们预测糖尿病的发展趋势或者评估疾病管理策略的效果。
下面我们将深入探讨该数据集中的关键知识点。
1.数据集结构：通常，CSV（CommaSeparatedValues）文件是一种存储表格数据的格式，每一行代表一个观测值，列则对应不同的特征或变量。
在这个糖尿病数据集中，每一行可能代表一个患者在特定时间点的健康状况。
2.特征详解：-年龄（Age）：患者年龄，对于疾病发展有显著影响。
-性别（Sex）：患者性别，男性和女性可能面临不同的糖尿病风险。
-BMI（BodyMassIndex）：身体质量指数，是衡量体重与身高比例的一个指标，与糖尿病风险相关。
-血压（BloodPressure）：血压水平，高血压是糖尿病并发症的重要因素。
-葡萄糖（Glucose）：血液中的葡萄糖浓度，直接影响糖尿病的诊断。
-胆固醇（Cholesterol）：血液中的胆固醇含量，高胆固醇可能加剧糖尿病并发症。
-心电图（ECG）：心电图结果，可以反映心脏健康状况，可能影响糖尿病的整体管理。
-尿蛋白（UrineProtein）：尿液中的蛋白质含量，异常可能表明肾脏受损，常见于糖尿病并发症。
-甲状腺刺激激素（TSH）：甲状腺功能的指标，甲状腺问题可能与糖尿病有关联。
-以及其他可能的医疗指标和历史数据。
3.目标变量：数据集可能包含一个目标变量，例如“糖尿病进展”或“并发症发生”，用于预测模型的训练和验证。
这个变量可能是二元的（如无/有并发症）或连续的（如疾病严重程度评分）。
4.数据预处理：在使用数据集之前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、异常值，以及可能的分类变量编码。
此外，为了适应深度学习模型，可能需要对数值特征进行标准化或归一化。
5.模型构建：在深度学习中，可以使用各种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，或者全连接网络（FCN）处理一般的数据。
更先进的模型如长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）也能用于捕捉患者健康状况随时间变化的模式。
6.训练与评估：模型的训练通常涉及反向传播和优化算法（如梯度下降或Adam）。
评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线等，具体取决于任务的性质。
7.隐私与伦理：在处理这类个人健康数据时，必须遵守严格的隐私保护规定，确保数据脱敏且匿名化，以保护患者隐私。
8.预测与解释：模型预测的结果需要解释，以便医生和患者理解并采取相应行动。
可解释性机器学习方法如局部可解释性模型（LIME）和SHAP值可以提供洞察模型决策背后的特征重要性。
"diabetes.csv"数据集为糖尿病研究提供了一个宝贵的资源，通过深度学习方法，我们可以挖掘其中的潜在规律，提高疾病预测的准确性，并为患者提供更好的健康管理建议。
在实际应用中，要充分利用数据集，同时确保数据安全和合规性。

网上大部分资源都有坑，要不就是不支持所有格式，要不就是播放没声音，这个完整编译的.so亲测可用。
支持https，支持所有音视频格式，包含完整齐全的架构：arm64-v8a、armeabi、armeabi-v7a、x86、x86_64

2013年下半年系统架构设计师案例分析.docx

文档名称：图书管理系统详细设计说明书11．引言31.1编写目的31.2项目背景31.3定义31.4参考资料32.程序系统的组织结构32.1系统架构32.2系统功能模块42.2.1注册、登录模块42.2.2图书管理42.2.3读者管理52.2.4借还书管理53功能模块详细说明63.1登录注测模块63.2图书管理模块73.3读者管理模块93.4借还书管理10

该物业管理系统，采用了BS架构模式开发，主要是对小区居民水电费进行收费管理的系统。

应用程序网关入口控制器ApplicationGatewayIngressController（AGIC）是Kubernetes应用程序，它使客户可以利用Azure的本机L7负载平衡器将云软件公开给Internet。
AGIC监视托管在其上的Kubernetes集群，并不断更新AppGateway，以便将选定的服务公开给Internet。
IngressController在客户的AKS上的自己的容器中运行。
AGIC监视Kubernetes资源的一部分以进行更改。
AKS群集的状态将转换为AppGateway特定的配置，并应用于。
通过Kubernetes以及服务和部署/窗格配置AGIC。
它利用Azure的本机AppGatewayL7负载平衡器提供了许多功能。
仅举几例：URL路由基于Cookie的相似性SSL终止端到端SSL支持公共，私有和混合网站集成式Web应用程序防火墙变更日志博客和讲座建立：有关在空白面板基础架构上安装AGIC，AKS和AppGateway的说明。
：有关在空白面板基础结构（运行Windows节点池）

1.引言本文档对“网上订书系统”从整体架构的选择、实现技术的选择、再到实现细节方面的设计进行了详细的说明，为下一步项目的实现提供了可供参考的依据。
1.1编写说明1.为数据库实现、界面实现、代码实现提供设计依据。
3.为软件提供测试和验收的依据，即为选取测试用例和进行验收的依据。
1.2项目背景软件系统的名称：网上订书系统本项目的任务提出者：书店本项目的任务开发者：(华育国际)王春本项目的用户：十三月花店后台管理员及互联网用户2.概要设计2.1运行环境项目采用B/S架构：客户端环境：兼容如下浏览器：IE6、IE7、IE8、Firefox3、Opera等服务器端硬件要求： CPU：主频2.4Hz以上 内存：2G以上 硬盘：20G以上服务器端软件环境： 操作系统：CentOS5 Web服务器：Apache2.2 PHP处理器：PHP5.0 数据库服务器：MySQL5.12.2技术架构及组件选择系统采用PHP面向对象实现的MVC三层体系结构，系统层次图如下所示：技术及组件选择：1 PHP/面向对象2 MVC3 Smarty4 ADOdb5 AJAX3.详细设计3.1界面设计界面主色调为“浅灰色为主”，以突出安静的感觉.(上述截图应换为你的项目的一个主界面(如首页)的截图)3.2数据库设计3.3页面及类设计

有时候，规划师（或需求、交互）把内容呈现的框架草图搭建好后，就直接“丢”给了设计师，让设计师在画好的框架里去美化内容，出来后的效果，往往达不到规划师（或需求、交互）预期的目标效果，然后就是反复的修订和磨合。
如何改变这样的局面呢？我想首先规划师（或需求、交互）的目标要定义清楚，然后要做完善的信息架构分析，内容的主次位置、版块结构、所占面积都要细化考究，交给设计师的是一个尽量完善完整的框架方案，而设计师呢，必须全面理解目标及内容划分的原因，几方面结合，才能做出精美的设计作品。
举个例子，我们把规划比作“导演”，把需求和交互比作“编剧”，而他们最终输出的内容及框架图比作“剧本”，把设计师比作“演员”；

中天微官方的用户手册，包含CPU架构，汇编语言，AHB时序

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。