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在天气预报、交通流量预测、电力负荷分析等领域，我们常常面对的不再是孤立的时间点数据，而是同时蕴含时间变化与空间关联的复杂信息流。传统时间序列模型（如LSTM）擅长捕捉时间依赖，却难以有效建模空间位置间的相互影响；而纯空间模型又容易忽略动态演变过程。Spacetimeformer模型应运而生，其核心突破在于将Transformer的强大能力创新性地应用于统一建模时空维度，开辟了预测复杂时空现象的新路径。
一、核心思想：时空一体化的注意力网络
Spacetimeformer 的核心在于它看待数据的方式发生了根本转变：
在当今数据驱动的世界中，时间序列预测扮演着关键角色：零售商需要精准预测商品需求以优化库存，能源公司必须预判电力负荷来平衡电网，金融机构则依靠股价预测规避风险。然而，面对复杂多变、具有季节性和不确定性的真实数据，传统方法常显得力不从心。亚马逊科学家团队开发的DeepAR模型，正是为解决这些挑战而生，它融合了深度学习的力量与概率思维，显著提升了预测的准确性与实用性。
DeepAR 本质上是一种基于深度学习的概率时间序列预测模型。其核心突破在于摒弃了传统模型仅输出单一“点预测值”的局限（如“明天销量预...
用户意图识别是自然语言处理（NLP）领域的关键任务，其核心目标是从用户输入的文本、语音等信息中准确理解其真实需求与目的。以下将从定义、应用场景、技术方法、挑战及发展趋势等方面展开详细介绍：
股票分析系统是一个综合性的工具，它集成了多种功能和技术，以帮助投资者分析股票市场数据，掌握市场趋势，评估股票的风险和价值，并制定科学的投资策略。以下是股票分析系统的功能矩阵，包括系统的具体功能、模块划分、技术实现以及如何满足用户需求。
requests 和 BeautifulSoup）和API调用（如Tushare、AKShare）。时间优先的场景：相同价格的订单，以交易所系统记录的申报时间先后排序，先到先得（如A股的集合竞价阶段，时间精度可到毫秒级）。
撮合引擎的核心算法
成交逻辑示...
股票画像系统需求说明书大纲
1. 引言 (Introduction) * 1.1 文档目的 (Purpose of Document): 明确本文档的目标，即为股票画像系统的设计、开发和验收提供详细的功能与非功能性需求说明。 * 1.2 系统范围 (Scope of System): 清晰界定股票画像系统涵盖的功能边界（如：覆盖哪些市场、哪些类型股票、提供哪些维度的画像、是否包含历史回溯、预测分析等），以及不包括的功能。 * 1.3 目标用户 (Target Audience): 描述系统的预期用户（如：个人投资者、专业分析师、基金经理、风险管理人员、...
这个仓库名为 self-llm，是一个围绕开源大模型、针对国内初学者、基于 Linux 平台的大模型教程项目。以下是对该仓库的详细介绍：
本项目旨在为更多普通学生、研究者提供开源大模型的全流程指导，简化开源大模型的部署、使用和应用流程，让开源、自由的大模型更好地融入普通学习者的生活。其主要内容涵盖环境配置、本地部署、高效微调等技能的教学。
全模态智能体自动学习网站内容并自我强化的研究与实践
** 摘要 本文围绕全模态智能体自动学习网站内容并实现自我强化展开深入探讨。通过阐述全模态智能体的核心概念、关键技术，剖析其自动学习网站内容的原理流程与自我强化机制，结合实际应用案例分析其价值，同时探讨面临的挑战与解决方案，展望未来发展趋势，旨在为该领域的研究与实践提供全面参考。 一、引言 在人工智能技术迅猛发展的当下，智能体的研究与应用不断迈向新高度。从早期简单的规则型智能体，到如今基于深度学习的复杂智能体，其处理信息的能力与智能化水平持续提升。随着互联网信息的爆炸式增长，网站成为海量数据的重要载体，如何让智能体高效自动学习网站主题内...
这个仓库 stocks-insights-ai-agent 是一个用于提取股票市场相关新闻和金融数据洞察的项目。它利用 Agentic 检索增强生成（RAG）工作流，结合大语言模型（LLMs）、ChromaDB 向量数据库、LangChain、LangChain 表达式语言（LCEL）和 LangGraph 来提供全面的分析。
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