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要删除所有标签为 <none> 的 Docker 镜像（悬空镜像），可以使用以下命令：
docker image prune -f
docker image prune：Docker 自带的清理命令，专门用于删除悬空镜像（未被任何容器引用的中间层镜像）。-f 或 --force：跳过确认提示，直接删除。如果仍需删除所有包含 <none> 标签的镜像（谨慎使用，可能误删依赖项）：
docker rmi $(docker images -f "dangling=true"...在Git中，若要自动删除本地新增的文件并放弃所有修改，可按以下步骤操作：
git checkout -- .命令，能将工作区里所有文件恢复到和暂存区一样的状态。git checkout -- .
git clean -fd命令，可删除那些没有被Git追踪的文件和目录。其中，-f代表强制删除，-d表示同时删除未被追踪的目录。git clean -fd
git checkout -- . &am...DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，提供数据集成、Data+AI一体化开发、数据分析、数据资产治理与智能Copilot服务，具备功能齐全（覆盖数据开发治理全生命周期）、智能易用（Web IDE、全图形化界面、Copilot辅助）、降本增效（云原生全托管）、安全稳定（金融级数据安全）等优势，已广泛应用于政务、金融等众多行业，且在2023年IDC中国大数据平台及数据治理市场份额中均位居第一。
## **产品定位**
- 一站式智能大数据开发治理平台
- 适配MaxCompute、EMR等数十种计算服务
## **核心功能**
- 数据集成：支持大模型A...在 Docker 中替换容器的 ENTRYPOINT 可以通过多种方式实现，以下是详细的解决方案和示例：
docker run 时临时替换（推荐）使用 --entrypoint 参数覆盖默认入口点：
# 基本语法
docker run --entrypoint="新入口点命令" [其他选项] 镜像名 [参数]
# 示例：将 nginx 容器的入口点改为 /bin/bash
docker run -it --rm --entrypoint="/bin/bash" nginx:alpine
# 示例：使用脚本作为入口点
docke...在时间序列预测领域（如销量预测、股价分析、电力负荷预估），我们常面临复杂挑战：历史数据中混杂着长期趋势、周期性波动、突发事件影响，以及外部变量（如天气、节假日、促销活动）。传统模型如ARIMA、LSTM或标准Transformer，往往难以同时高效捕捉这些不同时间尺度上的信息并理解它们之间的复杂关系，更难以解释预测结果的原因。
Temporal Fusion Transformer (TFT) 正是为解决这些难题而生。它由谷歌研究团队于2019年提出，融合了LSTM和Transformer两大架...
在当今大数据时代，时间序列预测（如股票走势、天气变化、设备故障预警）至关重要。传统模型如RNN、LSTM常受限于“长期依赖”问题——难以有效捕捉遥远数据点间的关系。而Transformer模型凭借强大的全局建模能力异军突起，TSFormer正是专为时间序列预测优化的Transformer变体，兼顾了高效与精准。
TSFormer的核心在于解决原始Transformer应用于超长序列时的两大痛点：
Prophet 是由 Facebook (现 Meta) 核心数据科学团队开发并开源的一款强大的时间序列预测工具。它的设计初衷是让分析师和业务人员（不一定需要深厚的时间序列理论或统计学背景）也能轻松地生成高质量、可解释的预测结果，尤其擅长处理商业领域常见的时间序列数据特征。
面向业务场景：
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average），即自回归综合移动平均模型，是时间序列预测领域最经典、应用最广泛的工具之一。它擅长捕捉数据中的趋势、季节性和内在依赖关系，用于预测未来的数据点。
ARIMA模型认为，一个时间序列的值主要受三方面因素影响：
在金融、气象、交通等领域，精准预测未来趋势至关重要。传统LSTM模型虽擅长捕捉序列中的复杂模式，但它通常只给出一个“点预测”——即一个确定性的未来值。现实中，预测总伴随不确定性。PI-LSTM（Prediction Interval LSTM） 应运而生，它的核心目标不仅是预测“最可能的值”，还要清晰告诉使用者预测结果可能的波动范围有多宽——这就是预测区间（Prediction Interval, PI）。
想象预测明天股市收盘价： * 普通LSTM模型告诉你：“预测明天收盘是3050点。” * PI-...
在金融、气象、工业监控等领域，时间序列预测是核心任务。传统模型如ARIMA、LSTM常面临挑战：难以同时捕捉复杂的时间变化模式（如突变、周期性）。2023年，清华团队提出的TimesNet模型突破这一瓶颈，成为时间序列分析的新星。它无需复杂数学公式，就能带我们理解其精妙之处。
想象医生查看心电图： - 局部视角（传统CNN）：只能看到当前心跳的波形，忽略心跳间的规律。 - 长程视角（传统RNN）：能记住过去多次心跳，但细节易模糊。
更关键的是，真实时间序列像交织的绳索： - 变化周期多样：日气温（2...