在深度学习领域，序列数据的处理一直是一个关键任务。时间序列模型是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。
在很多的时间序列预测任务中，利用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的混合模型是目前常见的深度学习解决方案之一。CNN
和 LSTM 各自有不同的特长，CNN 擅长局部模式的捕捉，LSTM
擅长捕捉序列的长依赖关系。通过混合这...
非线性最小二乘法 (Nonlinear Least Squares, NLS)
是一种常见的优化方法,用于拟合非线性模型到数据，它通过最小化观测数据与模型预测之间的残差平方和来确定模型参数的最佳值。在科学研究中，特别是在生态学、生物信息学和环境科学等领域，这种方法常用于描述复杂的非线性关系，例如物种丰度与环境变量之间的关系、病毒与宿主丰度的动态变化等。非线性最小二乘法在生态学和病毒学研究中...
时间序列预测是指基于历史数据预测未来值的过程，常见于金融（如股票价格预测）、天气预测等领域。传统方法包括
ARIMA、LSTM 等，而近年来 Transformer 因其强大的序列建模能力被广泛应用。
以下是基于 Transformer 和 KAN（Kolmogorov-Arnold
Network）的时间序列预测模型的详细解释，以及如何结合 SHAP（SHapley
Additive...
各个数据模型都包含一定的假设，当数据满足这些假设时，使用这些模型得到的结果才会更准确。比如广义线性模型需要满足线性和独立性等条件。为了适应更多数据类型，开发出了各种模型，可根据数据情况，选择合适的模型。比如，如果数据不满住线性，则可考虑广义可加模型；如果不满足独立性，则可以考虑混合效应模型。
多水平模型同时包含多个分类因子数据，最主要特点就是非独立性，在多个水平上都存在残差，因此适合混合效应...
CUDA检查支持版本开始菜单检索NVIDIA 控制面板，并打开：
找到左下角的系统信息，点击组件，出下以下界面；从 NVCUDA64.DLL 这一行后面的 CUDA 12.9.40 说明我的电脑所支持的最高版本是 12.9 。
下载对应版本的 CUDA 程序CUDA Toolkit Archive，页面检索下载对应的版本即可。
然后结合自己的系统信息，一步一步往下勾选即可：
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