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时间维度最新视觉报道_人的5个维度(2024年11月全程跟踪)

内容来源：奇优电影院所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

时间维度

如何中肯评价麦迪（Tracy McGrady）这名球员？巅峰麦迪就像是一个拉长了时间维度的园区眉——你知道那个阶段的他很强： 03 赛季的麦迪作为联盟得分王，打出的真实命中率是 56% 。对比同时代的球员，那一年的科比也就 55%，艾弗森则是 50%，即使我们拉取 06-10 的巅峰科比，在 handcheck 规则取消的情况下，真实命中率也就是 56%。来自知乎答主【王斯文的杂货铺】

LSTM：如何让你的记忆更持久？ 𐟔„ 循环神经网络（RNN）的核心在于将普通神经网络在时间维度上堆叠，使得当前状态能够访问之前的状态，从而给出输出。然而，这种访问方式受到两个主要限制： 1️⃣ RNN的溯洄能力有限。由于堆叠层数的限制，RNN对于过长的输入表现不佳。这既是因为在不同层间传递信息时信息丢失的问题，也因为这种网络结构对输入长度有固定要求。 2️⃣ RNN对信息间的关联理解不足。RNN的结构不涉及评估信息间的不同关联，而这些关联在许多任务中至关重要。例如，将“阿波尼亚，你也想再死一次！”翻译成意大利语，一个简单的RNN可能无法捕捉“阿波尼亚”、“你”与“想”之间的关联，这在意大利语等关注动词和人称的语言中尤为重要。 𐟚€ 为了解决这些问题，LSTM（Long Short-Term Memory）模型被设计出来。LSTM的设计灵感来自人类大脑的记忆机制，引入了四个门来模拟人类的记忆方式：遗忘门（Forget Gate）、输入门（Input Gate）、激活门（Activation Gate）和输出门（Output Gate）。这些门的运算通过一个矩阵来定义。 𐟒᠌STM引入了一条新的信息流，通常用C_t表示。在不同状态间流转时，当前输入的C_t，即输入中的重要信息，通过遗忘门、输入门和激活门的共同运算被保留下来，并发送至下一个状态。当前hidden state h_t也同时更新并向后转发，具体运算定义如下： C_t = f O C_t-1 + i O g h_t = o O tanh(C_t) 𐟔„ LSTM能够记住重要的信息，对于重要的人、重要的名字，LSTM不会遗忘。这些信息在时间轴上不断向前，在不同state间流转，影响着LSTM之后的每一个选择，直至LSTM生命的终点。 𐟌 然而，LSTM的出色表现并没有结束。下一站，“我们新式的RNN with attention 已经完全超越了老式的LSTM”！注意力机制（Attention）将如何改变RNN的未来？让我们拭目以待！

什么是时间? 时间，如果用中国古人的概念来理解，它有两种含义 1. 时间是物质运动的维度之一物质是在一个 4维时空中运动的，除了三维空间之外，还有一维时间，在4维时空中，一个静止的物体也并非是静止不动的，它会沿着时间的方向作直线运动这是相对论的观点，相对论其实不止对宏观天文成立，对微观粒子同样成立，因为凡是物质，都在时空之中，相对论也可以解释测不准原理，如果你不知道，那么你可能学的物理学就是有问题的了 2. 时间，是对物质运动时间维度的度量日月年，时分秒，都是对时间这个运动维度的量化度量，由此才可以进行计算，可以预测，可以规划，可以分析，可以探察更准确的规律时间的这个度量非常特殊，它必须源自一种有规律的周期运动，否则无法进行定义和度量，因为很难确定相对标称数值这就又回到了「几何原本」中几何的概念了，你只能由文言文版本的几何原本才能理解这个概念至于时间为什么只有一个维度，以及为什么只有一个方向，这就需要继续思考了，可能的一个原因是，因为物质都是在运动变化的，如果我们把这些变化都当做一种事件，一种信息看待，那么信息总是由低熵向高熵自然发展，高熵是一种无序状态，极值就是白噪声，事件和信息之间没有任何关系，低熵则是有序状态，信息之间存在关系，这些关系的建立是需要能量消耗的，比如生命就是一种有序的物质，它需要从外界摄入能量以保持自身的有序但这是不是一种通向死寂的状态呢？也不一定，因为可能我们现在所处的宇宙时期恰好处于熵增阶段，如果世界都有周期律，那么还应该存在熵减阶段，就像月之阴晴圆缺，以及春夏秋冬之四季循环往复以上，是目前我所了解的古人观点的汇总，也许对大家会有所启发，一种新的物理学视角对了，按古人的观点，现在所知的普朗克常数也应该不太准确，应该要世代测量，以与天合，就像古人用了上千年发现一年的天数不是 366，而是 365.25天，366是尧时候的数据，365.25则是至迟在战国初期时候的数值 .

Kaggle时间序列预测模型全解析 𐟌Ÿ时间序列预测是一种通过分析时间维度上的数据，来预测未来某个时间点的状态或趋势的方法。在Kaggle的比赛中，时间序列预测模型的应用非常广泛。 𐟓ˆ今天，我们来探讨一下近年来在时间序列预测领域中表现突出的交通流预测模型。这些模型的结构和特点可以帮助我们更好地理解时间序列预测的本质。 𐟔交通流模型可以从三个方面进行描述：空间模块：包括CNN（卷积神经网络）、GCN（图卷积神经网络）和Attention（注意力机制）。时间模块：涵盖了LSTM（长短时神经网络）、GRU（门控循环单元）、TCN（时间卷积网络）以及Attention（注意力机制）。聚合方式：主要有Sequential Structure（序列结构）、Coupled Structure（耦合结构）和Spatial-Temporal Synchronized Learning（时空同步学习）。 𐟓Š总的来说，时空序列预测模型的组成可以概括为：时空序列预测模型=空间模块+时间模块+聚合方式。不同的模型在这些组成部分上会有一些差异，大家可以在后续的学习中逐渐发现这些差异。 𐟔奦‚果你对时间序列预测感兴趣，不妨关注一下Kaggle的热门赛题，那里有许多优秀的团队和项目值得你去探索。

「分享家」进口免漆仿生木✨ 经时间积累与技术革新，将大自然以更精细的物象呈现，铸就另一种时间维度的秩序美。𐟏 「SNIMAY诗尼曼」

当前，加密货币市场正处牛市初期，后续或更狂热。理由如下：一是时间维度，2024年btc减半后，本轮牛市才开启，若乐观情绪延续，有望持续至2025年下半年甚至更久。二是政策预期，2025年1月特朗普若重掌大权，可能推出利好加密货币政策，强力提振市场。三是资金流向，2025年上半年，美联储大概率降息，会促使更多资金涌入加密货币市场。此外，过往经验显示，btc每次减半后6个月左右常迎大牛市，2024年11月btc刚减半，市场才起步。综上，牛市最疯狂阶段尚未来临，众人可做好准备，迎接后续行情。「币圈」「区块链」「区块链超话」

教育非速成，成长需经历教育不仅仅是灌输知识，更是点燃火焰的过程。𐟔劊𐟌𑠦—𖩗𔧻𔥺护𛎥�퐥‡𚧔Ÿ的那一刻起，教育就已经开始了。婴儿时期，父母的关爱、温暖的怀抱和轻柔的话语，都是在培养孩子的安全感和情感连接。随着孩子逐渐长大，进入幼儿园、小学、中学等不同阶段，教育的内容和方式不断变化，但始终持续进行。 𐟓š 教育不是一个短期目标，不能期望孩子在短时间内就达到完美的状态。比如学习知识，不是通过一次考试的高分就能证明教育的成功，而是在长期的学习过程中，培养孩子的学习兴趣、方法和习惯。可能孩子在某个阶段会遇到困难和挫折，但这正是教育过程中的一部分，通过克服这些困难，孩子才能不断成长和进步。 𐟌ˆ 内容维度教育涵盖了多个方面，包括知识学习、品德培养、社交能力、情感发展等。每一个方面的教育都是一个渐进的过程。知识学习方面，孩子从认识简单的数字、拼音、字母，到逐步掌握复杂的学科知识，需要经过长时间的积累和努力。品德培养更是一个长期的过程，通过日常生活中的言传身教、故事引导等方式，让孩子懂得诚实、善良、勇敢等品质的重要性。社交能力的培养也不是一朝一夕之事，孩子需要在与同伴的交往中，学会沟通、合作、分享和解决冲突。情感发展同样如此，孩子要学会理解自己的情绪，关爱他人，建立良好的人际关系。 𐟌𑠦ˆ长维度从孩子的成长角度来看，教育是助力孩子不断发展和完善自我的过程。孩子在成长过程中会经历无数次的尝试、失败和成功。每一次的经历都是教育的契机，帮助他们从中吸取教训，积累经验。例如，孩子在学习骑自行车时，可能会多次摔倒，但在这个过程中，他们学会了坚持和勇敢。在参与团队活动时，可能会与同伴产生矛盾，但通过解决矛盾，他们学会了合作和包容。教育的目的不是让孩子避免失败，而是让他们在失败中学会反思和成长，最终成为有责任感、有担当、有独立思考能力的人。

黑色系，彻底沦为弃婴？最近黑色横成一条线，很多朋友撤离了这个战场，也有很多追涨杀跌的朋友被套，那么震荡还会持续多久，黑色系真的没人玩沦为弃婴了吗？老胡是这么看的，其实你拉长时间维度去看，从10月8号高点出来之后，整个黑色走出了一个为期7周的震荡，说白了就没有行情，巧妇难为无米之炊，震荡就不存在赚大钱的说法！但是我们要知道，长时间的震荡后就一定有大行情，横有多长竖有多高这个也是必然的，主力不可能一直不发动行情不创造波动，特别还是靠近交割月，一直震荡到交割的概率为0！其次，根据我们的数据统计，除了2012年螺纹经历了差不多三个月的平台震荡期外，其他年份黑色震荡的周期一般在3-10周这个维度，这个数据是跨越10年的，那么现在已经震荡了8周了，以天然概率而言，出大行情的时间已经非常近了！最后，很多人说黑色没人玩了资金在流出，但是再怎么流出黑色沉淀资金还是商品靠前的，且一旦出行情，资金回来也是瞬间的事！但前提是你要在车上，而不是等行情出来了再关注，早就错过了！对于后市，重点关注几个点，月末的铁矿结算动作，贸易商冬储的进度特别是华东地区，最后就是一个12月会议的导向是否有赤字扩大！对于今年冬储行情，我认为还是不会小的，虽然可能没有往年大，但是铁矿100-螺纹300点还是值得期待的，也就在这1-2周发动，具体策略同步老胡黑金会实时更新！！！「铁矿石超话」

Meta推出首个文本驱动4D视频合成器近年来，AI生成模型在图像领域取得了显著进展。用户可以通过输入自然语言提示来生成图像（如DALL-E 2，Stable Diffusion），或者在时间维度上扩展生成连续的视频（如Phenaki），甚至在空间维度上直接生成3D模型（如Dreamfusion）。然而，这些任务仍然处于孤立的研究状态，彼此之间不存在技术交集。最近，Meta AI的研究人员结合了视频和三维生成模型的优势，提出了一个全新的文本到四维（三维+时间）生成系统MAV3D（MakeA-Video3D）。该系统将自然语言描述作为输入，输出一个动态的三维场景表示，可以从任意的视角进行渲染。 MAV3D是第一个可以根据给定文本描述来生成三维动态场景的模型。该方法使用了一个4D动态神经辐射场（NeRF），通过查询基于文本到视频（T2V）扩散的模型来优化场景表现、密度和运动一致性。由提供的文本生成的动态视频输出可以从任何摄像机的位置和角度观看，并且可以合成到任意的3D环境中。

普洱茶一百个真相之做好茶的时间维度无用君与茶的微博视频

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