LOESS（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），即局部加权回归，是一种非参数回归方法。它结合了局部多项式拟合和
MSELoss: 定义均方误差损失，用于回归任务中衡量预测值和真实值之间的差距。: 自定义线性层，处理复数输入。它使用两个线性层分别处理
多变量时间序列（MTS）预测已广泛应用于天气预报和能源消耗等不同领域。然而，目前的研究仍依赖于普通的逐
基于时间序列数据准确预测未来是至关重要的，因为这为决策制定和风险管理提前打开了大门。在实践中，挑战在于构建一
假设我们有一个矩阵A∈Rm×nA∈Rm×n，它的列向量用a1a2ana1a2an表示。相干性测度μA\mu(A)μAμAmax1≤i≠j≤n∣aiTaj∣∥ai∥2∥aj∥2μA1≤ij≤nmax∥ai∥2∥aj∥2∣aiTaj∣aiai和ajaj分别是矩阵AAA的第ii。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT）是一种算法，用于快速计算离散傅里叶变换（DFT）及其逆变换。傅里叶变换将时间或空间域的信号转换为频率域的信号，便于分析信号的频率特性。FFT显著提高了计算效率，将计算复杂度从On2降低到Onlogn。
离散时间信号xnx[n]xnXz∑n−∞∞xn⋅z−nXzn−∞∑∞xn⋅z−n其中，zzz是一个复数，zrejωzrejωrrr是幅度，ω\omegaω是相角。
拉普拉斯变换（Laplace Transform）是一种积分变换，用于将时间域（通常是连续时间）的信号转换到复频域，以便简化对系统的
传送门题目大意给出一个长度为nnn的序列，进行mmm次询问。每次询问区间[l,r][l,r][l,r]内，有多少个数字xxx刚好出现了xxx次。思路枚举右端点rr
周期性是指时间序列数据中由于经济、政治或其他因素，在较长时间间隔内（如几年或几十年）重复出现的波动或循环。这些波动没有固定的周期长度，且通常持续时间比季节性波动要长。
传送门题目大意两个整数xxx和yyy是有关的当lcm(x,y)gcd(x,y)\frac{lcm(x,y)}{gcd(x,y)}gcd(x,y)lcm(x,y)给你一个长度为nnn的序
传送门题目大意：有N条的长条状的矩形，宽度都为1，第i条高度为Hi，相邻的竖立在x轴上，求最大的子矩形面积DP思路及代码求出当前点能够到达的最左边和最右边的位置，答案就是（最右边-最左边）*当前高度ll l[maxn],r[maxn],a[maxn];//l[i]记录i点能够到达最左边的位置//r[i]记录i点能够到达最右边的位置 //最后答案就是(最右边-最左边+1)*a[i] in
注意力机制：通过计算所有元素之间的两两点积来捕捉依赖关系，具有较高的计算复杂度，但在捕捉复杂依赖关系方面非常强大和灵活。频域
在频域自相关计算中使用乘积而不是点积，主要是基于傅里叶变换的卷积定理和计算效率的考虑。通过在频域中进行乘积操作，可以高效地实现自相关计算，显著降低计算复杂度，使其更适用于处理长时间序列数据。
我们提出了一种高效设计的基于Transformer的模型，用于多变量时间序列预测和自监督表示学习。它基于两个关键组件：(i) 将时间序列分割
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