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Mplus—多指标随机截距交叉滞后模型(Multiple Indicator Random Intercept Cross-Lagged Panel Model, MI RI-CLPM)

目录 简介 Mplus语法参考 1. ResearchGate-Ellen Hamaker-How to run a multiple indicator RI-CLPM in Mplus 2. ResearchGate-Ellen Hamaker-Mplus files for the MI RI-CLPM 3. Ext. 3: multiple indicator Mplus语法 1. 形态等值(Configural Invariance&…

Jet-Lagged Engine 开源项目安装与使用指南

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Jet-Lagged Engine 开源项目教程

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Mplus—随机截距交叉滞后模型(Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM)

交叉滞后面板模型(Cross-Lagged Panel Model, CLPM) 说到随机截距交叉滞后模型(Random Intercepts Cross-Lagged Panel Model, RI-CLPM),就不得不提及交叉滞后模型(Cross-Lagged Panel Model, CLPM&#xf…

交叉滞后面板分析(Cross-Lagged Panel Analysis, CLPA)

交叉滞后面板分析(Cross-Lagged Panel Analysis, CLPA)是一种统计方法,它在面板数据分析中用来研究变量之间的动态关系。这种分析方法特别适用于研究时间序列数据和横截面数据的结合体,即面板数据,其中数据集包含了多个…

Mplus—交叉滞后面板模型(Cross-Lagged Panel Model, CLPM)

目录 理论篇 CLPM估计三种类型的关系 CLPM的优缺点 操作篇—Mplus语法 显变量模型—两个变量两波数据 结果解读 1. 模型拟合情况 2. 路径系数及显著性 3. 置信区间 4. 修正指数 5. 模型图 显变量模型—三个变量三波数据 中介效应检验语法 显变量模型—三个变量两波…

滞后变量模型

滞后变量模型 滞后变量模型 自动估值模型 [编辑] 目录 [隐藏] 1 滞后变量模型的概述2 滞后效应与产生滞后效应的原因3 滞后变量模型的分类4 滞后变量模型估计时存在的问题5 分布滞后模型的估计 5.1 经验权数法5.2 阿尔蒙多项式法5.3 柯依克(Koyck)方法 …

vite搭建vue2项目

问题提出 最近在做一个练习的小项目,由于要配合组成员的其它成员来搭建项目,大多掌握的技术栈都在vue2,用惯了vite来搭建(vite真香~),就想着来搭建一个vue2的项目。原本以为查下百度很快可以搭好,没想到折…

Vue3上传(Upload)

可自定义设置以下属性&#xff1a; 接受上传的文件类型&#xff08;accept&#xff09;&#xff0c;类型&#xff1a;string&#xff0c;默认 *&#xff0c;&#xff0c;与<input type"file" />的 accept 属性一致&#xff0c;详见 input accept Attribute 是…

Vue2和Vue3的主要区别

一、Vue响应式的底层实现不同 Vue2底层是通过es5的Object.defineProperty&#xff0c;使用Object.defineProperty()进行数据劫持&#xff0c;结合订阅发布的方式实现&#xff0c;有一定的局限性。 缺点&#xff1a;对数组更新的时候无法实现响应式&#xff0c;它内部有一个th…

1.vue基础(一)引入vue.js

文章目录 1.直接引入vue.js文件2.CDN3.注意事项&#xff08;其中的小问题&#xff09; 个人是跟着尚硅谷的课程做的笔记**** -----个人第一篇博客&#xff0c;纯是记录自己学习的过程&#xff0c;有哪些错误请各位大神指点---- 1.直接引入vue.js文件 <script type"te…

详细分析 Vue3 中的 props 用法,Vue 中页面之间的传值方法有哪些?

详细分析 Vue3 中的 props 用法,Vue 中页面之间的传值方法有哪些&#xff1f; 摘要 在 Vue3 的开发中&#xff0c;props 是父组件与子组件之间通信的核心机制&#xff0c;主要用于父组件向子组件传递数据。虽然看起来简单&#xff0c;但 props 在实际项目中涉及多种场景和细节…

前端新手小白的Vue3入坑指南

昨天有同学说想暑假在家学一学Vue3&#xff0c;问我有没有什么好的文档&#xff0c;我给他找了一些&#xff0c;然后顺带着&#xff0c;自己也写一篇吧&#xff0c;希望可以给新手小白们一些指引&#xff0c;Vue3欢迎你。 目录 1 项目安装 1.1 初始化项目 1.2 安装初始化依…

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CLIP-Driven Multi-Scale Instance Learning for Weakly Supervised Video Anomaly Detection 论文阅读 AbstractI. INTRODUCTIONII. RELATED WORKSIII. PROPOSED METHODA. PreliminariesB. CLIP-Driven Pseudo Label GenerationC. Multi-Scale Instance Learning IV. EXPERMEN…

【视频异常检测】MGFN : Magnitude-Contrastive Glance-and-Focus Network for Weakly-Supervised Video Anomaly...

MGFN : Magnitude-Contrastive Glance-and-Focus Network for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection 论文阅读 Abstract方法Feature Amplification Mechanism (FAM)Glance BlockFocus BlockLoss Functions ExperimentConclusion 文章信息&#xff1a; 发表于&#xff1a…

RTFM:腾讯微信公众号H5页面使用微信支付爬坑记

一. 微信公众号支付的流程 公众号的页面会在微信环境下打开&#xff0c;所以默认已经有登录态。openID、AppID、AppSecret 都能拿到&#xff0c;申请开通商家支付之后会有 PayKey 和 mch_id &#xff08;商家帐号&#xff0c;类似 101000000 之类的数字&#xff09;。 商家要完…

Semantic-driven dual consistency learning for weakly supervised video anomaly detection

标题&#xff1a;弱监督视频异常检测的语义驱动双一致性学习 原文链接&#xff1a;Semantic-driven dual consistency learning for weakly supervised video anomaly detection 无源码 发表&#xff1a;模式识别-2025 文章目录 Abstract1. Introduction2. Related work2.1 Uns…

【读书笔记】《提问的智慧》、《别像弱智一样提问》

目录 《别像弱智一样提问》你真的准备好了吗避免 xy-problem提问前你必须需要知道的事情幼儿园的小朋友都知道要有礼貌学会描述问题 《提问的智慧》1、提问之前创业课的第一课&#xff0c;往往是阻止你创业学说话的第一步&#xff0c;往往是要少说话学习提问的智慧&#xff0c;…

基于弱监督学习的视频异常检测与鲁棒时序特征幅度学习(Robust Temporal Feature Magnitude Learning)

文章目录 摘要问题描述目前局限性引入RTFM方法创新点实验结果 一、引言1.1 研究背景与目的1.2 方法比较1.2.1 单类分类器1.2.2 弱监督设置 1.3 挑战与问题1.4 提出RTFM1.4.1 理论基础1.4.2 RTFM的原理1.4.3 结合PDC和TSA1.5 解决问题1.6 实验证明 二、相关工作三、RTFM方法3.1 …