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打工神器之可视化容器管理工具-portainer.io使用
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深度学习时间序列预测项目案例数据集介绍
高精度、可靠的风速预报是气象学家面临的挑战。由对流风暴引起的强风，造成相当大的破坏(大规模森林破坏、停电、建筑物/房屋损坏等)。雷暴、龙卷风以及大冰雹、强风等对流事件是有可能扰乱日常生活的自然灾害，特别是在有利于对流启动的复杂地形上。即使是普通的对流事件也会产生强风，造成致命和昂贵的损失。因此，风速预测是一项重要的工作。
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LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)
为了训练数据，首先定义LSTM模型，然后再定义对应的损失函数，由于我们这里是风速预测，显然是个回归问题，所以采用回归问题常用的MESLoss()，如果可以的话，可以自定义损失函数，针对自己的项目需求定义对应的损失函数。对于优化器来讲，使用的也是目前常用的Adam优化器，对于新手来讲也可以多多尝试其它的优化器，比如SGDRMSprop等，对于优化器的选择，可以参考这篇文章Pytorch 30种优化器总结。
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RNN实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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BiLSTM(双向LSTM)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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MLP(ANN)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有`完整的代码+数据集。
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CNN(一维卷积Conv1D)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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CNN(二维卷积Conv2D)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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LSTM+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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CNN+注意力机制(Attention)实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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CNN+LSTM+Attention实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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Pytorch实现GCN(基于PyTorch实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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Pytorch实现GCN(基于Message Passing消息传递机制实现)
本专栏整理了《图神经网络代码实战》，内包含了不同图神经网络的相关代码实现（PyG以及自实现），理论与实践相结合，如GCN、GAT、GraphSAGE等经典图网络，每一个代码实例都附带有完整的代码。
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Transformer实现时间序列预测(PyTorch版)
本专栏整理了《深度学习时间序列预测案例》，内包含了各种不同的基于深度学习模型的时间序列预测方法，例如LSTM、GRU、CNN（一维卷积、二维卷积）、LSTM-CNN、BiLSTM、Self-Attention、LSTM-Attention、Transformer等经典模型，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。
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