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综合排序丨最热优先丨最新优先

linux中快速清空大文件

因此将上面的echo 命令的输出重定向到文件中，并使用cat 命令查看文件内容时，会打印一个空行要发送一个空输出到文件，使用该标志-n告诉echo 不输出换行符。

2022-06-02

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时空大数据云平台

为了解决当前数据中心运营过程中的数据管理组织混乱，无法深入数据本身，无法实现在线查看、浏览、分析计算等问题，我司推出了一款时空大数据云平台，能够实现数据的在线管理、在线可视化、在线计算以及在线代码编辑器等功能 [地图输出] 当我们需要查看某个地区一段时间的变化情况时，能够将此地区所关注的数据叠加到地图中，并按照时间顺序逐一显示，会让我们对此地区的变化情况一目了然。在线代码编辑器若以上分析方法无法满足用户对数据处理分析的要求，我们还提供了在线代码编辑器，用户可以在线使用 python 语言编写代码，调用平台中的数据和上述一系列封装好的基础分析方法，实现自己的分析方法和模型

2020-01-19

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数据可视化

AI论文速读 | ST-LLM—时空大语言模型用于交通预测

且抢先使用了最通用的名字时空大模型名字——ST-LLM。为了解决这些问题，论文提出了一种新的时空大型语言模型（ST-LLM），该模型通过将每个位置的时间步重新定义为标记，并结合时空嵌入模块来学习标记的空间位置和全局时间表示。基线模型：与10个基线模型进行了比较，这些模型包括基于图神经网络（GNN）的模型、基于注意力的模型以及基于大型语言模型（LLM）的模型。这些基线模型覆盖了不同的方法，并已被广泛用于时空预测任务。模型稳健性：研究ST-LLM在面对数据噪声、异常值或者模型参数扰动时的稳健性。这可能需要设计新的正则化方法或者稳健性损失函数。 ST-LLM在各种设置下都优于现有的最先进的模型，尤其在少样本和零样本预测场景中表现出色。贡献：提出了ST-LLM，一个用于交通预测的新型时空大型语言模型。

时空探索之旅

2024-11-19

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TKDE 2025 | ST-LLM+：面向交通预测的图增强时空大语言模型

尽管学界不断开发日益复杂的架构，现有交通预测模型仍难以在不同数据集和场景中实现泛化，限制了其在实际应用中的适应性。与传统交通预测模型不同，大语言模型（LLMs）主要通过参数扩展和大规模预训练实现进步，同时保持其基础结构不变。本文提出ST-LLM+模型——面向交通预测的图增强时空大语言模型。该模型通过将交通网络衍生的基于邻近度的邻接矩阵整合至校准后的大语言模型，有效捕捉交通网络内复杂的时空依赖关系。在真实交通数据集上的综合实验表明，ST-LLM+性能优于当前最先进模型。值得注意的是，该模型在少样本和零样本预测场景下均展现出强劲性能。具体实验如下：主实验：与现有模型对比做了什么：在 NYCTaxi 和 CHBike 两个真实交通数据集上，与 GNN、Attention-based、LLM-based 三大类共十余个基线模型对比预测性能

时空探索之旅

2025-07-14

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时空大数据加速智慧城市落地

郑宇建议，所有以速度优先级最高的应用都可以考虑这个选址模型。城市大数据平台发挥效力未来的智慧城市应该什么样？ “定义好这些数据结构模型以后，我们就可以针对特定的模型设计特定的算法，提高系统的利用率。”郑宇说，“我们是给整个城市提供服务，对整个城域作推断、预测，运算量非常大，而且要求实时。 “很遗憾现在任何一家公司的云计算平台都不能很好地支持我们的时空大数据。”郑宇坦言，“城市大数据平台并不是云计算平台，后者并不能很好地支持上述运算。” 然后把几天内同一时刻对应的数据输入到相同结构的深度卷积神经网络，来模拟周期性。再输入更大时间范围内同一时间点对应的数据，来模拟趋势性。 “这个比较新的模型相对于以前LSTM的模型，不需要进行连续的数据输入，只需要抽取关键帧。”郑宇介绍说，这样的结构大大优化了网络结构，只需要用几十帧就能达到原先模型里几百帧、几千帧的效果，甚至更好。

企鹅号小编

2017-12-26

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腾讯地图基于“时空大模型”驱动商业决策与运营提效的实践解析

提供端云协同解决方案针对上述行业瓶颈，腾讯地图构建了支撑AI感知、AI决策、AI服务的智能原生架构，提供全链路解决方案：企业级时空智能底座（盖亚 GAIA 平台）：针对B端企业，深度融合腾讯混元大模型和腾讯地图时空动态大模型平台提供模块化的开放能力，包括行业地图应用、智能体开放平台、LBS AI开放平台及行业数据模型，为实体经济提供从数据分析到智能决策的AI生产力底座。出行服务MCP（模型上下文协议）工具集：将位置与出行服务标准化，赋能开发者快速接入AI能力，实现各类运力（打车、公交、火车等）的AI智能串联与聚合。其“AI综合智能调度”整合实时路况、天气与运力现状，输出最优路径规划；同时，提供7x24小时AI客服进行订单智能判责与客诉专项赔付，大幅降低人工审核成本。结合腾讯混元大模型的泛化理解能力与专业地图LBS结构化数据的深度交融，确保了企业在调用其API与智能体服务时，能够获得极低的系统延迟、高准确率的业务判断以及开箱即用的开发效率。

2026-04-20

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交通时空大数据如何分析，我写了本书！

▲图1 时空大数据本文将介绍如何使用TransBigData快速高效地处理、分析、挖掘出租车GPS数据。 1、TransBigData简介 TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。 TransBigData为处理常见的交通时空大数据（如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据等）提供了快速而简洁的方法。直接用经纬度匹配od_gdf = tbd.odagg_shape(oddata,sz,round_accuracy=6)# 方法2：传入栅格化参数时，程序会先栅格化后匹配以加快运算速度，数据量大时建议使用本文依托《交通时空大数据分析、挖掘与可视化》一书中所介绍的相关技术开发了Python开源库TransBigData，该库面向交通时空大数据分析不同阶段的处理需求，以简洁、高效、灵活、易用的代码实现复杂的数据处理任务

2022-10-31

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数据可视化

Caffe训练模型时core dump

在安装好的 caffe 环境里训练模型时报错 $ cd <caffe根目录> $ . /examples/mnist/create_mnist.sh 然后重新运行训练模型 $ cd <caffe根目录> $ .

2018-05-14

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时滞系统matlab仿真_时滞模型的matlab编程

ddesd 求解带有常规时滞的时滞微分方程 (DDE) 语法 sol = ddesd(ddefun,delays,history,tspan) sol = ddesd(ddefun,delays,history delays返回时滞 d(j) 的列向量的函数句柄。时滞取决于 t 和 y(t) 两者。ddesd 通过使用 min(d(j),t) 施加 d(j) ≤ t 要求。有了这种形式的时滞函数，ddesd 的使用方法与 dde23 完全相同。有关详细信息，请参阅 ddeset 和解算时滞微分方程。如果想要 ddesd 计算此事件函数的所有零，则 direction(k) = 0；如果仅计算事件函数呈上升趋势时的零，则 +1，如果仅计算事件函数呈下降趋势时的零，则 -1。

全栈程序员站长

2022-09-27

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Android游戏开发十日通（6）- 太空大战

http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/16921035

2018-09-14

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