AI时代,“Vibe Coding”是一个绕不过去的关键词。
我们可以给coding一个vibe,但是却总是不记得给自己营造一个独属于自己的,适合自己节奏的vibe。
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We are all in the gutter, but some of us are looking at the stars.
我的 KDD 2026 论文 Adaptive Prototypical Contrastive Learning for Time Series Clustering 目前已经上线 Kudos Research Showcase。这篇推文整理了论文的基本信息、面向大众读者的解释,以及我对这项工作的简要理解。
面对如山般的IoT或金融数据,没有标签,最头疼的是什么?
老板问你:“这些数据能分成几类?”你只能看着屏幕盲猜一个K=10。
猜大了,模型过拟合;猜小了,关键模式被掩盖。这就是时间序列聚类里最经典的困境:
你需要聚类分配来学习特征,但你又需要高质量特征来找聚类边界。
最近 KDD 2026 上的一篇由上海大学Wei Li团队实现的论文 APCL(Adaptive Prototypical Contrastive Learning)直接终结了这种“盲猜K值”的苦日子,实现了真正的“冷启动”盲测。
more >>版本更新:
2026-04-05:ver-1.0
时间序列,本质上是从海量(抑或稀疏)的历史数据中,挖掘世界运转的隐秘规律。
在过去的一年多时间里,我的主要研究方向是时间序列与深度学习的交叉领域。从传统的频域算法(傅里叶、小波变换),到 Transformer(PatchTST、TimesNet),再到如今前沿的状态空间模型(SSM)与无条件时序生成大模型(Flow Matching),我有幸在各类架构中进行了深度的实践与魔改,相关成果也陆续发表于 ICASSP、DASFAA 等国际顶会。
在这条探索之路上我发现,为了拟合特定的数据集,无数研究者绞尽脑汁寻找规律,却往往导致模型变得牵强、抽象,难以在真实工业界(如能源调度、量化金融)中落地。另一方面,初学者面对从 ARIMA 到大模型之间浩如烟海的文献,极易迷失方向。
撰写这篇文章的初衷,正是为了理清时间序列预测的演进脉络。在接下来的章节中,我将摒弃生涩的数学轮子,从大白话的底层逻辑出发,带你重识时间序列——探讨它有哪些传统基线,深度学习如何对其进行降维打击,以及当前的大模型究竟是革命还是噱头。同时,我也会毫无保留地分享我在科研中总结的架构创新经验与 GPU 加速技巧。
受限于个人大三学生的视野与能力,文中难免有偏颇或疏漏之处,恳请各位同仁斧正。
more >>作为第一作者,我的一项关于如何处理异构时序数据的相关工作被数据库会议 DASFAA 2026(CCF-B)录用为Regular Paper。然而,受制于学校课程安排,以及路途花销等问题,是否参会尚在考虑。
more >>非常荣幸,在2026开年之际,我作为唯一作者的两篇论文被信号处理领域会议 ICASSP 2026 (CCF-B) 录用。
在此,我由衷感谢所有给予我指导、支持与鼓励的老师、同学和朋友们。这两项工作均聚焦于将传统信号处理理论与深度学习模型深度融合,以提升时间序列预测的精度与健壮性,是我在大半年前已开展的相关研究的进一步推进。
more >>大家好,我想和大家聊聊我过去一段时间做的一件事:时间序列预测。
说白了,就是看着一串随时间变化的数字,比如过去一个月的用电量、过去一年的股票价格,然后去猜它接下来会怎么变。这件事听起来不复杂,我们每个人其实天天都在做。出门前看看天,是想预测接下来几个小时会不会下雨;买东西看评价,是想预测自己拿到手后会不会满意。
more >>你一定经历过这样的场景。
一篇论文的初稿终于基本成型,Introduction的逻辑捋顺了,实验数据也更新到了最后一版。你长舒一口气,泡上一杯茶,然后打开了那个你再熟悉不过的PDF文件——《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》。
接下来,是一套堪称“学术仪式”的固定操作:
按下 Ctrl+F。
输入你研究领域的一个关键词,比如“Security”或者“Vision”。
在一片黄色的高亮中,费力地寻找那些被标记为“A类”或“B类”的会议。
找到一个眼熟的缩写,比如USENIX Security,然后打开浏览器,新开一个标签页。
在Google里输入“USENIX Security 2025 deadline”。
在另一个标签页里打开WikiCFP或者会议官网,交叉验证那个让你心跳加速的截稿日期。
把这个信息,手动复制粘贴到你的个人Excel或者备忘录里。
回到那个PDF,继续寻找下一个可能的目标……
凌晨两点半,我按下了F5。
屏幕上闪烁的光标,像是无声的嘲讽。邮箱里最新的,仍然是几个小时前订阅的ArXiv推送。半凉的咖啡已经失去了味道,只有窗外GPU风扇的嗡鸣,证明这个世界还在运转。
我在等一封信。一封决定我接下来一年,甚至三年命运的信。
more >>This is an official implementation of EnergyPatchTST: Multi-scale Time Series Transformers with Uncertainty Estimation for Energy Forecasting.
more >>本文记载了部分ISCC2025的题解,主要是个人赛时做出来的内容,也有部分内容是赛后得到的。内容因为过长经过AI总结,可能存在差错,并不代表个人真实WriteUp,仅供参考学习。
more >>9月9日:计算机学院成立2025年推荐免试硕士研究生工作小组并召开工作会议,讨论制定实施办法。
9月10日:向学生传达推荐自荐报名工作的有关精神,在学院网站上公布推荐实施办法并报学校备案。
9月10-11日:学生报名;学院接收学生的报名材料(交到年级辅导员处)。
9月12-15日:审核学生报名材料,确定推荐名单。
9月16日:公示建议推荐名单,并报校教务部,公示期为3天。
9月20日后:学校推免工作领导小组审定当届推免生名单;教务部公示当届推免生推荐名单,并将名单上传国家教育部“全国推荐优秀应届本科毕业生免试攻读研究生信息公开暨管理服务系统”。
中国计算机学会(CCF)推荐国际学术会议和期刊目录(2022 年)是对 2019 年第五版目录的更新和更名。本次更新旨在反映近年来计算机领域的发展和变化,为研究人员提供更准确的学术参考。目录涵盖了计算机体系结构、并行与分布计算、存储系统、计算机网络、网络与信息安全、软件工程、系统软件、程序设计语言、数据库、数据挖掘、内容检索、计算机科学理论、计算机图形学与多媒体、人工智能、人机交互与普适计算等多个领域。
more >>——零代码实现私有知识库与AI助手
本文记录了个人在本地部署DeepSeek系列大语言模型的完整过程,为需要私有化部署AI模型的开发者提供参考。
隐私安全:数据完全本地化,避免敏感信息泄露
轻量部署:集成显卡即可运行1.5B/7B模型,RTX4060也可运行14B甚至32B模型
扩展性强:支持PDF/文本构建知识库
在数据驱动的开发中,数据库管理是一个不可或缺的环节。最近,我开发了一个基于 Python 的简单数据库管理工具,用于管理和展示石窟艺术数据。这个项目不仅帮助我巩固了对 Streamlit 和 SQLite 的理解,还让我体会到了快速开发工具的强大能力。
我们的目标是创建一个简单易用的工具,用于管理和展示石窟艺术数据。这些数据存储在一个 SQLite 数据库中,包括雕塑的时期、洞窟名称、洞窟编号、来源、地区以及相关的图片等信息。为了实现这一目标,我选择了 Python 的 Streamlit 框架,因为它能够快速搭建交互式 Web 应用。
more >>黎玮,王子欣
上海大学计算机工程与科学学院
摘要
“课程翼选通”是一个创新的部署于天翼云主机上的教育辅助平台,旨在通过技术手段简化高校学生的选课流程,提升选课效率,并通过集成成绩查询、课程评价和用户社区等功能,构建一个全方位的教务辅助系统。该系统采用 Flask 框架进行后端开发,确保了服务的稳定性和扩展性。同时,通过 Playwright 实现的自动化操作,使得选课过程更加智能化。此外,系统还引入了情感分析等 AI 技术,以增强用户体验,提供更加个性化的服务。通过这些技术的应用,“课程翼选通”不仅能够简化选课流程,还能促进教育资源的合理分配,为教育公平做出贡献。
more >>tag:
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录(注意不是yilia-plus根目录)执行以下命令:
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置:
jsonContent:
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