大模型私有化的定义需要从部署方式和数据/模型控制权两个维度来理解，不能简单地仅以“部署位置”或“数据训练”单一条件判断。

核心：Transformers的时序性较差，且embedding忽略变量间物理关联，而D-Linear(Decomposition-Linear)，用于处理具有趋势和季节性模式的数据能够获得同样好的结果。核心：与Autoformer类似，在拆分趋势线和季节项的基础上，FEDformer使用傅里叶变换以及小波变换去加速attention模块。重点：Transformer + Patch（源于计算机视

从文本接口到世界模型，LLM正逐步深入时间序列的核心战场。尽管面临噪声敏感、计算成本等难题，但其在可解释性、少样本学习和跨模态关联方面的潜力，可能重塑时序分析的未来范式。对于从业者而言，掌握“时序特征工程+LLM提示工程”的复合技能，将成为破解工业智能化痛点的关键。

在训练时，模型通常以固定长度的上下文窗口（如 2048）进行截断反向传播（Truncated Backpropagation Through Time, TBPTT）。当训练时输入长度为 2048，但在生成时输入一个长度为 4096 的文本时，LSTM 和 Transformer 内部会发生什么，以及它们是否能够记住最初的 2048 个 token。Transformer 的自注意力机制允许模型一

Hopfield网络是一种经典的循环神经网络，由物理学家John Hopfield在1982年提出。想象你看到一张模糊的老照片，虽然细节不清，但大脑能自动“补全”图像细节。，类似于人类大脑通过部分信息回忆完整记忆的能力。

从文本接口到世界模型，LLM正逐步深入时间序列的核心战场。尽管面临噪声敏感、计算成本等难题，但其在可解释性、少样本学习和跨模态关联方面的潜力，可能重塑时序分析的未来范式。对于从业者而言，掌握“时序特征工程+LLM提示工程”的复合技能，将成为破解工业智能化痛点的关键。

Hopfield网络是一种经典的循环神经网络，由物理学家John Hopfield在1982年提出。想象你看到一张模糊的老照片，虽然细节不清，但大脑能自动“补全”图像细节。，类似于人类大脑通过部分信息回忆完整记忆的能力。

在日内预测交易中，选择有效的特征因子是成功的关键。上述因子涵盖了技术指标、成交量、时间序列、市场情绪和宏观经济等多个维度，每个因子都有其独特的作用和适用场景。其核心思想是通过数据分析和统计建模，发现市场中的规律和模式，并以此为基础制定交易策略。本文将由浅入深地介绍量化交易的基本概念，并探讨在日内预测交易中可能有效的特征因子及其背后的逻辑。在日内交易中，选择有效的特征因子可以帮助我们更好地预测价格走

线性注意力在处理长序列时，尽管映射后维度增加，但整体计算复杂度仍然大幅低于标准自注意力，从而显著提升了模型的可扩展性和处理效率。

本文介绍了如何利用Python库Akshare获取股票和ETF历史行情数据。