Prophet 是由 Facebook (现 Meta) 核心数据科学团队开发并开源的一款强大的时间序列预测工具。它的设计初衷是让分析师和业务人员（不一定需要深厚的时间序列理论或统计学背景）也能轻松地生成高质量、可解释的预测结果，尤其擅长处理商业领域常见的时间序列数据特征。
面向业务场景：
ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average），即自回归综合移动平均模型，是时间序列预测领域最经典、应用最广泛的工具之一。它擅长捕捉数据中的趋势、季节性和内在依赖关系，用于预测未来的数据点。
ARIMA模型认为，一个时间序列的值主要受三方面因素影响：
在金融、气象、交通等领域，精准预测未来趋势至关重要。传统LSTM模型虽擅长捕捉序列中的复杂模式，但它通常只给出一个“点预测”——即一个确定性的未来值。现实中，预测总伴随不确定性。PI-LSTM（Prediction Interval LSTM） 应运而生，它的核心目标不仅是预测“最可能的值”，还要清晰告诉使用者预测结果可能的波动范围有多宽——这就是预测区间（Prediction Interval, PI）。
想象预测明天股市收盘价： * 普通LSTM模型告诉你：“预测明天收盘是3050点。” * PI-...
在金融、气象、工业监控等领域，时间序列预测是核心任务。传统模型如ARIMA、LSTM常面临挑战：难以同时捕捉复杂的时间变化模式（如突变、周期性）。2023年，清华团队提出的TimesNet模型突破这一瓶颈，成为时间序列分析的新星。它无需复杂数学公式，就能带我们理解其精妙之处。
想象医生查看心电图： - 局部视角（传统CNN）：只能看到当前心跳的波形，忽略心跳间的规律。 - 长程视角（传统RNN）：能记住过去多次心跳，但细节易模糊。
更关键的是，真实时间序列像交织的绳索： - 变化周期多样：日气温（2...
在天气预报、交通流量预测、电力负荷分析等领域，我们常常面对的不再是孤立的时间点数据，而是同时蕴含时间变化与空间关联的复杂信息流。传统时间序列模型（如LSTM）擅长捕捉时间依赖，却难以有效建模空间位置间的相互影响；而纯空间模型又容易忽略动态演变过程。Spacetimeformer模型应运而生，其核心突破在于将Transformer的强大能力创新性地应用于统一建模时空维度，开辟了预测复杂时空现象的新路径。
一、核心思想：时空一体化的注意力网络
Spacetimeformer 的核心在于它看待数据的方式发生了根本转变：
在当今数据驱动的世界中，时间序列预测扮演着关键角色：零售商需要精准预测商品需求以优化库存，能源公司必须预判电力负荷来平衡电网，金融机构则依靠股价预测规避风险。然而，面对复杂多变、具有季节性和不确定性的真实数据，传统方法常显得力不从心。亚马逊科学家团队开发的DeepAR模型，正是为解决这些挑战而生，它融合了深度学习的力量与概率思维，显著提升了预测的准确性与实用性。
DeepAR 本质上是一种基于深度学习的概率时间序列预测模型。其核心突破在于摒弃了传统模型仅输出单一“点预测值”的局限（如“明天销量预...
用户意图识别是自然语言处理（NLP）领域的关键任务，其核心目标是从用户输入的文本、语音等信息中准确理解其真实需求与目的。以下将从定义、应用场景、技术方法、挑战及发展趋势等方面展开详细介绍：
股票分析系统是一个综合性的工具，它集成了多种功能和技术，以帮助投资者分析股票市场数据，掌握市场趋势，评估股票的风险和价值，并制定科学的投资策略。以下是股票分析系统的功能矩阵，包括系统的具体功能、模块划分、技术实现以及如何满足用户需求。
requests 和 BeautifulSoup）和API调用（如Tushare、AKShare）。时间优先的场景：相同价格的订单，以交易所系统记录的申报时间先后排序，先到先得（如A股的集合竞价阶段，时间精度可到毫秒级）。
撮合引擎的核心算法
成交逻辑示...
股票画像系统需求说明书大纲
1. 引言 (Introduction) * 1.1 文档目的 (Purpose of Document): 明确本文档的目标，即为股票画像系统的设计、开发和验收提供详细的功能与非功能性需求说明。 * 1.2 系统范围 (Scope of System): 清晰界定股票画像系统涵盖的功能边界（如：覆盖哪些市场、哪些类型股票、提供哪些维度的画像、是否包含历史回溯、预测分析等），以及不包括的功能。 * 1.3 目标用户 (Target Audience): 描述系统的预期用户（如：个人投资者、专业分析师、基金经理、风险管理人员、...