【机器学习-周总结】-第4周

以下是本周学习内容的整理总结，从技术学习、实战应用到科研辅助技能三个方面归纳：

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一、技术学习模块：TCN 基础知识与结构理解

博客1：【时序预测05】– TCN（Temporal Convolutional Networks）基础概念

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• 核心思想：
  • 使用一维卷积（1D Conv）+ 空洞卷积（Dilated Conv） 建模时序关系；
  • 采用因果卷积（Causal Conv） 避免未来信息泄露；
  • 残差连接（Residual Block） 用于提升深层网络的训练稳定性。
• 优势：
  • 更易于并行训练；
  • 捕捉长距离依赖能力强；
  • 参数可控，易调优；
• 结构核心：
  • 多层残差块；
  • 每层卷积层使用不同的dilation rate；
  • 输出尺寸与输入保持一致（padding处理）；

启示：TCN 是 RNN/LSTM 的高效替代方案，尤其在需要并行计算和长序列建模时效果更佳。

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博客2：【TCN实战】- 完整代码 + 注释解析

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• 内容结构：
  • 数据加载与滑动窗口生成；
  • TCN模型结构搭建（基于 PyTorch）；
  • 模型训练与预测可视化；
• 关键代码点：
  • 使用 nn.Conv1d 构建多层残差模块；
  • dilation、kernel size、padding控制 receptive field；
  • 注意输出reshape及多步预测场景下的处理方式。

启示：实战帮助理解 TCN 如何融合在预测任务中，也为未来自定义结构提供代码参考模板。

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✍️ 二、科研辅助技能：论文写作与绘图方法总结

博客3：科研论文写作与图表绘制工具总结

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• 内容涵盖：
  • 结构化写作技巧（IMRaD框架）；
  • 图表绘制推荐：
    • Origin、Matplotlib、PPT美化插件、Graphviz 等；
  • 推荐资源网站如：Tableau Public、SciDraw、论文图复现仓库等；
• 写作建议：
  • 段落首句明确主题；
  • 先图后文，图注简洁；
  • 模型结构图/流程图建议用draw.io或LaTeX TikZ绘制。

启示：图文并茂的表达不仅增强论文可读性，也是科研成果传播力的关键。早规划、重逻辑、注细节是写作核心。

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三、CSDN Markdown 技巧笔记（自用技巧）

博客4：CSDN Markdown 官方使用技巧

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• 常用语法：
  • 表格：| 表头 | 内容 | + :--:对齐方式；
  • 代码块：使用 ```+ 语言名；
  • 数学公式：支持LaTeX格式（需要开启数学公式显示）；
• 排版优化：
  • 使用 HTML 标签如
实现更细节布局；
  • 引用/高亮/目录支持丰富；
• 附加技巧：
  • 图片可引用外链图床；
  • 支持 CSDN 专属块（如 Info、Warning 样式盒）增强阅读体验。

启示：良好的排版直接提升内容专业性，建议写博客时养成结构清晰、分段合理、图文并茂的发布习惯。

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总结与思考

模块	内容	收获	延伸方向
技术	TCN基础 + 实战博客	掌握TCN核心结构、实现原理与实用性	对比LSTM/Transformer，结合滑坡预测应用
写作	论文结构与绘图方法	强化论文逻辑构建与图表表达能力	制作专属图模板、写作风格训练
工具	CSDN Markdown用法	提升博客排版效率与专业度	可延伸到知乎、Notion、Typora等平台