针对一个新数据集可能需要用的一些操作(pandas，numpy) 混合版本2

来自ICLR 2022 (oral) 的 工作 CoST: Contrastive Learning of Disentangled Seasonal-Trend Representations for Time Series Forecasting

来自ICLR 2022 (oral) 的 工作 https://openreview.net/forum?id=0EXmFzUn5I

TrajNet: A Trajectory-Based Deep Learning Model for Traffic Prediction , KDD’21

几个常用的关于地图和网络的包(osmnx, geopandas, fmm)

一些写作上的tips，主要关于IEEE transaction $\LaTeX$ template

本文意在通过对$\LaTeX$的基本概念进行串联来方便后续基于模版进行修改，不求面面俱到，只希望能够一个简单的全面理解。概念理解不足之处还请指正，万分感激！

针对一个新数据集可能需要用的一些简单操作(pandas, seaborn)

Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting, AAAI’21 Best Paper

Attention-is-all-you-need , NIPS’17