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原始下载地址https://github.com/docker/compose/releases，GitHub下载不是特别稳定，传到CSDN方便下载。

测试时间2019.2.3，激活有效。源自网络，现在ESS的激活码比较难找了，很多都不能用。

在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了，但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值，当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的，所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能，这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补)，这个功能可以说是很实用的，这样我们可以准确的评估固定时间段的值，当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发，创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞，同时可以关注本专栏(免费阅读)，本专栏持续复现各种的顶会内容，无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素，在这些场景中，我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测，即长序列时间序列预测（LSTF）。然而，现有方法大多设计用于短期问题，如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加，模型的预测能力受到挑战。例如，当预测长度超过48点时，LSTM网络的预测

行业收入差距影响因素及其贡献率研究 --基于全国19个行业4085份问卷调查数据分析，孙敬水，于思源，探讨行业收入差距的主要影响因素及其贡献率，对于揭示行业收入差距问题的本质，寻找缩小行业收入差距的途径，促进经济社会和谐发

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19个常用STR基因座在中国汉族人群突变的研究，罗海玻，宋凤，目的：目前国内对常用STR基因座突变率尚无统一的共享数据，因此需要全面了解中国汉族人群亲权鉴定中常用STR基因座的突变情况，以期