Functime是一个用于大规模数据集时间序列机器学习的Python库，支持高效的数据处理和多种预测算法，帮助用户进行灵活的模型选择和评估。
无需训练即可进行时间序列预测，就像给时间序列数据拍个“快照”，就能预知未来趋势，节省大量时间和精力
Stick-breaking Attention 是一种基于 Triton 的变长序列注意力机制实现，旨在通过优化计算方式提升在 GPU 上的性能，适合多种深度学习任务，易于与现有框架集成。
tsfm是一个开放笔记本和实用工具，专注于时间序列基础模型的研究与应用，帮助用户进行时间序列数据分析和建模。
science4cast是一个专注于利用机器学习和人工智能技术预测科学研究趋势的项目。
包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例
