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随着技术的不断进步，KDE用户指南扮演着重要角色。本指南提供完整的桌面环境使用指导，涵盖登录与登出方式、获取帮助的途径以及窗口管理技巧等内容。用户可通过本指南轻松了解KDE桌面的基础与高级操作。

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

Ankur Kumar创建于2018年1月3日版本1.0，来自印度奥迪萨州鲁尔凯拉国家技术研究所地球与大气科学系。此函数允许使用图形处理选项绘制散点图及1次多项式拟合。该函数提供基础统计信息，如BIAS、相关系数、两变量的标准偏差和均方根误差，并将其显示在图表上。如果不需要统计绘图，可以自行调整函数格式。

多变量时间序列预测里头，用 CNN、LSTM、Multihead Attention 再加个 KDE，这组合说实话，挺香的。用 MATLAB 整出个一套完整方案，传感器数据，比如温度、湿度、功率那类，预测还带区间的——挺适合做决策支持那种场景。整个项目数据清洗、模型搭建、注意力机制都包得挺全，代码也是分模块写的，改起来也不费劲。是你要做能源管理、环境监测这一块，直接拿去调一调就能上线。哦对了，作者还给了几个思路，像是超参数调优、在线数据流啥的，后续优化空间也大。