突发事件、流量洪峰、协同开源……一轮又一轮的挑战背后，是技术从业者们默默的努力。
然而，技术的发展，不仅需要默默努力，更需要站出来发声，以文字发声，以演讲发声，分享自己的实践经验，推进技术整体的进步，更是十分珍贵。
2020年，云+社区携手业界各方专家、一线开发者，真诚分享、多方交流，让技术的声音传递给更多人：在这一年里，数百位来自不同技术领域的大咖们，为我们呈现了数百场精彩纷呈的演讲；15000余名专栏作者们笔耕不辍，贡献出了200多万篇技术内容。这些发声，为广大技术从业者，提供了重要的指引和参考。
2021年1月20日 ，正值农历腊八时节，是个辞旧迎新的好日子，云+社区年度盛典就此拉开序幕，北京、深圳、上海、成都等地线下同庆，技术创作者&粉丝们线上狂欢！云+社区2020 年度优秀讲师、人气讲师，以及TOP作者榜单也正式揭晓！
2020年，拓端在云+社区中共发布了443篇文章，其中最受欢迎的文章是《Python中的ARIMA模型、SARIMA模型和SARIMAX模型对时间序列预测》。
在文章中，我们从头开始构建了一个最佳ARIMA模型，并将其扩展到Seasonal ARIMA（SARIMA）和SARIMAX模型。
因为预测时间序列（如需求和销售）通常具有巨大的商业价值。
在大多数制造公司中，它驱动基本的业务计划，采购和生产活动。预测中的任何错误都会扩散到整个供应链或与此相关的任何业务环境中。
因此，准确地进行预测很重要。不仅在制造业中，时间序列预测背后的技术和概念还适用于任何业务。
喜获“年度最佳作者奖”的荣誉对拓端数据来说是极大的鼓舞。
今后， 拓端数据 将继续秉承“坚守承诺，合作共赢”的指导思想，遵循“数据以人为本”的立业愿景，加快相关产业创新升级，助力企业价值提升，持续不断地为用户提供创新产品，创新服务。
感谢讲师们、作者们的优质分享，正因为有你们，使得广大技术人能够第一时间获取专业知识；正因为有你们，技术的落地才得以加快进展，技术才得以变得更加有深度，拓端愿在新的一年里，携手更多的伙伴，走向更好的技术未来！
Python注意力机制Attention下CNN-LSTM-ARIMA混合模型预测中国银行股票价格|附数据代码
Python用CNN – LSTM、ARIMA、Prophet股票价格预测的研究与分析|附数据代码
【视频讲解】线性时间序列原理及混合ARIMA-LSTM神经网络模型预测股票收盘价研究实例
【视频讲解】Xgboost、ARIMA 和 Prophet对国际牛肉市场市场份额数据、比特币价格时间序列预测
