Logistic Regression 1.在有时间序列的特征数据中,怎么运用LR? 不光是LR,其他的模型也是. 有很多基本的模型变形之后,变成带时序的模型.但,个人觉得,这类模型大多不靠谱. 我觉得还是要从业务出发,同时探测分析数据,得出比较合理的假设,然后提取特征,这些特征可以含有时间信息,但不一定是时序的.比如,前N天其他特征的统计组合等. 可以参考:Logistic regression for time series Q: I would like to use a binary l

分解时间序列,就是将一个时间序列拆分成不同的构成元件.一般序列(非季节性序列)包含一个趋势部分和一个不规则部分(也就是随机部分),而如果是一个季节性序列,除以上两个外,还有季节性部分.   在此,我们先讲——非季节性数据的分解.   一个非季节性时间序列包含一个趋势部分和一个不规则部分. 分解时间序列即为试图把时间序列拆分成这些成分,也就是说, 需要估计趋势的和不规则的这两个部分. 为了估计出一个非季节性时间序列的趋势部分, 使之能够用相加模型进行描述, 最常用的方法便是平滑法, 比如计算时间序

注意不要说类的大小,是类的对象的大小. 首先,类的大小是什么?确切的说,类只是一个类型定义,它是没有大小可言的. 用sizeof运算符对一个类型名操作,得到的是具有该类型实体的大小. 如果 Class A; A obj; 那么sizeof(A)==sizeof(obj) 那么sizeof(A)的大小和成员的大小总和是什么关系呢,很简单,一个对象的大小大于等于所有非静态成员大小的总和. 为什么是大于等于而不是正好相等呢?超出的部分主要有以下两方面: 1) C++对象模型本身 对于具有虚函数的类型来

0x00 概述 本文主要讲Kafka自身操作日志的清理方法(非Topic数据),Topic数据自己有对应的删除策略,请看这里. Kafka长时间运行过程中,在kafka/logs目录下产生了大量的kafka-request.log.*和server.log.*文件,其中*代表日期和时间,比如kafka-request.log.2018-12-08-03和server.log.2018-12-06-03,这些文件对磁盘空间的消耗非常大,需要定期备份或者清理.目前没有发现kafka自身提供了这些操作

  1.情景展示 现在有两者表,表1中的主键id字段和表2的index_id相对应.如何删除两表非关联数据? 2.解决方案 --第1步 delete from VIRTUAL_CARD t where t.index_id not in (select id from PRIMARY_INDEX); --第2步 delete from PRIMARY_INDEX t where t.id not in (select index_id from VIRTUAL_CARD); 说明: 如果in()

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2017/02/Facebook-Beringei 2017年2月3日,Facebook宣布将开源他们的高性能时序数据存储引擎Beringer.Beringei是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,其特点是读写速度快,属于内存数据库的一种.本文将会详细介绍Beringei的来龙去脉以及它的设计思路.应用场景和特点. Beringei的诞生背景 运维大规模的分布式服务,通常需要对内部系统的运行状况和性能指标进行实时并精确的监

1.先上图: 其中暗红的曲线中数据不连续的,在实际开发中可能也会遇到这种情况,由于断电或其他原因导致部分日期数据无法采集,如果按一般情况来显示可能会显示如下图所示: 图中可以看出非连续曲线中,3月5号是没有数据的.但如果直接观察曲线,就不会发现这个问题.为了切合实际情况需要实现非连续点的显示,这样既显示了实际数据,也能直观反应缺失的数据. 源码地址(无积分)

一.关系型数据库 关系型数据库,是指采用了关系模型来组织数据的数据库.    关系模型1970年提出的,关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为主流数据库结构的主流模型.    简单来说,关系模型指的就是二维表格模型,而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系所组成的一个数据组织.关系模型中常用的概念:    关系:可以理解为一张二维表,每个关系都具有一个关系名,就是通常说的表名    元组:可以理解为二维表中的一行,在数据库中经常被称为记录    属性:可以理解为二维表中的一列,在数据库中经

本文主要介绍非归档模式下offline数据文件的恢复,测试过程如下: SQL> select * from v$version where rownum<3; BANNER ---------------------------------------------------------------- Oracle Database 10g Enterprise Edition Release 10.2.0.5.0 - 64bi PL/SQL Release 10.2.0.5.0 - Prod

实验前提:已经做好备份. SQL> col file_name for a50select file_id,file_name from dba_data_files; FILE_ID FILE_NAME---------- --------------------------------------------------4 /home/oracle/app/oradata/orcl/users01.dbf2 /home/oracle/app/oradata/orcl/sysaux01.dbf

一.二维的插值方法: 原始数据(x,y) 先对横坐标x进行扩充数据量,采用linspace.[如下面例子,由7个值扩充到300个] 采用scipy.interpolate中的spline来对纵坐标数据y进行插值[也由7个扩充到300个]. 画图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#数据 T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) power = np.array([1.53E+03, 5.92E+

版权声明:本文为本文为博主原创文章,转载请注明出处.如有问题,欢迎指正.博客地址:https://www.cnblogs.com/wsg1100/ 目录 1.概述 1.概述 [原创]实时IPC概述 [原创]xenomai与普通linux进程之间通讯XDDP(一)--实时端socket创建流程 [原创]xenomai与普通linux进程之间通讯XDDP(二)--实时与非实时关联(bind流程) 前面两篇文章我们看了xddp在xenomai内核里涉及的数据结构.RTDM对于协议类实时设备的管理方式,

你可能经常要以不完整的数据点绘制图表.例如,当绘制每月的销售图表时,你可能没有所有的月数据.所以,你可能只想以一个空白的区域来显示缺失的数据,不在这个区域中绘制任何东西.FusionCharts可以让这个目标很容易的实现. 用户可以通过不提供任何值到需要隐藏的相应<set>元素来隐藏任意数量的数据块. 具体操作参考下面的XML代码: [html] view plaincopy <chart > <set label='Jan' value='420' /> <se

在生产环境中使用 Docker,很多时候需要对数据进行持久化,或者进行容器间的数据共享. 容器中的管理数据主要有两种方式: 数据卷 (Data Volumes): 容器内数据直接映射到本地主机环境: 数据卷容器(Data Volume Containers): 使用特定容器维护数据卷. 那如何实现容器之间共享数据,并实现数据的备份和恢复. 数据卷: 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接 映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 操作. 特点: 数据卷可以在容器之间共事和

第一篇博客为:https://www.cnblogs.com/lxhbky/p/11884474.html 本文主要是为了解决上面博客遗留的一个含有不规范数据的一种方法,目前暂时没有从包里发现可以从第N行读取数据方法,但是我们可以假设一种情况来兼容目前的数据: 超级假设:假设Excel所有的数据都是我要收集的数据,不管是否有数据或者是不规范的数据,那么我可以将接受类的数据类型统一改为string,其他保持不变. (这里注意通过改造属性的set方法来兼容的方式,本人已经试过,行不通:另外也测试了d

主键id     待查字段     日期 1            6             2019/5/1 1            0             2019/5/2 需求: 找出 待查字段为非0 的 最近一条记录  ,查询结果为 主键id     待查字段     日期 1            6             2019/5/1 SQL 语句 :(注:标记可以随意取名) select 标记 ,待查字段,主键id, 日期 from (select ROW_NUMBE

前言 笔者最近解决了一个困扰了业务系统很久的问题.这个问题只在发布时出现,每次只影响一两次调用,相较于其它的问题来说,这个问题有点不够受重视.由于种种原因,使得这个问题到了业务必须解决的程度,于是就到了笔者的手上. 问题现场 我们采用的是dubbo服务,这是个稳定成熟的RPC框架.但是我们在某些应用中会发现,只要这个应用一发布(或者重启),就会出现请求超时的问题,如下图所示: 而且都是第一笔请求会报错,之后就再也没有问题了. 排查日志 好了,现象我们知道了,于是开始排查那个时间点的日志.Serv

搜集日志,但是框架本身也会打印很多日志是字符串的.我们自己希望的日志用json,但是又需要json字段可以扩展,logstash收集日志后都放在了message字段中,我们自定义打印的是json串,spring打印的是string,为此我们要分别处理日志,把框架日志和一般信息日志和我们的有用数据日志分开,并且有用数据记录的日志可以按照不同索引分类 为此我们的搜集日志时需要动态处理 logstash.conf如下: input { tcp { ##host:port就是上面appender中的 d

导读: 随着全球数据量的不断增长,越来越多的业务需要支撑高并发.高可用.可扩展.以及海量的数据存储,在这种情况下,适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展.与此同时,各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多,数据集成成为大数据领域的热门方向,于是SeaTunnel应运而生.SeaTunnel是一个分布式.高性能.易扩展.易使用.用于海量数据(支持实时流式和离线批处理)同步和转化的数据集成平台,架构于Apache Spark和Apache Flink之上.本文主要介绍SeaTunnel 1.

通过设置异步缓存,就可以做到 wx.setStorageSync('imgs',imglist); 最后的提交信息:

).GroupBy(b => b.BasicUserId).Select(a => new MyServicesListViewModel() { HeadIcon = apiUrl + a.FirstOrDefault(m => m.BasicUserId == a.Key).Basic_User.HeadIcon, UserName = a.FirstOrDefault(m => m.BasicUserId == a.Key).Basic_User.RealName, Mobi