什么是 ARIMA模型 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型,全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model).也记作ARIMA(p,d,q),是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列 预测的模型. 1. ARIMA的优缺点 优点: 模型十分简单,只需要内生变量而不需要借助其他外生变量. 缺点: 1.要求时序数据是稳定的(stationary),或者是通过差分化(differencing)

体验更优排版请移步原文:http://blog.kwin.wang/programming/js-event-delegation.html 事件代理,又称事件委托(Delegation),就是将处理事件委派到父元素或者顶级元素上,利用事件的冒泡机制,管理某一类型元素上的所有事件. 要理解这个概念,必须先对事件模型有个初步的了解.W3C定义的DOM2.0标准事件模型分为三个阶段: 捕获阶段 目标阶段 冒泡阶段 捕获阶段:当某个元素触发事件时,顶层对象document会发出一个事件流,随着DOM树

Thinkphp5.0 的使用模型Model的获取器.修改器.软删除 一.获取器 在model中使用 get+字段名+Attr,可以修改字段的返回值. 数据库中性别保存为,0未知.1男.2女,查询时返回汉字: model: //将性别的012修改为未知.男.女返回 public function getSexAttr($val){ switch($val){ case '1' : return '男'; case '2': return '女'; default: return '未知'; }

Thinkphp5.0 的使用模型Model删除数据 一.使用destory()删除数据 //删除id为3的记录 $res = User::destroy(3); //返回影响的行数 dump($res); destory()的参数可以是主键.数组条件.闭包函数. 二.使用delete()删除数据 //删除id为3的记录 $model = User::get(3); $res = $model->delete(); //返回影响的行数 dump($res); 三.delete()和where()

Thinkphp5.0 的使用模型Model更新数据 (1)使用update()方法进行更新数据 一.where条件写在更新数据中 (这种情况更新的数据,必须含主键) $res = User::update([ 'id' => 2, 'email' => '121@qq.com' ]); //返回修改之后model的整个对象信息 dump($res); 二.where条件使用update()的第二个参数,传递数组 $res = User::update([ 'email' => '123

Thinkphp5.0 的使用模型Model添加数据 使用create()方法添加数据 $res = TestUser::create([ 'name' => 'zhao liu', 'password' => md5(123456), 'email' => 'zhaoliu@qq.com' ]); dump($res); 使用save()方法添加数据 $userModel = new TestUser; $userModel->name = 'ya ya'; $userModel

Thinkphp5.0 的使用模型Model查询 一.查询多条记录 获取多个数据可以使用:select()方法和all()方法. 示例一:使用all()方法. //(1)筛选条件使用闭包函数 $res = User::all(function($query){ $query->where('id','>',0)->field('id,name,email'); }); foreach($res as $val){ dump($val->toArray()); } //(2)筛选条件

Thinkphp5.0 的Model模型 新建user模型User.php: <?php namespace app\index\model; use think\Model; class User extends Model{ } 控制器代码: //方式一,使用User模型, $res = \app\index\model\User::get(1); $data = $res->toArray(); dump($data); //方式二,实例化User模型, $user = new \app

data(churn)导入自带的训练集churnTrain和测试集churnTest 用id3.cart.C4.5和C5.0创建决策树模型,并用交叉矩阵评估模型,针对churn数据,哪种模型更合适 决策树模型 ID3/C4.5/CART算法比较 传送门 data(churn)为R自带的训练集,这个data(chun十分特殊) 先对data(churn)训练集和测试集进行数据查询 churnTest数据 奇怪之处,不能存储它的数据,不能查看数据的维度 ,不能查看数据框中每个变量的属性!! > da

pytorch入门2.x构建回归模型系列: pytorch入门2.0构建回归模型初体验(数据生成) pytorch入门2.1构建回归模型初体验(模型构建) pytorch入门2.2构建回归模型初体验(开始训练) pytorch对于神经网络有很好的封装,使得我们可以快速.简单的实现神经网络框架的编写. 0. 准备数据,并对数据集进行划分.划分其实有很多方法:见数据集划分实战code # 准备数据 import random x = torch.unsqueeze(torch.linspace(0,

第一节:Angular 2.0 从0到1 (一)第二节:Angular 2.0 从0到1 (二)第三节:Angular 2.0 从0到1 (三)第四节:Angular 2.0 从0到1 (四)第五节:Angular 2.0 从0到1 (五)第六节:Angular 2.0 从0到1 (六)第七节:Angular 2.0 从0到1 (七)第八节:Angular 2.0 从0到1 (八)番外:Angular 2.0 从0到1 Rx-隐藏在Angular 2.x中利剑番外:Angular 2.0 从0到

从svn checkout svn://gcc.gnu.org/svn/gcc/trunk拿了GCC的最新代码,打算编译了学东西习学习C++ 11的东西,结果在configure的时候出现例如以下问题:    Building GCC requires GMP 4.2+, MPFR 2.3.1+ and MPC 0.8.0+    http://www.multiprecision.org/mpc 下载mpc-0.9.tar.gz          ftp://ftp.gnu.org/gnu/g

千呼万唤始出来,Iveely Search Engine 0.4.0 的发布   经过无数个夜晚的奋战,以及无数个夜晚的失眠,Iveely Search Engine 0.4.0 终于熬出来了,这其中的心酸只有自己知道!虽然Iveely Search Engine 在开发阶段已经经历了第四个版本,但是其中的不足依然数不胜数,功能也不尽完善,但是也希望大家能够理解,一是毕竟还在1.0版本之内,二是人手有限,如果你想为此做出点点努力,可以发送邮件或者微博私信. 介   绍: 好了,言归正传,开始介绍

转自:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505?from=timeline&isappinstalled=0#10006-weixin-1-52626-6b3bffd01fdde4900130bc5a2751b6d1 NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置 引言 DIGITS简介 DIGITS特性 资源信息 说明 DIGI

Atitit..jdk java 各版本新特性 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5(5.0) 1.6(6.0) 7.0 8.0 9.0 attilax 大总结 1.1. Java的编年史2 1.2. Java版本:JDK 1.02 1.3. Java版本:JDK 1.13 1.4. Java版本:JDK 1.2 (Java 2)4 1.4.1. 1999年5 1.4.2. 2000年5 1.5. Java版本:JDK 1.35 1.5.1. 2001年6 1.5.2. 2002年7

ubuntu安装过程(硬盘安装)http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html“但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!”开关机的时候电脑最上面 有一行 提示 一晃即过,/dev/sda6: clean(未知,单没关系)http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575(意义) 1.教程1http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/163

dbt 0.13 添加了一个新的功能sources 我呢可以用来做以下事情 从基础模型的源表中进行数据选择 测试对于源数据的假设 计算源数据的freshness source 操作 定义source 模版格式 注意对于pg 等类型的,如果包含了schema 的可能需要配置额外参数,或者通过schema 约定 # This example defines a source called `source_1` containing one table # called `table_1`. This

SeetaFace开源引擎GitHub地址:https://github.com/seetaface/SeetaFaceEngine SeetaFace2开源引擎GitHub地址:https://github.com/seetafaceengine/SeetaFace2 本文是使用VS2017+QT5.11.2+SeetaFace/SeetaFace2的简单实现,涉及该开源引擎的概念较少.SeetaFace1.0例子项目地址:https://github.com/coididy/simple-e

重点特性 1. Clustering 0.7.0版本中支持了对Hudi表数据进行Clustering(对数据按照数据特征进行聚簇,以便优化文件大小和数据布局),Clustering提供了更灵活地方式增加文件大小,有了Clustering特性,便可更快速地摄取数据,然后聚簇为更大的文件,实验数据表明查询性能可以提升34倍,文件数可以减少1020倍:另外Clustering对于查询侧优化也很明显,在查询时通常会基于字段进行Clustering,通过完全跳过一些文件来极大提升查询性能,这与云数仓Sno

CoreWCF 项目在2021.2.19 正式发布了0.1.0 GA版本:https://github.com/CoreWCF/CoreWCF/releases/tag/v0.1.0 ,这个版本号虽然是0.1,但是它是可以投入生产的版本,当前仅支持http 和 net.tcp: 在CoreWCF 的博客上详细介绍 经过21个月的公开开发,CoreWCF首次进入GA发布.微软和 AWS 的主要贡献者使得项目取得成功,并首次发布.在 ASP.NET Core之上构建 WCF 涉及许多根本性变革,但我

摘要:随着边缘设备数量指数级增长以及设备性能的提升,边云协同机器学习应运而生,以期打通机器学习的最后一公里. 本文分享自华为云社区<支持边云协同终身学习特性,KubeEdge子项目Sedna 0.3.0版本发布! >,原文作者:技术火炬手 . 1.当前机器学习落地挑战 当前机器学习落地有哪些问题? 近二十年来,机器学习已广泛应用于数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.检测信用卡欺诈.证券市场分析.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等领域. 在实际业