我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在实际项目中,由于需求变更经常需要对模型文件进行修改.为了便于用户了解模型在修改前后发生的变化,BIMFACE提供了模型在线对比功能,可以利用在线的模型对比接口,通过简单的四个步骤实现模型在线对比.模型对比可以对两个文件/模型进行差异性分析,确定两个文件/模型之间构件的几何和属性差异,包括增加的构件.删除的构件和修改的构件. 模型对应可以用于进行文件/模型的版本对比. 特别说明:模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟.当

OSI 与TCP/IP 模型对比 OSI 协议层名称 TCP/IP 协议层名称 封装的单元 功能描述 TCP/IP协议 应用层(Application) 应用层(Application) 数据 应用程序的逻辑 FTP, HTTP, POP3, IMAP, telnet, SMTP, DNS, TFTP 表示层(Presentation) 数据  会话层(Session) 数据  传输层(Transport) 传输层(Transport)  数据段 为两台主机上应用程序提供端对端的通信  TCP.

select.poll.epoll模型对比 先说Select:            1.Socket数量限制:该模式可操作的Socket数由FD_SETSIZE决定,内核默认32*32=1024.            2.操作限制:通过遍历FD_SETSIZE个Socket来完成调度,不管哪个Socket是活跃的,都遍历一遍. 后说Poll:          1.Socket数量几乎无限制:该模式下的Socket对应的fd列表由一个数组来保存,大小不限(默认4k).          2.

产品运营数据分析-SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行.16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐数据分析师们做大数据量处理,还是用SPSS. 今天分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:[转化--重新编码为相同变量].[转化--重新编码为不同变量],常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据. 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名

Linux与Windows的设备驱动模型对比 名词缩写: API 应用程序接口(Application Program Interface ) ABI 应用系统二进制接口(Application Binary Interface) 设备驱动是操作系统的一部分,它能够通过一些特定的编程接口便于硬件设备的使用,这样软件就可以控制并且运行那些设备了.因为每个驱动都对应不同的操作系统,所以你就需要不同的 Linux.Windows 或 Unix 设备驱动,以便能够在不同的计算机上使用你的设备.这就是为什

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在上一篇<C#开发BIMFACE系列30 服务端API之模型对比1:发起模型对比>中发起了2个模型对比,由于模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟.当模型对比完成后,BIMFACE通过回调机制通知对比结果. 特别说明:BIMFACE可以通过回调机制将模型/文件转换.对比等耗时操作结果通知开发者.该方案与微信开发类似,需要开发者提供开发者服务器,并且该服务器对外公布一个外网地址,BIMFACE能访问到该地址才可以.如果没

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在<C#开发BIMFACE系列31 服务端API之模型对比2:获取模型对比状态>中介绍了根据对比ID,获取一笔记录的对比状态.由于模型对比是在BIMFACE云端进行的,通常需要5~10分钟,在等待对比的过程中还可以发起更多的模型对比,最后通过接口一次性批量获取模型对比状态 . 该功能与BIMFACE控制台中“图模对比”功能相同 请求地址:POST https://api.bimface.com/compares 说明:应用发起对比以后,可

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 模型对比可以对两个文件/模型进行差异性分析,确定两个文件/模型之间构件的几何和属性差异,包括增加的构件.删除的构件和修改的构件. 模型对应可以用于进行文件/模型的版本对比. 几何对比 几何数据的对比的粒度为构件级,即只要构件的某一部分几何数据或材质发生改变,就认为整个构件发生变化. 几何差异,是指:文件A相对于文件B,到底在显示方面有哪些几何图形发生了变化. 为了清晰描述几何差异,我们通过举例来详细说明: 假设文件A中,包含有5个构件,分别

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] BIMFACE平台提供了服务端"获取模型对比构件分类树"API.目录树返回结果以树状层级关系显示了增删改的构件信息,里面无法区分哪些构建是新增.修改或者删除的,所以在实际项目中使用意义不大. 请求地址:GET https://api.bimface.com/data/v2/comparisons/{comparisonId}/tree 参数: 请求 path(示例):https://api.bimface.com/data/v2/

YOLO.SSD.FPN.Mask-RCNN检测模型对比 一．YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标.box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的检测性能优化 原理如下: 输入一张图片,图片中包含N个object,每个object包含4个坐标(x,y,w,h)和1个lab

RCNN系列.Fast-RCNN.Faster-RCNN.R-FCN检测模型对比 一．RCNN 问题一:速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域.本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断. 问题二:训练集 经典的目标检测算法在区域中提取人工设定的特征(Haar,HOG).本文则需要训练深度网络进行特征提取.可供使用的有两个数据库: 一个较大的识别库(ImageNet ILSVC 2012):标定每张图片中物体的类别.一千万图像,100

BIMFACE二次开发系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在建筑施工图审查系统中,设计单位提交设计完成的模型/图纸,审查专家审查模型/图纸.审查过程中如果发现不符合规范的地方,则流程退回到设计单位,设计单位人员根据审查意见重新调整设计,调整完成后再次提交到审查专家.此时为了便于专家审查,需要知道当前轮次的模型/图纸与上一轮次的模型/图纸发生了哪些异动,针对异动情况进行审查即可. 先看效果 效果如上图.左侧是当前审查轮次的模型,中间是上一轮次的模型,右侧是2个模型的对比产生的异

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

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)

在时间序列问题上,机器学习被广泛应用于分类和预测问题.当有预测模型来预测未知变量时,在时间充当独立变量和目标因变量的情况下,时间序列预测就出现了. 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分.任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间,这是某个模型确定性的衡量标准. 因此,预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术,并且需要多年的发展. 由于每种都有其特殊用途,必须注意为特定应用选择正确的技术.预测人员在技术选择中发挥作用,他们越了解预测可能性的范围,公司的预测工作就越有可能取得成

本文主要对比Muduo多线程模型方案8 和方案9 . 方案8:reactor + thread pool ,有一个线程来充当reactor 接受连接分发事件,将要处理的事件分配给thread pool中的线程,由thread pool 来完成事件处理.实例代码见:examples/sudoku/server_threadpool.cc 这里截取关键部分代码进行说明. class SudokuServer {  public :   SudokuServer(EventLoop* loop, co

一.频谱分析(分析-预测-频谱分析) “频谱图”过程用于标识时间序列中的周期行为.它不需要分析一个时间点与下一个时间点之间的变异,只要按不同频率的周期性成分分析整体序列的变异.平滑序列在低频率具有更强的周期性成分:而随机变异(“白噪声”)将成分强度分布到所有频率.不能使用该过程分析包含缺失数据的序列. 1.示例.建造新住房的比率是一个国家/地区经济的重要晴雨表.有关住房的数据开始时通常会表现出一个较强的季节性成分.但在估计当前数字时,分析人员需要注意数据中是否呈现了较长的周期. 2.统计量.正弦

勿在流沙住高台,出来混迟早要还的. 做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 上一篇分享了JVM及其启动流程,今天介绍一下JVM内部的一些区域,以及具体的区域在运行过程中会发生哪些异内存常! 其实也就对应了内存管理的第一篇中 JVM的第三个阶段,程序运行内存溢出. 知识地图: 一.概述 Java的内存管理采用[自动内存管理]机制,因为这个自动管理机制,Java程序员就不需要去写释放内存的代码,而且不容易出现内存泄漏问题(比C/C++程序员少一些烦恼).但是由于

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR): (1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 (2).逻辑回归与交叉熵 (3).https://www.cnblogs.com/pinard/p/6029432.html (4).https://zhuanlan.zhihu.com/p/76563562 (5).https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 一.逻辑回归介