我们已经见识了在监督机器学习中，以模型为中心和以数据为中心两种方法之间来回摇摆的状态。 在 2010 年代后半段的一系列项目中，特征质量是关键。在旧模型中，特征是编码领域知识的工具。...我们认为，用户应该能够对自己的数据进行一些基本的编程抽象，因此 Snorkel 项目诞生了（然后是公司）。在知识层面，我们由此进入了以数据为中心的 AI 和弱监督时代。...基础模型的神奇特征看起来稳定且可商业化，数据被视为其中造成差异化的点。 现在可能就是以数据为中心的基础模型时代了？ 我们是否在重复以数据为中心的监督学习转变？换言之，模型和工程是否在商品化？...都很有必要： 数据管理和以数据为中心的标度律？预测：更智能的数据集收集方法能造就小而美的模型。...假设以数据为中心的模型在探索和部署两端均有进展，对于快速迭代和任务无关的工作流程 —— 探索阶段，我们通过数据管理 / 测试时间策略使得现成的通用基础模型更为有用高效。
其次，由于领域之间的分布差异，现有方法中静态参数的使用限制了它们适应不同领域的灵活性。...域共享超网络：为了解决域偏差的问题，本文提出了共享超网络，用于为域适配器生成参数。为了提高计算效率，采用了矩阵低秩分解方法，将目标矩阵分解为三个矩阵的乘积。...生成适配器参数的权重矩阵表示为 W_d^{u_l} , W_d^{u_r} , W_d^{v_l} 和 W_d^{v_r} 然后与矩阵相乘 I ，获得两个在域d的参数矩阵 U_d 和 V_d...向下映射和向上映射就是线性层，映射参数来自超网络，向下映射层的参数为 U_d \in \mathbb{R}^{h\times s} , 向上映射层的映射参数为 V_d \in \mathbb{R}^{s..._{d} 则域适配器层的整体表达为 A_d(x)=DN_d(V_d(\sigma(U_d(x))))+x 2.2 域共享超网络 域间共享超网络用于捕获不同域之间共享的隐含信息并动态生成参数, 同时为了提高目标矩阵的生成效率
VBA Excel总表以某列数据为基础拆分为独立文件的表，也可以拆分为独立的sheet表不导出！！...xlCalculationManual Dim iuser iuser = Environ("username") ipath = "C:\Users\" & iuser & "\Desktop" & "\已拆分的数据表...To UBound(Arr) Str = Arr(i, 1) ' Str = Left(Arr(i, 1), Len(Arr(i, 1)) - 2) '截取某列的关键字...Set sht2 = Workbooks.Add Sht.Copy sht2.Sheets(1) sht2.Sheets(1).Name = "表格名称" '每张表的表格名称...，自行修改，去掉这句则以关键字为sheet表格名称 For i = sht2.Sheets.Count To 2 Step -1 Application.DisplayAlerts
第三列包含 Description（说明），这是切片器中使用的列。当然，你可以使用与所做选择更一致的名称，例如本例也可以使用 Time period（时间段）来描述。..., [YTD Sales], 4, [12 mth Sales] ) 我们来仔细地看一下 SWITCH 函数，此函数采用第一个参数为表达式，后面跟着任意数量的值与结果的参数对，最后也可以放一个其他选项，...由于其他日期列中的值可能不同，因此我们需要调整12个月滚动总计的DAX公式以使用正确的日期列。 同样，我们需要一个辅助表来允许我们在日期列之间进行选择。...每个CALCULATE函数现在都有两个筛选器参数：一个提供具有正确参考日期的滚动总周期，另一个提供正确的关系，代码如下。...TREATAS获取值列表，并将其作为筛选器应用于另一列，这两列不需要以任何方式相关，你可以将其解释为创建虚拟关系的TREATAS。
来源：DeepHub IMBA本文共1000字，建议阅读5分钟本文为你演示一些不常见，但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...df[df["class"]=="A"].head() 类的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3. Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。...差异是 496 字节，虽然并不多。但是当我们使用大型数据集时，这样差异就会被放大，这样就变成了节省大量的空间。 作者：Soner Yıldırım 编辑：黄继彦
1、To_period 在 Pandas 中，操 to_period 函数允许将日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期，例如日、周、月、季度等。...但是我们通过使用to_period 函数的参数”M“实现时间序列。 让我们为年月和季度创建新列。...df[df["class"]=="A"].head() 类·的累积总和列包含为每个类单独计算的累积值总和。 3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。...例如在我们的 DataFrame 中，”分类“列具有 4 个不同值的分类变量：A、B、C、D。 默认情况下，该列的数据类型为object。...差异是 496 字节，虽然并不多。但是当我们使用大型数据集时，这样差异就会被放大，这样就变成了节省大量的空间。 作者：Soner Yıldırım
使用parse_dates参数可以把指定的列从文本类型转化为Pandas内置时间类型，使用index_col可以把指定的列转化为数据集的索引。 google = pd.read_csv('.....另一个数据集也可以以同样的方法读入 1.2 数据预处理 股票数据并不存在缺失值，但是天气湿度数据却存在缺失值。使用参数为ffill的fillna()函数，用后一时刻的观测值进行填补。...下面代码使用resample函数，以三天为频率对数据进行下采样，然后采用均值方法对数据进行聚合。...通过div方法可以实现列与列的逐属性相除，这样就可以得到后一天和前一天的比率，用来观测数据每天的变化情况 google['Change'] = google.High.div(google.High.shift...下面代码是以90天为单位的时间窗对数据进行平滑的效果，可以发现平滑后的数据更加稳健。
移动平均，又名滑动平均、滚动平均，英文名有Moving Average、Running Average、Rolling Average。...解决方案 简单移动平均是指时间节点最近的周期数个周期的指标之和/周期数，需要如下几个参数：1 指标，如销量、购买客户数、价格；2 周期，日、月、年；3 周期数，向前滚动的周期数。...举例有2021年9月到2022年7月的销售数据（2022年6月无销售数据），计算滚动3个月的移动平均。..., [销量]+0 ))RETURN _vm_R_N_Total/_vm_N如果周期是日或年，把_vt_Period 中DATESINPERIOD的参数MONTH替换为DAY或YEAR，把最小时间节点中的月份移动...拓展1 新建参数，将公式中的_vm_N=参数值，可实现动态设置N个周期的移动平均。2 窗口函数等也可以用来计算移动平均，以滚动N个周期年周的移动平均的Period为例。
针对新滚动的后备索引 自治索引指向多个后备索引，已经滚动出来的后备索引需要通过close reopen的方式切换。...":"hybrid_storage" } } 动态设置后，后续新滚动的索引均为存算分离类型。...，因此配置为24h，并不一定会严格在24h后卸载： "index.hybrid_storage.segment.retention_period":"24h", "index.hybrid_storage.segment.replica.retention_period...如果设置为true，主分片上只要存在一个还未下沉的segment，该分片上的所有segment都不会卸载 true 是 index.hybrid_storage.segment.upload_period.min...v 查看指定索引的 segment 列表及状态，最后一列为状态列。状态分类： 3.2.1. DEFAULT 默认状态。
as the following image collection: NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值...该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统的一部分，并产生本数据集所使用的二级数据（球面谐波场）。输出包括重力场和用于计算它们的纠偏场的球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数，结果可能略有不同。...对大多数用户来说，建议使用所有三个数据集的平均值。更多的细节请见供应商的选择解决方案页面。 注意 由于GRACE观测的采样和后处理，小空间尺度的表面质量变化往往被削弱。...由球面谐波Level-2数据处理的GRCTellus陆地网格不适合准确量化格陵兰岛或南极洲、冰川和冰盖的冰量变化。对于这些地区，建议使用JPL的mascon解决方案，可作为以下图片集。
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。 时间序列数据的来源是周期性的测量或观测。许多行业都存在时间序列数据。...欧洲风格的日期 我们可以使用to_datetime函数处理欧洲风格的日期(即日期在先)。dayfirst参数被设置为True。...将数据格式转换为时间序列数据 to_datetime函数可以将具有适当列的数据名称转换为时间序列。...滚动意味着创建一个具有指定大小的滚动窗口，并对该窗口中的数据执行计算，当然，该窗口将滚动数据。下图解释了滚动的概念。 值得注意的是，计算开始时整个窗口都在数据中。...换句话说，如果窗口的大小为3，那么第一次合并将在第三行进行。 让我们为我们的数据应用一个3天的滚动窗口。
df2和列b也会发生相同的情况。 可以使用keys参数为结果中的每组数据赋予其自己的名称。...如果要基于每个对象中具有不同名称的列进行合并，则可以使用left_on和right_on参数，将列的名称传递给每个参数。...按天为数据编制索引，并在 100 天的时间范围内计算滚动平均值以生成样本均值： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-94obSCpH-1681365731671...此方法以指定单位和freq参数指定的频率（要求）移动索引标签。...每次经过网格的大小时，子图都将位于(shape=(height, width)上，子图的左上角位置（loc=(row, column)）将位于网格上。 尺寸以总列数为单位，而不是以像素为单位。
为了涵盖所有这些内容，我们将使用一个时间序列数据集，包括1981年至1991年期间墨尔本(澳大利亚)的温度。...数据由两列组成，一列是日期，另一列是1981年至1991年间墨尔本(澳大利亚)的温度。...季节性:以固定的频率(一天中的小时、星期、月、年等)在系列中重复的周期。季节模式存在一个固定的已知周期 周期性:当数据涨跌时发生，但没有固定的频率和持续时间，例如由经济状况引起。...如果我们假设对这些模式进行加法分解，我们可以这样写: Y[t] = t [t] + S[t] + e[t] 其中Y[t]为数据，t [t]为趋势周期分量，S[t]为季节分量，e[t]为噪声，t为时间周期...此外，当使用365天窗口时，滚动平均值随时间增加，表明随时间略有增加的趋势。
，意味着永远以当前视图的明细级别计算，因此这个字段下推到明细表做计算时，也可以出现在明细表的每一行。...首先利用 [repeat purchase] = iif([order date] > [1st purchase], [order date], null) 得到一个新列，首次购买的那一行值为 null...范围平均值差异百分比 如下图所示，我们希望将趋势图的每个点，与选定区域（图中两个虚线范围内）的均值做一个差异百分比，并生成一个新的折线图放在上方。 重点是上面折线图 y 轴字段，差异百分比如何表示。...第三步，计算百分比差异：[percent different from ref period] = ([Adj close] - [Average daily close value between ref...最后就是用 [percent different from ref period] 这个字段绘制上面的图形了。 12. 相对周期过滤 如果我们想对比两个周期数据差异，可能会遇到数据不全导致的错误。
DataFrame 具有分层列，与分别聚合每列并使用列名作为keys参数使用concat粘合结果时获得的结果相同： In [76]: result["tip_pct"] Out[76]: count...0.797921 1.0 2010 0.710105 0.730118 0.839057 1.0 2011 0.691931 0.800996 0.859975 1.0 您还可以计算列间的相关性...的列 margins 添加行/列小计和总计（默认为False） margins_name 在传递margins=True时用于边缘行/列标签的名称；默认为"All" observed 使用分类组键，如果为...两个datetime值之间的差异（以天，秒和微秒计） tzinfo 存储时区信息的基本类型 在字符串和日期时间之间转换 您可以使用str或strftime方法对datetime对象和 pandas 的...: Period('2009', 'A-DEC') 如果两个周期具有相同的频率，则它们之间的差异是单位之间的数量作为日期偏移量： In [152]: pd.Period("2014", freq="A-DEC
我们指定预测范围（horizon），然后指定可选的初始训练周期（initial）的大小和截止点日期之间的间隔（period）。...在这里，我们进行交叉验证，以评估365天的预测表现，从训练数据第730天开始为第一个截止点，然后每180天进行一次预测。...这些是在df_cv按预测范围horizon（ds减cutoff）排序后的预测滚动窗口上计算的。默认情况下，每个窗口中都会包含10％的预测，但可以使用rolling_window参数进行更改。...下图的点表示df_cv为每个预测的绝对百分比误差。蓝线显示MAPE，其中平均值取自点的滚动窗口。...rolling_window更改图中滚动窗口的大小，该参数指定在每个滚动窗口中使用的预测比例。
对于具有许多列或行（使用相应的axis参数）的DataFrame，这可以提供有用的性能优势，或者在窗口操作期间利用其他列。...对于具有许多列或行（使用相应的axis参数）的DataFrame，或者在窗口操作期间利用其他列的能力，这可以提供有用的性能优势。...以上两个变体之间的差异是因为我们处理的是具有有限历史的系列。...创建时，某些偏移可以“参数化”以产生不同的行为。...kind可以设置为‘timestamp’或‘period’，以将结果索引转换为时间戳和时间跨度表示。默认情况下，resample保留输入表示。
因此，我们新增了滚动频率的配置项，可以在设置页面中进行配置，滚动频率的单位为秒，用户可以根据自己的需求进行配置。...# 以连接命令时的自动重连次数配置为例，修改为 5 次mqttx conn -h 'broker.emqx.io' -p 1883 --maximun-reconnect-times 5除重连次数外，我们还新增了重连间隔的配置项...，当 MQTT 服务器出现异常后，MQTT X CLI 命令行客户端会在重连间隔时间内进行重连，重连间隔的单位为毫秒，默认为 1000 毫秒，可以使用 --reconnect-period 参数进行配置...# 以连接命令时的重连间隔配置为例，修改为 5000 毫秒mqttx conn -h 'broker.emqx.io' -p 1883 --reconnect-period 5000同时支持在 bench...在运行命令时使用 --save 参数和保存文件的路径即可保存配置文件， 默认保存的文件名为 mqttx-cli-config.json，保存的文件路径为当前运行命令的目录下。
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