Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 支持。另外，它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。...很显然，Facebook 想要改变这一点。 从 Facebook 官方声明来看，推出 Prophet，是希望用它来替代 forecast，成为最受欢迎的预测工具。...相对于后者，Facebook 表示 Prophet 有两大优点： 开发合理、准确的预测模型更加直接。...一个按周的周期组件，使用虚拟变量（dummy variables）。 用户设置的重要节日表。...想要进一步了解 Prophet 的读者，请参考以下链接： Facebook 博客：https://research.fb.com/prophet-forecasting-at-scale/ 使用指南：
时间序列（Time Series Analysis），应用非常广泛，从业务预测到全球变暖；从商品价格到股票、基金走势。...每周、每天的不同时段的规律，也可称作季节性。 4、 随机：随机的不确定性，比如10分钟内A股的股指变化，也是人们常说的随机过程(Stochastic Process）。...Facebook开源的 Prophet 就是其中一种基于时间序列的预测模型，包含许多预测技术，比如 ARIMA 和 exponential smoothing。...主要特点 1、提供很多模型，选择适合问题的模型和参数非常重要 2、用 Prophet 做出的预测，能够以对普通人更加直观的方式进行定制。...Prophet 有针对周期性的平滑参数（smoothing parameters for seasonality），允许开发者调整与历史周期的匹配程度。
引言 去年Facebook开源了一套时序预测工具叫做Prophet。Prophet是一个预测时间序列数 据的模型。 它基于一个自加性模型，用来拟合年、周、季节以及假期等非线性趋势。...在看完本篇文章后，你将会知道： Prophet有什么亮点 Prophet是怎么工作的 如何去使用Prophet 为什么会发布这套工具 预测是一项数据科学任务，是组织内许多活动的核心。...例如，Facebook这样的大型组织必须参与容量规划，以有效分配稀缺资源和目标设置，以便衡量相对于基线的性能。 得到高质量的预测对于任何机器或大多数分析师来说都不是一个简单的问题。...用虚拟变量来模拟每周的周期性分量。 用户提供的重要节日列表 Prophet其中最重要的思想就是曲线拟合，这与传统的时序预测算法有很大的不同。...Prophet通过changepoint_prior_scale来调整变化点的趋势程度，值越大，趋势就越灵活。同时Prophet通过参数changepoints来手动指定趋势变化点。
prophet是facebook在2017年开源的强大的时间序列预测工具。 prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知，预言家(没错，就是天黑请睁眼的那位)。...顾名思义，它能够预测未来。 Prophet是一个设计精妙的单层的回归模型，特别适合对具有明显季节周期性(如气温，商品销量，交通流量等)的时间序列进行预测，并具有强大的解释性。...我们将简要介绍Prophet框架的算法原理，并以一个开源的能源消耗时间序列数据预测为例，展示prophet的使用方法和强大能力。...2，prophet的缺点： 1，不适用协变多维序列。prophet仅仅能够对单个时间序列建模(例如某地气温)，不能够对协变的多个序列同时建模(例如沪深300支股票走势)。...import Prophet # model = Prophet() #使用默认参数 #1，趋势项相关设置 # model = Prophet(growth = 'logistic') #默认是
那么这里就可以实现这么一个操作，如果你的数据不完整，且是间断的，譬如你有一个月20天的数据，那么你也可以根据prophet预测，同时给予你每天的数据结果。...---- 延伸一：Facebook 的数据预测工具 Prophet ——贝叶斯推理 Facebook 的数据预测工具 Prophet 有何优势？...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet使用了一种通用时间序列模型，这种模型可适用于Facebook上的数据，并且具有分段走向（piecewise trends）、多周期及弹性假期（floating holiday）三种特性。...Prophet的把时间序列预测问题转变成了一个曲线拟合练习（exercise）。在这个曲线中，因变量是增长、周期和holiday的总体表现。
本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。...Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。...推荐干货：2018第三季度最受欢迎的券商金工研报前50 第一部分 安装说明可以在这里找到： https://facebook.github.io/prophet/ ? 使用Prophet是非常简单的。...需要有一个包含datetime字段的'ds'列和一个包含我们想要建模/预测的值的'y'列。 在我们对这些数据进行分析之前，我们需要对y变量进行log变换，尝试将非平稳数据转换为平稳数据。...我们继续调整这个模型，同时分享一个小技巧让你的预测图显示的原始数据，你可以通过使用np.exp()来获取原始数据： forecast_data_orig = forecast_data # make
问题 如果想要给Arduino UNO R3同时接上WiFi模块和蓝牙模块时，但是Arduino的串口只有一个，怎样才能让Arduino同时使用多个串口呢？ ?...解决方案 其实Arduino官方提供了一个软串口的库SoftwareSerial，不需要额外的去库管理面板中导入，只需一句include语句就可以使用它 #include 这个库可以将Arduino的引脚，通过程序模拟成串口来使用；在声明语句中使用 SoftwareSerial mySerial(2,3); 便创建了一个自定义的软串口mySerial,并把数字引脚2定义成...手机蓝牙连接上HC-05模块后，发送字符串，成功控制舵机 最后 使用软串口，有两点好处； 好处一：arduino就可以同时使用蓝牙模块和WiFi模块，再也不用为串口不够用而发愁了！...好处二：使用软串口连接，就不用担心烧录程序时的串口干扰问题了，如果经常使用串口连接蓝牙或者WiFi模块的人绝对深有体会，再也不用烧录一次程序就要拔一次杜邦线了。
本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 系列1：我用Facebook开源神器Prophet，预测时间序列基于Python 数据基于标普500指数： import pandas as...在初始化prophet时，可以使用n_changepoints参数更改点的数量（例如，model= prophet (n_changepoints=30)） model.changepoints 70...我们可以看到，通过手动设置我们的变化点与使用自动检测变化点相比，我们对模型进行了巨大的更改。除非你非常确定过去的趋势变化点，最好使用Prophet提供的默认值。...Prophet对趋势变化点的使用是非常棒的，特别是那些信号/数据集在信号的生命周期中有显著的变化。也就是说，除非你能确定你的变化点，否则最好让Prophet自动去完成。...具体看一下未来的预测，Prophe告诉我们市场将继续上升，在预测期结束时应该在2750左右，区间从2000到4000左右。也许我们可以更准确地使用每周或每月的数据预测。
一、使用 $patch 同时修改多个状态 store.js import { ref, computed } from 'vue' import { defineStore } from 'pinia'...title: '标题1', desc: '详情内容1' } ]) /** * 定义一个保存搜索词的响应的 ref ，并使用...state 数据 searchText, // 搜索框内容 searchNotes, // 过滤过后的计算属性 } }) 在组件中同时修改多个...newNoteList.searchNotes}} import { useNoteStore } from '@/store/note.js' // 把返回值放到一个新的变量里面
export default 默认无法同时导出多个变量 export default 导出变量的方式非常优雅, 当使用导出变量时, 无需了解导出变量原来的命名 export 可以导出多个变量, 当使用导出变量时..., 需要了解导出变量原来的命名 main.msj import function_zhaoolee_info from '....小结 当我们需要以import from与export default结合方式, 同时导出多个变量时,函数不失为一种优雅简洁的方式~
这是一个由Facebook在2017年研究设计的时序分析工具，主要定位就是用于时序预测，如果按照时序预测的几种主流建模方式来加以区分的话，那么Prophet应当属于统计学模型流派。...Prophet目前最新版本是1.0版本，其上一个版本是0.7，同时也刚好从1.0开始，该工具包更名为prophet，而之前的工具包则叫作为fbprophet，但主用的时序预测模型则都叫做Prophet。...同时，Prophet还可以对预测结果进行快速可视化对比，下图中黑色散点为真实值，而蓝色区域则为预测的置信度范围。...同时，如前文所述，Merlion内置了AutoML能力，可以实现模型的选择和调参，同时也可方便的对多个模型的预测结果进行融合，毕竟在时序预测中不存在单一模型通吃所有数据集的情况。...但与此同时，该模型也做到了高度专业和成熟，GitHub上的star数量高达13k之多，更是成了很多其他时序分析工具包的必备集成模型之一 Merlion定位于时序预测和异常检测场景，既支持单变量也支持多变量时序
官网地址：https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api在Prophet中，时间序列被分解为多个组成部分，包括趋势...这些组成部分可以分别进行建模和预测，然后将它们组合起来得到最终的预测结果。Prophet的主要优点是易于使用和可解释性强。它提供了一种简单的接口，可以通过几行代码来训练和预测时间序列模型。...Prophet的输入数据一般都是两列：ds和y。其中，ds表示时间数据，y是我们希望预测的数值变量。...数据对数转换对数据进行对数转换：np.logdf["y"] = np.log(df["y"])Prophet简易预测Prophet遵循了sklearn的接口方式，在实例化Prophet对象的基础上可以使用...fit过程p = Prophet() p.fit(df)prophet.forecaster.Prophet at 0x78c63111acb0>构建预测数据使用辅助的方法 Prophet.make_future_dataframe
多个相机流的使用场景 一个相机应用可能希望同时使用多个帧流，在某些情况下不同的流甚至需要不同的帧分辨率或像素格式；以下是一些典型使用场景： 录像：一个流用于预览，另一个用于并编码保存成文件 扫描条形码：...每次请求对应多个目标 通过执行某种官方程序，多相机流可以整合成一个 CaptureRequest，此代码段表明了如何使用一个流开启相机会话进行相机预览并使用另一个流进行图像处理： val session...实际表现还会因机型而异，Android 给了我们一些保证，可以根据输出类型，输出大小和硬件级别三个变量来支持特定组合。使用不支持的参数组合可能会以低帧率工作，甚至不能工作，触发其中一个故障回调。...，同时可在 Activity 改变时自动调整。...总结 这篇文章中，我们介绍了： 用单镜头的设备同时输出多个流 在单次拍照中组合不同的目标规则 查询并选择合适的输出格式，输出尺寸和硬件等级 设置并使用 SurfaceView 和 ImageReader
编者按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（详细报道请看 AI 研习社此前文章 ：支持Python！...Facebook开源预测工具Prophet。本文则详细介绍了 Prophet 的贝叶斯推理实践，具体展示了研究人员把两个数据集用在Prophet上的运行效果。...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet使用了一种通用时间序列模型，这种模型可适用于Facebook上的数据，并且具有分段走向（piecewise trends）、多周期及弹性假期（floating holiday）三种特性。...出生数据 下面，研究人员让Prophet对一组更具挑战性的数据集（美国年出生人数）进行预测。 该数据集用高斯过程（AI 研习社注：也叫正态随机过程）进行分析，它同时具有周期性和“假期效果”。 ?
在本教程中，你将去探索如何使用这个由Facebook开发的Prophet库进行时间序列预测。...完成这个教程后，你将会学到： Prophet是一个由Facebook开发的开源库，专为单变量时间序列数据的自动化预测而设计； 如何拟合Prophet模型，并使用模型进行样本内及样本外预测； 如何使用通过留出法所划分出的不参与训练的数据集来评估...进行样本外预测 手动对预测模型进行性能评估 Prophet预测库介绍 Prophet，或称“Facebook Prophet”，是一个由Facebook开发的用于单变量时间序列预测的开源库。...这是一个标准的单变量时间序列数据集，同时包含趋势及季节性周期变化。它包含108个月的汽车销量数据，使用基准模型对其进行预测便能达到3235（辆汽车）的平均绝对误差，从而提供了较低的误差限制。...完成这个教程后，你将会学到： Prophet是一个由Facebook开发的开源库，专为单变量时间序列数据的自动化预测而设计； 如何拟合Prophet模型，并使用模型进行样本内及样本外预测； 如何使用通过留出法所划分出的不参与训练的数据集来评估
想用一次git提交到多个仓库，可以通过以下命令实现： # 设置第一个远程仓库 git git remote add origin https://github.com/w4ctech/hellogit.git...参考文献# 使用git将code同时提交github,gitee,coding：https://juejin.im/post/6844903569540251661 注：本作品采用 知识共享署名-非商业性使用
macOS 如何双开微信 创建一WeChat.command 后缀的文件并填入一下内容 nohup /Applications/WeChat.app/Cont...
全局变量与局部变量的使用 全局变量即使声明在函数方法里面，只要该方法被调用过，便可在方法外访问到该变量 局部变量的销毁是在语句块的结束 do a=10 local b=20 print(a,b)...end print(a,b) >lua -e "io.stdout:setvbuf 'no'" "table.lua" 10 20 10 nil >Exit code: 0 多变量同时赋值...a,b,c=10,20,"hello" print(a,b,c) a,b=b,a --Lua中多变量赋值不会像C#一样，Lua会先计算右边的数值，再分别赋值给左边 print(a,b) --C...#会a=b,b=a，输出结果都为20 --当变量数量>值数量时,多余的变量会被赋值nil a,b,c=10,20 print(a,b,c) --当变量数量<值数量时，多余的值被忽略 a,b=10,20,30
AI科技评论按：2月23日，Facebook开源了一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具——“Prophet”（。...在下面研究中，研究者让Prophet对两组数据进行预测，在后端使用概率程序语言，读者可以借此看到使用Stan的一些工作细节。...Prophet使用了一种通用时间序列模型，这种模型可适用于Facebook上的数据，并且具有分段走向（piecewise trends）、多周期及弹性假期（floating holiday）三种特性。...出生数据 下面，研究人员让Prophet对一组更具挑战性的数据集（美国年出生人数）进行预测。 该数据集用高斯过程（雷锋网注：也叫正态随机过程）进行分析，它同时具有周期性和“假期效果”。...Prophet通过定义指示变量系列（indicator variable series），把这种一年某些天数据猛然增高的现象自动看做“holidays”，这个指示变量系列能说明（或预测）该点的数据是不是
在某些业务逻辑下，需要同时等待多个任务执行完成，才能继续往下执行后续逻辑。等待任务执行的逻辑，大部分情况下需要使用到 Task.WhenAll 方法，代码行数不少。...另外，在需要获取多个异步任务的返回值的逻辑上，整体的逻辑代码量看起来也不少。...本文将和大家介绍 TaskTupleAwaiter 库，通过 TaskTupleAwaiter 库可以方便等待多个任务执行完成，且方便获取各个异步任务的返回值 假定有两个异步任务方法，如以下代码，期望等待这两个方法执行完成...(), GetFoo2Async()); 可以看到一行就实现上面大概用了 4 行才能完成的任务，随着异步任务的数量的增加，优化力度也会更加大，同时也能解决在返回值相同的时候，不小心写过等待的任务的坑 按照惯例... 这个库的使用方法十分简单，只是创建一个扩展类
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