1、序列的均值(mean)不应该是时间的函数(意思是不应该随时间变化)，而应该是一个常数。下面的左图满足这个条件，而右图的均值受时间的变化影响。
MONGODB 实例的内存使用率是一个非常重要的指标，内存使用率过高会导致MONGODB 实例的内存溢出，本文主要通过查看MONGODB的实例内存的使用率得方法，使MONGODB的使用者尽快发现内存方面出现的问题，提早进行相关的应对。
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时 间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在 宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一 种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。 分时操作系统是把CPU的时间划分
固定时间段监控/proc/vmstat 以下字段 和前一个时间段相减，再除以时间间隔 得到io。
/** * 日期工具类 * * 使用LocalDateTime存取或判断 * */@Componentpublic class DateUtils { /** * 判断两个时间段是否重叠 * @param slot1 * @param slot2 * @return */ public static boolean overlapped(TimeSlot slot1, TimeSlot slot2) { TimeSlot previous, next;
* 使用LocalDateTime存取或判断 *
作者简介： 罗海雄 云和恩墨优化专家 ITPUB论坛数据库管理版版主，2012 ITPUB全国SQL大赛冠军得主，他还是资深的架构师和性能优化专家，对 SQL 优化和理解尤其深入；从开发到性能管理，他
AI 科技评论按：12 月 13 日，谷歌开发者大会 2017 在上海召开，多名谷歌工程师和重量级嘉宾登台演讲，宣布了许多振奋人心的消息，美国工程师的中文演讲也让现场听众觉得亲切有趣。 最令广大 AI 研究和从业者感兴趣的，是谷歌云首席科学家李飞飞宣布谷歌 AI 中国中心在北京成立，并且也正是由李飞飞和她曾经的博士生、现在的谷歌云研发负责人李佳共同领导谷歌 AI 中国中心的工作。谷歌云 AI、谷歌大脑以及谷歌的中国本土团队的工作也将由李飞飞统筹。 在李飞飞的主会场演讲结束后，李飞飞和李佳来到分会场，
SIP的第四期结束了，因为控制策略的丰富，早先的的压力测试结果已经无法反映在高并发和高压力下SIP的运行状况，因此需要重新作压力测试。跟在测试人员后面做了快一周的压力测试，压力测试的报告也正式出炉，本来也就算是告一段落，但第二天测试人员说要修改报告，由于这次作压力测试的同学是第一次作，有一个指标没有注意，因此需要修改几个测试结果。那个没有注意的指标就是load average，他和我一样开始只是注意了CPU，内存的使用状况，而没有太注意这个指标，这个指标与他们通常的限制（10左右）有差别。重新测试的结果由于这个指标被要求压低，最后的报告显然不如原来的好看。自己也没有深入过压力测试，但是觉得不搞明白对将来机器配置和扩容都会有影响，因此去问了DBA和SA，得到的结果相差很大，看来不得不自己去找找问题的根本所在了。
我们开发的行人检测功能仍在园区测试中，目前正在进行进行人数的编译，简单说就是一个分析总客流的功能。我们主要的实现方式是先通过python程序将每天的时间段（毫秒级）的行人制作一个数据库，人数和人数ID都保存到数据库。已被分析，如找出0人的时间段和在0人之间的总人数。
C++标准库中的 <chrono> 头文件提供了一套用于处理时间的工具，包括时钟、时间点和持续时间等。下面是 <chrono> 库的一些主要组件及其使用示例：
Hutool是一个小而全的Java工具类库，通过静态方法封装，降低相关API的学习成本，提高工作效率，使Java拥有函数式语言般的优雅，让Java语言也可以“甜甜的”。
项目简介 DateTools 用于提高Objective-C中日期和时间相关操作的效率.灵感来源于 DateTime和Time Period Library. 最新示例: 点击下载 工程简议: 支持国
马尔可夫链可以定义为一个随机过程Y，其中t时刻各点的值只取决于t-1时刻的值。这意味着随机过程在t时刻有状态x的概率，给定它所有的过去状态，等于在t时刻有状态x的概率，给定它在t-1时刻的状态。
Github：https://github.com/nodatime/nodatime(opens new window)
首先针对感兴趣的时间段和位置过滤动态世界集合sentinel-2土地分类数据集。在这里，我们要绘制一年中该位置的变化图表。因此，我们应用过滤器来选择在感兴趣的时间段内在该区域收集的图像。最后，我们选择所有类别的概率波段。
时间序列数据是有序的。这意味着观察/数据点依赖于以前的观察/数据点。因此，在模型训练期间，数据点顺序不会被打乱。
AI科技评论按：交易欺诈对电子商务带来了巨大的威胁，来自清华大学交叉信息研究院博士后、物理学博士王书浩近日在AI研习社的青年分享会上介绍了基于循环神经网络的交易欺诈检测系统——时间侦探（CLUE），他重点讲解了电商欺诈检测这一场景下的三个主要技术难点：非平衡样本学习、实时检测系统、增量模型更新。 以下为他的分享内容，AI科技评论编辑整理如下： 很高兴在这里与大家分享我们跟京东金融合作的一篇论文，这篇论文已经被ECML-PKDD2017接收。我们的工作一句话就可以概括，即通过深度学习的方法来进行电商欺诈的检测
在日常的运营管理中，我们经常会遇到想要查看某个时间段的用户在下一个时间段的复购情况，而且时间段是任意的，可以按月，可以按周，可以任意选择时间段，那么这个该如何用Power BI实现呢？
测试背景 因为ES（ElasticSearch）前段时间查询效率有点慢，技术小组对索引做了一些改动，因此需要测试一下修改后的查询效率，跟之前的结果做一下对比，所以有了这次测试。 需求简述 本文主要是分享一下我做测试的一些过程和思考，这里的需求不理解不影响阅读下文。 只测试通过车辆查询的一种场景，不考虑二次识别。 测试基础数据为近一年的数据（76亿左右）。测试的时段选择（一周、半月、一月、三月、半年、一年及全部数据） 测试的卡口选择全部。 测试的号牌号码为此前根据过车数量获取的前100000条数据中随机抽
当我们将数据写入redis之后，很多时候在一个时间点这些数据就不需要了。这时候我们可以使用del命令将其删除，或者我们采用过期时间去移除数据关联的key。这时候我们就可以采用redis中的expiration来做这件事。也就是说我们设置到reids中的数据只能再其存活的时间段内保留，当时间到达指定时间之后数据就会被删除。
使用一次hash 判断一个时间段内的验证数据是否正确，也就是验证一个数据生成的token,是否正确
近几年，深度学习算法在计算机视觉领域有着出色表现。我们也经常好奇，在量化投资领域，我们是否能够使用图像识别技术预测股价。要解决这个问题，首先要回答以下两个问题：
（1）一分钟有 60 秒 （2）一小时有 60 分钟 （3）一天有 24 小时 （4）一周有七天 （5）一年 365 天
编者按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，AI 研习社编译。 时间序列预测，究竟需要多少历史数据？ 显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。 在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的性能影响。（注：ARIMA 全程是 Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归积分滑动平均模型） 具体来说，在本
*score(分数)*表示特定解决方案的质量，越高越好。OptaPlanner通过在可用时间寻找最高得分的解决方案的方式来寻找最优方案，它也可能是最佳方案。
在面试的时候，防抖&节流被问及到的几率是非常大的，这也算是基础的问题吧。可以体现一个人的技术基础怎么样，所以通常应该会是一面的时候被问到，那么你是怎么回答的呢？或者让你实现你能写出来吗？
作者 | 毛丽 魏子敏 星际探索中，一切成就变得格外伟大而浪漫。在无数太空任务中，一类任务特别激动人心——寻找外星生命。 封面图来自NASA 天文学家搜寻外星人的每一点进展都让全人类沸腾。而除了天文学
https://github.com/godweiyang/wechat-analysis
【新智元导读】美国罗格斯大学、Facebook AI 实验室和查尔斯顿学院的研究人员合作，在生成对抗网络（GAN）的基础上，对损失函数稍作修改，提出了创意生成网络（CAN），能够生成“具有创意”的画作
并发任务强调在一个时间段内同时执行，而一个时间段由多个单位时间累积而成，所以说并发的多个任务在单位时间内不一定同时在执行。
如我们常见的双十一，京东618这些整点秒杀的业务，12306这些都会出现某段时间面临着大量的流量流入的情况。
Go by Example 中文版: 时间 Go 为时间（time）和时间段（duration）提供了大量的支持；这里有一些例子。 Go示例代码如下：
需要先对 IO 的概念有一定的认识: IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。
这是一个相似匹配的问题（文本相似匹配基础→ 词频与余弦相似度）。但是，亿级数据库，用传统的相似度计算方法太慢了，我们需要一个文本查询方法，可以快速的把一段文本的相似文本查出来。
操作系统特征：并发、共享、虚拟、异步 并发和共享互为存在条件 并发：事件宏观上同时发生，微观上交替发生 并行 两个事件或多个事件在同一个时刻同时发生 操作系统的并发性： 计算机系统同时存在着多个运行程序
1.效果演示 image 2.相关代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Ti
最近遇到个从系统中导出的报表，将不同时间段的天成本分别作了汇总，即多个时间段，对应多个天成本，如下图所示：
题目描述 对于刚上大学的牛牛来说，他面临的第一个问题是如何根据实际情况申请合适的课程。 在可以选择的课程中，有 节课程安排在 nn 个时间段上。在第 个时间段上，两节内容相同的课程同时在不同的地点进行，其中，牛牛预先被安排在教室 上课，而另一节课程在教室 进行。 在不提交任何申请的情况下，学生们需要按时间段的顺序依次完成所有的 节安排好的课程。如果学生想更换第 节课程的教室，则需要提出申请。若申请通过，学生就可以在第 个时间段去教室 上课，否则仍然在教室 上课。 由于更换教
django admin管理工具有很多好用的功能，例如搜索框、筛选器等，编码简单，功能强大。
只要你愿意努力工作，不管你是一个想要引起老板注意、寻求升值的初级开发人员，还是一位想要寻求改变工作节奏的资深开发人员，不管你想从创业公司跳槽去大公司，还是想从大公司跳槽至创业公司，即使你在大学毕业后处于失业状态也没关系。
今天遇到一个需求,是把选择时间段转为分钟数提交上去的; 所以想手动写个数组一一映射,提交的时候遍历下匹配的值提交.
以下是一个时间序列示例，该示例说明了从1949年到1960年每月航空公司的乘客数量。
通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。现代管理学之父彼得·德鲁克提出用管理促进企业增长说过：“如果你不能衡量，那么你就不能有效增长”。
此文重新发送的主要原因是，经过MONGODB 中文社区内容联席主席的指导下发现部分问题，进行修改，重新发送，修改问题的位置，已经标记成粗体。
多线程：让一个进程能同时执行一段代码的技术，用起来感觉类似于多进程，但区别在于线程与线程间共享资源，所以比多进程节省了系统资源，例如，一个浏览器可以同时打开两个网页。
本章我们将介绍 循环神经网络 Recurrent Neural Networks （RNNs），RNN的一大优点是为网络结构的搭建提供了很大的灵活性。通常情况下，我们提及的神经网络一般有一个固定的输入，然后经过一些隐藏层的处理，得到一个固定大小的输出向量（如下图左所示，其中红色表示输入，绿色表示隐藏层，蓝色表示输出，下同）。这种“原始”的神经网络接受一个输入，并产生一个输出，但是有些任务需要产生多个输出，即一对多的模型（如下图 one-to-many标签所示）。循环神经网络使得我们可以输入一个序列，或者输出一个序列，或者同时输入和输出一个序列。下面按照输入输出是否为一个序列对RNN进行划分，并给出每种模型的一个应用场景：
本文中了 2023 ICLR。PatchTST 作为 Transformer-based 预测模型，它是和计算机视觉中的 ViT 最相似的一篇论文（文章标题也很像）。
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