解决Keras中的ValueError: Shapes are incompatible 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...model.predict(data) # 会引发 ValueError: Shapes are incompatible 在这个例子中，模型期望的输入形状是(5,)，但提供的数据形状是(4,)，导致错误...ValueError的常见原因 2.1 输入数据形状不匹配 模型定义的输入形状与实际提供的数据形状不一致，导致错误。...(100, 9, 64) model.fit(data, np.random.rand(100, 1)) # 会引发 ValueError 2.2 错误的数据预处理 在数据预处理过程中，如果未能正确地调整数据形状...如何解决ValueError 3.1 检查并调整输入数据形状 确保输入数据的形状与模型定义的输入层形状一致。
pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是「重采样」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
修复Scikit-learn中的ValueError: Input contains NaN 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在这篇博客中，我将带领大家解决在Scikit-learn中常见的错误——ValueError: Input contains NaN。这个错误通常发生在数据预处理中，是数据清洗的重要一环。...关键词：Scikit-learn、ValueError、NaN、数据预处理、错误解决。 引言 在机器学习的模型训练过程中，数据质量对结果有着至关重要的影响。...什么是ValueError: Input contains NaN错误 ValueError: Input contains NaN是Scikit-learn中常见的数据错误，表示输入数据中包含缺失值...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了Scikit-learn中的ValueError: Input contains NaN错误的成因，并提供了多种解决方案，包括删除缺失值、填充缺失值、数据类型转换等。
如果想要高效地处理时序数据，一个完整的时序数据处理平台一定要准备好以下几个核心模块。数据库（Database）：数据库提供时序数据的高效存储和读取能力。...在工业、物联网场景，由设备所产生的时序数据量是十分惊人的。从存储数据的角度来说，数据库需要把这些数据持久化到硬盘上并最大程度地压缩，从而降低存储成本。...ETL（Extract，Transform，Load）：在实际的物联网、工业场景中，时序数据的采集需要特定的 ETL 工具进行数据的提取、清洗和转换操作，才能把数据写入数据库中，以保证数据的质量。...处理时序数据需要一系列模块的协同作业，从数据采集到存储、计算、分析与可视化，再到专用的时序数据算法库，每个环节都有相应的工具支持。...这些工具的选择取决于具体的业务需求和数据特点，合理地选用和搭配才能做到高效地处理各种类型的时序数据，挖掘数据背后的价值。
相对于普通的互联网的应用数据，时序数据有着很多明显的特征。...涛思数据的创始人陶建辉先生早在 2017 年，就对此进行了充分地归纳分析，总结了时序数据本身以及时序数据应用的十大特征：数据是时序的，一定带有时间戳：联网的设备按照设定的周期，或受外部的事件触发，源源不断地产生数据...数据不依赖于事务：在设备产生的数据中，具体的单条数据价值相对不高，数据的完整性和一致性并不像传统关系型数据库那样严格，大家关心的是趋势，所以不需要引入复杂的事务机制。...但对于物联网、工业时序数据，每个数据点与数据点的变化并不大，大家关心的更多是一段时间，比如过去五分钟、一小时数据变化的趋势，不会只针对一个时间点进行。...但是反过来说，对于一个高效的时序数据处理平台，它也必然充分利用这十大特征来提升它的处理能力。
时序数据应用的细分场景有很多，这里简单列举一些电力能源领域：电力能源领域范围较大，不论是在发电、输电、配电、用电还是其他环节中，各种电力设备都会产生大量时序数据，以风力发电为例，风电机作为大型设备，拥有可能高达数百的数据采集点...，因此每日所产生的时序数据量极其之大，对这些数据的监控分析是确保发电环节准确无误的必要工作。...比如，在新一代的智能地铁管理系统中，通过地铁站中各种传感器的时序数据采集分析，可以在站中实时展示各个车厢的拥挤度、温度、舒适度等数据，让用户可以自行选择体验度最佳的出行方案，对于地铁运营商，也可以更好地实现乘客流量的调度管理...就整个工业大数据系统而言，时序数据的处理是相当复杂的。以烟草行业的数据采集为例，设备的工业数据协议各式各样、数据采集单位随着设备类型的不同而不同。...在长期的建设和探索中，钻井、录井、测井、开发生产等勘探开发业务，产生了来自油井、水井、气井等数十种设备的大量时序数据。
相当于关系型数据库中的table。 1.2 标签(tag) 指标项监测针对的具体对象，属于指定度量下的数据子类别。...1个metric+1个field(可选)+1个timestamp+1个value + n个tag(n>=1)”唯一定义了一个数据点。相当于关系型数据库中的row。...随着流式计算的到来，时序数据在以后的发展中必然会更关注即时数据的价值，这部分数据的价值毫无疑问也是最大的。...数据分级存储要求能够将最近小时级别的数据放到内存中，将最近天级别的数据放到SSD，更久远的数据放到更加廉价的HDD或者直接使用TTL过期淘汰掉。...4.5 高效聚合能力 时序业务一个通用的需求是聚合统计报表查询，比如哨兵系统中需要查看最近一天某个接口出现异常的总次数，或者某个接口执行的最大耗时时间。
时序数据，即时间序列数据（Time-Series Data），它们是一组按照时间发生先后顺序进行排列的序列数据。日常生活中，设备、传感器采集的数据就是时序数据，证券交易的记录也是时序数据。...因此时序数据的处理并不陌生，特别在是工业自动化以及证券金融行业，专业的时序数据处理软件早已存在，比如工业领域的 PI System 以及金融行业的 KDB。...比如统计时间区间内设备的运行节奏与产出，分析如何进一步优化配置来提升生产效率；统计一段时间内生产过程中的成本分布，分析如何降低生产成本；统计一段时间内的设备异常值，结合业务分析潜在的安全隐患，以降低故障时长等等...由于数据量指数级的增长，而且对分析和实时计算的需求越来越多，特别是在人工智能的时代，传统的时序数据处理工具难以满足需求，对每天高达 10TB 级别的海量时序大数据如何进行实时的存储、分析和计算，成为一个技术挑战...，因此海量时序大数据的高效处理在过去的十年获得全球工业界的高度关注。
由于篇幅较长，所以笔者分为两篇，本篇主要是描述Prometheus监控数据在内存中的存储结构。下一篇，主要描述的是监控数据在磁盘中的存储结构。...由于在我们的习惯中，并不关心单独的点，而是要关心这段时间内的曲线情况。...监控数据在内存中的表示形式 最近的数据保存在内存中 Prometheus将最近的数据保存在内存中，这样查询最近的数据会变得非常快，然后通过一个compactor定时将数据打包到磁盘。...总之，使用了XOR算法后，平均每个数据点能从16bytes压缩到1.37bytes，也就是说所用空间直接降为原来的1/12! 内存中的倒排索引 上面讨论的是标签全部给出的查询情况。...总结 Prometheus作为当今最流行的时序数据库，其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控数据在内存中的存储结构。下一篇，将会阐述监控数据在磁盘中的存储结构，敬请期待！
本文将探讨时序数据库在大数据分析中的应用，帮助企业更好地理解和利用这一技术。一、时序数据库的特点与优势1....分布式架构：时序数据库通常采用分布式架构，通过数据分片和副本机制，提高数据的可用性和可靠性，适应大规模数据处理场景。二、时序数据库在大数据分析中的应用场景1....例如，智能家居设备可以通过时序数据库实时监控环境参数，提供智能化服务。2. 金融数据分析：金融市场中的交易数据也是典型的时间序列数据。...三、时序数据库在大数据分析中的最佳实践1. 合理的数据建模与分区策略：在设计时序数据库时，首先要考虑数据的结构和存储方式。选择合适的时间字段作为主键，并根据业务需求设计表结构。...边缘计算的发展：随着边缘计算的发展，时序数据库将在边缘设备中扮演越来越重要的角色，减少数据传输的延迟和成本。3.
前言 之前的文章里，笔者详细描述了监控数据在Prometheus内存中的结构。而其在磁盘中的存储结构，也是非常有意思的,关于这部分内容，将在本篇文章进行阐述。...通过将文件名(000001，前32位)以及(offset,后32位)编码到一个int类型的refId中，使得我们可以轻松的通过这个id获取到对应的chunk数据。...，而Posting中的Ref(Series2)和Ref(Series3)即为这两Series在index文件中的偏移。...SymbolTable 值得注意的是，为了尽量减少我们文件的大小，对于Label的Name和Value这些有限的数据，我们会按照字母序存在符号表中。...事实上，真正的Label Index比图中要复杂一点。它设计成一条LabelIndex可以表示(多个标签组合)的所有数据。不过在Prometheus代码中只会采用存储一个标签对应所有值的形式。
背景随着科技的发展，时序数据在我们的认知中占据越来越多的位置，小到电子元件在每个时刻的状态，大到世界每天的新冠治愈人数，一切可观测，可度量，可统计的数据只要带上了时间这个重要的因素就会成为时序数据。...我们在分析及使用时序数据时也应充分考虑到以上特性。02. AIOps中的时序数据上面对什么是时序数据以及时序数据的特性做了介绍，接下来我们看下在AIOps领域，时序数据又有怎么样的应用。...因此，在AIOps中，时序数据的表现为监控指标。下图展示了运维领域中监控指标的体系层次，这是运维中的另一个大领域。...AIOps中时序数据算法介绍这一小节会对上面提到的算法做一个简单的介绍，为了避免数学公式对阅读造成的精神折磨，下面不会列出各类复杂的公式和数学定义，这里的介绍仅仅是为了让大家对这些算法有一个初步的感性认识...另一方面，在很多时候，我们不仅想知道整个窗口的离群点，还想捕捉到在趋势中变化的点，这时可以使用1阶差分的方法，一阶差分是将时序数据的后一个值减去前一个值得到的差值，这种方法会关心相邻点之间的变化，不关心整体的变化
毫无疑问，我们需要一个优秀的时序大数据平台来处理设备、交易产生的海量数据。那么，这个大数据平台需要具备哪些能力？与通用的大数据平台相比，它需要具备什么样的特征呢？...假如想找到某一个设备的数据，需要在百亿级的基数中筛选过滤，难度可想而知，这便是时序数据领域经典的“高基数”难题。即便是很多中小型项目，过亿的基数也是十分常见的。...所以，对于时序数据工具的选型，一定要看它的架构模型能否撑得起你的业务基数。一个能够通过分布式的架构来处理“高基数”难题，才能让平台足以支撑业务的增长，才可以说是一个真正意义上的时序大数据平台。...而且这些维度的分析是无法事先想好的，是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此时序大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。需要支持即席分析和查询。...近年来，众多企业纷纷将时序数据从传统大数据平台或关系型数据库迁移到专用时序大数据平台，以保障海量时序数据得到快速和有效处理，支撑相关业务的持续增长。
下面就会从 为什么需要时序数据库？ 时序数据库的数据结构 两个方面来介绍一下时序数据库。 1....顺序写入的日志文件，在读取一些数据的时候需要全文扫描，但这一操作耗时取决于需要读取的数据在日志文件中的位置，所以其使用场景有限，适用于数据被整体的访问的情况下，像大部分数据的 WAL。...写入操作 数据先在内存中缓存(memtable) 中，memtable 使用树的结构来保持 key 是有序的，同时使用 WAL 的方式备份数据到磁盘。...当 memtable 中数据达到一定规模后会刷新数据到磁盘生成文件。 更新写入操作 文件不允许被编辑，所以新的内容或修改只是简单的生成新的文件。...当越多的数据存储到系统中，就会有越多的不可修改、顺序的有序文件被创建。但比较旧的文件不会被更新，重复的激流只会通过创建新的记录来达到覆盖的目的，但这这就产生了冗余的数据。
前言 mysql可能大家都用的比较多且普遍，最近1年在使用PostgreSql，其大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，写一篇文章给正在应用该数据库或者准备选型该数据库的朋友...版本为基础的对象关系型数据库管理系统。...POSTGRES的许多领先概念只是在比较迟的时候才出现在商业网站数据库中。...，需要的朋友可以搜一下，功能还是很强大的，但是需要注意的点是，针对不同的pg版本，可能导出内容不尽相同 结语 作为一款开源免费的数据库，在时序处理上表现是比较出色的，如果有针对于时间维度的比较重的表需要做一些优化...，可以考虑引入时序数据库的选型，而且大体DML语句与mysql类似，只是部分DDL语句有些区别，希望文章对您有所帮助 原创，请勿转载，欢迎转发，分享知识，快乐工作 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
时序数据以时间作为主要的查询纬度，通常会将连续的多个时序数据绘制成线，制作基于时间的多纬度报表，用于揭示数据背后的趋势、规律、异常，进行实时在线预测和预警，时序数据普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中...根据DB-Engines等数据库趋势跟踪和行业分析网站发布的信息，时序型数据库是数据库市场中份额增长最快的部分。...这意味着底层数据平台需要发展以应对新的工作负载的挑战，以及更多的数据点、数据源、监控维度、控制策略和精度更高的实时响应，对下一代时序中台提出了更高的要求 2.那么时序数据有什么特点呢？ ...时序数据有这几个属性： 度量的数据集（measurement），类似于关系型数据库中的 table； 一个数据点（point），类似于关系型数据库中的 row； 时间戳（timestamp...6.InfluxDB的优势 InfluxData选择从头开始构建InfluxDB以支持下一代时序中台的需求，InfluxDB通过实现高度可扩展的数据接收和存储引擎，可以高效地实时收集、存储、查询、可视化显示和执行预定义操作
Prometheus时序数据库-报警的计算 在前面的文章中，笔者详细的阐述了Prometheus的数据插入存储查询等过程。但作为一个监控神器，报警计算功能是必不可少的。...直接利用倒排索引在head中查询即可(因为instant query的是当前时间，所以肯定在内存中)。...想知道具体的计算流程，可以见笔者之前的博客《Prometheus时序数据库-数据的查询》 计算出左节点的数据之后，我们就可以和右节点进行比较以计算出最终结果了。...if keep { ...... // 这边就讲75放到了输出里面，也就是说我们最后的计算确实得到了数据。...中的for,也即报警持续for(规则中为1min)，我们才真正报警。
简介 利用MODIS中ET数据进行时序图表的绘制 数据 MODIS/061/MOD16A2GF MODIS/061/MOD16A2GF数据是一种由美国国家航空航天局（NASA）的MODIS卫星获取的遥感数据...该数据集提供了全球范围内的地表净初级生产力（GPP）和蒸散发（ET）的估算结果。 MOD16A2GF数据是通过使用高分辨率的植被指数（NDVI）和蒸汽压缩所得的气象数据来计算地表GPP和ET的。...它还使用了地表温度和辐射数据来准确估计植物蒸腾和土壤蒸发的水分损失。 MOD16A2GF数据的空间分辨率为1千米，并且提供了逐日、逐月和逐年的数据。...它可以用于监测植被生长和生产力的变化，预测农作物收量和水资源的可持续利用。 MOD16A2GF数据可以在NASA的EOS数据中心获取，使用者可以根据自己的需求选择不同的时间范围和空间范围进行数据下载。...数据以标准的GeoTIFF格式提供，可以与常见的GIS软件进行处理和分析。
本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。...例如：在关系库中时常发生由于一个复杂的SQL导致数据库服务hang住了。...在时序数据库中亦是如此，很多时序数据库系统每天都会写入几亿条、几十亿条甚至更多的数据，对上亿条的数据进行排序、聚合是一个灾难，松果时序数据库不支持复杂查询，因而能够轻易做到只要数据库支持的查询都不会因为某一个任务占用过多的内存或磁盘资源导致其他的任务无法执行或执行失败...实际应用中应该以解决业务问题为导向，结合场景特点，预留一定的扩容需求，不应盲目选择分布式时序数据库。若一个业务场景不需要考虑大规模扩容的情况下，应当优先考虑单机时序数据库产品。...（7）对实时数据库的看法 业内存在些许实时数据库难以使用、价格昂贵的观点，萌发使用时序数据库替代实时数据库的想法，我个人认为：在某些应用场景中（欢迎大家补充），会因实时性无法得到保障而埋下隐患。
，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。 ...图1 2 在pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始的意思是重采样，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
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