博主好久没写过后端了，这一写就直接碰到我知识盲区了 我们简单还原一下，这里使用一个表模拟下 表的字段如下 表的内容如下，我们的需求就是取出相同name的数据中时间最新的一条。...然后开始我的错误解决之路。。。。 就在我想要放弃的时候，我突然脑子清醒了，开始仔细思考这个需求，不就是把每个名字和最新的时间拿出来，然后再根据名字和最新时间直接查，不就是最新记录了吗？...代码 首先第一步，找出每一个name对应的最新时间 select name, max(dtime) from test group by name; +------+-----------------...| 2023-05-26 20:01:54 | | oo | 2023-05-03 20:01:56 | +------+---------------------+ 而后我们只需要将上面查询的数据和表中的数据进行左连接即可...顺便请教下大佬们，有没有效率更高的方法，方便的话评论区交流下吧。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 53....System.out.println(max); } public static int maxSubArray(int[] nums) { // 存放最大序列和...，先存一份序列和 if(num0){ max = sum>max?...maxSubArray(int[] nums) { // 最大值 int max = nums[0]; // 最大值缓存列表 List的最大值 2 取三个中的最大 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/107354.html原文链接：https://javaforall.cn
公众号：尤而小屋编辑：Peter作者：Peter大家好，我是Peter~本文是时间序列预测神器Prophet的第三篇：使用Prophet实现突变点预测在真实的时间序列数据中常常会出现轨迹的突变点，Prophet...，只有在时间序列的前80%才会推断出突变点；但是可以通过参数changepoint_range进行设置，例如，Python中的m = Prophet(changepoint_range=0.9)。...这意味着将在时间序列的前90%处寻找潜在的突变点。...，还可以使用changepoints参数手动指定潜在变点的位置。...In 11:m = Prophet(changepoints=['2014-01-01']) # 指定突变点的位置forecast = m.fit(df).predict(future)fig =
技术框架 时间序列的统计算法通常是基于正态分布的假设、基于弱平稳性的假设、基于趋势性和周期性； 有监督算法的分类问题又存在政府样本不平衡、不全面、负样本稀少难以获取的问题； 基于以上两点，采用“无监督+...目前智能检测模型需要提供当前181个数据点，以及对应昨天的361个时间点和上周对应的361个点，总共组成903个时序序列，简称“903模式”。...特征工程 计算时间序列特征：包括以下三类， 时间序列统计特征：最大值、最小值、值域、均值、中位数、方差、峰度、同比、环比、周期性、自相关系数、变异系数 时间序列拟合特征：移动平均算法、带权重的移动平均算法...计算同环比周期性特征 平稳型时间序列：没有同环比周期性 波动型时间序列：今天、昨天、上周的数据，最大最小值归一化处理；分别计算今天-昨天的MSE、今天-上周的MSE；两个MSE取最小与设定阈值比较，小于阈值则认为有周期性...，对当前时刻点的作用和表现越大。
本系列概述 我翻译了Kaggle上的时间序列教程：为初学者打开学习大门 时间序列分析是数据科学和机器学习中的一个重要领域，广泛应用于金融、气象、销售预测等多个行业。...希望您能在本课程中获得有价值的知识和技能，提升对时间序列数据预测的理解和应用能力！ 什么是时间序列？ 时间序列是指按照时间顺序记录的一组数据或观测值。...最基本的时间步特征是时间虚拟变量，它表示从序列开始到结束的每一个时间步长。...时间步功能可让您对时间依赖性进行建模。如果序列的值可以从发生的时间预测，则序列是时间相关的。在精装销售系列中，我们可以预测当月晚些时候的销售量通常高于当月早些时候的销售量。...下面的时间图展示了在引入滞后特征后，我们的预测如何更有效地反映该序列最近的变化趋势。 最有效的时间序列模型通常结合了时间步长特征和滞后特征。
可以进行一个关于常数、时间t的线性或多项式回归，从回归中得到的残差代表去趋势的时间序列，多项式的阶数可以用F检验确定 随机性趋势比如随机游走过程出现时，构建ARMA模型； 注意：当知道时间序列包含一个确定性的时间趋势时...定理内容 Wold分解定理：对于平稳时间序列，时间序列=完全由历史信息确定的线性组合的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。...Cramer分解定理：对于任何时间序列，时间序列=完全由历史信息确定的多项式的确定性趋势部分+零均值白噪声序列构成的非确定性随机序列。...数据平滑法，把时间点t前后的若干观察值作为自变量，时间点t的观察值作为因变量，是利用在较短的时间间隔内的序列的自我拟合。...模拟回归方程法，把时间作为自变量，序列作为因变量，建立序列随时间变化的回归模型。 3.1. 移动平均法 通过取该时间序列特定时间点周围一定数量的观测值的平均来平滑时间序列不规则的波动部分。
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。...1.不同形式的时间序列数据 时间序列数据可以是特定日期、持续时间或固定的自定义间隔的形式。 时间戳可以是给定日期的一天或一秒，具体取决于精度。...例如，' 2020-01-01 14:59:30 '是基于秒的时间戳。 2.时间序列数据结构 Pandas提供灵活和高效的数据结构来处理各种时间序列数据。...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。...创建一个具有指定时区的时间序列 我们还可以使用tz关键字参数创建带有时区的时间序列对象。
流行的时间序列预处理技术包括： 只需缩放为[0，1]或[-1，1] 标准缩放比例（去除均值，除以标准偏差） 幂变换（使用幂函数将数据推入更正态分布，通常用于偏斜数据/存在异常值的情况） 离群值去除 成对差异或计算百分比差异...季节性分解（试图使时间序列固定） 工程化更多特征（自动特征提取器，存储到百分位数等） 在时间维度上重采样 在要素维度中重新采样（而不是使用时间间隔，而对要素使用谓词来重新安排时间步长（例如，当记录的数量超过...如果您的时间序列可以通过进行季节性分解等预处理而变得平稳，则可以使用较小的模型（例如NeuralProphet或Tensorflow Probability）（通过更快速的训练并且所需的代码和工作量更少...将序列长度视为一个超参数，这导致我们得到类似于RNN的输入张量形状：(batch size, sequence length, features)。 这是设置为3的所有尺寸的图形。 [图片上传中......这种可学习的嵌入与时间无关！最后，连接原始输入。 这是每个输入要素类别（每个要素1个学习的线性分量和1个学习的周期性分量）的学习时间嵌入的示意图，它们不同。
时间序列的操作 一、时间序列基础 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from datetime...这样就从指定日期的0点开始，每小时产生一个数据，直到100个。...Pandas对于时间序列的采样提供了一种更为便利的方法：resample，它可以指定采样的标准（按天、月等）。...ffill是向下填充，即将2017-01-01 01:00:00至2017-01-01 23:00:00的值都填充为2017-01-01 00:00:00的值 三、时间序列画图 时间序列数据适合画基于时间的曲线图...首先，创建一个每小时一个点的时间序列： ?
article/details/7505785 参考：数据结构与算法分析——Java语言描述 （美） Mark Allen Weiss 给定整数 A1,A2,……AN (可能有负数)，求这个整数序列的最大子序列和...（原书假定如果所有整数为负数，则最大的子序列的和为0。...我们可以这样想，这个子序列可能从第1个元素开始，也有可能从第2、第3、……个元素开始。我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。...那么最大的子序列和可能出现在三处：前半部分某子序列（设其和为maxLeft），后半部分某子序列(设其和为maxRight)，中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。...第三种情况，我们通过分析可知，这种情况下的最大和可以通过求出前半部分的最大和（包含前半部分的最后一个元素）以及后半部分的最大和（包含后半部分的第一个元素）而得到。
时间序列的定义 一个时间序列过程(time series process)定义为一个随机过程，这是一个按时间排序的随机变量的集合，也就是将每一个时刻位置的点作为一个随机变量。 ...在整个过程中，都采用以下符号： 随机变量(Random variables)用大写字母表示，即 ，同时随机变量的值是从一个分布中采样给出。而且可以为无限多个时间点 定义随机变量。...对于一个时间序列过程，定义随机变量 是在不同时间点的测量。它们之间的依赖关系由自协方差和自相关函数描述，添加“auto”前缀以表示两个随机变量测量具有相同的数量。...，也就是在时刻 和时刻 均有若干个采样数据，这样才能计算 或者 ，而真实的场景下这一条件却很难实现，因为通常在某一个时间点，只能获得1个采样点的数据。...它是序列与自身移动一个时间点序列的协方差，根据以上公式，协方差和自相关系数计算方式为： 及 其中 是后 个观测值； 在实际应用中，通常假设前 n-1 个观测值的均值和方差等于最后 n-1 个观测值的均值和方差
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 给定正整数序列 x1,⋯,xn。 计算其最长递增子序列的长度 s。 计算从给定的序列中最多可取出多少个长度为 s 的递增子序列。...（给定序列中的每个元素最多只能被取出使用一次） 如果允许在取出的序列中多次使用 x1 和 xn，则从给定序列中最多可取出多少个长度为 s 的递增子序列。 注意:递增指非严格递增。...输入格式 第 1 行有 1 个正整数 n，表示给定序列的长度。 接下来的 1 行有 n 个正整数 x1,⋯,xn。 输出格式 第 1 行输出最长递增子序列的长度 s。...第 2 行输出可取出的长度为 s 的递增子序列个数。 第 3 行输出允许在取出的序列中多次使用 x1 和 xn 时可取出的长度为 s 的递增子序列个数。...数据范围 1≤n≤500 输入样例： 4 3 6 2 5 输出样例： 2 2 3 题解 当一个点只能被选一次的时候可以使用拆点的技术，同理可以选择k次的话，就从入点到出点连接一条流为K的边。
1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 处理海洋的遥感图像。 从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。 向图形用户界面添加基本元素。...考虑到这一点，基于 MODIS 图像对石油范围进行稳健的定量评估是不可行的。尽管如此，这是一张引人注目的图片，可以用来激发人们对美国历史上最大的环境灾难之一的故事的兴趣。...5.1藻华 深水地平线事件是点源污染的一个例子。但墨西哥湾，特别是密西西比河三角洲周围，已经处理非点源污染已有一段时间了。...重要的是数据就在那里，只是需要付出努力。 7结论 在本模块中，我们开发了一种方法，使我们能够查看墨西哥湾藻类浓度的时间序列数据，以估计深水地平线漏油事件对该生态系统基础营养级的影响。...该系统的规模和复杂性表明，要得出有关实际影响的结论性结果将需要大量额外的工作。但是从这个过程中可以清楚地看出，GEE 提供了进行时间序列分析的计算能力和灵活性。
本次分享的内容主要是时间序列，什么是时间序列，时间序列的预处理应该怎么做，时间序列的特征工程都有什么操作。包含了季节性分解，平稳性检验，滑动窗口等 时间序列数据预处理与分析 什么是时间序列？...时间序列（Time Series）是按时间顺序排列的一组数据点，通常用于描述和分析随时间变化的现象。时间序列数据在许多领域中都有广泛应用，如金融市场、气象学、经济学、医学等。...时间序列的组成 时间序列通常包含以下几部分组成： 趋势（Trend）：时间序列的长期变化方向，表示数据随时间的整体上升或下降趋势。...对于时间序列数据，特征工程主要包括以下几方面： 1. 滞后特征（Lag Features） 滞后特征是指基于过去的时间点创建的特征。...滚动统计量（Rolling Statistics） 滚动统计量是对时间序列数据进行滑动窗口操作，计算出每个时间点的窗口内统计值（如滚动平均、滚动标准差等）。
大多数时间序列可以分解为不同的组件，在本文中，我将讨论这些不同的组件是什么，如何获取它们以及如何使用 Python 进行时间序列分解。...时间序列组成 时间序列是（主要）三个组成部分的组合：趋势、季节性和残差/剩余部分。让我们简单的解释这三个组成部分 趋势：这是该序列的整体运动。它可能会持续增加、也可能持续减少，或者是波动的。...它也可以被认为只是统计噪声，或者是临时性事件的影响，这个残差量也有一个单独的周期分量，但它通常被归入趋势分量。 加法模型与乘法模型 这些组件的组合方式取决于时间序列的性质。...但是我们看到残差在早期和后期具有更高的波动性。所以在为这个时间序列构建预测模型时，需要考虑到这一点。 总结 在这篇文章中，我们展示了如何将时间序列分解为三个基本组成部分:趋势、季节性和残差。...最后通过分解时间序列有助于建立对数据的理解，从而更容易做出未来的预测。 作者：Egor Howell ----
基于深度学习的时间序列预测算法发展脉络如图1 所示： 时间序列预测是时间序列任务中最常见和最 重要的应用，通过挖掘时间序列潜在规律，去进行 类推或者延展用于解决在现实生活中面临的诸多 问题，包括噪声消除...时间序列预测任务根据所预测的时间跨度长短，可划分为四类，具体如图2 所示： 文章余下部分主要介绍基于深度学习的时间 序列预测算法研究，其中第二节介绍时间序列数据 特性，第三节介绍了时间序列预测任务的常用数据...2 时间序列数据的特性 时间序列预测是对前 t -1个时刻的历史数据学 习分析，来估计出指定未来时间段的数据值。...3.3 Transformer 类模型 介绍 Transformer 模型之前先要介绍一下注意力机 制，人类眼睛的视角广阔，但局限于视觉资源，往往重 点关注视线中的特定部分，注意力机制就是以此为灵感...在时间序列预测领域中已经使用了许多测量度量，并且基于欧氏距离的点误差损失函数，例如MSE，被广泛用于处理时间序列数据，但是其逐点映射，对形状和时间延后失真不 具有不变性。
预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...2.3.3 节假日模型 很多实际经验告诉我们，节假日或者是一些大事件都会对时间序列造成很大影响，而且这些时间点往往不存在周期性。对这些点的分析是极其必要的，甚至有时候它的重要度远远超过了平常点。...整个预测模型的核心组件，分为两种：”linear”与”logistic”，分别代表线性与非线性的增长，默认值：”linear”。 cap：承载量。非线性增长趋势中限定的最大值，预测值将在该点达到饱和。...若大于0，将做mcmc样本的全贝叶斯推理，如果为0，将做最大后验估计，默认值：0。 interval_width：衡量未来时间内趋势改变的程度。...因此，该模型不够合理，需要使用者重新设置参数或者对历史数据中的异常点进行预处理。 上述图是growth选择”linear”时的结果，如果认为时间序列呈非线性增长趋势，我们用如下的图例来说明： ?
http://automl.chalearn.org/ 这项挑战旨在为时间序列回归任务提出自动化解决方案。...AutoSeries仅限于多元回归问题，这些问题来自不同的时间序列域，包括空气质量，销售，工作状态，城市交通等。...Id功能的组合标识一个变量（时间序列）。 给定数据集的示例。数据被混淆了，但是有一些时间序列模式 参与者必须提交代码，这些代码将在Docker容器中运行（CPU：4核，16 Gb RAM，无GPU）。...所有使用的功能均按“获得”重要性进行排序，即使用该功能的拆分的总增益之和。然后，将对前n个最 重要的数字特征进行选择。 下一批功能基于数据的时间序列性质：先前的值和差异。...首先对每组参数进行验证，如果新的验证评分更好，则重新安装模型。在选择了最佳的管道超参数集之后，模型开始特征选择：使用最重要的特征（“获得”重要性）的前5％，10％，20％等对模型进行重新拟合。
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。...首先，我们来讨论一下时间序列的组成部分: 季节性:描述时间序列中的周期性信号。 趋势:描述时间序列是随时间递减、不变还是递增。 噪音:描述从时间序列中分离出季节性和趋势后剩下的东西。...否则，如果趋势和季节性变化随时间增加或减少，那么我们使用乘法模型。 我们这里的数据是按月汇总的。我们要分析的周期是按年的所以我们把周期设为12。...同样，我们可以一次绘制每个组件 result.plot() 总结 通常，在查看时间序列数据时，很难手动提取趋势或识别季节性。...幸运的是，我们可以自动分解时间序列，并帮助我们更清楚地了解组件，因为如果我们从数据中删除季节性，分析趋势会更容易，反之亦然。 作者：Billy Bonaros deephub翻译组
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