为了给出一些上下文,我有一个转换器,它分两个步骤请求JSON数据,第一步是请求完整的Data_points数量,第二步是每个数据点都请求详细信息。跟踪进度,因为我期望从这一点上请求大量的数据。这就是为什么我使用tqdm,它真正的问题是使我的程序慢了至少8倍。
import requests
import json
import os
import time
from datetime import timedelta
from datetime import datetime
from datetime import date
import pandas as pd
import shutil
我想要检查k次数的条件,使值为true,在for循环中,每次我想等待2秒,然后再进行for循环的下一次迭代。举个例子,我试过这样的-
var k = 0;
for (let i = 0; i < B.length; i++) {
setTimeout(function F_stTimer() {
if (B[i].innerText === "S") {
var A = "True"; //just for example
if (A === true && k == 0) {
我有许多如下所示的数据序列:
s1 = t11, t12, ..., t1m_1
s2 = t21, t22, ..., t2m_2
...
si = ti1, ti2, ..., tim_i
si means the i-th sequence, tij means the i-th sequence be accessed at time tj
每个序列具有不同的数据长度(m_1可能不等于m_2),
并且每个序列的数据意味着序列si在ti1,ti2,...,tim_i被访问的时间。
我的目标是对相似的访问时间序列进行聚类。
我不确定我是否可以将这个问题转化为时间序列问题。
就我对时
我有一个带有N记录的数据库表,每个表都需要每4小时刷新一次。“刷新”操作是相当资源密集型的。我想写一个计划的任务,偶尔运行并刷新它们,同时平滑负载的尖峰。
我开始的最简单的任务是(伪代码):
every 10 minutes:
find all records that haven't been refreshed in 4 hours
for each record:
refresh it
set its last refresh time to now
(技术细节:上面的“刷新它”是异步的;它只是排队等待工作线程池来获取和执行任务。)
我认为这可能是一个相当基本的问题,但我只是在学习SAS,所以没有什么是直观的。 我正在尝试查找我的数据集每天的平均观察量。日期以DOI的形式列出,格式为yyyy-mm-dd。每个观察值都有一个唯一的ID变量id。 我只是想做一个描述性的报告,说明在我的数据集的时间段内,每天的平均观察量是多少,每天的最大观察量和最小观察量是多少,但我找不到一个简单的解决方案。这是我尝试过的: proc means data=have
VAR ID; *somehow I want to indicate NUMBER of unique IDs rather than the ID itself\;
by d