重采样及频率转换 重采样（resampling）指的是将时间序列从一个频率转换到另一个频率的处理过程。是对原样本重新处理的一个方法，是一个对常规时间序列数据重新采样和频率转换的便捷的方法。...，各时间段的哪一段是闭合的，'right'或'left'，默认'right' label : {'right', 'left'}, default None 在降采样时，如何设置聚合值的标签，例如，9：...默认'end' kind : {'timestamp', 'period'}, optional, default None 聚合到时期（'period'）或时间戳（'timestamp'），默认聚合到时间序列的索引类型...，所以升采样和降采样的规则就比较严格: 在降采样中，目标频率必须是源频率的子时期（subperiod）。...在升采样中，目标频率必须是源频率的超时期（superperiod）。
[b5kd2cg0fm.jpeg] 总第216篇/张俊红 预测是时间序列相关知识中比较重要的一个应用场景。我们在前面说过时间序列数据（上），时间序列可以分为平稳时间序列与非平稳时间序列两种。...今天这一篇就主要介绍下《平稳时间序列》预测相关的方法。 所谓平稳时间序列，就是随着时间的推移，要研究指标的数值不发生改变，或者在某个小范围内进行波动。...[9gi9zsr03k.png] 针对此种时间序列，主要有简单平均法、移动平均法、指数平滑法这三种预测方法。...我们认为距离未来越近的数值应该对未来的影响越大，也就是在预测中应该占据更大的权重，在移动平均法的基础上给不同的数值赋予不同的权重，并将加权平均值作为未来的预测值。...以上就是关于平稳时间序列相关的预测方法，我们下一篇将介绍趋势时间序列相关的预测方法。
总第92篇 01|时间序列定义： 时间序列是按照一定的时间间隔排列的一组数据，其时间间隔可以是任意的时间单位，如小时、日、周月等。...对于时间序列的预测，由于很难确定它与其他变量之间的关系，这时我们就不能用回归去预测，而应使用时间序列方法进行预测。 采用时间序列分析进行预测时需要一系列的模型，这种模型称为时间序列模型。...在使用这种模型时，总是假定某一种数据变化趋势是会重复发生的。...04|时间序列的分类： 按所研究对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。...按时间的连续性分，可将时间序列分为离散型时间序列和连续时间序列。 按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列，所谓平稳就是随着时间的推移，数据并未发生大的波动。
导读 本文主要关注序列推荐中的用户交互行为之间的时间间隔和item频率，以此来提升序列推荐模型的性能。时间间隔更均匀的序列和频率更高的item都能产生更好的预测性能。...同时，item基于在交互序列中出现的频率分类两类分别表示在时间t这个item是高频还是低频。...2.2 item增强 生成的主要由低频item组成，并且再非均匀序列中也主要是低频item，因此增强模型在低频item上的性能是很重要的。...item），F表示的是item在交互中出现的频率分。...以混合注意力在和上的应用为例，同理也可以得到考虑时间间隔的处理方式。 拼接和，得到序列的初始emb为$e_u=h_u|C_t。 对输入X进行混合注意力预处理，，P是位置编码矩阵。
Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...这也是导致Transformer模型在一些non-stationary数据上效果不好的原因之一。...对于每个Attention层，由于输入的是平稳化后的序列，其和平稳化前序列的关系可以表达成如下公式： 并可以进一步转换为如下表达式： 因此，想要使用平稳化前的序列计算attention，核心就是去计算...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention
原文在这里：https://medium.com/@n83072/dynamic-time-warping-dtw-cef508e6dd2d 當要計算時間序列資料的相似程度時，我們可以使用不同的距離計算方式...DTW就是其中一種距離方式計算，他的優勢在於： 可以比較長度不同的資料：在實際生活裡，通常我們想比較的資料長度都是不固定的 delay也不怕：比如可以計算出Ａ序列的第一個資料點（ta1)對應到Ｂ序列的第五個資料點...ts1和ts2比較相似，第一種方法先透過最簡單的euclidean distance計算相似度，跑出的結果卻是ts1與ts3比較相近，因為euclidean distance僅考慮同個時間點下的兩的序列直線距離...，無法捕捉到趨勢上的相似程度。
在Android上使用TarsosDSP探测声音频率 TarsosDSP是一个用于音频处理的Java库，这个库包含多个声音频率探测算法，同样包含Goertzel DTMF算法、时间拉伸算法、滤波器等等。...这篇文章通过一个简单的例子在Android上使用TarsosDSP来探测声音的频率。 首先新建一个Android项目，并且在布局上安置一个TextView来显示音高信息。...在开始项目前，需要先申请录音权限。...} }); } }; 在这个例子中，使用processPitch()函数处理得到的音高，本例子中此函数只是将频率值显示出来...，-1代表没有探测到频率。
pd.to_datetime(['1/1/2018', np.datetime64('2018-01-01'), datetime.datetime(2018, 1, 1)]) # 生成固定频率的日期...用增量进行时间计算 a = pd.Timestamp('2018-01-05') # 输出a 是周几 a.day_name() # 加一天 b = a + pd.Timedelta('1 day') b.day_name...Date offsets：与日历运算相关的相对时间持续时间（会被已object形式存储） 对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作...pandas也可以将时间作为数据 5. 时间戳与时间跨度 Timestamps vs. Time Spans 时间戳数据是时间序列数据的最基本类型，它将值与时间点关联起来。...设置解析日期时的格式是日-月-年，否则就是月-日-年 pd.to_datetime(['12-01-2012', '01-12-2012'], dayfirst=False) # infer参数可以用于让计算机自己推测
例如，可以跨时间或跨实体计算汇总和汇总，并且可以构建机器学习模型以查找异常或预测未来行为。时间序列存储需要支持在廉价的硬件配置上每秒检索数十亿个单元。...乍看起来，这些要求将需要专门为时间序列构建的专用数据库系统。实际上，近年来涌现出了诸如InfluxDB 和VictoriaMetrics 之类的 系统来应对这一利基。...像Kudu一样，它是常规数据存储，不仅限于时间序列数据。 • Kudu-tsdbd – 以上时间序列后台驻留程序，冒充InfluxDB，在同一主机上的单节点Kudu群集上运行。...在延迟方面，我们看到了相同的效果：Kudu的p99延迟仍然很低，而其他系统在过载时表现出明显的降级： 繁重查询的性能 基准测试中的“繁重”查询将扫描数据集中的所有数据一天，计算出1、5或全部10列的时间窗汇总...实际上，这意味着Kudu和ClickHouse允许您将时间序列数据与仓库中的其他关系数据一起进行分析，并可以使用其他工具（例如Apache Spark，Apache Impala，Apache Flink
本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...这引出我们处理多元时间序列，每个时间点不止一个变量。在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。...这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...你也可以从另一个视角审视它，在任意时间点，时间序列代表的不只是一个值，而是一个向量（每日开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量）。
计算时间差是oracle data数据类型的一个常见问题。oracle支持日期计算，你可以创建诸如“日期1－日期2”这样的表达式来计算这两个日期之间的时间差。...一旦你发现了时间差异，你可以使用简单的技巧来以天、小时、分钟或者秒为单位来计算时间差。为了得到数据差，你必须选择合适的时间度量单位，这样就可以进行数据格式隐藏。...round(to_number(end-date-start_date))- 消逝的时间（以天为单位） round(to_number(end-date-start_date)*24)- 消逝的时间...http://www.gzu521.com]K7zR {{-:W 显示时间差的默认模式是什么？...在这个例子里，我们有一个离线（logoff）系统级触发机制来计算已经开始的会话时间并把它放入一个oracle statspack user_log扩展表格之中。
在以前的研究中一个有趣的想法可能是将 NLP 中获得的成就应用在时间序列域。这可能是一个完美的契合，因为时间序列数据也以位置/时间关系为特征。...Corr2Vec，通过研究它们的相互相关性来提取多个时间序列的嵌入表示。 在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。...其中一些在工作日使用最多，而另一些则在周末更忙。 所有停车区的每小时占用率 所有停车场的每日入住率 模型 如何将 Word2Vec 应用于时间序列数据？...对于时间序列，也应该这样做。整数标识符是通过将连续时间序列分箱为间隔来创建的。在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。...每个分箱时间序列的二维嵌入可视化 通过扩展所有时间序列的嵌入表示，我们注意到小时观测和每日观测之间存在明显的分离。 每个时间序列中所有观测数据的二维嵌入可视化 这些可视化证明了本文方法的优点。
基于以上两点，作者提出了基于频率分解学习与时间序列寄存器的通用时间序列预测模型ROSE。ROSE通过多重频域掩码和重构，分解时间序列中耦合的语义信息，获得跨领域的统一表征。...时间序列寄存器在预训练期间捕捉领域特定的信息，并在下游任务中自适应选择相关领域的信息，由此实现高效迁移。...模型采用通道独立的方式，在多领域的大规模时序数据上进行预训练。 时间序列寄存器：作者将多领域数据集中的领域特异信息进行聚类，并在预训练时将这些领域特异信息存储在时间序列寄存器中。...频率分解学习：时间序列数据由多个叠加的频率分量组成，导致不同时间变化相互重叠。低频成分包含整体趋势和较长尺度变化的信息，而高频成分通常包含短期波动和较短尺度变化的信息。...3、实验效果 文中在多个数据集上比较了ROSE与当前SOTA模型在full-shot设置下的表现，结果显示ROSE取得了显著的优势。
stop-mess-around 项目介绍 减少摸鱼的时间和频率的Chrome插件：在上班/学习期间很容易下意识的打开摸鱼网站，插件帮助我们减少摸鱼的时间和频率，提高我们上班和学习的效率，节省时间用于学习提升自己或者享受生活...摸鱼网站匹配 网站摸鱼检测关闭，摸鱼休息时间提醒 当你关闭摸鱼网站检测时，会在摸鱼网站的右侧有一个倒计时提醒以及摸鱼时间统计。 如果不需要，这项配置可以在插件的管理面板的设置中关闭的。...在github1s这个插件看到这个小功能，因为确实蛮实用的，也不想再装插件了，想着把它也集成到本插件中 插件直接把按钮显示在仓库名旁边，这样在wiki、actions、issues、Pull Request...帮我抵制了摸鱼网站的诱惑，减少了摸鱼的时间与频率，为我节省了很多时间。 摸鱼时起到提醒的作用，在摸鱼的时候知道自己在摸鱼。 匹配摸鱼网站有弹窗提醒，关闭摸鱼检测又有倒计时和摸鱼时长统计。...插件使用时间久了，自然而然也会降低自己摸鱼的频率和时间的。 摸鱼少了，工作和学习的效率就高了。
差分是一个广泛用于时间序列的数据变换。在本教程中，你将发现如何使用Python将差分操作应用于时间序列数据。 完成本教程后，你将学到： 关于差分运算，包括延迟差分的配置和差分序列。...为什么差分时间序列数据? 差分是一种变换时间序列数据集的方法。它可以用于消除序列对时间性的依赖性，即所谓的时间性依赖。这包含趋势和周期性的结构。...，函数开始差分数据集，以确保实际上可以计算差分值。...就像前一节中手动定义的差分函数一样，它需要一个参数来指定间隔或延迟，在本例中称为周期（periods）。 下面的例子演示了如何在Pandas Series对象上使用内置的差分函数。...使用Pandas函数的好处需要的代码较少，并且它保留差分序列中时间和日期的信息。 ? 总结 在本教程中，你已经学会了在python中如何将差分操作应用于时间序列数据。
, X(e^{j\omega}) 是 傅里叶变换 ; 傅里叶变换 物理意义 是 反应 信号 在 整个 数字角频率 \omega 上的 能量 分布 的情况 ; 任何一个周期函数 , 都可以使用...积分 表示 求和的极限过程 , 无数个 " 数字角频率 \omega " 在 [-\pi , \pi] 中 带有不同 加权系数 的 " 单位复指数序列 e^{j\omega n} " 求和过程...; 这些 " 复指数序列 " 代表 不同的 " 频率分量 " , 加权系数 X( e^{j \omega } ) 称为 x(n) 的 " 频谱密度函数 " ; " x(n) 序列 " 的..." 序列傅里叶变换 SFT =X( e^{j \omega } ) " , 本质上是 该 " x(n) 序列 " 的一种分解 ; ---- \cos \omega_0T 的 傅里叶变换 : 信号的所有能量都集中在...\omega_0 上 , 傅里叶变换 反应 信号能量 在 频率 上的分布情况 , 如果能量无穷 , 则在某个频率点的值是 无穷的 ;
您将学习如何使用Prophet（在Python中）解决一个常见问题：预测下一年公司的每日订单。 数据准备与探索 Prophet最适合每日定期数据以及至少一年的历史数据。...Box-Cox转换应用于值列并分配给新列y df['y'], lam = boxcox(df['value']) 如果我们将新转换的数据与未转换的数据一起绘制，则可以看到Box-Cox转换能够消除随着时间变化而观察到增加的方差...您可以通过fit在Prophet对象上调用方法并传入数据框来实现此目的： 使用Prophet通过Box-Cox转换的数据集拟合模型后，现在就可以开始对未来日期进行预测。 ...我们可以使用Prophet的内置plot将预测可视化： 在我们的示例中，我们的预测如下所示： ?...如果要可视化各个预测成分，则可以使用Prophet的内置plot_components方法： plot_components在我们的示例数据上运行将返回以下一组成分可视化： ?
知乎上关于时间数据的存储与计算的系列介绍....作者：木洛 主要包括： [1] - 时间序列数据的存储和计算 - 概述 - 2018.01.07 [2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07 [3] -...时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（二） - 2018.01.07 [4] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（三） - 2018.01.07 [5] - 时间序列数据的存储和计算
，它是保持计算机正确时间的老式方法。...在我们开始与 NTP “打交道” 之前，先花一些时间来了检查一下当前的时间设置是否正确。...1.fedora.pool.ntp.org 你可以输入你希望使用的其它时间服务器，比如你自己的本地 NTP 服务器，在 NTP= 行上输入一个以空格分隔的服务器列表。...在大多数 Linux 上的 NTP 都来自 ntp 包，它们大多都提供 /etc/ntp.conf 文件去配置时间服务器。查阅 NTP 时间服务器池 去找到你所在的区域的合适的 NTP 服务器池。...现在，你可以在你的局域网中的其它计算机上设置 systemd-timesyncd，这样它们就可以使用你的本地 NTP 服务器了，或者，在它们上面安装 NTP，然后在它们的 /etc/ntp.conf 上输入你的本地
如何保持正确的时间，如何使用 NTP 和 systemd 让你的计算机在不滥用时间服务器的前提下保持同步。 它的时间是多少？ 让 Linux 来告诉你时间的时候，它是很奇怪的。...检查当前设置 NTP —— 网络时间协议，它是保持计算机正确时间的老式方法。ntpd 是 NTP 守护程序，它通过周期性地查询公共时间服务器来按需调整你的计算机时间。...1.fedora.pool.ntp.org 你可以输入你希望使用的其它时间服务器，比如你自己的本地 NTP 服务器，在 NTP= 行上输入一个以空格分隔的服务器列表。...在大多数 Linux 上的 NTP 都来自 ntp 包，它们大多都提供 /etc/ntp.conf 文件去配置时间服务器。查阅 NTP 时间服务器池 去找到你所在的区域的合适的 NTP 服务器池。...现在，你可以在你的局域网中的其它计算机上设置 systemd-timesyncd，这样它们就可以使用你的本地 NTP 服务器了，或者，在它们上面安装 NTP，然后在它们的 /etc/ntp.conf 上输入你的本地
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
腾讯会议
