要在毫秒时间戳上使用pd.datetime()吗？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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数据分析 ——— pandas日期处理（五）

一、pandas日期功能 1）创建一个日期范围通过指定周期和频率来使用date.range()函数，默认频率为/天 # pandas日期处理 import pandas as pd import...'2019-08-08'], dtype='datetime64[ns]', freq='B') """ date_range()默认的是日历上的日期...import pandas as pd import numpy as np start = pd.datetime(2019, 8,2) end = pd.datetime(2019, 8, 8)...print(pd.Timedelta(6, unit='h')) """ 输出： 0 days 06:00:00 """ 3）数据偏移 """ 数据偏移，诸如 - 周，日，小时，分钟，秒，毫秒，微秒，...# 日期时间算术 day1 = datetime.date(2019, 8, 7) print('day1:', day1.ctime()) day2 = datetime.date(1995,

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到了2038年时间戳溢出了怎么办？

ISO8601 使用的是UTC还是GMT？在ISO8601中 Z可以使用+00:00表示吗？ UTC什么时候校准？ CST是东八区吗？ Z是ISO 8601规定的吗,为什么是Z？...到了2038年时间戳溢出了怎么办？计算机中时间的本质是一个long类型吗？ WEB前后端用哪个格式传输好？...日期与时间合并表示时，要在时间前面加一大写字母T，如要表示东八区时间2004年5月3日下午5点30分8秒，可以写成2004-05-03T17:30:08+08:00或20040503T173008+08...计算机系统中的时间 —— Unix时间戳 Unix时间戳（Unix timestamp）定义为从1970年01月01日00时00分00秒(UTC)起至现在经过的总秒数（秒是毫秒、微妙、纳秒的总称）。...有时也会使用浮点数表示秒的小数部分，以提供更精细的时间分辨率。精确到秒是10位；有些编程语言精确到毫秒是13位，被称为毫秒时间戳。为什么是1970年1月1日？这个选择主要是出于历史和技术的考虑。

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凛冬已至，雪花算法会了吗？

好熟悉，这不是王昭君的台词吗。那索性今天就和大家聊聊雪花算法，一局王者复活的时间就能学会。（死的次数有点多）本文大纲分布式ID 聊之前先说一下什么是分布式ID，抛砖引玉。...时间戳：占用 41 bit ，精确到毫秒。41位最大可以表示2^41-1毫秒，转化成单位年为 69 年。...因此1288834974657L实际上就是为了让时间戳正好在2^41内而凑出来的。...上一次生成id的时间戳，就重新生成当前时间。...即确保当前时刻的时间戳，与上一次的时间戳不会重复。

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【SPA大赛】机场客流量的时空分布预测比赛经验分享

我们可以直接使用pandas中的参数解析时间数据 # Normal df =pd.read_csv(path, parse_dates=['column name']) # Special dateparse...基于以上思想，并做了一点小修改写了如下两个模型，两个模型比较接近，但是在某些WIFIAP上其中一个会表现好很多，这使得我们之后利用误差分析挑选模型时多一个候选模型。...WIFIAP效果必然不好，每个WIFIAP都有自己最适合的模型，所以我们通过对前一周每天下午3点到6点的数据进行预测，计算每个WIFIAP在每个模型上的平均误差，让每个WIFIAP挑选误差最小的那个模型进行预测...最后在某些步骤上做些小修改，共建立三个候选模型，依据初赛的思路进行误差分析整合模型进行预测。误差分析的的结果大概如下，基于误差值可以挑选使用哪个模型 5....总结比赛初期其实提取了很多特征，然后使用一些机器学习算法去预测，但是效果却强差人意，随后结合实际问题思考，发现其实不一定要使用各种特征，而且很多随机因素对各个特征的影响真的蛮大的。

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实际上：歪师傅的许愿贴。

那么我也假设当前的时间戳为 2023 年 08 月 11 日 10 点 55 分 00 秒 000 毫秒。先说明一下，这个时间戳不考虑人为破坏，修改时区啥的动作，只考虑正常的时间回拨。...是不是时间戳的最后一位变成了 1 的情况：因为我们当前的时间是 2023 年 08 月 11 日 10 点 55 分 00 秒 000 毫秒。...但是分布式 ID 生成的时候，时间戳组成部分对应的时间是 2023 年 08 月 11 日 10 点 55 分 00 秒 001 毫秒。快了 1 毫秒，超前消费 1 毫秒。...然后还是这一毫秒，还在继续申请 ID，那么序列号归 0，溢出位加到时间戳上，导致时间超前 1ms：也就是说，只有 QPS 持续稳定在 4096/ms 之上，才有可能出现“超前消费”的情况。...是的，理论上可能，实际上，不可能会发生。实际上可能会发生的时什么呢？瞬时流量达到 4096/ms，出现毫秒级别的时间提前消费。那么问题就来了：请问你能在毫秒级别完成重启吗？听懂掌声。

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分布式id生成策略，我和面试官扯了一个半小时

我：使用Redis的方式还要考虑持久化，Redis的持久化有两种「RDB和AOF」，「RDB是以快照的形式进行持久化，会丢失上一次快照至此时间的数据」。...我：我可以使用您的电脑吗？使用电脑应该可以敲出这些工具类。面试官：可以的，这边电脑给你，你在这个测试项目下吧。我：好的，谢谢。时间流逝中...........我：接着的41bit是时间戳，毫秒级位单位，注意这里的时间戳并不是指当前时间的时间戳，而是值之间差（「当前时间-开始时间」）。.../ public synchronized long nextId() { long timestamp = getCurrentTime(); //如果当前时间小于上一次生成的时间戳...); } } else { //时间戳改变，毫秒内序列重置 sequence = 0L; } //上次生成

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雪花算法snowflake

其核心思想就是：使用一个 64 bit 的 long 型的数字作为全局唯一 id。在分布式系统中的应用十分广泛，且ID 引入了时间戳，保持自增性且不重复。...是 12 个 bit：表示的序号，就是某个机房某台机器上这一毫秒内同时生成的 id 的序号，0000 0000 0000。...41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。　　41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示 69 年的时间。...接着用当前时间戳（单位到毫秒）占用41 个 bit，然后接着 10 个 bit 设置机器 id。...** 而对于不重复且是自增的，那么我们是很容易想到的是时间，而雪花算法就是基于时间戳。但是毫秒级的并发下如果直接拿来用，显然是不合理的。那么我们就要在这个时间戳上面做一些文章。

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JavaKotlin 中的日期与时间

date1 = Date(); // 当前时间val millisencond = date1.time // 时间戳，毫秒val date2 = Date(millisencond) // 使用时间戳...（毫秒）构建时间 Date 的格式化，与 SimpleDateFormat 搭配使用。...("时间戳(秒)： ${timestamp.epochSecond}") // 时间戳，秒println("时间戳(毫秒)： ${timestamp.toEpochMilli()}") // 时间戳...，毫秒println("时间戳(毫秒)： ${System.currentTimeMillis()}") // 使用 System 获取时间戳，毫秒 5 sql time/date/timestamp...基本的使用与 java.util.Date 一致。 java.sql.Date、java.sql.Time、java.sql.TimeStamp真的有区别吗？

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面试官竟然问我订单ID是怎么生成的？难道不是MySQL自增主键？

第 2~42 位：共41位，时间戳，单位是毫秒，可以支撑大约69年第 43~52 位：共10位，机器ID，最多可容纳1024台机器第 53~64 位：共12位，序列号，是自增值，表示同一毫秒内产生的.../** * 起始时间戳，从2021-12-01开始生成 */ private final static long START_STAMP = 1638288000000L;...private long machineId; /** * 序列号 */ private long sequence = 0L; /** * 上一次时间戳...} lastStamp = currStamp; return (currStamp - START_STAMP) 时间戳部分...图片有的对并发要求更高的系统，比如双十一秒杀，每毫秒4百万并发还不能满足要求，就可以使用雪花算法和号段模式相结合，比如百度的UidGenerator、滴滴的TinyId。

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使用 performance 监控前端性能

performance.now()方法返回一个精确到毫秒的 DOMHighResTimeStamp 。根据 MDN : 这个时间戳实际上并不是高精度的。...performance.now() 和 Date.now一样吗？你可能会想，嘿，我也可以使用Date.now来做？是的，你可以，但这有缺点。...首先timestamp，这里的timestamp指的是高精度时间戳(千分之一毫秒)，其次是performance entry buffer。...console.time的优点是易于使用，因为它不需要手动计算两个时间戳之间的差。减少时间精度如果在不同的浏览器中使用上面提到的 api 测量函数，你可能会注意到结果是不同的。...for在两个引擎上的性能都更好，因此在一些性能要求极高的项目就需要使用for循环。这是为什么要在多个引擎中进行测量的一个很好的例子。

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测量JavaScript函数的性能的简单方法及与其他方式对比

所以在实践中，你需要取两个时间戳，保存在一个变量中，然后让第二个时间戳减去第一个时间戳。...但是，对于我们的用例，我们只想测量单个函数的性能，因此时间戳就足够了。那不是和Date.now一样吗？现在你可能会想：我也可以用 Date.now 来做这个啊。是的，可以，但是有缺点。...通常情况下，时钟每隔15-20分钟就会调整几毫秒。在这个速度下，大约有1%的10秒的时间间隔是不准确的。...，一页上最多可以同时使用10,000个计时器。...console.time 的优点是易于使用，因为它不需要手动计算两个时间戳之间的差。缩短时间精度如果你在不同的浏览器中使用上面提到的API来测量你的函数，你可能会发现结果会有差异。

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零基础入门分布式系统 8. 案例研究 Case studies （完）

这使得协作成为复制的另一个例子：用户打开文档的每个设备都是一个副本，对一个副本的任何更新都需要通过网络发送到其他设备上的副本。原则上，协作软件可以使用线性一致化的复制方案。...此外，如果在与时间戳服务器不同的大陆上执行的交易需要等待响应，由于光速延迟造成的不可避免的往返时间会使交易执行缓慢。需要一个不太集中化的方法来处理时间戳。...换句话说，等待的过程确保T_1和T_2的时间戳间隔不会重叠，即使两个事务在不同的节点上执行，并且之间没有通信。...不确定区间随着上次时钟同步后的时间逐渐变大，最多达到约7毫秒，并在每次时钟同步时重置为约1毫秒（往返时间+时钟服务器不确定度）。因此，在正常工作条件下，平均不确定性间隔约为4毫秒。...4毫秒是一个事务在提交前必须等待的平均时间，这比等待洲际网络往返（100毫秒+）要快得多。

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『Go 内置库第一季：time』

大纲：自己总结的常用操作官方的 API 学习总结自己总结的常用操作时间类型的数据，我们在项目中都会进行哪些操作呢？要在思维里掌握时间类型的数据的操作，又应该如何梳理呢？ 1....时间的单位暂时撇开代码层面，日常生活中关于时间的单位都有哪些呢？年月周日时分秒毫秒一般到毫秒层面就够了，当然还可以继续划分：微秒、纳秒... 那时间的单位的转换是如何进行的呢？...时间戳时间戳的使用也非常广泛，比如为了表示唯一性时间戳的概念：1970年01月01日00时00分00秒(北京时间1970年01月01日08时00分00秒)起至现在的总秒数时间戳，这个概念，如果不是程序员...在 Go 中，如何将时间转换成时间戳？...基本上这两个函数就可以完成目的。那如何计算两个时间之间的差呢？

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简单介绍订单号或者流水号的生成方法

方法简介：一般订单号或者流水号的生成，是时间戳+随机数（或者自己写的算法生成），或者是时间戳+订单类型+随机数比如在A平台付款的，订单类型就是0001，B平台付款的就是0002，总之可以自己想怎么定义就怎么定义...，这里我介绍的是时间戳包括秒（14位）+随机6位数时间戳生成方法：这里就不多解释了，相信你写的项目都会用到生成时间的 /** * 获取YYYY-MM-DD HH:mm:ss格式...，如下代码，毫秒+随机数还是有重复的话，可以再在将随机数扩大到8位10位这样，如果这样在毫秒级别还能重复，那你的并发量是有多大，这么大的企业，自己可以写一个生成订单号的算法了吧，小白只能膜拜大佬了，请问可以招我入职吗...Math.random() 方法生成[0, 1)范围内的double类型随机数，如果要生成[0，n)范围的，只要乘一个（n-1）就可以啦还有最重要的一点，Math.random()是线程安全的，多线程环境也能使用...精确到毫秒：前面17位是时间，后面6位是随机生成 ?

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如何在分布式系统中确定先后？

日历时钟常常使用 NTP 进行同步，以使得不同机器上时间戳能够同步。但之后会提到，日历时钟有诸多不确定性。...尤其是在时钟精读不太够的情况下（比如最低只能给到毫秒），可以使用额外的随机数来对其进一步区分，但这样也会导致一些时间上的因果问题。...但 NTP 协议是走网络的，而网络通信最快做到毫秒级延迟，偶有拥塞，延迟便能冲到数百毫秒。总结来说，使用普通硬件，你无论如何都难以得到真正“准确”的时间戳。...例如，你使用 clock_gettime() 系统调用获取时间戳时，返回值并不包括其置信区间，因此你无法知道这个时间点的误差是 5 毫秒还是 5 年。...我们需要在全软件栈进行优化才能提供实时保证：在操作系统上，需要能提供指定所需 CPU 时间片的实时操作系统（_real-time operating system_，RTOS）。

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雪花算法Snowflake

分布式唯一ID 使用 RocketMQ 时,需要使用到分布式唯一 ID 消息可能会发生重复,所以要在消费端做幂等性,为了达到业务的幂等性,生产者必须要有一个唯一 ID, 需要满足以下条件: 同一业务场景要全局唯一...(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...** 实现调整位段 * 使用 **1** 位作为 **符号位,** 即生成的分布式I唯一d为正数 * 使用 **38** 位作为 **时间戳,** 表示当前时间相对于初始时间的增量值,单位为毫秒...* 使用 **15** 位作为 **机器ID,** 最多可支持3.28万个节点 * 使用 **10** 位作为 **毫秒内的序列号,** 理论上可以生成210个序列号 * 因为服务的无状态关系

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分布式唯一ID生成方案选型！详细解析雪花算法Snowflake

分布式唯一ID 使用RocketMQ时,需要使用到分布式唯一ID 消息可能会发生重复,所以要在消费端做幂等性,为了达到业务的幂等性,生产者必须要有一个唯一ID, 需要满足以下条件: 同一业务场景要全局唯一...(毫秒级)，注意，41位时间截不是存储当前时间的时间截，而是存储时间截的差值（当前时间截 - 开始时间截) * 得到的值），这里的的开始时间截，一般是我们的id生成器开始使用的时间，由我们程序来指定的...; //毫秒内序列溢出 if (sequence == 0) { //阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳...timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp); } } //时间戳改变，毫秒内序列重置 else...使用1位作为符号位, 即生成的分布式I唯一d为正数使用38位作为时间戳, 表示当前时间相对于初始时间的增量值,单位为毫秒使用15位作为机器ID, 最多可支持3.28万个节点使用10位作为毫秒内的序列号

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浏览器的performance API与页面首屏加载分析

不同域，则为0，即加载新页面，就是0，可以被忽略 fetchStart 为浏览器已经准备好去使用HTTP请求抓取文档之时的 Unix毫秒时间戳。这一时刻在检查应用的缓存之前。...在没有重定向和页面卸载的情况下，和navigationStart的时间戳一样 domainLookupStart 为域名开始解析之时的 Unix毫秒时间戳。...DNS已缓存，则为0，可忽略 domainLookupEnd 为解析域名结束时的 Unix毫秒时间戳。...如果该属性可用，但没有使用HTTPS，则返回0 requestStart 为浏览器发送从服务器或者缓存获取实际文档的请求之时的 Unix毫秒时间戳。...responseStart 为浏览器从服务器、缓存或者本地资源接收到响应的第一个字节之时的 Unix毫秒时间戳。

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给你 2 万条数据，怎么快速导入到 MySQL？

41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2 ^ 41 - 1 个毫秒值，换算成>年就是表示 69 年的时间。...接着用当前时间戳（单位到毫秒）占用41 个 bit，然后接着 10 个 bit 设置机器 id。...，接下来的41位为毫秒级时间(41位的长度可以使用69年)，然后是5位datacenterId和5位workerId(10位的长度最多支持部署1024个节点），最后12位是毫秒内的计数（12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生...为了解决时钟回拨问题可以把之前的系统获取到哦啊的时间戳缓存起来，每次获取时间戳和上次的进行比较，如果本次获取的时间小于上一次的时间，就证明时钟回拨了，就可以取上次时间戳+1来解决。...自增的、不重复的，而对于不重复且是自增的，那么很容易想到的是时间，而雪花算法就是基于时间戳。但是毫秒级的并发下如果直接拿来用，显然是不合理的。那么就要在这个时间戳上面做一些文章。

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【天衍系列 03】深入理解Flink的Watermark：实时流处理的时间概念与乱序处理

这通常需要在数据源的读取逻辑中明确指定时间戳和水印生成的逻辑。水印与窗口操作的关系：在执行窗口操作（如窗口聚合、窗口计算等）时，水印的生成和处理是至关重要的。...假设窗口大小为2秒，最大乱序时间为1秒。使用Watermark前的统计：当接收到事件时间戳为1000毫秒时，将值10加入窗口。当接收到事件时间戳为2000毫秒时，将值15加入窗口。...当接收到事件时间戳为3000毫秒时，将值12加入窗口。当接收到事件时间戳为1500毫秒时，将值8加入窗口。当接收到事件时间戳为2500毫秒时，将值18加入窗口。...当接收到事件时间戳为1200毫秒时，将值6加入窗口。当接收到事件时间戳为1800毫秒时，将值14加入窗口。当接收到事件时间戳为4000毫秒时，将值20加入窗口。...当接收到事件时间戳为3500毫秒时，将值16加入窗口。当接收到事件时间戳为3200毫秒时，将值9加入窗口。

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