重新采样熊猫(不是作为时间序列)

重新采样熊猫是指对熊猫（Pandas）数据框进行重新采样操作，即根据指定的规则对数据进行重新分组和聚合。重新采样可以用于将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率，或者将数据从高频率转换为低频率。这个操作在非时间序列数据上也是适用的。

重新采样熊猫的常用方法有两种：重采样（resample）和重新索引（reindex）。重采样是指根据指定的规则对数据进行分组和聚合，例如将每天的数据聚合为每周的数据。重新索引是指根据指定的索引值重新对数据进行排序和填充，例如将数据按照指定的日期索引进行排序。

重新采样熊猫的优势在于可以灵活地处理时间序列数据，对于频率转换、缺失值处理、数据对齐等操作提供了便利。通过重新采样，可以对时间序列数据进行降采样（从高频率到低频率）或升采样（从低频率到高频率），同时还可以进行聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。

重新采样熊猫的应用场景包括金融数据分析、股票市场分析、天气数据分析、销售数据分析等领域。在金融数据分析中，可以将高频率的交易数据转换为低频率的K线数据，以便进行趋势分析和统计指标计算。在天气数据分析中，可以将小时级别的气象数据转换为日级别或月级别的数据，以便进行气候分析和预测。

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时间序列 | 重采样及频率转换

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。...，比如ffill、bfill等 closed : {'right', 'left'}, default None 在降采样时，各时间段的哪一段是闭合的，'right'或'left'，默认'right'...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...时间戳重采样 In frame = pd.DataFrame(np.random.randn(2, 4), index=pd.date_range('1/...由于时期指的是时间区间，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）。

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时间序列的重采样和pandas的resample方法介绍

重采样是时间序列分析中处理时序数据的一项基本技术。它是关于将时间序列数据从一个频率转换到另一个频率，它可以更改数据的时间间隔，通过上采样增加粒度，或通过下采样减少粒度。...在本文中，我们将深入研究Pandas中重新采样的关键问题。为什么重采样很重要? 时间序列数据到达时通常带有可能与所需的分析间隔不匹配的时间戳。...重新采样可以标准化分析数据，确保一致的时间间隔。在创建时间序列可视化时，通常需要以不同的频率显示数据。重新采样够调整绘图中的细节水平。许多机器学习模型都需要具有一致时间间隔的数据。...在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。重采样过程重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。...这允许您选择一个特定的列进行重新采样，即使它不是索引。

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AutoTimes：利用LLM重新定义自回归时间序列预测

鉴于模态和任务目标之间的共性，大语言模型（LLM）自然可以作为时间序列的基础模型。然而，先前的方法可能忽视了时间序列与自然语言对齐的一致性，导致未能充分利用LLM的潜力。...该方法将LLM重新定位为自回归时间序列预测器，同时保持了与LLM获取和利用的一致性，而无需更新参数。...考虑到一般的预测场景，我们假设最常见的动态协变量是时间戳，记作，它与同时发生的多元时间点对齐。我们保留时间戳作为文本，而不是其数值编码。...在此之前，定义时间序列标记为段，即一个变量的连续时间点，这扩大了局部感受野以包含序列变化，并减少了过多的自回归步骤。研究者通过采样单变量回溯窗口来独立看待每个变量。...由于时间序列段的同胚对齐，文本嵌入可以相应地与序列嵌入集成。嵌入向量是文本嵌入和序列嵌入的和，其中作为LLM的位置嵌入，包含了丰富的时间序列周期性和采样信息。

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【数据分析可视化】时间序列数据的采样和画图

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Chronos: 将时间序列作为一种语言进行学习

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时序论文24｜TSLANet：重新思考用于时间序列表示学习的Transformers

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用NAS作为服务器，用平板做载体—一个功能齐全、操作简单的画板 - 熊猫不是猫QAQ

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疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

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NAS轻松部署自己的即时通讯—唐僧叨叨，八年时间打造 - 熊猫不是猫QAQ

一款非微信专家，非腾讯专家，历时八年时间打造的运营级别的开源即时通讯聊天软件，采用的是WuKongIM提供通讯动力。...看介绍还是蛮不错的，但还是有很多雷区，这些我不提，先跟着熊猫的节奏部署一下看看效果吧！部署项目部署很简单，而且作者也给到了部署方法，熊猫也只是将就着方法换成NAS部署的形式。...图片演示图图片演示图总结更多的功能就需要小伙伴们自行去了解了，对于即时通讯这一类，熊猫并不是很感冒。毕竟自己搭建并没有觉得有什么不同，所以还是直接用微信吧。

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Python时间序列分析简介（2）

而在“时间序列”索引中，我们可以基于任何规则重新采样，在该规则中，我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。...我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始让我们将其应用于我们的数据集。假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...然后我们可以通过重新采样来应用它，如下所示。 ? 我们可以通过下面代码完成，它们是等价的。 ? ? 滚动时间序列滚动也类似于时间重采样，但在滚动中，我们采用任何大小的窗口并对其执行任何功能。...在这里，我们可以看到随时间变化的制造品装运的价值。请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。我们可以通过在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改。 ?...希望您现在已经了解在Pandas中正确加载时间序列数据集时间序列数据索引使用Pandas进行时间重采样滚动时间序列使用Pandas绘制时间序列数据

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给你一个病毒感染与否的时间序列采样的转录组你能挖掘出什么

但是真实的科研往往是更复杂一点，前面我们分享了：时间序列转录组多次差异分析以及时序分析，是不同时间点处理的肿瘤细胞系表达量芯片数据。...然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集，详见：表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析，它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组，仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。...但是今天的单细胞天地公众号分享了一个单细胞数据集(GSE168113)，就是完美的病毒感染与否的时间序列采样的转录组，详见：来源于多个物种的单细胞转录组表达量矩阵如何处理，虽然说它是单细胞层面的表达量矩阵...但是这个文章对单细胞数据集(GSE168113)的pseudobulk矩阵仅仅是做了一个PCA分析，说明他们的病毒感染与否的分组的差异是大于时间序列差异而已。...') 学徒作业大家首先拿到了我上面给大家制作好的 input_for_deg.Rdata 文件（发邮件找我索取，我的邮箱地址是jmzeng1314@163.com）后，进行简单的质量控制，看看是不是跟文章那样的病毒感染分组的差异是大于时间序列的

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写好剧本直接出片！Google发布首个「讲故事」的视频生成模型

那要是让照片动起来，效果是不是更赛博朋克了？...理想情况下，视频生成模型必须能够生成任意长度的视频，同时有能力将某一时刻的生成帧以当前时刻的文本提示作为条件，这些文本提示会随时间步变化。...sequence-to-sequence的问题，以预测输入的文本向量对应的视频tokens 大部分的seq-to-seq模型都使用自回归Transformer，根据编码的文本特征按照顺序预测图像或视频tokens，即采样时间与序列长度成线性关系...Phenaki采用掩码双向Transformer，通过一个小且固定的采样步骤来减少采样时间，而无需考虑不同的视频序列长度，双向Transfomrer可以同时预测不同的视频tokens 在每个训练步骤，...，选择一个预测token的比例，其余的tokens在下一步中将被重新掩码和重新预测。

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【DL碎片4】深度学习中的的超参数调节

---- 我们平时一直都在说“调参、调参”，但实际上，不是调“参数”，而是调“超参数”。一、参数（Parameter）和超参数（HyperParameter）是指什么呢？...换句话说，我们花了25次试验的时间，只做了5次试验。显然效率低下。事实上，不同超参数的效果有区别是很常见的，所以用网格法会浪费我们大量的时间和资源。...鱼子酱法（Caviar）熊猫法：当我们训练一个很大的模型，但是计算资源又没有那么多的时候，我们会很珍惜我们的训练机会，通常会像照顾一个熊猫一样去照顾我们的模型的训练过程。...可以看到，前三天都不错，第四天突然走偏了，于是我们赶紧退回到D3的节点，调整参数重新训练，让它回到正轨。这就跟熊猫的养成一样，熊猫每次只能生一个，而且存活率也很低，所以我们必须特别小心地看护。...具体的细节还是需要我们在实践中不断去尝试，以及可以多看看一些成功的神经网络结构的参数都是怎么设置的，作为借鉴。 ----

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【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

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《软件方法》强化自测题-业务建模（2）

D) 业务建模时，研究对象应该定为熊猫馆管理员 2 [ 单选题 ]以下可以作为“老大”的是： A) 居住在美国纽约法拉盛的中国公众人物罗玉凤 B) 世界五百强之一的零售商家乐福公司售货员 C)...那么，以下说法正确的是： A) 以餐馆为研究对象，“经理→换发票”是业务用例 B) 经理换发票的流程可以作为某个业务用例的路径 C) 以餐馆为研究对象，“时间→换发票→经理”是业务用例 D) 以税务局为研究对象...A) 改进一 B) 改进二 C) 改进三 D) 改进四 6 [ 单选题 ]描述以下业务用例图时，明显错误的业务序列图是： A) B) C) D) 7 [ 单选题 ]描述现状业务流程时...，“现状业务流程”中的“现状”所指的时间点是： A) 组织没有引进任何信息化之前，纯手工业务流程发生的时间点 B) 本研发团队介入改进之前，业务流程发生的时间点 C) 距离组织下一次改进最近，业务流程发生的时间点...李咏在梅奥诊所治疗癌症 B) 重庆万州刘姓女乘客殴打司机导致公交车坠江 C) 浙江省政府调查考试院英语高考后修改评分规则事件 D) 南京栖霞区大妈“攻占”酒店大堂跳广场舞 9 [ 单选题 ]以下业务序列图标号的地方

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生成视频如此简单，给句提示就行，还能在线试玩

为了加强时间一致性，本文提出两个创新修改：（1）首先用运动信息丰富生成帧的潜在编码，以保持全局场景和背景时间一致；(2) 然后使用跨帧注意力机制来保留整个序列中前景对象的上下文、外观和身份。...由于需要生成视频而不是图像，SD 应该在潜在代码序列上进行操作。...朴素的方法是从标准高斯分布独立采样 m 个潜在代码，即 N (0, I) ，并应用 DDIM 采样以获得相应的张量，其中 k = 1，…，m，然后解码以获得生成的视频序列。...例如，绘制的熊猫可以自然地在街上行走。同样，使用额外的边缘或姿势指导 (见图 5、图 6 和图 7)，生成了与 Prompt 和指导相匹配的高质量视频，显示出良好的时间一致性和身份保持。...使用 Video Instruct-Pix2Pix 方法解决了这些问题，从而在整个序列中实现了时间上一致的视频编辑。

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深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

作为深兰科技计算机视觉技术的核心产品之一，搭载自动驾驶功能的“熊猫智能公交车”已获得广州、上海、武汉、长沙、深圳等多地的自动驾驶测试牌照，并且在武汉取得了全球首个自动驾驶客车的商用牌照。...ST-GCN模型由9层空间时间图卷积算子（ST-GCN单元）组成。前三层有64个通道用于输出，接下来的三层有128个通道用于输出，最后三层有256个通道用于输出。这些层具有9个时间核大小。...将第4和第7时间卷积层的步幅设置为2作为池化层，此后，对结果张量进行全局池化，以获得每个序列的256维特征向量。最后，团队将它们提供给SoftMax分类器。...首先，为了模拟摄像机的运动，团队对所有帧的骨架序列执行随机仿射变换。特别是，从第一帧到最后一帧，团队选择一些固定角度，平移和缩放因子作为候选，然后随机采样三个因子中的其中两个组合，以生成仿射变换。...其次，团队在训练中从原始骨架序列中随机抽取片段(fragments)，并在测试中使用所有帧。网络顶部的全局池化使网络能够处理长度不确定的输入序列。

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PAKDD 2019 中国企业深兰科技夺冠：AutoML 如何推动 AI 应用落地？

二是基于序列后向选择算法等算法，对特征进行精确过滤，极大地加速了后续的模型训练和预测速度。同时对重要性极高的特征进行筛选，能够快速地筛选掉过拟合特征，从而大幅度提高模型性能。...三是进行自适应数据采样，兼具效率和效果。...在数据采样的时候，仍然保留大量的高比例样本，并且将其分批，在加入模型中训练时，让模型轮流训练这些批次，这样能够尽可能保留更多的原始数据的信息，同时缓解了类别不平衡问题。...AI作为一种通用技术和各行业数字化转型的重要技术被广泛认可。...目前，深兰科技已推出了一系列 AI 产品方案，例如熊猫智能公交车、熊猫扫路车、深兰洗地机器人、深兰高铁兜售机器人、深兰物流机器人、脑肌对话仪、深兰手脉闸机、追声等一系列“黑科技”产品。 ?

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UMLChina建模竞赛题大全-题目全文+分卷自测（1-4）

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熊猫TV直播H5播放器架构探索

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