问题描述图形因浏览器窗口的缩放而错位。缩放前：缩放后，饼状图错位。解决方式通过Echarts的resize()方法解决。...fn.apply(_this,args); },delay); };}export default { mounted() { this.init() // 增加监听事件 窗口变化...line-height: 260px;}.el-container:nth-child(7) .el-aside { line-height: 100%;}效果缩放前：缩放后，图随窗口的大小变化而变化
参考链接：https://blog.csdn.net/liuwengai/article/details/78987957 该实现方法是根据上面的链接改编为小程序的实现，代码如下： wxml: <view...提醒：默认textarea应该是200个字，如果想要增加字数限制，使用maxlength属性 扩展：如果想给textarea输入的文字加删除线，只需把text的 visibility:hidden; 属性去掉...，给textarea加一个透明的颜色就可以了。
一辆车的燃油效率不仅关系到驾驶者的经济负担，还直接影响到环境的可持续性。本文将深入分析汽车燃油效率，并着眼于这一指标随着时间的推移所经历的变化。...= df[num_cols].corr() # 显示相关矩阵 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title('数值变化的相关矩阵...avg_mpg_by_year = df.groupby('车型年份')['mpg'].mean() # 绘制随着时间变化的平均每加仑英里数。...，燃油效率:平均每加仑英里数(mpg)似乎随着时间的推移而增加，这表明汽车变得更加省油。...新功能-马力重量比:我们创造的新功能，马力重量比，可能会为这些变量和mpg之间的关系提供不同的结果 随着时间的推移，汽车燃油效率的不断提高不仅是技术进步的体现，更是对环境可持续性的一项积极贡献。
尽人事，听天命吧，越发感觉到自己的渺小。...2用到的包 rm(list = ls()) library(tidyverse) library(monocle3) 3示例数据 寻找随着细胞轨迹进而变化的基因是做伪时分析的最终目的。...label_branch_points=FALSE) 这次，我们用一下啊graph_test()函数，设置neighbor_graph="principal_graph"测试轨迹上相似位置的细胞是否具有相关的表达...) 6寻找基因模块 gene_module_df <- find_gene_modules(cds[pr_deg_ids,], resolution=c(10^seq(-6,-1))) 这里是注释的每组细胞类型中的聚合模块分数...，选择一部分path，来看看基因的变化。
PromQL 提供的聚合操作可以用来对这些时间序列进行处理，形成一条新的时间序列。...但是 sum 的数值有误差，这是因为我们两次查询的时间间隔内，某些记录的数值发生了变化。...其无法反应在时间窗口内样本数据的突发变化。...这种方式可以避免在时间窗口范围内的「长尾问题」，并且体现出更好的灵敏度，通过 irate 函数绘制的图标能够更好的反应样本数据的瞬时变化状态。...它基于简单线性回归的方式，对时间窗口内的样本数据进行统计，从而可以对时间序列的变化趋势做出预测。
PromQL是Prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。...上一篇我们从PromQL入门，这个篇章我们继续学习下PromQL的进阶知识与实际的使用嵌套结构 PromQL是一种用于查询和分析时间序列数据的语言，它和SQL有一些相似之处，但也有一些明显的区别。...rate()函数用于计算速率，sum()函数用于计算总和。这个查询的作用是计算最近5分钟内每个job的http请求总数。...AVG()函数用于计算平均值，SUM()函数用于计算总和。这个查询的作用是计算每个分组的平均值。...向量（Vector）向量是一组带有标签的时间序列数据。向量通常用于表示单个指标在时间上的变化情况，例如CPU使用率或磁盘空间使用率。
关于temcrypt temcrypt是一款基于时间变化复杂度的强大加密框架，该框架基于纯JavaScrpt开发，专注于保护高度敏感的数据信息。...该工具使用了一种先进的多层数据进化加密机制，随着时间的推移，temcrypt提供了可扩展的复杂度自定义开发，并且能够抵御常见的暴力破解攻击。...在该工具的帮助下，广大研究人员可以在部署该工具时创建自己的应用程序、脚本或自动化工作流。...“result”对象中将包含加密详情，其中包括唯一哈希、主密钥、时间密钥和加密后的文件路径。...dataFiles: filePath, mainKey: mainKey }); console.log(result); 错误代码 错误代码 错误消息 描述 420 解密超时 解密过程花费的时间超过限制
PromQL 可以在 Prometheus 提供的 http://localhost:9090/graph 中执行，本文我们介绍怎么使用 PromQL 查询指标数据。...比如我们使用最多的 Counter 指标类型，它会统计自启动 Prometheus 以来的计数总和，但是我们并不关心总数。我们只想知道 Counter 随着时间的推移，计数增加的速度。...实际上，我们并不是要查询 HTTP 请求数的总和，而是想查询单位时间内，请求数的增长速度。此时，我们可以使用函数 rate 完成。...比如我们的 HTTP 请求数指标中包含 PATH 标签，如果我们想要统计所有 HTTP 请求数指标的每秒请求数的总和，可以使用 sum 聚合运算符 和 without 子句，sum without(path...需要注意的是，本文我们介绍的是 PromQL 的查询范畴，关于 PromQL 计算范畴的内容，我们都没有介绍， 比如，算术运算符、比较运算符、逻辑运算符，也是非常重要的内容，尤其在我们配置告警时会用到这些运算符
当然了，其它变化趋势（比如先上升再下降或）的基因集也可以进行生物学功能数据库注释，在文章的附件里面展示： I....预处理：去除表达量太低或者在不同时间点间变化太小的基因等步骤 # Mfuzz聚类时要求是一个ExpressionSet类型的对象，所以需要先用表达量构建这样一个对象。...sequencing》，就是一个时间序列分析，6组不同时间点的单细胞转录组数据： 6组不同时间点的单细胞转录组数据 从标题就可以看到本文更新 EMT 过程，它涉及到如下所示的3种基因； epithelial...mesenchymal markers (CDH2, FN1, and FAP), EMT transcription factors (TGFB1, SNAI2, and S100A6) 也是重点关心，随着时间变化的关键变量或者说指标...： 随着时间变化的关键变量 学徒作业 多时间点多药物多浓度处理的多种细胞系的表达量的趋势分析； 数据集是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?
Mfuzz简介 Mfuzz是专门的做转录变化的时间趋势分析的方法，核心算法基于模糊c均值聚类（Fuzzy C-Means Clustering，FCM），根据时间趋势分析结果还可以挑选每个趋势分组中具有代表性基因...这里，我们利用数据集：GSE198667，对不同品种小鼠 在变老过程中基因变化的异同点进行时序分析。 1....and transgenic tau SPAM mice）各自的2，4，6的时间数据： 提取nTg/Tg这一小鼠的数据做Mfuzz的时间序列趋势分析。...矩阵，而且每个时间点有3个样品，需要进行一些简单的处理： 原始矩阵信息 data1=test1[,-c(1:3)] View(data1) data2=test1[,-c(4:9)] View(data2...org.Hs.eg.db) library(ggplot2) library(ggstatsplot) library(tidyverse) 4.2 Filtering---- 去除表达量太低或者在不同时间点间变化太小的基因等步骤
counter 主要有两个方法： Counter 类型数据可以让用户方便的了解事件产生的速率的变化，在 PromQL 内置的相关操作函数可以提供相应的分析，比如以 HTTP 应用请求量来进行说明： 不要将...对于 Gauge 类型的监控指标，通过 PromQL 内置函数 delta() 可以获取样本在一段时间内的变化情况，例如，计算 CPU 温度在两小时内的差异： dalta(cpu_temp_celsius...{host="zeus"}[2h]) 你还可以通过PromQL 内置函数 predict_linear() 基于简单线性回归的方式，对样本数据的变化趋势做出预测。...解释的更通俗易懂一点，这个值表示指标值小于等于上边界的所有样本数量。 所有样本值的大小总和，命名为 _sum。 样本总数，命名为 _count。值和 _bucket{le="+Inf"} 相同。...Summary 类型的样本也会提供三种指标（假设指标名称为 ）： 样本值的分位数分布情况，命名为 {quantile=""}。 所有样本值的大小总和，命名为 _sum。
计数器的值只能增加或重置为0，因此特别适合计算某个时段上某个时间的发生次数，即指标随时间演变发生的变化。 2.Gauges Gauges可以用于处理随时间增加或减少的指标，比如内存变化、温度变化。...除了提供观察的总和和计数之外，它们还提供滑动窗口上的分位数度量。分位数是将概率密度划分为相等概率范围的方法。 对比直方图： 1....直方图随时间汇总值，给出总和和计数函数，使得易于查看给定指标的变化趋势。 2. 而摘要则给出了滑动窗口上的分位数（即随时间不断变化）。...普罗米修斯也内置了自己的SQL查询语言用于查询和检索数据，这个内置的语言就是PromQL。 我们前面说过，普罗米修斯的数据是用键值对表示的。PromQL也用相同的语法查询和返回结果集。...PromQL会处理两种向量： 即时向量：表示当前时间，某个指标的数据向量。 时间范围向量：表示过去某时间范围内，某个指标的数据向量。
本文介绍基于Python语言，读取文件夹下大量栅格遥感影像文件，并基于给定的一个像元，提取该像元对应的全部遥感影像文件中，指定多个波段的数值；修改其中不在给定范围内的异常值，并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值...现在有一个文件夹，如下图所示；其中，存放了大量的遥感影像文件，且每一景遥感影像都是同一个空间位置、不同成像时间对应的遥感影像，因此其空间参考信息、栅格的行数与列数等都是一致的。...我们现在希望，给定一个像元（也就是给定了这个像元在遥感影像中的行号与列号），提取出在指定的波段中（我们这里就提取全部的5个波段），该像元对应的每一景遥感影像的数值（也就是提取了该像元在每一景遥感影像、每一个波段的数值...接下来，我们将大于1的数值加以处理，并计算每个波段随时间变化的数值之差。...最后，我们将处理后的时间序列数据保存为Excel表格文件即可。 运行上述代码，我们即可获得多个遥感影像文件中，给定像元位置处，像元数值的时间变化序列，并可以获得其变化值。 至此，大功告成。
node-exporter 采集到的数据中的指标：node_load1 与node_cpu_seconds_total，node_load1指标是当前系统的负载情况，随时间的变化指标的数据是不断变化的，...node_cpu_seconds_total指标是CPU累计的使用时间，随着时间的变化只要不重启，这个值是一直变大的。...Gauge的值可以随时间而变化,类型的指标侧重于反应系统的当前状态。在PromQL中，可以使用标准的算术操作符来查询Gauge的值。...例如，下面的查询将返回一个Histogram的值： my_histogram_bucket{le="0.5"} Summary Summary是Histogram的一种变体，它记录了所有观测值的总数和它们的总和...Range vector(范围向量)：一组时间序列，其中包含每个时间序列随时间变化的一系列数据点 Scalar(标量)：一个简单的数字浮点值 String(字符串)：一个简单的字符串值。
最后的 time 是时间戳， 代表着查询的时间基线。 就是我们的 PromQL 是以哪个时间点为基准查询的。 我们说过普罗米修斯本身就是一个时序数据库。...区间数据查询 使用 QUERY_RANGE API 我们则可以直接查询 PromQL 表达式在一段时间返回内的计算结果。...GET /api/v1/query_range URL 请求参数： query=: PromQL 表达式。 start=: 起始时间。 end=: 结束时间。 step=: 查询步长。...因为一个 pod 里可能会有多个容器， 所以需要使用 sum by (pod) 的方式统计出每个 pod 的 cpu 使用率总和。 这里我们使用的就是一个 query_range 的查询类型。...所以在指定的这 2 个小时内，每隔 30s 就会使用 PromQL 查询一次，这样返回结果里我们就有了很多个采样数据， 反应了随着时间变化 CPU 使用率的情况。
最后的 time 是时间戳， 代表着查询的时间基线。 就是我们的 PromQL 是以哪个时间点为基准查询的。 我们说过普罗米修斯本身就是一个时序数据库。...区间数据查询使用 QUERY_RANGE API 我们则可以直接查询 PromQL 表达式在一段时间返回内的计算结果。...GET /api/v1/query_rangeURL 请求参数：query=: PromQL 表达式。start=: 起始时间。end=: 结束时间。step=: 查询步长。...因为一个 pod 里可能会有多个容器， 所以需要使用 sum by (pod) 的方式统计出每个 pod 的 cpu 使用率总和。 这里我们使用的就是一个 query_range 的查询类型。...所以在指定的这 2 个小时内，每隔 30s 就会使用 PromQL 查询一次，这样返回结果里我们就有了很多个采样数据， 反应了随着时间变化 CPU 使用率的情况。
这样就能分别计算出每台机器 上进程占用 CPU 的总和了。...size 的总和， 这些都很难反应数据当前系统的性能情况。...而这个指标的含义就是某台机器上某块卡在某个模式下自启动以来的时间总和（精确到秒）。 那么这个时候要统计某台机器的 CPU 的使用率我们就需要利用 rate 函数来解决了。...需要注意的是使用 rate 函数去计算样本的平均增长速率，容易陷入 “长尾问题” 当中，其无法反应在时间窗口内样本数据的突发变化。...这种方式可以避免在时间窗口范围内的 “长尾问题”，并且体现出更好的灵敏度，通过 irate 函数绘制的图标能够更好的反应样本数据的瞬时变化状态。
本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...其中，所有遥感影像都是同一地区、不同成像时间的图像，其各自的空间参考信息、像元行数与列数等都是一致的，文件名中有表示成像日期的具体字段；且每1景遥感影像都具有2个波段。...现在我们希望，在遥感影像覆盖的区域内，随机选取若干的像元，基于这些像元，我们绘制其随时间变化的曲线图。...其中，image_folder为包含多个.tif格式的影像文件的文件夹路径，pic_folder是保存生成的时间序列图像的文件夹路径，而num_pixels则指定了随机选择的像素数量，用于绘制时间序列图
需求 一个日志表中记录了某个商户费率变化状态的所有信息， 现在有个需求,要取出按照时间轴顺序， 发生了状态变化的数据行； 建表 create table shop( id string,...2021-03-07 0.2 200 0.1 2021-03-09 0.3 Time taken: 17.429 seconds, Fetched: 8 row(s) 分析 1、某个商户、时间顺序关键词...，就是对商户开窗，然后按照时间排序 2、这里需要比较当前行和上一行，所以需要上一行的数据取出放在当前行 3、使用lag函数取出上一行，在进行比较即可 扩展 1、这里有一个需要考虑去重的问题，如果一个商户之前是...0.1的费率，第一次改动时变成了0.2，之后又改回了0.1，那么0.2和0.1应该算两次改动，因为这里需求是发生了状态变化的数据行，要根据实际情况是否去重 2、初始状态是没有上一行的，这里默认值给了0，...初始状态算不算状态变化，这个也要约定好，如果不算则需要加一个条件判断rate2!
原本查看某些主机时，需要每次手动修改Panel中的PromQL表达式，或者给这些主机创建单独的Panel。...主机有很多时,需要新建无数的仪表盘来展示不同的主机状态,好在grafana中有Variables,可以动态修改仪表盘中的参数,这样仪表盘的内容也会随参数的值改变而改变。...，这样在查询的SQL中不用硬件编码时间间隔，而是使用interval变量来定义时间间隔。...On time range changed（时间范围发生变化），通常会选择 On Dashboard Load。 刷新方式有: 3.Regex（正则） 使用正则表达式类匹配对应的值。...在定义Query类型变量时，除了使用PromQL查询时间序列以过滤标签的方式以外，Grafana还提供了几个有用的函数： 更多关于企业级监控平台系列的学习文章，请参阅：构建企业级监控平台，本系列持续更新中
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