Grafana: (3) 变量的创建、管理与使用 建议点击 查看原文 查看最新内容。...点击 Add Variable 或者 New 创建变量 可以认为分为 三个区 或者 四个区（按名字） 红区：对变量的定义， 描述 黄区：对于变量的过滤或补充。不同类型的变量这部分不同。...一些 不需要用户控制 的变量就可以隐藏。后面会有一个案例说明。 2.1. DataSource数据源 变量 我们创建一个 数据源变量。直接看图， 很直观了。...这里我们选择刚才创建的变量 ${MyCluster}。 变量的 Refresh 刷新时机。是 加载面板 或者 时间范围变化 触发， 根据各自的情况选择。...变量的依赖关系 话说回来， 所有变量创建完成之后， 可以在 变量管理 界面， 点击右上角的 Show Dependencies 查看变量之间的以来关系。 2.5.
变量 变量分为普通变量和指针变量 变量创建 一行声明一个变量 var // eg: var name string = "张三" var name = "张三" var...使用表达式 new(Type) 将创建一个Type类型的匿名变量，初始化为Type类型的零值，然后返回变量地址，返回的指针类型为*Type。...，表示从内存地址中取出值 } // 输出 // ptr address: 0xc000010098 // ptr value: 0 用new创建变量和普通变量声明语句方式创建变量没有什么区别，除了不需要声明一个临时变量的名字外...，我们还可以在表达式中使用new(Type)。...如下两种写法，可以说是等价的 // 使用 new func newInt() *int { return new(int) } // 使用传统的方式 func newInt() *int {
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。如果被装饰的对象是一个方法，则将obj绑定到self。如果被装饰的对象是一个函数，则实例化obj。...返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
一、GetProcessTimes函数简介（微软MSDN） 微软提供了一个非常有用的API函数GetProcessTimes用来获取进程创建时间、销毁时间、用户态时间、内核态时间，msdn连接为：GetProcessTimes..., userTime.dwLowDateTime, userTime.dwHighDateTime); ::CloseHandle(processHandle); } // 返回进程pid创建时间到现在时间经过的秒数...CPU使用率 由于GetProcessTimes 函数可以获取某个进程的在内核模式下执行的时间量和用户模式下执行的时间量（以100纳秒为单位）。...我们可以先使用NtQuerySystemInformation函数获取每个CPU核心的总的用户态、内核态、空闲时间总时间量sysTotalTime，然后遍历枚举当前系统所有运行进程，再用GetProcessTimes...去获取每个进程的在内核模式下执行的时间量和用户模式下执行的时间量，除以sysTotalTime即为该进程的CPU使用率。
Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。 实现流程 数据准备 收集和准备时间序列数据集。 处理缺失值和异常值。...数据预处理 创建输入特征和目标变量。 将数据分为训练集和测试集。 将数据重塑为适合LSTM模型的格式。 构建和训练LSTM模型 使用Keras构建LSTM模型。 编译模型并设置优化器和损失函数。...使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。
创建： 当python变量’赋值’时，根据值类型创建变量，如：a=1 引用： 当参数被引用，python引用计数器自增1 python中列表和字典引用示例 列表： def add_list
可以使用 stat 命令查看文件的访问时间、修改时间和状态改变时间。 很不幸，Linux 目前常见的文件系统是没有存储文件创建时间的，比如 ext3 就没有存储。...但是有些文件系统是有的，尽管它们为创建时间使用的字段名称是不一样的，比如： ufs2 -> st_birthtime zfs -> crtime ext4 -> crtime btrfs -> otime...可以使用 df -T 命令来查看磁盘各个分区使用的文件系统类型。 本人使用的机器的磁盘分区使用的文件系统类型是 ext3，也就是说本人是无法查看文件创建时间的。...但是，如果文件创建后就没有修改过，修改时间=创建时间；如果文件创建后，状态就没有改变过，那么状态改变时间=创建时间；如果文件创建后，没有被读取过，那么访问时间=创建时间，当这个基本不太可能。...比如我们使用vi打开文件但不编辑，那么退出后文件的访问时间就会改变； 比如我们使用vi打开文件并且编辑后保存退出，那么文件的修改时间就会改变，当然访问时间也改变了； 再比如使用chmod +x给文件增加可执行的属性
来源：DeepHub IMBA本文约3800字，建议阅读10分钟本文中我们将使用深度学习方法 (LSTM) 执行多元时间序列预测。 使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。...在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析： 单变量时间序列 多元时间序列 对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。...但是在多元时间序列数据的情况下，将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。 正如在图片中看到的，在多元变量中将有多个列来对目标值进行预测。...在执行多元时间序列分析时必须记住一件事，我们需要使用多个特征预测当前的目标，让我们通过一个例子来理解： 在训练时，如果我们使用 5 列 [feature1, feature2, feature3, feature4...在多元时间序列预测中，需要通过使用不同的特征来预测单列，所以在进行预测时我们需要使用特征值（目标列除外）来进行即将到来的预测。
我们知道，一般的工企数据库的年份区间是1998-2013年，就算是使用最新的数据也只能到2015年（最近EPS中国微观经济数据查询系统将其更新至2015年，但数据真实性与有效性本人暂未验证），那么作者是如何用...为了补充控制变量在时间维度上的信息，作者将这一系列控制变量与时间FE交乘，并称之为控制变量初始值的时间趋势。...仔细思考一下，这里至少存在四个问题： 第一，只有当变量本身就存在明显的时间趋势时才能以变量初始值的时间趋势来作为替代。...第三，变量与时间FE的交互项本身不能定义为变量的时间趋势。...往期推文有介绍过时间趋势，变量的时间趋势就是变量初始值与时间趋势项trend的交乘，而非初始值与时间FE的交乘，后者的范围更广，实际上包含了前者。 第四，多重共线性。
区块时间获取 无论BTC系列的区块还是ETH系列的区块，区块创建的时间存储单位都是unix时间戳。单位是秒而不是毫秒，这是我们在使用时必须注意的，如果直接用它来创建时间是肯定是错误的。...Unix时间戳(Unix timestamp)，或称Unix时间(Unix time)、POSIX时间(POSIX time)，是一种时间表示方式，定义为从格林威治时间1970年01月01日00时00分...Java语言中的转换 在Java中可以通过new Date().getTime()或System.currentTimeMillis()来获取时间戳。 但通过上面方法获取到的时间单位是毫秒。...通过上面的方法就可以获得相应以秒为单位的时间戳。 同时可以通过new java.util.Date(Unix timestamp * 1000)方法来获得对应Java中的Date日期。...举例 例如ETH当中文档中对block的创建时间戳描述为： timestamp: Number - the unix timestamp for when the block was collated
UUID v1 因为是基于时间的，所以具有排序功能，这个在对数据库的设计上就很有帮助，当我们使用 UUID v1 来作为 PK（主键）的时候，我们就知道了，我们创建的这条记录的时间戳是什么时候，这个对我们在对数据进行调试和问题分析的时候就很有帮助了...有优势就自然会有劣势，因为我们是基于时间创建 UUID 的，那么在同一个系统产生 UUID 冲突的可能性就会大很多，假设在同一个时间点，我们创建了很多个 UUID，那么大概率就会有出现冲突，重复出现的情况...首先我们对需要使用的变量来进行一些初始化： int threadCount = 128; int iterationCount = 100_000; Map uuidMap...为了记录程序的性能，我们对程序开始时间和程序的结束也都进行了存储。在最后我们定义了一个 latch 等待所有线程的执行完成。当定义完成后变量后，我们就需要启动线程并对线程序进行执行。...在创建 UUID v1 的使用，使用 fasterxml 是我们常用的做法。
python 修改文件创建、修改、访问时间 突如其来想知道一下 python 如何修改文件的属性（创建、修改、访问时间），于是就去网上搜集了可行方案，也就有了这篇博客 方案一 参考博客：python...修改任意文件的创建时间、修改时间、访问时间 from win32file import CreateFile, SetFileTime, GetFileTime, CloseHandle from...，时间格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS 例如：2019-02-02 00:01:02 :param filePath: 文件路径名 :param createTime: 创建时间..., format)) + offset) if __name__ == '__main__': # 需要自己配置 cTime = "2019-12-13 21:51:02" # 创建时间...与 修改时间（暂不知道怎么修改创建时间） os.utime(file_path, (1576335480, 1576335480)) print(os.stat(file_path)) # os.stat_result
object at 0x000001ED08FE5300, file "temp.tmp", line 1> >>> exec(t) hello world 利用这个函数，可以动态创建变量
步骤2： 右键点击“Sessions”，创建一个新的会话向导。 步骤3： 输入会话名称“Deadlock_Monitor”，点击下一步。 ?...步骤4： 选择不使用模板（像SQL Server Profiler模板一样，预设了一些默认选项一起启动，但没有一个满足我们需求的模板），点击下一步。 ?...步骤12： 在刚才创建会话“Deadlock_Monitor”上右键点击生成脚本。
5074 [python] view plain copy import os,time time.ctime(os.stat("c:/1.txt").st_mtime) #文件的修改时间... time.ctime(os.stat("c:/1.txt").st_ctime) #文件的创建时间 time.localtime(os.stat("F:/log.txt").st_mtime...) #文件访问时间 适合计算时间 ModifiedTime=time.localtime(os.stat("F:/log.txt").st_mtime) #文件访问时间 y=time.strftime...(d1-d2).seconds #为d1与d2相隔十分钟 参考： 使用datetime模块可以很方便的解决这个问题，举例如下： >>> import datetime ...long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime).seconds 上例演示了计算运行时间的例子
遗忘门决定使用S形函数应忘记先前单元状态中的哪些信息。 输入门分别使用“ Sigmoid”和“ tanh”的逐点乘法运算将信息流控制为当前单元状态。...首先，让我们创建描述直线的数据集。...现在已经创建了数据，并将其拆分为训练和测试。 让我们根据回溯期的值将时间序列数据转换为监督学习数据的形式，回溯期的值本质上是指可以预测时间“ t”时的滞后次数。...您可以运行下面给出的代码，并使用模型参数来查看结果如何变化。...现在您可以继续使用任何数据集了。
zabbix3.4新功能（二） 使用宏变量来管理时间段 ?...老王往期回顾 Zabbix数据库优化 Zabbix 3.4版本的出现，在之前的Zabbix版本上增加了很多新的功能，本次主要讨论zabbix 宏变量在更新时间间隔和其他时间段中的使用。...前言 宏变量在zabbix系统中被广泛使用，在zabbix 3.4中宏变量又有哪些新增场景可以使用： 1、 历史数据与趋势数据保存间隔时间 2、 item更新间隔时间与存储时间 3、 Low-Level...类似的，我们也可以分别定义每个item的历史和趋势存储时间。 这些更新并不总是必要的，因此可以使用宏变量管理item更新时间、存储时间。 ?...应用在Actions中 Marco变量还可以使用在Actions的操作中，配置全局宏同样可以使用在Actions的操作轮询时间中： ? 应用在告警媒介中 宏变量在告警媒介中的使用： ?
来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。 这只是一个日期轴上单个数字序列的图。...更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间，所以这里我们可以使用这两个参数灵活调整。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
当我们需要找到某条使用绑定变量的SQL语句中具体用到的参数值时，通常会使用v$sql_bind_capture视图，如果是字符串类型的变量，直接检索即可， select sql_id, name, position...，如果碰到传入参数类型为时间戳时，用如上的SQL，得到的可能就是一个空值。...这里说的时间戳，指的是Timestamp，不是Date。...因为在sqlplus下不能定义日期类型的变量，不好模拟绑定变量的情况， 我们在Java中，模拟传入一个Timestamp类型的绑定变量的场景， Timestamp c1 = new Timestamp...，例如能根据绑定变量值的类型，判断是否存在隐式转换。
时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。尽管这听起来微不足道，但几乎任何东西都可以被认为是时间序列。...在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。...更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间，所以这里我们可以使用这两个参数灵活调整。...但是我们通过这个示例完整的介绍了时间序列预测的全部过程，我们可以通过尝试架构和参数的调整使模型变得得更好，预测得更准确。 本文只处理单变量时间序列，其中只有一个值序列。...还有一些方法可以使用多个系列来进行预测。这被称为多元时间序列预测，我将在以后的文章中介绍。
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