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.NetCore中EF Core为迁移的数据库表统一添加前缀

在项目开发的过程中我们往往需要将项目数据库中的表添加一个统一的前缀。我们为什么要添加表前缀呢？有的可能是公司规定，更多的原因是项目和业务的区分。 每个项目针对不同的需求或业务场景，追加相应的标识。...当项目到达一定规模后，数据库表前缀的意义便体现出来了，有利于在海量数据中定位单张数据表，在数据库拆分或者查问题的时候比较方便一些。...逐个配置 在Entity Framework Core中我们可以通过以下两种方式实现，逐个配置每个表的前缀的方式实现 Fluent API modelBuilder.Entity()...} public string Name { get; set; } public string Url { get; set; } } 统一配置 那么如何在项目中统一添加前缀呢？...IEntityTypeConfiguration modelBuilder.ApplyConfigurationsFromAssembly(this.GetType().Assembly); // 统一添加前缀

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【Android 应用开发】Android 图表绘制 achartengine 示例解析

scale); -- 为单个曲线添加数据 : 即未 XYSeries 对象添加两个数组, 分别是 x 轴和 y 轴的数据, series.add(xV[k], yV[k]); -- 将 XYSeries...: 这种 日期-值 图, 使用的图表数据集也是该类; -- TimeSeries : 这里就不同了, 单个曲线的数据中因为要封装 Date 数组, 因此要使用该类封装 Date[] 和 Double[...] 数据; 需要准备的数据 :  -- String[] titles : 图表中有多个折线, 数组中每个元素都是一个折线的标题; -- List xValues : List 集合中每个... TimeSeries 对象 : TimeSeries series = new TimeSeries(titles[i]), 参数是该条曲线的标题名称; -- 设置 日期 和 值数组给 TimeSeries...series = new TimeSeries(titles[i]); /* 带日期的单条曲线数据 */ Date[] xV = xValues.get(i); /*

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R语言可视化——ggplot图表系统中的辅助线

在之前的推送中，曾经有过一篇介绍excel图表辅助线的制作方法，其中用到的技巧五花八门、令人眼花缭乱。 而ggplot图表系统中的辅助线添加起来却异常简单，非常易于操作。...以上柱形图中，我们如果想要了解五个公司的销售额均值以及单个公司销售额与均值的对比情况，需要在图表中添加一条平均线。...以上通过geom_hline图层为柱形图添加了均值辅助线，但是大家一定好奇为啥均值线那么低，低于所有公司的销售额，因为均值是季度均值，而销售额是年度累计销售额。 接下来我们制作一个分季度的柱形图。...像素画处理之后，再加上均值十字线，你可以清晰地看到，数据分布形态中，左下角最为密集。 辅助线的另外一种常见的用途就是在时间序列数据中。...start是一个代表日期的字段，也就是说我们可以赋值给geom_vline函数一个字段，从而在折线图中绘制出多个时间点的辅助线。

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股市预测，销量预测，病毒传播...一个时间序列建模套路搞定全部！⛵

这个库的目的是为工程师和研究人员提供一站式解决方案，快速开发特定的时间序列需求模型，并在多个时间序列数据集上进行基准测试。...为了将数据放入所需的数据结构中，我们使用 TimeSeries 的函数 .from_pd()。...# 加载数据 air_pass = pd.read_csv("airline-passengers.csv") # 把日期设置为索引 air_pass.set_index('Month', inplace...-01') 上述代码中：我们首先读取数据为 DataFrame 格式，再将其转换为 Merlion 的 TimeSeries 数据结构，之后检查数据集是否对齐（比如有没有缺失的索引），最后我们可以将数据拆分为训练集和测试集...如果我们想可视化预测结果，可以使用 Merlion 中的两种方法： .plot_forecast() .plot_forecast_plotly() 下面为绘图示例代码。

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技术干货| MongoDB时间序列集合

time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series collection：一种表示可写的非物化的视图的集合类型，它允许存储和查询多个时间序列，每个序列可以有不同的元数据。...MongoDB 在5.0中支持了新的timeseries collection类型的选项，该类型用于存储时序型数据。...timeseries collection提供了一组用于插入和查询测量值的简单接口，同时底层实际的数据是存储在以bucket形式的集合中。...在创建timeseries collection时，timeField字段是最小必备的配置项。metaField是另一个可选的、可被指定的元数据字段，它是用于在bucket中对测量值分组的依据。...）；又或者一个新的测量值数据是否是会导致bucket在其最旧的时间戳和最新的时间戳之间跨度比允许的间隔更长的时间（当前硬编码为一小时）。

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Pandas的datetime数据类型

') ebola.iloc[:5,:5] 从数据中看出 Date列是日期，但通过info查看加载后数据为object类型 某些场景下, (比如从csv文件中加载进来的数据), 日期时间的数据会被加载成object...计算疫情爆发的天数时，只需要用每个日期减去这个日期即可 获取疫情爆发的第一天 ebola['Date'].min() 添加新列 ebola['outbreak_d'] = ebola['Date'...# 使用date_range函数创建日期序列时，可以传入一个参数freq，默认情况下freq取值为D，表示日期范围内的值是逐日递增的 # DatetimeIndex(['2014-12-31', '...比如在Ebola数据集中，日期并没有规律 ebola.iloc[:,:5] 从上面的数据中可以看到，缺少2015年1月1日，2014年3月23日，如果想让日期连续，可以创建一个日期范围来为数据集重建索引...,可用于计时特定代码段) 总结: Pandas中，datetime64用来表示时间序列类型 时间序列类型的数据可以作为行索引，对应的数据类型是DatetimeIndex类型 datetime64类型可以做差

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时间序列数据处理，不再使用pandas

尽管 Pandas 仍能存储此数据集，但有专门的数据格式可以处理具有多个协变量、多个周期以及每个周期具有多个样本的复杂情况。 图(1) 在时间序列建模项目中，充分了解数据格式可以提高工作效率。...沃尔玛数据集堆叠了 45 家商店的多个序列，每家店有 143 周的数据。...这个库被广泛应用于时间序列数据科学。 Darts的核心数据类是其名为TimeSeries的类。它以数组形式（时间、维度、样本）存储数值。 时间：时间索引，如上例中的 143 周。...维度：多元序列的 "列"。 样本：列和时间的值。在图（A）中，第一周期的值为 [10,15,18]。这不是一个单一的值，而是一个值列表。...当所有时间序列中存在一致的基本模式或关系时，它就会被广泛使用。沃尔玛案例中的时间序列数据是全局模型的理想案例。相反，如果对多个时间序列中的每个序列都拟合一个单独的模型，则该模型被称为局部模型。

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「R」R 面向对象编程

在OOP中，允许同一个方法名操纵不同对象并得到不同的结果，称为多态（polymorphism）。 通过一系列的其他类来创建新类的过程称为组合（composition）。...- 列表，列表的每一个元素代表不同的槽的类型，元素名为槽名（可以用"ANY"来指定类型为任意） prototype - 包含各个槽的默认值的对象 contains - 字符向量，包含该类继承的父类名...它们在将其他类继承为数据部分、拥有多个父类、或者组合继承类和槽的时候非常有用。...专业术语中称为构造函数。 new(c, ...) 在调用new的时候，我们可以通过指定参数将数据填充到槽中。...UseMethod会查看x对象的类，然后查找名为plot.class的函数，然后调用该函数。 比如给我们之前定义的TimeSeries类添加一个plot方法。

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R语言绘图之ggplot2

文本 geom_tile 瓦片（即一个个的小长方形或多边形） geom_vline 竖直线 统计变换函数 描述 stat_abline 添加线条，用斜率和截距表示 stat_bin 分割数据，然后绘制直方图...绘制密度图 stat_density2d 绘制二维密度图 stat_function 添加函数曲线 stat_hline 添加水平线 stat_identity 绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq...（通常用在三点图上） stat_summary 绘制汇总数据 stat_unique 绘制不同的数值，去掉重复的数值 stat_vline 绘制竖直线 标度函数 描述 scale_alpha alpha...日期和时间 scale_discrete 离散值 scale_gradient 两种颜色构建的渐变色 scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色 scale_gradientn n种颜色构建的渐变色...一组分类数据可以映射成为不同的形状，也可以映射成为不同的大小，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。

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干货 | Elasticsearch 索引生命周期管理 ILM 实战指南

冷热架构本质是给节点设置不同的属性，让每个节点具备了不同的属性。...如果磁盘数量不足，冷数据是待删除优先级最高的。 如果硬件资源不足，热节点优先配置为 SSD 固态盘。 检索优先级最高的是热节点的数据，基于热节点检索数据自然比基于全量数据响应时间要快。...4.4 Frozen 冷冻索引 为高效检索，核心业务索引都会保持在内存中，意味着内存使用率会变得很高。 对于一些非业务必须、非密集访问的某些索引，可以考虑释放内存，仅磁盘存储，必要的时候再还原检索。...除了在内存中维护其元数据，冻结索引在集群上几乎没有开销，并且冷冻索引是只读的。...第二步：创建索引模板，模板中关联 policy 和别名。 第三步：创建符合模板的起始索引，并插入数据。 第四步: 索引基于配置的 ilm 滚动。 实现效果如下GIF动画（请耐心看完） ?

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90后跌成了“韭零后”？Python 绘制交互式股票K线图

，其接收一个数组其中包含时间、开盘价、收盘价、最低价和最高价的列表，我们只需要将其添加到PyQtGraph的绘图方法中，就可以生成具体的K线图图形。...在得到K线图之后，我们将其添加到之前实例化好的PlotWidget()部件self.k_plt中，并对图形添加设置其他属性，其代码如下所示： def plot_k_line(self,code=...item = CandlestickItem(data_list) # 生成蜡烛图数据 self.k_plt.addItem(item, ) # 在绘图部件中添加蜡烛图项目...(angle=0, movable=False, ) # 创建一个水平线条 self.k_plt.addItem(self.vLine, ignoreBounds=True) # 在图形部件中添加垂直线条..., rateLimit=60, slot=self.print_slot) 现在运行代码，我们就可以看到生成的K线图有十字光标实时显示鼠标所在坐标日期的股票数据了。

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时间序列数据分析与预测之Python工具汇总

它的语法与 MATLAB 非常相似，包括一个高性能的多维数组对象以及处理这些数组的能力。 NumPy 的 datetime64 数据类型和数组可以非常方便地表示时间序列中的日期。...例如，只需要几行代码，就可以从一种 DateTime 格式转换为另一种格式，添加到日期的天数、月数或年数，或者计算两个时间对象之间的秒数差异。...数据分析被定义为清理、转换和建模数据的过程，以便发现对业务决策有用的信息。数据分析的目标是从数据中提取有用的信息并根据该信息做出决策。 数据的图形表示称为数据可视化。...held out"样本的部分 axes[0].set_title("Train samples & forecasted test samples") # 现在将实际样本添加到模型中并创建NEW预测...它可用于为单变量和多变量时间序列找到最佳时间序列预测模型。此外，AutoTS 本身会从数据中清除任何缺失值或异常值。

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基于趋势和季节性的时间序列预测

数据由两列组成，一列是日期，另一列是1981年至1991年间墨尔本(澳大利亚)的温度。...时间序列模式 时间序列预测模型使用数学方程(s)在一系列历史数据中找到模式。然后使用这些方程将数据[中的历史时间模式投射到未来。 有四种类型的时间序列模式: 趋势:数据的长期增减。...季节性:以固定的频率(一天中的小时、星期、月、年等)在系列中重复的周期。季节模式存在一个固定的已知周期 周期性:当数据涨跌时发生，但没有固定的频率和持续时间，例如由经济状况引起。...噪音:系列中的随机变化。 大多数时间序列数据将包含一个或多个模式，但可能不是全部。...如果我们假设对这些模式进行加法分解，我们可以这样写: Y[t] = t [t] + S[t] + e[t] 其中Y[t]为数据，t [t]为趋势周期分量，S[t]为季节分量，e[t]为噪声，t为时间周期

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Nilearn学习笔记4- 连接提取：用于直接连接的协方差

概要：给定一组时间序列（例如通过上篇博客中提到的方法在一群人的fmri数据中提取的时间序列集），功能连接组是表示不同的大脑区域之间的相互作用的连接。...用于功能连接组的稀疏逆协方差 静息状态功能连接可以通过估测不同脑区之间的信号的协方差（或者相关性）矩阵的方法得到，相同的信息可以表示为赋权图，图的节点是不同的脑区，边的权重代表协方差（高斯图形模型）。...对比两个图像可以发现，利用精度矩阵得到的连接更少. 3.2 群体层面的稀疏逆协方差 为了能够提取群体被试的稀疏逆协方差矩阵，我们可能更关心多个连接组中的一个，不同的被试的稀疏逆协方差矩阵的结构一样，但是连接值不一样...…]) 估计器的输入参数是每个被试的时间序列（在1中已得到）的列表，计算结束后估计器为每个时间序列得到一个协方差矩阵和精度矩阵，例如第一个时间序列对应的稀疏协方差矩阵和稀疏逆协方差矩阵： estimator.covariances..._[0] estimator.precisions_[0] 现在更多的焦点放在多被试的群体数据分析，在实际应用中，在对连接矩阵系数进行统计学分析的时候遇到的挑战是系数的数量随着脑区数量的增长而增多，

1.2K70

SAP Enhancement

接下来开始编写增强程序,可以使用Tcode:SMOD直接激活增强或CMOD建立一个项目包含一个或多个增强,如图2,输入增强MM06E005并激活它,然后在EXIT_SAPMM06E_017出口函数中编写代码...如果你熟悉增强，你会发现一些用户出口都会传入旧数据和更新后的新数据以方便两者比较，和财务模块的替代（Substitution）不同，ERP系统一般对增强保留严谨态度，通常只允许在出口中做检查工作，这一点类似财务模块的检查...(五）再次浅析增强 500)this.width=500;” border=0> 企业实施ERP的目的之一就是实现各部门信息共享,避免数据孤岛,以一个简单的采购收货为实例,仓库人员只要在收货时输入采购订号...,收货日期,物料收货数量和仓位,系统将自动产生各模块数据,对财务数据,系统根据输入的采购订单号找到采购订单主数据中的工厂,通过在组织结构中设置的工厂和公司代码的对应关系找到相应公司代码;通过收货物料的Valuation...,则将数据写入利润分析模块等等;我要说的是,在这些复杂的逻辑背后,任何一个模块收集过程中存在校验,任何校验失败ERP系统都将停止业务交易,比如说校验收货日期不在物料期间或会计期间允许范围,校验失败向用户提示错误

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图形编辑器开发：参考线吸附效功能，让图形自动对齐

可以看到，通过参照线，我们很容易就能实现各种对齐，比如两图形的底边和定边对齐、右下角和左上角对齐。 这在 以对齐为基本要素 的视觉设计中，是非常好用的功能。...在一条垂直线上的多个点，其 x 值是相同的，y 不同，我们 x 作为 key，y 的数组为 value，保存到 hLineMap 映射对象中。...有多个端点的水平线 y: number; xs: number[]; } class RefLine { // 参照图形产生的垂直参照线，y 相同（作为 key），x 值不同（作为 value...，就是找出排序数组中，离目标值最近的数组元素。...; // 添加到 “待绘制垂线集合” this.toDrawVLines.push(vLine); } /*************** 中间垂直的参考线 **********

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Fake伪造数据集

喜欢Logo 实际上，faker库的设计目的是将provider对象分离为faker对象的“插件”。FAKER可以添加一个又一个Provider对象。...provider对象为faker对象提供了生成特定数据的核心实现。Faker就相当于是一个生成器。它的生成功能依赖于什么？Provider为faker提供生成特定数据的能力。...Faker 可以添加一个个 Provider 对象，Provider 对象为 Faker 对象提供了生成某项数据的核心实现。就相当于 Faker 对象是一个生成器，它的生成功能依赖于什么呢？...代表电话号码，这个不同语言的不同，所以这里就又分了一层 zh_CN，作了语言的区分。...这样一来，通用的 Provider 就直接处在某个 Provider 类别的模块中，具有语言差异的 Provider 就又根据不同的语言进一步划分了模块，设计上非常科学，易扩展又不冗余。

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利用python实现平稳时间序列的建模方式

（3）估计模型中位置参数的值。 （4）检验模型的有效性。如果模型不通过检验，转向步骤（2），重新选择模型再拟合。 （5）模型优化。...如果拟合模型通过检验，仍然转向不走（2），充分考虑各种情况，建立多个拟合模型，从所有通过检验的拟合模型中选择最优模型。 （6）利用拟合模型，预测序列的将来走势。...print (dfoutput) adf_test(trainSeting) #从结果中可以看到p值为0.1097 0.1，不能拒绝H0,认为该序列不是平稳序列 返回结果如下 ?...，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中 boxpierce为True时表示除开返回LB统计量还会返回Box和Pierce的Q统计量 返回值： lbvalue:测试的统计量 pvalue:基于卡方分布的...dates:pd.datetime.strptime(dates,'%Y-%m-%d') return map(dateparse2, result) # 预测从2017-12-03开始，也就是我们训练数据最后一个数据的后一个日期

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