如果提交到其他分支，提交记录不会显示在绿色的格子里面，合并分支之后 才会显示在绿色格子里面。
最近的任务经常涉及到日志的记录，特意去又学了一遍logging的记录方法。跟java一样，python的日志记录也是比较繁琐的一件事，在写一条记录之前，要写好多东西。典型的日志记录的步骤是这样的： 创建logger 创建handler 定义formatter 给handler添加formatter 给logger添加handler 写成代码差不多就是酱婶的（这个是照别的网页抄的，参考附注）： 1 import logging 2 3 # 1、创建一个logger 4 logger = logg
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点击下方公众号关注并分享，获取MongoDB最新资讯！ 名词解释 Glossary bucket：带有相同的元数据且在一段有限制的间 隔区间内的测量值组。 bucket collection ：用于存储时序型集合的底层的分组桶的系统集合。复制、分片和索引都是在桶级别上完成的。 measurement：带有特定时间序列的K-V集合。 meta-data：时序序列里很少随时间变化的K-V对，同时可以用于识别整个时序序列。 time-series：一段间隔内的一系列测量值。 time-series coll
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。 这主要得益于ggplot函数系统的图层控制理念以及该包的开发者很早就意识到图表辅助线这一层面的图表元素需求。 接下来我以几个案例的形式对图表辅助线操作进行演示： library(ggplot2) library(reshape2) library(ggthemes) data<-data.frame(Name = c("苹果","谷歌",
解释：这里需要2个条件，除了日历条件，还需要添加一个日期是否有值的条件，也就是汇总金额这里需要为非空。
Timestamp是pandas用来替换python datetime.datetime的 可以使用to_datetime函数把数据转换成Timestamp类型
我们在日常业务中遇到的很多问题，都可以归属到时间序列范畴内——股市涨跌变化、电商销量预测、传染病传播挖掘等，其实都可以用『时间序列』解决。
Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，现在已经加入到CNCF基金会，成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目，在kubernetes容器管理系统中，通常会搭配prometheus进行监控，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。
每一个单独的对象都可以被称为对应类的一个实例（instance）。操作指定类的函数称为方法（method）。
2021年牛年年后，A股行情跌跌不休，不少“九零后”跌成了“韭零后”。本想靠着基金翻身农奴把歌唱，没成想直接从贫下中农跌成了佃农。
在这篇文章中，我们主要来了解一下 SORT BY，ORDER BY，DISTRIBUTE BY 和 CLUSTER BY 在 Hive 中的表现。
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行，比如在Java或者Scala，Python里面，正是因为这样的特性，使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询，我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析，也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限，比如我有下面的一个功能： 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据，现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面，方
上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则，为了生成各种复杂的叠加图层，需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则，本文便就常见的基础几何图形进行说明；
接下来，我们将开始钱包模块和记账模块。其实钱包模块是整个项目中最简单的一部分了，所以我将挑几个点说一说~还是老规矩，先看看界面效果: 图一：
假如某个观察值序列通过序列预处理可以判定为平稳非白噪声序列，就可以利用ARMA模型对该序列进行建模。建模的基本步骤如下：
封面图是对 fullCalendar 扩展以后的完整demo，像素渣，凑合一下。。
在处理时间序列项目时，数据科学家或 ML 工程师通常会使用特定的工具和库。或者他们使用一些众所周知的工具，而这些工具已被证明可以很好地适用与对应的时间序列项目。
主成分分析 (PCA) 在数据科学、生物信息学等多个领域具有广泛的适用性。作为一种数学降维方法, PCA利用正交变换 (orthogonal transformation)将一系列可能线性相关的变量转换为一组线性不相关的新变量，也称为主成分，从而利用新变量在更小的维度下展示数据的特征。
我们都知道日志在一个程序中有着重要的作用，撮合引擎也同样需要一个完善的日志输出功能，以方便调试和查询数据。
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LoggerTest.class);
gps轨迹模拟器应该具备完整的民用信号支持能力，适用于各类民用导航终端的研制、生产、测试和检定。
近日，公众号推出了一篇名为《超火动态排序图：代码不到40行，手把手教你！》的文章，反向十分强烈。各大公众号进行的了转载，知乎也是有400+的点赞。
Prometheus是著名开源监控项目，其监控任务调度给具体的服务器，该服务器到目标上抓取监控数据，然后保存在本地的TSDB中。自定义强大的PromQL语言查询实时和历史时序数据，支持丰富的查询组合。 Prometheus 1.0版本的TSDB（V2存储引擎）基于LevelDB，并且使用了和Facebook Gorilla一样的压缩算法，能够将16个字节的数据点压缩到平均1.37个字节。 Prometheus 2.0版本引入了全新的V3存储引擎，提供了更高的写入和查询性能。本文主要分析该存储引擎设计思路。
1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。
Prometheus Alert 是开源的运维告警中心消息转发系统，支持主流的监控系统 Prometheus，日志系统 Graylog 和数据可视化系统 Grafana 发出的预警消息。通知渠道支持钉钉、微信、华为云短信、腾讯云短信、腾讯云电话、阿里云短信、阿里云电话等。
安装xlsx插件 npm install --save xlsx file-saver 开始实现步骤 引入xlsx import FileSaver from 'file-saver' import XLSX from 'xlsx' 封装导出表格组件 <template> <transition name="fadeIn" > <el-table :id="exportExcelInfo.excelId" :d04
先前我介绍过ggrepel 这个包：[[67-R可视化11-用ggrepel更加美观的添加标记（火山图的实现）]]
新型冠状病毒肺炎（COVID-19，简称“新冠肺炎”）疫情肆虐全球多个国家，2020年3月11日，世界卫生组织 (WHO) 正式宣布将新冠肺炎列为全球性大流行病。在全球抗击新型冠状病毒疫情的过程中，产生了前所未有的大规模疫情数据，利用大数据分析技术和方法能够协助发现病毒传染源、监测疫情发展、调配救援物资，从而更好地进行疫情防控工作。空间数据分析作为大数据分析的重要组成，将数据智能处理、直观展示和交互分析有机地结合，使机器智能和人类智慧深度融合、优势互补，为疫情防控中的分析、指挥和决策提供有效依据和指南。
时间序列预测是基于时间数据进行预测的任务。它包括建立模型来进行观测，并在诸如天气、工程、经济、金融或商业预测等应用中推动未来的决策。
另存为csv格式，存储到Rstudio的工作目录下。这边我命名为 example_1.csv
关于人生，有人这么说：“人，生来一个人，死去一个人，所以，人生就是一个人生老病死的简称。”
工业物联网时序数据库管理系统 Apache IoTDB 是支持物联网时序数据收集、存储、查询与分析一体化的数据管理引擎，支持“端-边-云”一体化部署，适用于高端装备、工厂设备、高速网联设备等多种数据管理场景，是工业互联网时序数据管理的核心基础支撑。
现在是2024年，昨天Leap Day Bugs又来了，估计又有一些团队迫于压力熬夜改bug了。
声明：本文仅代表原作者观点，版权归原作者所有！仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
如果我们有来自许多来源的数据，如果要同时分析来自不同CSV文件的数据，我们可能希望将它们全部加载到一个数据帧中。在接下来的示例中，我们将使用Pandas read_csv来读取多个文件。
该文介绍了利用Nilearn库计算脑功能连接的代码，以及基于该代码的群体分析。首先介绍了利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像的方法，然后利用fMRIPrep预处理脑功能磁共振图像，接着基于预处理后的图像，利用nilearn的connectome功能包计算脑功能连接。最后，该文介绍了基于稀疏逆协方差矩阵的群体分析方法，该方法可以提取不同被试的稀疏逆协方差矩阵的结构，以用于群体分析。
火山图（Volcano Plot）常用于展示基因表达差异的分布，横坐标常为Fold change（倍数），越偏离中心差异倍数越大；纵坐标为P value（P值），值越大差异越显著。得名原因也许是因为结果图像火山吧
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
在性能测试过程中，对服务端的各项资源使用情况进行监控是很重要的。对于监控服务器资源的工具nmon是最好不过了。
开发或者测试过程中，我们常常需要构造数据进行功能验证，但手动创建数据比较费时，并且数据不够规范。而Python提供了一个超级好用的伪造数据的开源库--Faker。
简单地说，增强就是ERP系统中标准程序的出口，在该出口中由用户根据企业实际需求编写客户化逻辑代码。增强是ERP系统设计时考虑到企业实际的流程有可能和系统默认标准流程不同，在标准流程框架下专门留的接口，每个接口对应一个客户化函数,这些出口函数有标准处理程序传入的参数和输出参数，用户可根据系统输入参数做条件编写适合本企业流程的逻辑，然后通过输出参数传输回。
大家好，我是大鹏，城市数据团联合发起人，致力于Python数据分析、数据可视化的应用与教学。
所以这里使用 @change 绑定了之前写好的query_value_statistics方法
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。TFT
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