第21章 TCP的超时与重传 21.2 超时与重传的简单例子 首先观察T C P所使用的重传机制，我们将建立一个连接，发送一些分组来证明一切正常，然后拔掉电缆，发送更多的数据，再观察 T C P的行为。...接着我们从 s v r 4拔掉了以太网电缆，第 6行表示“and hi”将被发送。...现在检查连续重传之间不同的时间差，它们取整后分别为 1、3、6、1 2、2 4、4 8和多个6 4秒。...首次分组传输（第6行，2 4 . 4 8 0秒）与复位信号传输（第 1 9行，5 6 6 . 4 8 8秒）之间的时间差约为9分钟，该时间在目前的T C P实现中是不可变的。...Solaris 2.2允许管理者改变这个时间（E . 4节中的t c p _ i p _ a b o r t _ i n t e r v a l变量），且其默认值为2分钟，而不是最常用的9分钟。
两个点间坐标系{B}和{R}之间的经典 3-D 配准问题可以指定为： 此问题使用最小二乘公式对齐{bi}和{ri} 的两个点集。目标是找到最佳旋转和 R 以及平移 T 以获得最佳点云对齐。 B....通过使用匹配良好的点对改进配准结果。 II 差分3D配准方法 A. Rigid Registration 其中 ∆ 表示增量项。这里增量测量 ∆b 和 ∆r 可以直接由连续输出的差分给出。...与 IMU 结合时，可以直接使用惯性导航机制计算 ∆R 和 ∆T： 平移增量ΔT可以通过IMU预积分获得[14]： 然而，由于 IMU 中的偏差，(4) 和 (5) 中的积分将受到长期漂移的影响。...然后它能够进行视觉-激光里程计以进行连续的自我运动估计。 将这种时间差分信息添加到 3-D 配准中可以使测量点数增加一倍，从而在一定程度上提高成功率。...Correspondence Matching 从连续的点云测量中，很难直接获得 ∆bi 和 ∆ri。
2、轨迹时空关联矩阵 我们可以将两点之间的时间差和地理距离作为直接时空关联信息，其中序列中第 个点和第 个点之间的时间差和空间距离分别表示为 ? 。...对于每两个访问点之间的时间差和空间差的嵌入表示，我们可以计算其真实差值乘以单位嵌入表示，而不是对每一个的时间差和空间差单独作为嵌入维度。...）TiSASRec，一种考虑各访问点之间时间差的自注意力推荐系统； 7）GeoSAN，一种使用人为网格进行空间离散化的自注意力系统。...； 3）TIM，即使用轨迹内访问点之间时间差求和构建轨迹矩阵和候选矩阵； 4）EWTI，即此前的工作TiSASRec提出的矩阵元素单独计算的时间矩阵构建； 5）BS，即使用平衡采样器改进损失函数。...实验表明，采样器的提升大约在5-12%，用空间和时间差作为信息提供了4-8%左右的提升；使用直接的矩阵计算和矩阵元素单独计算并没有太大差别，但更加省时。
2016年他获得母校，美国普渡大学的杰出电机及计算机工程奖。 陈俊龙教授的报告大致可以分为三个部分。...根据上图可以得到奖励表如下，其中-1 代表着空值，表示节点之间无边相连。 再添加一个类似的 Q 矩阵，代表智能体从经验中所学到的知识。...现在计算 Q 值：Q(3, 1) = R(3, 1) + 0.8 * Max[Q(1, 2), Q(1, 5)] = 0 + 0.8 *Max(0, 100) = 80，使用上一次尝试中更新的矩阵 Q...及对应的最优策略： 陈教授介绍了求解强化学习的方法，可分为如下两种情况： 模型已知的方法：动态规划 模型未知的方法：蒙特卡洛方法，时间差分算法 陈教授进一步主要介绍了时间差分算法中两种不同的方法...DQN 利用经验回放对强化学习过程进行训练, 通过设置目标网络来单独处理时间差分算法中的 TD 偏差。
在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。...假设我们有一个平稳的时间序列，让我们从这个时间序列中取两个随机变量： Xₜ Xₜ ₊ ₖ k 是这两个随机变量之间的时间差。...换句话说，这个时间序列的以下部分的属性是相同的。 从 Xₜ 到 Xₜ ₊ ₖ 从 Xₜ ₊ ₙ 到 Xₜ ₊ ₙ ₊ ₖ 自协方差系数 我们现在已经了解了自协方差函数。...我们可以很容易地使用R中的acf程序计算中的自协方差系数。 让我们首先创建一个具有50个值的随机时间序列。...在 R 中，我们也可以使用 acf 来计算自相关系数。 acf(random_time_series) 自相关系数总是从 1 开始，因为 C₀ / C₀ 等于 1。
在时间差学习中，我们将状态 s 中的每个动作 a 的 Q（s，a）更新为估计的返回 R（t + 1）+γQ（s（t + 1），a（t + 1））（等式3））。 返回估计也称为TD-目标。...在TD学习中，我们考虑Q（s，a）的“时间差异” - Q（s，a）的两个“版本”之间的差异，在我们在状态 s 中执行动作 a 之前和之后的时间之间分隔一次。 采取动作之前： 图2....等式的右边也是我们称之为TD目标。 TD目标与Q（s，a_1）的旧值或“时间版本”之间的差异称为时间差。...注意：在TD学习期间，我们计算任何可能的动作值Q（s，a）的时间差异，并使用它们同时更新Q（s，a），直到Q（s，a）收敛到它为真值。 ?...a' 导致Q值最高并计算Q（s_（t + 1），a'） 使用Q（s_（t + 1），a'）和最后状态 s_t 中的动作 a_t 的立即奖励R来计算TD目标 通过将Q（s_t，a_t）添加到TD目标和Q
本文旨在探索显式时间差分建模在LR和HR空间中的作用，通过计算帧之间的时间差异，并根据差异程度将这些像素划分为两个子集，而不是直接将连续帧作为输入。...这两个子集分别由不同感受野的两个分支处理，以便更好地提取补充信息。此外，为了提高重建效果，不仅提取了空间残差特征，还计算了高频域中连续帧之间的差异。...下图显示了两个连续帧之间像素级的差分图。这张图motivate作者根据时间差分将相邻帧的区域划分为低方差（LV）和高方差（HV）。LV区域的整体外观变化较少。因此，帧之间的主要区别在于精细的细节。...对二值化的时间差分图应用3×3大小的中值滤波器，并通过一组形态学操作对结果进行进一步处理，以获得LV区域的差分掩模，HV区域的差分掩膜被计算为，相邻帧的LV与HV区域被计算为： 由于自然图像的平滑度...image.png 前后细化 本节将详细介绍HR空间的时间差分和其他时间步的估计如何有助于优化当前时刻的SR结果。基于双向的VSR结果较好，这归功于其双向传播，这使得模型能够从整个序列中聚合信息。
以上为进行此次分析的缘由。下面逐条介绍本次分析项目 分析逻辑：从 APP 用户从激活到支付的所有点击行为中，找到结果为“支付”的行为路径，从中筛选出发生数量最大的路径，并优化该路径，进而促进支付。...分析环境： R 语言 分析代码：代码分为两部分：《关键点击建模分析》和《注册支付时间差分布和消费金额分布》，建议分脚本运行 《关键点击建模分析》 #####################导入模型包##...") # 文件中有些行的产品名是包括“#”符号的，在R中，”#“是默认注释符号，导致读入时认为"#"后面的 # 信息是注释不认为是数据，所以会出现“ line 20412 did not have 17...") # 文件中有些行的产品名是包括“#”符号的，在R中，”#“是默认注释符号，导致读入时认为"#"后面的 # 信息是注释不认为是数据，所以会出现“ line 20412 did not have 17...(kdifftime2)<-"difftime" t.read2<-cbind(t.read,kdifftime2)#合并原表和时间差列 #去掉一列中重复的行，'duplicated'返回一个逻辑值，判断一个数是不是会与它前面的数重复
下面讲述对R、F、M三个维度下的度量如何进行汇总。 1.R代表最近一次消费，是计算最近一次消费时间点和当前时间点的时间差。...因此，这里需要用到多维数据透视分析中的基本透视规则---最小值MIN求出最小的时间差。 2.F代表消费频次，是在指定区间内统计用户的购买次数。...具体代码如下： # 统计没条数据与当前日期的时间差 ## 计算相差天数 data['R'] = (pd.datetime.now() - data['time']) ## 将时间差timedelta格式转化为需要的日格式...统计R值 在上面我们已经创建了名为data_rfm的表结构的数据框，因此，将下面统计的R值放入其中。R值得统计是找客户最近发生交易行为日期与当前日期的差。换一种思路就是找所有时间差中的最小值。...本文不采取人为主观性的经验法则划分，而是采取等距分箱的方式划分，等距分箱的原理较简单，这里写出步骤： 从最小值到最大值之间,均分为N等份（这里N取为2）。
我们展示了目标函数与高估偏差之间的联系，并建议使用延迟更新策略以减少每次更新的误差，从而进一步提高了算法性能。...TD-learning（时间差分学习 Temporal Difference learning）的这种性质加剧了精确性的下降。这意味着在每一次更新策略时，使用一个不准确的估计值将会导致错误被累加。...连续收益方程描绘了 当前时刻 与的一对【状态，动作】(s, a) 的收益 与 下一时刻的一对【状态，动作】(s’, a’) 的收益 之间的关系： Q^{\pi} (s, a) = r + \gamma~...在双 Q 值学习中，通过维持两个单独的估值函数，可以将贪婪更新从估值函数中剥离（disentagled）出来。...深度神经网络需要多次梯度更新才能收敛并拟合目标，而使用目标网络可以更新提供一个稳定的目标，从而允许网络拟合更大范围的训练数据。
视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。...这两个组成部分是为了捕获视频帧的时间关系和视频语言关系而设计的。对于时间差分块，作者在序列中加入图像帧的差分来模拟运动变化。...由于两个连续的帧包含反映实际动作的内容位移，作者显式地提出了时间差分块 来扩展输入，并引导时间Transformer对更多的运动相关表示进行编码。...作者使用点积计算模态特征和共享中心之间的置信度，用于为每个中心分配权重以测量分布。公式如下所示： 其中，表示第i个模态特征，表示第j个共享中心，表示归一化相似度。...总结 在本文中，作者从宏观的角度重新定义了视频文本检索，将其分为图像文本多模态学习 和视频帧与视频文本之间的时间关系学习 。
在互联网中，由于路由表的错误，可能使分组无法交付给目的地而在网络中无限地环回(loop)传送，永不终止。使用TTL可以防止环回，源端设置TTL值，网络中路由器收到数据包后将TTL域减1。...通过观察计算得到的RTT值可以了解Traceroute的行为和网络信息，例如获取路径上路由器距离源端的时间延时，判断网络是否正常。另外这些数据也反映了网络信息。 10....RTT提供观察点，要了解现象，得进一步分析，RTT值并不一定是实际数据包发送和返回的时间差。 11. 如果路由器接收到分组时先将TTL值减1，然后再判断是否为0，将会发生什么现象？...当R2收到这个分组时，把TTL从1减为0，但是错误地将它传递给了R3。R3看见进入的TTL是0就将超时的分组发送回来。这就意味着第2行输出(TTL为2)标识了R3，而不是R2。...第3行输出正确地标识了R3。这个错误所表现出来的线索就是两个连续的输出行标识了同一个路由器。 13. 假设源主机和目的主机之间有三个路由器。
在 Kafka 中，数据将被清理并组织成平面表，随后将其转换为聚合表。然后，数据将从 Kafka 传递到 Apache Doris，后者作为存储和计算引擎。...在后续的分段任务中，Apache Doris 将进行微批量滚动并计算与之前生成的用户组数据包相比的差异集，并将任何更新通知下游平台。（这是通过 Apache Doris 中的位图函数实现的。）...在用户细分中使用这些 ID，我们必须忍受很长的等待时间来生成位图。 为了解决这个问题，我们为这些用户 ID 创建了连续且密集的映射。通过这种方式，我们将用户细分延迟减少了 70%。...映射的连续 ID 通常从1开始并且严格递增。 步骤2：创建用户组表： 我们对用户组表采用聚合模型，其中用户标签作为聚合键。 假设我们需要选出 ID 在0到2000000之间的用户。...他们的响应时间差距很大： 非连续用户 ID：1843ms 连续用户 ID：543ms 结论 我们在 Apache Doris 中有 2 个集群，可容纳数十个 TB 的数据，每天有近 10 亿新行流入。
；将正三角形的 重心与正三角形的三个顶点连接并延长，从而将以所述正三角形的重心为圆心的全圆周分 为6个相等的区间；计算声源分别到达三个麦克风中的第一麦克风、第二麦克风、第三麦 克风的时间差；将计算的时间差乘以音速...在本发明中，采用 了准Ll相关技术提高时间延迟估计的速度和抗野值干扰能力，进一步采用时间延迟特性 进行方位分割以提高计算速度和去除局部极值点，同时可采用0. 618法加快逼近速度，从 而可以用普通微型计算机在数十毫秒级解决声源定位问题...在步骤203，将计算的时间差乘以声音在空气中传播的速度(音速)，得到声源P 分别到达第一麦克风a、第二麦克风b、第三麦克风c的距离差。 在计算所述时间差的步骤中，可采用准Ll算法估计所述时间差。...风、第二麦克风、第三麦克风的距离；(a3)将计算出的距离分别除以音速，计算声源到达第一麦克风、第二麦克风、第三麦克 风的时间；(a4)计算声源到达第二麦克风与声源到达第一麦克风的时间差t’ bal，并计算声源到...t’ ba3，并计算声源到 达第三麦克风与声源到达第一麦克风的时间差t’ ca3；(b5)利用先前通过声音信号的互相关值得到的声源到达第二麦克风与声源到达第一 麦克风的时间差tba以及声源到达第三麦克风与声源到达第一麦克风的时间差
描述峰度的滚动估计和时间差估计，计算为{K(ti, h) - K(ti-1, h) : i = h, h + 1, . ....这些事件表现为峰度的滚动估计值中突然出现的尖峰，在时间差的估计值中可以清楚地看到。...λ(Xt, r˙t, t) = r˙t，其中强度参数r˙t的动态变化由连续时间马尔科夫链(CTMC)给出。 ? 转移率矩阵 ? 在方程的动态作用下，该过程表现出线性漂移和波动，随时间周期性变化。...此外，该过程还受到随机发生的跳跃事件的影响，跳跃强度随时间在λ1和λ2之间随机转换。我们需要评估强度过程随时间变化的期望值。从˙rt的转移概率矩阵中，可以得到 ?...图显示了谷歌股票波动率（VXGOG）从2010年开始到2015年底的轨迹，以每日为单位进行采样。在接下来的分析中，我们以年为单位来衡量时间，并使用准确的日期来观察，以构建连续观察的转移期限。
需求介绍 最近在使用 pandas 的过程中碰到一个问题，需要计算数据中某时间字段下一行相对上一行的时间差，之前有用过 dataframe 的 diff 函数，但是官方的教程里只介绍了数值字段的操作，即结果为当前行减去上一行的差值...于是我使用了最原始的方式，循环遍历 dataframe 每一行，逐行求时间差，将其存入数组中，最后此数组即为结果。...your/file/path.csv', parse_dates=['time']) time_diff = df['time'].diff() print(time_diff) 其中 read_csv 为从硬盘中读取文件...，并真实的得到了上下行之间的时间差，只是使用 timedelta64[ns] 进行存储，而不是我们通常想到的秒。...One more thing 我司推出了悟空流程化数据处理平台，访问地址：https://wk.phitrellis.com/，无需复杂的 Excel 公式和编程，即可完成上述计算时间差以及其他常用数据分析操作
，该模型可以将以息进行剥离，并最终放入一个全连接的线性层进行股票收益的预测。...为了方便阐述，我们把以上三层不同的模型用模型0、1、2表示，每个股票i输入模型j的数据用 表示，经过模型j处理后，得到两个输出： 用于最后对于股票收益率的预测，其中最终用于预测的输入为: ； 用于从当前的...，并传入全连接层输出作为最终概念k的表征，其中选用了LeakyReLU作为激活函数： 预定义概念相关共有信息的剥离 在概念的表征修正后，重新计算股票与每个概念的相关性，并经Softmax归一化作为权重...股票与隐含概念相似性计算 采用Cosine计算股票i与概念k，两两之间的相关性： 股票与隐含概念关联 将股票与相似度最高的概念进行连接（除了原先对应的概念，如股票1与概念1），如图4所示，股票1与概念...12-31为测试集 预定义概念数据：使用公司的行业数据及主营业务作为预定义的概念数据 预测的目标：股票下一个交易日的收益率 Baseline模型 Baseline的模型细节参考原文 结果 在所有的模型钟
下一节将描述这种合并的技术（称为经受时延的确认）。 ? 本章我们特意使用 R l o g i n作为例子，因为它每次总是从客户发送一个字节到服务器。...第2行是该字符的确认及回显（也就是图 1 9 - 1的中间两部分数据的合并）。第3行是回显字符的确认。...第3 ~ 4、6 ~ 7、9 ~ 1 0和1 2 ~ 1 3行之间半秒左右的时间差是键入两个字符之间的时延。 注意到1 3 ~ 1 5行稍有不同。...从客户发送到服务器的是一个字符（按下 R E T U R N键后产生的U N I X系统中的换行符），而回显的则是两个字符。...这两个字符分别是回车和换行字符（C R / L F），它们的作用是将光标回移到左边并移动到下一行。 第1 6行是来自服务器的d a t e命令的输出。
； 窗口函数可以在保留原表中的全部数据之后，可以对某些字段做分组排序或者计算，而group by只能保留与分组字段聚合的结果； 在加入窗口函数的基础上SQL的执行顺序也会发生变化，具体的执行顺序如下（window...从以上的运行结果可以看出是把每一行（当前行）的前一行和后一行作为汇总的依据。 ?...2、连续登录问题 假设有一张含两列(用户id、登陆日期)的表，查询每个用户连续登陆的天数、最早登录时间、最晚登录时间和登录次数。...首先要对数据进行去重，防止同一个用户一天之内出现连续登录的情况； 假如一个用户是连续登录的话，用login_time-窗口函数的排序后得到的日期应该是一样的，连续登录的用户前后之间的时间差就是一个差值为...---- 熟练掌握本篇所提到的用法，即可轻松应对绝大部分数据分析面试中的窗口函数考题，窗口函数，你了解了吗？ ?
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