在使用Matplotlib画图时，我遇到了一个尴尬的情况，那就是当x轴的标签名字很长的时候，在绘制图形时，发生了x轴标签互相重叠的情况。...在使用上述数据进行绘图的时候，就出现了本文一开始描述的问题，我们可以从柱状图看到，除了第1个x轴标签之外，后面4个都发生了重叠。...方法一：拉长画布 既然x轴标签是由于横向空间不足，导致发生了重叠，那么，我们只需要将图形的横向空间拉长即可，也就是设置一个更大的画布。...但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。...方法四：标签旋转 我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度，就可以让其不再发生重叠。
绘制Echart图表，一般情况下x轴type: 'category'，但有时候也用到type: 'time', 这两者的主要区别是，当为时间轴时，不需要指定xAxis 对象的data，时间轴显示的Label...是series对象里面的value[0]的日期，value[0]可以是时间戳也可以是“2018-12-5 10:20:30”这种类型，不能是无效的时间格式类型，同样可以格式化Label 例一 <script...，坐标轴触发有效 type: 'line' // 默认为直线，可选为：'line' | 'shadow' }, formatter: function...-4-28 08:03:29", 15] } ]; var data = []; for (i = 0; i < data1.length; i++) { //data.push(data1[x]...name.substring(10, 18); //data[i].value[0]=data1[i].value[0].substring(10,18); //不能设置此行，如果设置此行，导致时间格式有误
Transformer在时间序列预测中的各种应用，可以参考之前的文章如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...时间序列的不平稳性指的是随着时间的变化，观测值的均值、方差等统计量发生变化。不平稳性会导致在训练集训练的模型，在测试集上效果较差，因为训练集和测试集属于不同时间，而不同时间的数据分布差异较大。...这也是导致Transformer模型在一些non-stationary数据上效果不好的原因之一。...3项：平稳化的方差、Q在时间维度上的均值、平稳化前序列经过Transformer得到的K。...5 总结 本文从一个Transformer在非平稳时间序列预测上的问题出发，提出了简单有效的改进，让Transformer在处理平稳化序列的同时，能够从原始非平稳化序列中提取有用的信息，提升attention
上一篇文章写道：三分钟上手Highcharts简易甘特图：https://www.jianshu.com/p/d669d451711b，在官方文档里面，x轴默认为年月日。...在项目需求中，x轴要表示24小时之内的状态，不可以使用年月日坐标轴，需要使用时分秒，那么highcharts 怎么设置x轴时间格式？...这个问题卡了好久，因为网上没有找到合适的方案，关于Highcharts图表的博客也不是很多，只能自己动手研究了。 ?...图片.png 关于从后台请求过来的数据： $.ajax({ url : basePath +"/stats/rest/echarts?...]=obj[i].restStartTime+8*60*60*1000; lne['x2']=obj[i].restStopTime+8*60*60*1000;
分析 ---- 1.效果展示 主要效果就是，x轴 显示时间单位。 下图展示的就是想要到达的效果。 其实主要是运用了datetime.date这个类型的变量作为x轴坐标的数据输入。 ? 2....源码 将data.txt中的数据读入，用matplotlib中的pyplot画出，x轴为时间。 数据文本 data.txt，除了第一行表头外，每一列都用制表符Tab（\t）隔开。...= 0: if time == l_time[-1]:#如果这一行时间与上一行的时间相等，删除上一行数据 print('删除上一行:' + time...，将str类型的数据转换为datetime.date类型的数据，作为x坐标 xs = [datetime.strptime(d, '%Y/%m/%d').date() for d in l_time...datetime.strptime(str, '%Y/%m/%d').date() 在shell里的运行情况： In [5]: var = datetime.strptime('2018/3/15',
[c692wr9hvn.png] 在当今虚拟化的世界里，Docker是这个区域上的新生儿。在运行Linux时，设置和使用它几乎是微不足道的。如果像许多极客一样，你使用OS X作为你的主要开发系统呢？...假设Docker可用（例如在Ubuntu上正确安装），我们可以构建容器： sudo docker build -t hellogo . 最后的点(".")。...对于那些使用OS X的人来说，幸运的是至少有两种可能的方式来实现上述步骤，而无需手动创建Linux VM并在其中运行。...由于端口8200被正确转发，您还可以使用在OS X（主机系统）上运行的诸如Safari等浏览器访问http://localhost:8200。 在这次安装中，您可以见证虚拟化的力量。...您的OS X机器在基于VirtualBox的虚拟机中运行Ubuntu 14.04系统。现在，在这个Ubuntu系统中，还有一个CentOS 6.5系统在容器中运行。
本期作者：Alexandr Honchar 本期翻译：yana | 公众号翻译部 这是公众号关于神经网络在金融领域特别是算法交易上的一个连载系列： 1、简单时间序列预测（已发表） 2、正确的时间序列预测...在例子中，我们将使用整个OHLCV元组。 这篇文章中，我们会看看如何处理多元时间序列，特别是怎么处理每一个维度，如何对这种数据定义并训练一个神经网络，与上一篇文章比较结果。...在时间序列的例子中，我们的图片只是1维的（通常在图表上的情况），通道扮演不同值的角色——操作的开盘价，最高价，最低价，收盘价和成交量。...关于多元时间序列，重点之一是数据维度可以有不同数据源，不同的数据属性，完全无关和不同的分布。所以必须把它们各自归一化。...我们可以预测实际价值，即第二天的回报或收盘价，而不是预测二元变量。在我们之前的实验中，我们没有成功地产生好的结果。 不幸的是，在盈利上效果仍然不好： ? 回归问题的损失减少 ?
本想着以后陪着娃学历史时做个这样的比对 这个网站看上去都实现了 体验下~~~ 对照着中国和世界史 时间地图 关系地图 https://www.allhistory.com/painting
即使是后续的LSTM，在捕捉长期依赖上依然力不从心。...再后面有了Amazon提出的DeepAR，是一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法使用递归神经网络 (RNN) 结合自回归(AR) 来预测标量时间序列，在大量时间序列上训练自回归递归网络模型...，并通过预测目标在序列每个时间步上取值的概率分布来完成预测任务。...更强的长期依赖建模能力，在长序列上效果更好。...在forecast常见的业务场景，传统方法基于统计、自回归的预测方法，针对单条时间线，虽然需要根据具体数据特征实时计算，但是也轻便快速好上手； 相比之下，深度学习方法能同时考虑多条时间序列之间的相关性，
其常规任务包含许多不同的工作负载，但是增长最快的用例之一是时间序列分析。时间序列有几个关键要求： • 高性能流式摄取– 时序工作负载越来越需要以高采样率从成千上万的数据源中摄取数据。...例如，可以跨时间或跨实体计算汇总和汇总，并且可以构建机器学习模型以查找异常或预测未来行为。时间序列存储需要支持在廉价的硬件配置上每秒检索数十亿个单元。...请注意，此体系结构增加了一个额外的“跃点”。每个查询都将提交到时间序列守护程序，进行解析和计划，然后转换为一个或多个对存储在基础Kudu群集中的表的“扫描”调用。...• Kudu-tsdbd – 以上时间序列后台驻留程序，冒充InfluxDB，在同一主机上的单节点Kudu群集上运行。...实际上，这意味着Kudu和ClickHouse允许您将时间序列数据与仓库中的其他关系数据一起进行分析，并可以使用其他工具（例如Apache Spark，Apache Impala，Apache Flink
这可能是一个完美的契合，因为时间序列数据也以位置/时间关系为特征。在NLP中的这些技术可以根据潜在的时间依赖性生成有价值的数据向量表示。...在这篇文章中，我们尝试在时间序列域中应用 Word2Vec。目标是利用无监督方法（如 Word2Vec）的灵活性来学习有意义的时间序列嵌入。...在每个间隔中关联一个唯一标识符，该标识符指的是可学习的嵌入。 在离散化可以使用的时间序列之前，应该考虑对它们进行缩放。在多变量环境中工作时，这一点尤为重要。...在较少的假设和较少的参数设置下，我们可以生成有意义的时间序列嵌入。 总结 在这篇文章中，介绍了众所周知的 Word2Vec 算法的推广，用于学习有价值的向量表示。...我们在时间序列上下文中应用 Word2Vec,并展示了这种技术在非标准 NLP 应用程序中的有效性。整个过程可以很容易地集成到任何地方，并且很容易用于迁移学习任务。
最近研究了一下android开发的一些框架，对于开发整体上具有一定好处，对于拓展测试修改也具有一定的优势。 ?...Model：用于数据的增删改查等，也包括一些数据对象 View：用于界面的显示与用户操作的接收，在Android里面View通常就是Actvitiy，Fragment。...Presenter：是View跟Model的“中间人”，接收View的请求后，从Model获取数据交给View。...return true; }else{ return false; } } } Presenter层： public interfaceIPresenter { void onCreate();//在Activity...mvp架构的实现
下面是来自 Ubuntu 16.04 LTS 的示例： $ ls -ldrwxrwxr-x 5 carla carla 4096 Mar 27 2017 stuffdrwxrwxr-x 2 carla...你的系统上（至少）有两个时钟：系统时间 —— 它由 Linux 内核管理，第二个是你的主板上的硬件时钟，它也称为实时时钟（RTC）。...1.fedora.pool.ntp.org 你可以输入你希望使用的其它时间服务器，比如你自己的本地 NTP 服务器，在 NTP= 行上输入一个以空格分隔的服务器列表。...在大多数 Linux 上的 NTP 都来自 ntp 包，它们大多都提供 /etc/ntp.conf 文件去配置时间服务器。查阅 NTP 时间服务器池 去找到你所在的区域的合适的 NTP 服务器池。...现在，你可以在你的局域网中的其它计算机上设置 systemd-timesyncd，这样它们就可以使用你的本地 NTP 服务器了，或者，在它们上面安装 NTP，然后在它们的 /etc/ntp.conf 上输入你的本地
当然 Netflix 也有它自己比较特别的地方，今天就拿出来和大家聊一聊在 PC 上看 Netflix 的正确姿势，以及一些可以折腾的点。...0.网页还是客户端 Netflix 自家在 Microsoft Store 是有上架应用的，严格意义来说这不算是个选择题，你也可以选择两个都要。...1.一些基本设置 如果操作系统还是 Win10 的话，需要先安装来自微软的 HEVC 解码扩展。商店的售价是 $0.99，当然网络上免费安装的教程也非常多。...2.必备扩展 要想在 PC 上播放 4K 分辨率，安装扩展必然是少不了的步骤。...有了这两个扩展的帮助之后，在 PC 端就可以任意开启 4K 分辨率和最高画质了。
在BAE上若想用ThinkPHP的那一套URL路由方式，必须在BAE上rewrite一下，之前我就直接用了不过是403错误，rewrite方式如下： 把你在BAE上的文件checkout到本地，...在根目录下的app.conf(没有可以手动创建一个)，然后把下面的代码粘贴上保存即可： handlers: - expire : .jpg modify 10 years - expire :
关于dragonos在riscv上的启动流程的概述 dragonos在linux上的启动流程包括以下部分： DragonStub DragonStub是依托于uboot提供的efi环境来运行的，它基于linux...efi stub,负责把dragonos内核加载到对应的位置。...DragonOS-Community/DragonStub, 视频播放量 5870、弹幕量 5、点赞数 193、投硬币枚数 89、收藏人数 206、转发人数 16, 视频作者 灯珑LoGin, 作者简介… 内核head.S 对应的代码在...这里所在的现场，在内核启动完成后将成为pid=0的idle线程。...），就会切换到initial_kernel_thread 然后会进行其余的初始化工作，比如创建kthread daemon等，最后，pid=1的内核线程会转变为第一个用户进程，进入用户态。
使用noclocal x可以直接指派外围（非全局）变量 （6）去除print语句，加入print()函数实现相同的功能。...（7）改变了顺序操作符的行为，例如x<y，当x和y类型不匹配时抛出TypeError而不是返回随即的 bool值 （8）输入函数改变了，删除了raw_input，用input代替： 2.X:guess...在Py3.X 里，a, b, *rest = seq和 *rest, a = seq都是合法的，只要求两点：rest是list 对象和seq是可迭代的。 ...(16) Python引入很多新的特性, python 2.7.x需要继承object类才可以使用, 在python 2.7.x的文档中, 有标注:如: Note xxx() only works for...则需要继承object类才可以使用, 否则无效;在python 3.x中, 则隐式(implicit)继承object类, 即新型式的类(new-style class), 则不需要继承object类
米琳达·费尔南多 ， 哈里·桑达尔 双曲偏微分方程（PDES）的数值解在科学和工程中随处可见。行法是一种在时空定义时对 PED 进行离散化的通俗方法，其中空间和时间是独立离散的。...在自适应网格上使用显式时间步长时，使用由最佳网格间距决定的全局时间步长会导致较粗区域效率低下。尽管自适应空间离散化在计算科学中被广泛使用，但由于时间适应性复杂，时间适应性并不常见。...本文提出了高度可扩展的算法，用于在完全自适应的八进制上实现显式时间步进（LTS）的显式时间步进方案。...在 TACC Frontera 中，我们展示了我们方法的准确性以及我们框架跨 16K 内核的可扩展性。...我们还提出了LTS的加速估计模型，该模型预测的加速与全局时间步长（GTS）相比平均误差仅为0.1。
我们这篇文章就来总结下2023年深度学习在时间序列预测中的发展和2024年未来方向分析 Neurips 2023 在今年的NIPs上，有一些关于transformer 、归一化、平稳性和多模态学习的有趣的新论文...作者在典型的时间序列预测数据集(ETH1, ETH, weather, exchange)上评估他们的论文。...但是该模型目前只能处理单变量时间序列 ICML 、ICLR 2023 除了Neurips之外，ICML和ICLR 2023还重点介绍了几篇关于时间序列预测/分析的深度学习的论文。...这篇来自ICLR的关于的论文在预测河流流量时表现不错，但是是在一次预测多个目标时，性能似乎会下降很多。也就是说，它的表现肯定比Informer和相关的Transformers 模型要好。...这也是目前时间序列预测数据集上的SOTA。基本上，Inverted Transformers采用时间序列的Transformers架构并进行了翻转。整个时间序列序列用于创建令牌。
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