我需要实现一个滑动窗口,在一个序列上滑动。(1:0,1,2,32:1,2,3,4,...)哪一个aprove可能更快? 1.
for each step i; {List=wholeList.sublist(i,i+windowlen)}
或者2.
List window=wholeList.sublist(0,window);
for each i{
window.remove(0);
window.add(i+windowlen);
}
我用system.currtime bla测量了时间。+-std SubLists似乎工作得更快。但是为什么呢?我认为第二种方法是O(n
数据结构: {sensorId: 1, temp: 20, timestamp: 1525119377241}
窗口查询:
SELECT
System.Timestamp as WindowEnd,
sensorId,
AVG(temp) AS avgTemp,
FROM
SensorStream TIMESTAMP BY timestamp
GROUP BY
sensorId,
SlidingWindow(second, 30)
我想实时计算实际avgTemp和avgTemp 30之间的斜率。
使用tumbling window可以通过使用LA
我在蔚蓝流中有以下查询,analytics...DataInput只返回1行(我输出到blob,可以看到),...but看起来像在处理更多的CalcData,rows...It看起来像是从多个滑动窗口中取行。当我将事件分隔开时,我得到了正确的输出,但当事件发生在彼此旁边时,滑动窗口似乎不正确。
WITH DataInput AS 1 AS (SELECT
CONCAT(fqn, '_HealthIndex') AS fqn,
value as value,
count(value) as cntvalue
FROM DataInput
GROUP B
我有一个简单的问题,我想不出解决办法。而且,我没有找到我理解的答案。
想象一下我得到了这个数据框架
(ts <- tibble(
+ a = LETTERS[1:10],
+ b = c(rep(1, 5), rep(2,5))
+ ))
# A tibble: 10 x 2
a b
<chr> <dbl>
1 A 1
2 B 1
3 C 1
4 D 1
5 E 1
6 F 2
7 G 2
8 H