一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好,但是限制也很大,必须要 对比非常大 的画面,才能够实现最佳的光流效果,否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格,可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧,但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ,这样的话,光流能够有足够的帧来进行分析,来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉,视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧!】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理,你懂吗?】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html
目的&思路 本次要构造的时间戳,主要有2个用途: headers中需要传当前时间对应的13位(毫秒级)时间戳 查询获取某一时间段内的数据(如30天前~当前时间) 接下来要做的工作: 获取当前日期,如2021...-12-16,定为结束时间 设置时间偏移量,获取30天前对应的日期,定为开始时间 将开始时间与结束时间转换为时间戳 2....timestamp()*1000)) # 定义查询开始时间=当前时间回退30天,转为时间戳 print("开始日期为:{},对应的时间戳:{}".format(today + offset, start_time...-11-16 16:50:58.543452,对应的时间戳:1637052658543 结束日期为:2021-12-16 16:50:58.543452,对应的时间戳:1639644658543 找一个时间戳转换网站...,看看上述生成的开始日期的时间戳是否与原本日期对应 可以看出来,大致是能对应上的(网上很多人使用round()方法进行了四舍五入,因为我对精度没那么高要求,所以直接取整了) 需要注意的是:timestamp
1 1.1 <读取 WinCC 在线表格控件中特定数据列的最大值、最小值和时间戳,并在外部对 象中显示。如图 1 所示。...左侧在线表格控件中显示项目中归档变量的值,右侧静态 文本中显示的是表格控件中温度的最大值、最小值和相应的时间戳。 1.2 <使用的软件版本为:WinCC V7.5 SP1。...设置控件的数据源为在线表格控件。在属性对话框的 “列” 页,激活 “统计” 窗口 项,并配置显示列的内容和顺序。...在 “列”页中,通过画面中的箭头按钮可以把“现有的列”添加到“选型的列”中,通过“向上”和“向下”按钮可以调整列的顺序。详细如图 5 所示。 5.配置完成后的效果如图 6 所示。...项目激活后,设置查询时间范围。如图 10 所示。 2. 点击 “执行统计” 获取统计的结果。如图 11 所示。 3.最后点击 “读取数据” 按钮,获取最大值、最小值和时间戳。
背景 今天在跑定时任务的过程中,发现有一个任务在设置数据的查询时间范围异常,出现了开始时间戳比结束时间戳大的奇怪现象,计算时间戳的代码大致如下。...int类型,在计算的过程中30 * 24 * 60 * 60 * 1000计算结果大于Integer.MAX_VALUE,所以出现了数据溢出,从而导致了计算结果不准确的问题。...到这里想必大家都知道原因了,这是因为java中整数的默认类型是整型int,而int的最大值是2147483647, 在代码中java是先计算右值,再赋值给long变量的。...在计算右值的过程中(int型相乘)发生溢出,然后将溢出后截断的值赋给变量,导致了结果不准确。 将代码做一下小小的改动,再看一下。...因为java的运算规则从左到右,再与最后一个long型的1000相乘之前就已经溢出,所以结果也不对,正确的方式应该如下:long a = 24856L * 24 * 60 * 60 * 1000。
在项目的第一部分中,我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据,采用适当的验证策略,或为引入奇特的想法提供数据的支持。...例如,我们都知道特征选择是一种降低预测模型输入的特征维数的技术。特征选择是大多数机器学习管道中的一个重要步骤,主要用于提高性能。当减少特征时,就是降低了模型的复杂性,从而降低了训练和验证的时间。...在这篇文章中,我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性,同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包,它提供了各种预测技术。...我们使用目标的滞后值作为输入来预测时间序列。换句话说,为了预测下一个小时的值,我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好,在递归的方法中,full和filtered的结果几乎相同。
作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表的更新修改搞了出来,记录一下: 我的需求是: 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass的属性表,而是单独的一个ITable类型的表格,现在要读取其中的某一列,并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示: ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改的属性值 string newValue...= "X";//新值,可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。
列被划分成多个列族 列族:HBase的基本访问控制单元 行:HBase由若干个行组成,每个行由行键row key进行标识 列限定符:列族的数据通过列限定符来进行定位 时间戳:每个单元格保存着同一份数据的多个版本...,这些版本通过时间戳来进行索引 单元格:在表中,通过行、列族和列限定符确定一个单元格cell。...单元格中存储的数据没有数据类型,被视为字节数组byte[]。每个值都是通过单元格进行保存的。...通过四维数据:行键+列族+列限定符+时间戳,才能限定一个数据 文件读写 启动Hbase数据 Hbase是谷歌开源的big table;一个表中包很多的行和列。...插入数据 关键字是put,每次插入一个单元格的数据 # 插入数据,每个单元格中插入一个数据 hbase> put 'student', '1','info:name','xueqian' hbase>
数据集中的七列表示静态用户级信息: 「artist:」 用户正在收听的艺术家「userId」: 用户标识符;「sessionId:」 标识用户在一段时间内的唯一ID。...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...3.1转换 对于在10月1日之后注册的少数用户,注册时间与实际的日志时间戳和活动类型不一致。因此,我们必须通过在page列中找到Submit Registration日志来识别延迟注册。...对于少数注册晚的用户,观察开始时间被设置为第一个日志的时间戳,而对于所有其他用户,则使用默认的10月1日。...40] 梯度增强树GB分类器 maxDepth(最大树深度,默认值=5):[4,5] maxIter(最大迭代次数,默认值=20):[20,100] 在定义的网格搜索对象中,每个参数组合的性能默认由4次交叉验证中获得的平均
不过 PySpark 的语法和 Pandas 差异也比较大,很多开发人员会感觉这很让人头大。...parquet 更改 CSV 来读取和写入不同的格式,例如 parquet 格式 数据选择 - 列 Pandas在 Pandas 中选择某些列是这样完成的: columns_subset = ['employee...在 Spark 中,使用 filter方法或执行 SQL 进行数据选择。...,dfn]df = unionAll(*dfs) 简单统计Pandas 和 PySpark 都提供了为 dataframe 中的每一列进行统计计算的方法,可以轻松对下列统计值进行统计计算:列元素的计数列元素的平均值最大值最小值标准差三个分位数...我们经常要进行数据变换,最常见的是要对「字段/列」应用特定转换,在Pandas中我们可以轻松基于apply函数完成,但在PySpark 中我们可以使用udf(用户定义的函数)封装我们需要完成的变换的Python
在HBase和HDFS中训练数据 这是训练数据的基本概述: 如您所见,共有7列,其中5列是传感器读数(温度,湿度比,湿度,CO2,光)。...还有一个“日期”列,但是此演示模型不使用此列,但是任何时间戳都将有助于训练一个模型,该模型应根据一天中的时间考虑季节变化或AC / HS峰值。...在此演示中,此训练数据的一半存储在HDFS中,另一半存储在HBase表中。该应用程序首先将HDFS中的数据加载到PySpark DataFrame中,然后将其与其余训练数据一起插入到HBase表中。...其次,添加一个功能,当用户确认占用预测正确时,将其添加到训练数据中。 为了模拟实时流数据,我每5秒在Javascript中随机生成一个传感器值。...”部分下选择“ Git” 使用“ https://github.com/mchakka/PySpark-HBaseDemoApp.git ”作为Git URL 使用Python3创建一个新会话 在CDSW
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。 1....这个值会影响矩阵分解的性能,越大则算法运行的时间和占用的内存可能会越多。通常需要进行调参,一般可以取10-200之间的数。 ...将数据解压后,我们只使用其中的u.data文件中的评分数据。这个数据集每行有4列,分别对应用户ID,物品ID,评分和时间戳。由于我的机器比较破,在下面的例子中,我只使用了前100条数据。...: u'196\t242\t3\t881250949' 可以看到数据是用\t分开的,我们需要将每行的字符串划开,成为数组,并只取前三列,不要时间戳那一列。...在实际应用中,我们需要通过交叉验证来选择合适的矩阵分解维度与正则化系数。这里我们由于是实例,就简化了。
注:由于Spark是基于scala语言实现,所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法(首单词小写,后面单次首字母大写,例如someFunction),而非Python中的蛇形命名(各单词均小写...:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,后续将专门予以介绍...中的drop_duplicates函数功能完全一致 fillna:空值填充 与pandas中fillna功能一致,根据特定规则对空值进行填充,也可接收字典参数对各列指定不同填充 fill:广义填充 drop...,仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列,返回一个筛选新列的DataFrame,而且是筛选多少列就返回多少列,适用于同时创建多列的情况(官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出,在创建多列时首选...提取相应数值,timestamp转换为时间戳、date_format格式化日期、datediff求日期差等 这些函数数量较多,且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致,无需全部记忆,仅在需要时查找使用即可
一、大数据框架及Spark介绍 1.1 大数据框架 大数据(Big Data)是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。...大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力。...相比于mllib在RDD提供的基础操作,ml在DataFrame上的抽象级别更高,数据和操作耦合度更低。 注:mllib在后面的版本中可能被废弃,本文示例使用的是ml库。...分布式机器学习原理 在分布式训练中,用于训练模型的工作负载会在多个微型处理器之间进行拆分和共享,这些处理器称为工作器节点,通过这些工作器节点并行工作以加速模型训练。...以其核心的梯度下降算法为例: 1、首先对数据划分至各计算节点; 2、把当前的模型参数广播到各个计算节点(当模型参数量较大时会比较耗带宽资源); 3、各计算节点进行数据抽样得到mini batch的数据
:字符串类型的字段包括 song, artist, gender和 level一些时间和ID类的字段特征 ts(时间戳),registration(时间戳),page 和 userId 。...重要字段列ts - 时间戳,在以下场景有用订阅与取消之间的时间点信息构建「听歌的平均时间」特征构建「听歌之间的时间间隔」特征基于时间戳构建数据样本,比如选定用户流失前的3个月或6个月registration...- 时间戳 - 用于识别交易的范围page - 用户正在参与的事件本身并无用处需要进一步特征工程,从页面类型中提取信息,或结合时间戳等信息userId本身并无用处基于用户分组完成统计特征?...无用字段列(我们会直接删除)firstName和lastName - 名字一般在模型中很难直接给到信息。method - 仅仅有PUT或GET取值,是网络请求类型,作用不大。...现实中,召回率和精确度之间肯定会有权衡,特别是当我们在比较大的数据集上建模应用时。
1、下载Anaconda并安装PySpark 通过这个链接,你可以下载Anaconda。你可以在Windows,macOS和Linux操作系统以及64位/32位图形安装程序类型间选择。...表格中的重复值可以使用dropDuplicates()函数来消除。...列的删除可通过两种方式实现:在drop()函数中添加一个组列名,或在drop函数中指出具体的列。...10、缺失和替换值 对每个数据集,经常需要在数据预处理阶段将已存在的值替换,丢弃不必要的列,并填充缺失值。pyspark.sql.DataFrameNaFunction库帮助我们在这一方面处理数据。...目前专注于基本知识的掌握和提升,期望在未来有机会探索数据科学在地学应用的众多可能性。爱好之一为翻译创作,在业余时间加入到THU数据派平台的翻译志愿者小组,希望能和大家一起交流分享,共同进步。
,比如LDA; 在Fitting过程中,CountVectorizer会选择语料库中词频最大的词汇量,一个可选的参数minDF通过指定文档中词在语料库中的最小出现次数来影响Fitting过程,另一个可选的二类切换参数控制输出向量...: 抛出异常,默认选择是这个; 跳过包含未见过的label的行; 将未见过的标签放入特别的额外的桶中,在索引数字标签; 回到前面的例子,不同的是将上述构建的StringIndexer实例用于下面的DataFrame...,也就是分为多少段,比如设置为100,那就是百分位,可能最终桶数小于这个设置的值,这是因为原数据中的所有可能的数值数量不足导致的; NaN值:NaN值在QuantileDiscretizer的Fitting...参数,如果用户选择保留,那么这些NaN值会被放入一个特殊的额外增加的桶中; 算法:每个桶的范围的选择是通过近似算法,近似精度可以通过参数relativeError控制,如果设置为0,那么就会计算准确的分位数...输出新的向量列,新的向量列中的元素是通过这些索引指定选择的,有两种指定索引的方式: 通过setIndices()方法以整数方式指定下标; 通过setNames()方法以字符串方式指定索引,这要求向量列有一
戳蓝色字关注我们哟!...导读:在《推荐算法概述》一文中,我们介绍了推荐算法分为基于用户、基于物品、基于模型的协同过滤方法,矩阵分解模型是典型的基于模型的方法之一,本文将从基本概念、原理、实践几个角度进行介绍。...1 基本概念 显式信息 & 隐式信息 显式信息指用户对物品的直接打分,如对商户、电影、书籍的评分。 隐式信息指用户对物品没有直接打分,需要通过点击次数、浏览时间、收藏、购买次数等反应感兴趣程度。...得到最优p、q的方法主要有梯度下降和交替最小二乘(ALS)两种,梯度下降是按照梯度的方向对p、q进行迭代,但消耗的计算资源较大,ALS是在每次迭代过程中,固定其中一个参数改变另一个参数,可实现并行运算,...适用于矩阵较大、非常稀疏的场景。
字段说明如下: user_id:脱敏过的用户ID; adgroup_id:脱敏过的广告单元ID; time_stamp:时间戳; pid:资源位; noclk:为1代表没有点击;为0代表点击; clk...字段说明如下: user:脱敏过的用户ID; time_stamp:时间戳; btag:行为类型, 包括以下四种: 类型 | 说明 pv | 浏览 cart | 加入购物车 fav...参考:为什么Spark中只有ALS 高度易并行化的——它的每个子任务之间没有什么依赖关系 显式: image.png 隐式: image.png 在隐反馈模型中是没有评分的,所以在式子中rui被...细胞状态:首先用前一层的细胞状态与遗忘门向量相乘,如果它乘以一个接近0的值,意味着在新的细胞状态中,这些信息是需要丢掉的。然后再将这个值与输入门的输出值相加,将神经网络发现的新信息更新到细胞中去。...速度更快 LightGBM 采用了直方图算法将遍历样本转变为遍历直方图,极大的降低了时间复杂度; LightGBM在训练过程中采用单边梯度算法过滤掉梯度小的样本,减少了大量的计算; LightGBM 采用了基于
数据分析的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,分析人员会将大部分精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且分析的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。...本文基于数据分析的基本流程,整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL(本文暂不涉及数据建模、分类模拟等算法思路)在分析流程中的组合应用,希望对大家有所助益。...我们可以看到,pyspark读取上来的数据是存储在sparkDataFrame中,打印出来的方法主要有两个: print(a.show()) print(b.collect()) show()是以sparkDataFrame...所以,正常情况下,如果遇到较大的数据量,我们会采用pyspark方式,这里只是记录分批读数的方案思路,有兴趣的小伙伴可以尝试一下: # 分批读取文件: def read_in_chunks(filePath...1) sep=',':输出的数据以逗号分隔; 2) columns=['a','b','c']:制定输出哪些列; 3) na_rep='':缺失值用什么内容填充; 4) header=True:是导出表头
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