/bin/bash # databases out save # developer : eisc.cn # 开发： 小绿叶技术博客； 功能：shell 自动导出数据库，将导出的格式为 ： 数据库名+时间...1 才进行导出数据，由于受到 NoOutDatabases 不导出影响，会被定义为 0....最后再次将状态更新为正常 1 # 注意： shell if 判断的时候需要在变量和值加双引号，否则异常 done echo "数据库导出保存目录： $dir 将目录..., 注意，不能出现重复的数据库文件。...一个数据库保留一个sql 文件。列出该目录的文件，如下：" ; ls $DestDir read -p "是否将文件放置在该目录？
这里是在vue请求的数据中将时间戳转换字符串的 关键部分 //item.add_time 为请求数据中的时间戳 var date = new Date(parseInt(item.add_time)
p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。...代码 as.POSIXct() 将字符串转换为带有分钟和秒的日期格式。
数据处理 #转成时间序列类型 x = rnorm(2) charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”) zoo(x,as.Date(charvec)) #包zoo xts(...x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替...cbind() rbind() merge() 列合并 #取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别 #缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y
该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 Tickdata.com的.asc文件 不易获取，因此，输入数据转换成xts，然后进行时间序列分析的过程中存在困难...因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。...对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列，仅作为行名存在，否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ?...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...读取后，对列名赋值 colnames(sample_tdataraw)=c(" ","SYMBOL","EX","PRICE","SIZE","COND","CORR","G127") 然后将第一列的时间数据赋给行名
全球预测系统（GFS）是由美国国家环境预测中心（NCEP）制作的一个天气预报模型。GFS数据集由选定的模型输出（如下所述）组成，作为网格化的预测变量。...384小时的预测，预测间隔为3小时，以6小时的时间分辨率进行（即每天更新4次）。使用 "创建时间 "和 "预报时间 "属性来选择感兴趣的数据。...GFS是一个耦合模型，由一个大气模型、一个海洋模型、一个土地/土壤模型和一个海冰模型组成，它们一起工作以提供一个准确的天气状况图。...更多信息见全球预报/分析系统最近的修改历史、模型性能统计网页和文件主页。...数据引用： Alpert, J., 2006 Sub-Grid Scale Mountain Blocking at NCEP, 20th Conf. WAF/16 Conf. NWP P2.4.
这个数据集删除了异常值。考虑的日内时间范围是09:30至16:00，即证券交易所的正式交易时间。与大多数此类关于日内数据建模的研究一样，当天的第一个收益被删除。每日数据从雅虎财经下载。...有规律的模式非常明显，大约每 390 个周期（1 天）重复一次，并显示出开盘和收盘时的波动性增加。GARCH，以及更普遍的ARMA模型只能处理指数衰减，而不是这里看到的那种模式。..., Var = sigma^2) 下面的图表显示了将波动率分解为其不同的组成部分。...预测 为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...如下图所示，VaR能很好地处理日内数据。观察到的VaR峰值是开盘前后的季节性因素造成的。
这篇我们将一起探索在腾讯云上，为云硬盘做基于dm-crypto/LUKS的块设备加密的方法实践。 0x01 静止数据（data-at-rest）加密分层 静止数据安全 VS....而现代的 Linux Crypto API 也是异步的，所以取决于系统将使用哪种特定的实现，很可能不会立即处理，而是再次排队等待以后合适的时间。...当Linux Crypto API最终将进行加密时，dm-crypt会尝试通过将每个请求放入红黑树来对待处理的写请求进行排序。...在之后的某个时间点，获取到加密的数据时，还是通过kcryptd工作队列安排它进行解密。kcryptd将把解密的请求发送到Linux Crypto API，后者再异步解密数据返回文件系统。...）为512时的aes-xts（cipher）以及pbkdf2-sha256（hash）是相对性能最佳的选择，也是当前的默认。
2、语言设置为English(United States)： Settings-> Language & input >language，设为English(United States) 3、将手机输入法设置成谷歌自带输入法...个选项 15、sdcard配置： 1、手机中放置sdcard 2、测试前清空sdcard 3、拷贝必需的测试用视频（手机内存和SD卡内存都要拷入，且SD卡必须先格式化） 16、设置手机时间为标准时间：...一般将SIM卡放入手机后开启数据流量就会自己校准时间 17、时区： 将时区设置为0时区（伦敦时间或者太平洋时间） 18、SIM卡本机号码设置： 要将本机号码写入到SIM卡中 注：SIM卡最好用联通卡.../xts-tradefed ⑪ run xts –plan XTS（GTS4,0的运行命令为：run gts –plan GTS） 6、GTS替换失败项与执行失败项和CTS都是一样的道理，具体路径是.../cts-usb-accessory会弹出一个提示框，记得要打钩 3、Ctrl+C–>方向键上键–>回车键（复测） 五、注意事项： 1、如果浏览器问题需要敲命令将浏览器主页设置为google搜索的主页：
本文打算以陌陌的股票分析为背景，介绍如何通过quantmod包构建专属的量化分析平台。...，常常只要几行函数就能完成从数据获取和处理到画图的复杂功能，其工作效率之高让行家里手都觉得膛目结舌。...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。
as the following image collection: NASA/GRACE/MASS_GRIDS/MASCON GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值...该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。...每个中心都是GRACE地面系统的一部分，并产生本数据集所使用的二级数据（球面谐波场）。输出包括重力场和用于计算它们的纠偏场的球面谐波系数。由于每个中心独立产生系数，结果可能略有不同。...对大多数用户来说，建议使用所有三个数据集的平均值。更多的细节请见供应商的选择解决方案页面。 注意 由于GRACE观测的采样和后处理，小空间尺度的表面质量变化往往被削弱。...由球面谐波Level-2数据处理的GRCTellus陆地网格不适合准确量化格陵兰岛或南极洲、冰川和冰盖的冰量变化。对于这些地区，建议使用JPL的mascon解决方案，可作为以下图片集。
recoverDuration，单个事务恢复重试的间隔时间为 120 秒。 cronExpression，定时任务 cron 表达式为 "0 */1 * * * ?"，每分钟执行一次。...【非 TCC 事务】未提交，cancel 的方法读取数据时发现未变更，导致方法实际未执行，最终 try 的方法执行完后，提交数据库事务【非 TCC 事务】，较为极端 )，最终引起数据不一致。...在事务恢复时，会对这种情况的事务进行取消回滚，如果此时远程参与者的 try 的方法还未结束，还是可能发生数据不一致。...DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分，前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包，主要负责事务数据的写入和处理；后者是一个独立的系统，主要负责异常事务的恢复。...这里加判断的事务类型为根事务，用于处理延迟回滚异常的事务的回滚。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。...data.frame() 时间序列 XTS: xts() 因子Factor：factor（补充） ?...11 2019-09-16 12 2019-09-17 13 2019-09-18 14 2019-09-19 15 关于xts类型的详细介绍，请参考文章《可扩展的时间序列xts》
GRACE Tellus月度质量网格提供了相对于2004-2010年时间平均基线的月度引力异常值。该数据集所包含的数据是以 "等水厚度 "为单位，以厘米为单位表示水的垂直范围的质量偏差。...更多细节请参见提供者的月度质量网格概述。 GRACE Tellus（GRCTellus）全球质量数据集基于一级GRACE观测，由NASA喷气推进实验室（JPL）处理。...该数据集利用空间和时间上的先验约束，以等面积的3°x3°球盖质量浓度（mascon）函数来估计全球每月的重力场，以尽量减少测量误差的影响。没有对数据进行额外的经验性去分化过滤。...这个数据集的一个版本，在后处理步骤中应用了海岸线分辨率改进（CRI）过滤器，以分离每个陆地/海洋mascon中的陆地和海洋部分的质量。...这些数据以1/2度的纬度网格表示，但它们代表了3x3度的等面积上限，这也是JPL-RL05M目前的原始分辨率。
鸿蒙 鸿蒙发布在gitee上 https://gitee.com/openHarmony 入门指导，以Hi3516DV300为例 https://gitee.com/openharmony/docs...34042.tar -C ~/ tar -xvf llvm-linux-9.0.0-34042.tar -C ~/ tar -xvf hc-gen-0.65-linux.tar -C ~/ 设置环境变量...下载源码时，就疑惑，鸿蒙和liteOS的关系，编译后，还有liteos.bin,疑惑。...安装完成后： 安装C/C++ 导入代码 ubuntu中设置共享文件夹 windows中能直接通过网络访问ubuntu中的文件夹 添加驱动网络映射器 按照IDE的指导导入...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...绘制自相关图和部分自相关图以帮助确定适当的时间序列模型。拆分数据集：根据实际需求将数据集拆分为训练集和测试集。使用训练集进行模型拟合和参数估计，并使用测试集进行模型评估和预测。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。
区别在于，quantmod收集数据并将其存储为xts对象，tidyquant收集数据并将其存储为tibble，从这里我们可以更轻松地使用tidyverse处理数据的功能，将数据转换回使用timetk包中的...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...每项资产的收益数据： ? 我们可以使用autoplot功能通过ggplot功能绘制xts或者时间序列数据（我们仅绘制前3项资产）： ? ?...更正式地说，我们的等式变为： ? 在R中使用以下来解决： 1、像以前一样下载数据，并将每日价格转换为每日收益-（我们设置了一个seed，以便使用set.seed收集相同的数据）。 ? ?...3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。我们还从Kenneth French网站上下载了每日Fama French 3因子，并整理了一下数据。
（喜欢爬山和烧烤 ） ggfortify 是一个简单易用的R软件包，它可以仅仅使用一行代码来对许多受欢迎的R软件包结果进行二维可视化，这让统计学家以及数据科学家省去了许多繁琐和重复的过程，不用对结果进行任何处理就能以...来很快地对PCA、聚类以及LFDA的结果进行可视化，然后将简单介绍用 ggfortify 来对时间序列进行快速可视化的方法。...autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species') 比如说给定label = TRUE 可以给每个点加上标识（以rownames为标准），也可以调整标识的大小...用 ggfortify 可以使时间序列的可视化变得极其简单。...可支持的R包有： zoo::zooreg xts::xts timeSeries::timSeries tseries::irts 一些例子： library(xts) autoplot(as.xts(
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...提供了许多用于定制系列和轴显示的选项。可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
差分 -为了将非平稳过程转换为平稳过程，我们应用差分方法。区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...在For循环中，我们首先根据动态分割点划分训练数据集和测试数据集。 我们在训练数据集上调用arima函数，其指定的阶数为（2,0,2）。...我们使用这个拟合模型通过使用forecast.Arima函数来预测下一个数据点。该功能设置为99％置信水平。可以使用置信度参数来增强模型。我们将使用模型中的预测点估计。...#初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima...，xts(Actual_return）） RM(Actual_return） 在我们转到代码的最后部分之前，让我们从测试数据集中检查ARIMA模型的结果以获取样本数据点。
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