教育的意义和价值很大程度上依赖于教师去实现，因而营造尊师重教的良好氛围成为社会共识，教师的身心健康、职业发展广受社会各界关注。...1 近一半教书“先生”欲逃离 男教师恐成校园“大熊猫” 按照社会上的职业属性划分，人们常常会对某类职业进行性别预设，如警察、护士。如今，教师职业中，男女比例也存在严重失衡的现象。...直接体现为：教师收入水平低，男教师养家难；工作繁忙责任重，无暇顾及家庭教育；社会对男教师认同感偏低…… 一位刚毕业的师范生描述自身的经历：“刚刚毕业的大学生进入教师队伍，收入3000，除去房租、水电、吃喝...男老师也像其他职业的男性一样，需要赚钱养家，需要娶妻生子，每月4000块不到的工资，养家之难可想而知。对此，知乎上常有男教师自嘲：拿着这点工资，相亲都不好意思说自己是老师，只能说自己是事业单位的。...（副科教师压力来源以及占比 来源：一起作业） 据了解，教师的薪资由每月工资和每学期的绩效构成。绩效衡量成为副科教师的隐痛。
重采样分类 重采样主要有两种类型: 1、Upsampling 上采样可以增加数据的频率或粒度。这意味着将数据转换成更小的时间间隔。 2、Downsampling 下采样包括减少数据的频率或粒度。...在为模型训练准备时间序列数据时，重采样是必不可少的。 重采样过程 重采样过程通常包括以下步骤: 首先选择要重新采样的时间序列数据。该数据可以采用各种格式，包括数值、文本或分类数据。...# 将每日数据转换为每月数据并计算每月的总和 monthly_data = df['value'].resample('M').sum() # 将每月数据转换为每季度数据并计算每季度的平均值...总结 时间序列的重采样是将时间序列数据从一个时间频率（例如每日）转换为另一个时间频率（例如每月或每年），并且通常伴随着对数据进行聚合操作。...重采样是时间序列数据处理中的一个关键操作，通过进行重采样可以更好地理解数据的趋势和模式。 在Python中，可以使用Pandas库的resample()方法来执行时间序列的重采样。 作者：JI
在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。 1....时间序列重采样 重采样是指将时间序列数据的频率转换为其他频率。...例如，将每日数据转换为每月数据： # 将每日数据重采样为每月数据，计算每月的均值 monthly_data = df['column_name'].resample('M').mean() 6.
pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample原始的意思是「重采样...」，可分为「上采样」与「下采样」，而我们通常情况下使用的都是「下采样」，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...2013-02-08到2018-02-07之间每个交易日苹果公司的股价 AAPL = pd.read_csv('AAPL.csv', parse_dates=['date']) # 以月为统计窗口计算每月股票最高收盘价...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
pandas中进行时间分组聚合 在pandas中根据具体任务场景的不同，对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现： 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample原始的意思是重采样...，可分为上采样与下采样，而我们通常情况下使用的都是下采样，也就是从高频的数据中按照一定规则计算出更低频的数据，就像我们一开始说的对每日数据按月汇总那样。 ...如果你熟悉pandas中的groupby()分组运算，那么你就可以很快地理解resample()的使用方式，它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”，最基础的参数为rule，用于设置按照何种方式进行重采样...2013-02-08到2018-02-07之间每个交易日苹果公司的股价 AAPL = pd.read_csv('AAPL.csv', parse_dates=['date']) # 以月为统计窗口计算每月股票最高收盘价...它通过参数freq传入等价于resample()中rule的参数，并利用参数key指定对应的时间类型列名称，但是可以帮助我们创建分组规则后传入groupby()中： # 分别对苹果与微软每月平均收盘价进行统计
扩散模型已经改变了图像到图像（I2I）的合成方式，但在视频到视频（V2V）合成方面面临维持视频帧间时间一致性的挑战。在视频上应用 I2I 模型通常会在帧之间产生像素闪烁。...先来看下合成效果，例如，将视频中的人物转换成「希腊雕塑」的形态： 将吃竹子的大熊猫转换成「国画」的形式，再把大熊猫换成考拉： 跳跳绳的场景可以丝滑切换，人物也可以换成蝙蝠侠： 方法简介 一些研究采用流来导出像素对应关系...对于每个训练视频，研究者按顺序采样 16 个间隔为 {2,4,8} 的帧，这些帧代表持续时间为 {1,2,4} 秒的视频（视频的 FPS 为 30）。...他们采用比例为 7.5 的无分类器引导，并使用 20 个推理采样步骤。此外，研究者还使用了零信噪比（Zero SNR）噪声调度器 。
pd.to_datetime(df['date']) df.sample(5)一些最常用的时间序列数据分组方法是:1. resamplepandas中的resample 方法用于对时间序列数据进行重采样...例如将每日数据重新采样为每月数据。Pandas中的resample方法可用于基于时间间隔对数据进行分组。...resample()只在DataFrame的索引为日期或时间类型时才对数据进行重新采样。...然后使用重采样方法按月分组数据，并计算每个月的“sales”列的平均值。结果是一个新的DF，每个月有一行，还包含该月“sales”列的平均值。2. ...具体freq的取值如下： 'D': 每天 'B': 每个工作日（排除周末） 'W': 每周 'M': 每月最后一天 'MS': 每月第一天
比如，我有过去3年中自己每月开支、每月收入、每月旅行次数的数据，现在我想回答下列问题： 明年我每月的开支会是多少？ 哪个因素（每月收入还是每月旅行次数）在决定我的每月开支时更重要？...每月收入、每月旅行次数是如何与每月支出相关的？ 02 分类 分类是一种数据挖掘技术，通过确定一组数据所属的类别以实现更准确的预测和分析。分类有时候也称为决策树，是对大型数据集进行分析的利器之一。...03 重采样方法（Resampling Methods） 重采样是从原始数据中重复采集样本的方法。这是一种非参数统计推断方法。换句话说，重采样方法不涉及使用通用分布表来计算近似的p概率值。...重采样根据实际数据生成一个唯一的采样分布。它使用实验方法而不是分析方法来生成唯一的样本分布。它产生的是无偏估计，因为它是基于研究人员研究的数据的所有可能结果生成的无偏样本。...为了理解重采样的概念，你需要理解术语Bootstrapping和交叉验证(Cross-Validation)。
# atart 开始时间， end结束时间，freq ： D是以天为单位，10D就是以10天为单位，M就是月等等 其他： B：工作日 H：小时 T或min：分 S：秒 L或ms：毫秒 U：微妙 BM:每月最后一个工作日...MS：每月第一天 BMS：每月第一个工作日 # 时间是可以作为索引的 # 以20天为一个间隔 attr = pd.date_range(start='20170101',end='20180101',...pandas重采样 重采样：指将时间序列从一个频率转化为另一个频率的过程。...降采样：高频率转化为低频率(比如将一个精确到秒的时间转化为只有年月日) 升采样：低频率转化为高频率(与上面相反) 我们需要用resample来实现频率转换。...(np.arange(100).reshape((100,1)),index=pd.date_range(start='20170101',periods=100,freq='3600S')) # 降采样
「不可行」定理 研究者提出了一个两次重加权框架，分别对草稿模型和目标模型的输出分布进行重加权。...这个框架具有很高的自由度，两次重加权函数可以不同，验证算法也可以任意选择，只要满足最终算法保持输出概率分布，从而维持输出质量即可。...在此框架下，研究者严格描述并证明了一个「不可行」定理：当词汇表大小大于 2 时，任何试图同时保持水印强度和加速效果的方法都必然使用两个平凡的重加权函数。...保持水印强度的方法优先确保水印的可检测性，即使这可能会牺牲一定的采样效率。这种方法首先对目标模型和草稿模型的输出概率分布进行重加权并从中采样，然后基于两个重加权分布进行投机采样。 2....保持采样效率的方法优先保证生成速度，即使水印的强度可能有所降低。这种方法仍然对目标模型和草稿模型的输出概率分布进行重加权并从中采样，但接下来基于两个未经过重加权的分布进行投机采样。
据悉，倍轻松发行价格27.4元/股，上市首日开盘报160元/股，较发行价大涨484%，1小时后最高拉升至185.58元/股，上午盘中一度暴涨逾575%，而后市值维持在百亿上下区间。...再有，毛利率是衡量企业盈利能力的重要指标，而倍轻松毛利率长期维持在较高水平。...倍轻松招股书数据显示，2018年和2019年，倍轻松仍以线下渠道为主，线下销售收入占公司主营业务收入占比维持在50%以上。...目前来看，持续扩大渠道以及产品阵营让倍轻松保持营收增长，但其“重营销、轻研发”的做法充满争议。...与低研发费用相反的是倍轻松销售费用逐年上涨，凸显了“重营销”的属性。
世界上近一半的人口直接依赖自然资源维持生计，我们生态系统的持续退化只会对人类产生负面影响。...自成立以来，我们一直走在基因科学的前沿，同时聚焦在多种物种的应用——从水稻到蚕、家鸡，再到大熊猫等物种，我们进行了广泛的测序和研究。”...其成果发表在Nature期刊；绒猴完美基因组及染色体性别演化研究，成果发表在Nature期刊；远古鱼及肺鱼呼吸功能演化研究，发表2篇Cell封面文章；海洋哺乳动物基因组演化研究成果发表于PNAS期刊；大熊猫亚种分化年代及濒危分子机制研究成果发表于...Nature期刊；揭示六千年生菜栽培驯化迁徙及抗病分子机制的成果发表于Nature Genetics期刊；金粟兰早期被子植物演化基因组研究发表于Nature Communications期刊；427种竹子重测序及地理区系研究发表于
周期（Period）周期表示一段时间范围内的固定频率，例如每月的第一天、每季度的第一个月等。Period对象用于表示这种周期性的时间段。二、常见问题及解决方案1....重采样问题描述：有时需要将高频数据聚合为低频数据，或者将低频数据扩展为高频数据。 解决方案：使用resample()方法可以方便地对时间序列数据进行重采样。...index = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D')data = pd.Series(range(10), index=index)# 按周重采样并求和
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...月收入和每月旅行次数与月支出之间是什么关系？ 2. 分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。即，重采样不使用通用分布来逼近地计算概率 p 的值。...重采样基于实际数据生成一个独特的采样分布。它使用经验性方法，而不是分析方法，来生成该采样分布。重采样基于数据所有可能结果的无偏样本获取无偏估计。...为了理解重采样的概念，你应该先了解自助法（Bootstrapping）和交叉验证（Cross-Validation）： 自助法（Bootstrapping）适用于多种情况，如验证预测性模型的性能、集成方法
比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...月收入和每月旅行次数与月支出之间是什么关系？ 2. 分类 分类是一种数据挖掘技术，为数据分配类别以帮助进行更准确的预测和分析。分类是一种高效分析大型数据集的方法。...重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。即，重采样不使用通用分布来逼近地计算概率 p 的值。...重采样基于实际数据生成一个独特的采样分布。它使用经验性方法，而不是分析方法，来生成该采样分布。重采样基于数据所有可能结果的无偏样本获取无偏估计。...为了理解重采样的概念，你应该先了解自助法（Bootstrapping）和交叉验证（Cross-Validation）： ?
本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。...比如，我有过去三年月支出、月收入和每月旅行次数的数据。现在我需要回答以下问题： 我下一年月支出是多少？ 哪个因素（月收入或每月旅行次数）在决定月支出方面更重要？...重采样方法 重采样方法（Resampling）包括从原始数据样本中提取重复样本。这是一种统计推断的非参数方法。即，重采样不使用通用分布来逼近地计算概率 p 的值。...重采样基于实际数据生成一个独特的采样分布。它使用经验性方法，而不是分析方法，来生成该采样分布。重采样基于数据所有可能结果的无偏样本获取无偏估计。...为了理解重采样的概念，你应该先了解自助法（Bootstrapping）和交叉验证（Cross-Validation）： ?
代码 说明 D 天 B 工作日 H 时 T 分 S 秒 L 毫秒 U 微秒 BM 每月最后一个工作日 移动与滞后数据也是一个很常见的操作。 ?...image.png 重采样、频率转换 上面介绍了一些有关时间序列的基础操作，接下来介绍一些进阶内容。 在做实验的时候，我们最常涉及的就是采样。 ? image.png ?...image.png 我们发现这段程序所实现的功能是，每五分钟采样，并将该五分钟内的值求和赋给新采样的频率。 以上是降采样，升采样是一样的，只不过可能会有一些插值操作，这里不予介绍。
它清楚地显示了每月的价值差异。 有更多的方式来显示季节性。在本文的最后我用另一种方式进行讨论。 重采样和滚动 请记住上面的“Volume”数据的第一行图。正如我们之前讨论过的，这里数据量太大了。...它可以通过重采样来修复。绘制月平均数据将在很大程度上解决这个问题，而不是绘制每日数据。为此，我将使用已经为上面的条形图和框图准备的df_month数据集。...重采样在时间序列数据中很常见。大多数时候重采样是在较低的频率进行。 因此，本文将只处理低频的重采样。虽然重新采样的高频率也有必要，特别是为了建模的目的。不是为了数据分析。...通常平滑尖峰，重新采样到较低的频率和滚动是非常有用的。 现在，将日数据和周平均“Volume”画在同一幅图上。首先，使用重采样方法制作每周平均数据集。...日历已经准备好了每月平均“Open”数据。现在，用它生成热点图。
我们可以使用 Pandas 提供的时间序列功能来进行滚动平均、重采样等操作。2.3.1 滚动平均滚动平均可以帮助我们平滑数据，减少噪声的影响。...rolling_mean_temperature'], label='Rolling Mean Temperature', color='red')plt.legend()plt.show()2.3.2 重采样如果我们想按月或按年汇总数据...例如，计算每月的平均温度：# 按月重采样并计算平均温度monthly_avg_temp = df['temperature'].resample('M').mean()# 绘制月度平均温度图plt.figure
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