关键技术:可以利用datetime模块date类的today()方法将当前日期保存在变量中。...关键技术:可以利用datetime模块datetime类的today()方法将当前日期和时间保存在变量中。...【例】如果要将输出结果转换以“天”为单位,此时应该如何处理? 关键技术:针对上例中的delta变量,利用delta.days可以将输出结果转换以“天”为单位。...输出结果如下所示：379 【例】如果要将输出结果转换以“秒”为单位,此时应该如何处理? 关键技术:针对上例中的delta变量,利用delta.seconds可以将输出结果转换以“秒”为单位。...,不受模型变量相互独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难,是最常见的平稳时间序列模型之一。
正则，url由原来的/last变为/test/，但是会重新 匹配loction中，可以简单理解就是将替换后urlhttp://walidream.com/test重新发起一次请求。...arg=baz” $uri 不带请求参数的当前URI，$uri不包含主机名，如”/foo/bar.html” $document_uri 与$uri相同 2.4 if指令与全局变量使用 if判断指令的语法...if (condition) { ... } 对给定的条件condition进行判断。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(conditon)可以是如下任何内容： (1) 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false (2) 直接比较变量和内容时...检测完后，建议将rewrite_log关闭。
多维存储的SQL和对象使用（二） 索引 持久化类可以定义一个或多个索引；其他数据结构用于提高操作(如排序或条件搜索)的效率。InterSystems SQL在执行查询时使用这些索引。...类似地，Product列上的位图索引包含以下位字符串值(注意，这些值在索引中被排序为大写): CHAIR 0 0 1 1 0 HAT 1 1 0 0 1 InterSystems...例如，要找到State等于“MA”、Product等于“HAT”的所有行，SQL引擎可以简单地将适当的位串与逻辑and组合在一起。...除了这些索引之外，系统还维护一个额外的索引，称为“区段索引”，对于存在的每一行包含1，对于不存在的行(如已删除的行)包含0。 这用于某些操作，如否定。...第三个下标包含块编号；为了提高效率，位图索引被分成一系列位串，每个位串包含表中大约64000行的信息。这些位串中的每一个都被称为块。 节点包含位串。
然后，我们使用扩展运算符...将Set对象转换回数组。这里的扩展运算符作用是将一个可迭代对象（如Set）展开到一个新的数组中。 这种方法的优雅之处在于，它不仅代码简洁，执行效率也高。...通过创建一个新对象来合并属性，原始对象obj1和obj2保持不变，这在很多情况下非常有用，比如当你需要保留原始数据不变时。 4、如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢？...JavaScript为开发者提供了多种日期和时间处理的方法，但如何以最简洁的方式获取格式为“YYYY-MM-DD”的当前日期呢？这不仅是面试中可能遇到的问题，也是实际开发中的实用技巧。...Date对象。...具体来说，右侧的[b, a]创建了一个包含b和a值的新数组，然后通过解构赋值[a, b]将数组中的第一个元素（即原来的b的值）赋给a，将第二个元素（即原来的a的值）赋给b，从而实现了a和b的值交换。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，q p是AR项 q是MA项 d是使时间序列平稳所需的差分数 如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写...如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列稳定呢？ 最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分数。...ARIMA模型是这样的模型，其中时间序列至少差分一次以使其稳定，然后将AR和MA项组合在一起。因此，等式变为： 因此，目的是识别p，d和q的值。 ...SARIMA –最终预测 15.如何用外生变量建立SARIMAX模型 我们构建的SARIMA模型很好。 但是为了完整起见，让我们尝试将外部预测变量（也称为“外生变量”）强加到模型中。...而且，我想看看如果我们将最近的季节性模式强加到训练和预测中，模型将如何显示。 其次，这是一个很好的演示目的变量。因此，你可以将其用作模板，并将任何变量插入代码中。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，qp是AR项q是MA项d是使时间序列平稳所需的差分阶数如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写）...如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。那么如何使一序列平稳呢？最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分阶数。...ARIMA模型是这样的模型，其中时间序列至少差分一次以使其平稳，然后将AR和MA项组合在一起。因此，等式变为：因此，目的是识别p，d和q的值。...因此，即使该序列不是完全平稳的（平稳性较弱），我也将暂时将差分的阶数设置为1。...SARIMA –最终预测如何用外生变量建立SARIMAX模型我们构建的SARIMA模型很好。但是为了完整起见，让我们尝试将外部预测变量（也称为“外生变量”）加到模型中。该模型称为SARIMAX模型。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，q p是AR项 q是MA项 d是使时间序列平稳所需的差分阶数 如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”...如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？ 最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分阶数。...ARIMA模型是这样的模型，其中时间序列至少差分一次以使其平稳，然后将AR和MA项组合在一起。因此，等式变为： 因此，目的是识别p，d和q的值。...因此，即使该序列不是完全平稳的（平稳性较弱），我也将暂时将差分的阶数设置为1。...SARIMA –最终预测 如何用外生变量建立SARIMAX模型 我们构建的SARIMA模型很好。 但是为了完整起见，让我们尝试将外部预测变量（也称为“外生变量”）加到模型中。
ARIMA模型的特征在于3个项：p，d，q p是AR项 q是MA项 d是使时间序列平稳所需的差分数 如果时间序列具有季节性模式，则需要添加季节性条件，该时间序列将变成SARIMA（“季节性ARIMA”的缩写...如您所知，线性回归模型在预测变量不相关且彼此独立时最有效。 那么如何使一序列平稳呢？ 最常见的方法是加以差分。即，从当前值中减去先前的值。 因此，d的值是使序列平稳所需的最小差分数。...那分别是AR和MA模型。 那么ARIMA模型的方程是什么样的呢？ ARIMA模型是这样的模型，其中时间序列至少差分一次以使其平稳，然后将AR和MA项组合在一起。因此，等式变为： ?...因此，即使该序列不是完全平稳的（平稳性较弱），我也将暂时将差分的阶数设置为1。...同样，如果略有差异，请尝试添加其他MA项。 9.如何建立ARIMA模型 现在，已经确定了p，d和q的值，已经具备了拟合ARIMA模型的所有条件。
3、js的变量： js中用var声明变量，取分大小写。变量的命名需遵循如下规则： (1)变量必须使用字母、下划线_或者美元符$开始。 ...else判断： if(条件) { 条件成立时执行的代码 } else { 条件不成立时执行的代码 } if条件判断和Java中的是一样的。...接下来看看js提供了哪些内置对象： 1、Date日期对象： 定义日期对象：var date = new Date()，也可以带参数定义：var date = new Date(2018,9,23)...设置为红色、字体大小为20、背景颜色为蓝色。...语法如下： Object.style.display = value value的取值如下： 值 描述 none 此元素不会被显示 block 此元素将显示为块级元素 案例： <p id="pcon
多元线性回归模型是通过对多变量进行线性组合的方式来预测目标变量；而自回归模型是利用目标变量的历史数据来预测目标变量。...一般地，若 是零均值独立同分布白噪声，方差为 ， 令： 易见 为线性时间序列形式的弱平稳列，称为 MA(1) 序列。 2.2 MA(q) 将移动平均模型扩展到 q 阶。...MA(q) 序列模型为： 模型的特征方程： 特征方程的根称为特征根，特征根都在单位圆外的条件称为 MA 模型的可逆条件，但平稳性并不需要特征根的条件，所以 MA 模型总是弱平稳的。...ARMA 模型可以克服需要高阶 AR 或 MA 模型才能充分描述动态结构的问题，将 AR 和 MA 模型结合起来。...ARIMA 模型预测的基本步骤为： 判断试卷序列是否为非平稳序列（有很多方法，包括画图、自相关函数、单位根检验等，后面有机会再介绍）； 对数据进行处理，并找到适合的差分次数，将数据转变为平稳序列； 找到平稳序列的自相关函数和偏相关函数的截尾阶数
如A中只匹配根目录结尾的请求，后面不能带任何字符串。...(gif|jpg|jpeg|png|css|js|ico)$ { root /webroot/res/; } # 第三个规则是通用规则，用来转发动态请求道后端应用服务器 location / {...,对给定的条件condition进行判断。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(condition)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容是，使用...; } #如果提及方法为POST，则返回状态405（Method not allowed）。
(gif|jpg|jpeg|png|css|js|ico)$ { root /webroot/res/; } #第三个规则就是通用规则，用来转发动态请求到后端应用服务器 #非静态文件请求就默认是动态请求...，而break终止重写后的匹配 break和last都能阻止继续执行后面的rewrite指令 2.2 if指令与全局变量 if判断指令 语法为if(condition){...}...，对给定的条件condition进行判断。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(conditon)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容时，使用=...$request_uri ： 包含请求参数的原始URI，不包含主机名，如：”/foo/bar.php?arg=baz”。
所以，我把如何使用perl正则来匹配数据放在最开头介绍，包括匹配指定字符串、匹配变量、匹配标准输入(如管道传递的数据)以及匹配文件中的每一行数据，而且后文我假设各位和我当初一样，完全没有perl语言基础...STDIN>赋值给变量时，将只能读取一行(遇到换行符就结束读取)。...=\d)表示当前字符的右边是一个数字时就满足条件 (?!...)：表示顺序环视的取反。如(?!\d)表示当前字符的右边不是一个数字时就满足条件 (?<=...)：表示从右向左的逆序环视。例如(?...<=\d)表示当前字符的左边是一个数字时就满足条件 (?<!)...：表示逆序环视的取反。如(?<!...被当做普通的字符，所以无法匹配 qr//创建正则对象 因为可以在正则模式中使用变量替换，所以我们可以将正则中的一部分表达式事先保存在变量中。
这些变量的变化可能会全部同时发生，而用于将 VOUT 保持在一个恒定值所需的 RPASS 的数值也将必需相应地改变。...负载电流变化的简单模型 对于第二个例子，我们将负载电流从 50mA 变 500mA，并计算串联传输元件 RPASS 所需 的数值。...输入电压变化的简单模型 对于第三个例子，我们将输入电压从 12V 变为 22V，并计算串联传输元件 RPASS 所需 的数值。...控制环路 如前面所述，当工作条件发生变化时，串联传输元件 RPASS 的电阻也需要做出改变。这是利用一个控制环路实现的。...ESR 给 LDO 环路添加了一个零点，其频率为： FZERO=1/(2πx COUT x ESR) 。该零点增加了正相移，可对 LDO 环路中的两个低频极点之一进行补偿。
季节性预测算法 案例：通过 Holt-Winter 季节性预测算法预测广告支出 算法对比 结束语 综述 时间序列分析常用统计模型 单变量时间序列统计学模型，如：平均方法、平滑方法、有/无季节性条件的...多变量时间序列统计学模型，如：外生回归变量、VAR。 附加或组件模型，如：Facebook Prophet、ETS。 结构化时间序列模型，如：贝叶斯结构化时间序列模型、分层时间序列模型。...若满足以上两个条件，则时间序列数据不符合平稳性要求。 可以通过以下方法消除上述问题： 变换，如：取对数、取平方等。 平滑处理，如：移动平均等。 差分。 分解。 多项式拟合，如：拟合回归。...d项，即积分项(integration)，时间序列的差分预处理步骤，使其满足平稳性要求 q:MA项，即移动平均项(moving average)，将时间序列下一阶段描述为前一阶段数据平均过程中的残留误差的线性映射...结束语 在本文中，单变量预测方法在广告支出数据上表现良好。但这些方法难以组合/合并新的信号（如事件、天气）。同时这些方法对丢失数据也非常敏感，通常不能很好地预测很长一段时间。
.*/\.js 以 = 开头，表示精确匹配；如只匹配根目录结尾的请求，后面不能带任何字符串。...(gif|jpg|jpeg|png|css|js|ico)$ { root /webroot/res/; } #第三个规则就是通用规则，用来转发动态请求到后端应用服务器 #非静态文件请求就默认是动态请求...if指令与全局变量 if判断指令语法 if (condition) {...} 对给定的条件condition进行判断。...如果为真，大括号内的rewrite指令将被执行，if条件(conditon)可以是如下任何内容： 当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false 直接比较变量和内容时，使用=...//如果提交方法为POST，则返回状态405（Method not allowed）。
那个时候微处理器已经应用到现场仪表了，很多变送器已经转向数字化、多变量化，但以往使用的4～20mA模拟信号只能传递单个变量，难以满足新需求。...这在开创新技术的同时又兼容了原有的4～20mA模拟技术，在确保现有系统仍可运行的情况下增添了更加丰富的、用于过程测量和控制的数字信息，它还具备现场总线的一些优越性。...叠加在模拟信号上的HART信号如图1所示：1200Hz代表逻辑“1”；2200Hz代表逻辑“0”，由于FSK信号的平均值为0，不影响与控制系统间模拟信号传送值的大小，保证了与现有模拟系统的兼容性。...而HART协议是在低频的4~20mA模拟信号上叠加幅度为±0.5mA的频率数字信号，可同时进行双向数字传输。...模拟量信号只能传送过程变量，而HART设备可以传送数十个标准信息项，如设备状态和诊断报警、过程变量和测量单位、回路电流和百分比范围、基本配置参数、生产商和设备标签等。
举例说明：若REQUEST_URI为//trip/t.php，则规范化后为/trip/t.php，Nginx将规范前的值存放在$request_uri中，而规范化后的值存放在$uri中。...其中，$request_uri和$uri为Nginx内嵌变量。...Nginx指令详解if指令使用环境：server,location该指令用于检查一个条件是否符合，如果条件符合，则执行大括号内的语句。If指令不支持嵌套，不支持多个条件&&和||处理。...$http_HEADER HTTP请求头中的内容，HEADER为HTTP请求中的内容转为小写，-变为_(破折号变为下划线)，例如：$http_user_agent(Uaer-Agent的值), $http_referer...$sent_http_HEADER HTTP响应头中的内容，HEADER为HTTP响应中的内容转为小写，-变为_(破折号变为下划线)，例如： $sent_http_cache_control, $sent_http_content_type
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