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《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

时间序列(time series)数据是一种重要的结构化数据形式,应用于多个领域,包括金融学、经济学、生态学、神经科学、物理学等。在多个时间点观察或测量到的任何事物都可以形成一段时间序列。很多时间序列是固定频率的,也就是说,数据点是根据某种规律定期出现的(比如每15秒、每5分钟、每月出现一次)。时间序列也可以是不定期的,没有固定的时间单位或单位之间的偏移量。时间序列数据的意义取决于具体的应用场景,主要有以下几种: 时间戳(timestamp),特定的时刻。 固定时期(period),如2007年1月或201

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Django内置模板标签

控制自动转义是否可用。参数是on或off。 该标签会以一个endautoescape作为结束标签. 例如: {% autoescape on %} {{ body }} {% endautoescape %} 2. block block标签可以被子模板覆盖。 3. comment 在{% comment %}和{% endcomment %}之间的内容会被忽略,作为注释。 比如,当要注释掉一些代码时,可以用此来记录代码被注释掉的原因。 例如:

Rendered text with {{ pub_date|date:"c" }}

{% comment "Optional note" %}

Commented out text with {{ create_date|date:"c" }}

{% endcomment %} comment标签不能嵌套使用。 4. csrf_token 这个标签用于跨站请求伪造保护。常用于为form表单提供csrf令牌。 5. cycle 每当这个标签被访问,返回它的下一个元素。第一次访问返回第一个元素,第二次访问返回第二个参数,以此类推. 一旦所有的变量都被访问过了,就会回到最开始的地方,重复下去。这个标签在循环中特别有用: {% for o in some_list %} ... {% endfor %} 第一次迭代产生的HTML引用了row1类,第二次则是row2类,第三次又是row1 类,如此类推。 cycle的本质是根据某个规律,提供某种特性,比如想循环给表格的行添加底色等等。 也可以使用变量, 例如,如果你有两个模版变量:rowvalue1和rowvalue2, 可以让他们的值像这样替换: {% for o in some_list %} ... {% endfor %} 被包含在cycle中的变量将会被转义。 可以禁止自动转义: {% for o in some_list %} ... {% endfor %} 可以混合使用变量和字符串: {% for o in some_list %} ... {% endfor %} 在某些情况下,可能需要连续引用一个当前循环的值,而不前进到下一个循环值。要达到这个目的,只需使用as来给{% cycle %}取一个别名,就像这样: {% cycle 'row1' 'row2' as rowcolors %} 从那时起(设置别名后),你可以将别名当作一个模板变量进行引用,从而随意在模板中插入当前循环的值。 如果要将循环值移动到原始cycle标记的下一个值,可以使用另一个cycle标记并指定变量的名称。看下面的例子: ... ... ... ... 将输出: ... ... ... ... cycle 标签中,通过空格分割,可以使用任意数量的值。被包含在单引号(')或者双引号(")中的值被认为是可迭代字符串,相反,没有被引号包围的值被当作模版变量。 6. debug 输出整个调试信息,包括当前上下文和导入的模块。 7. extends 表示当前模板继承自一个父模板。 这个标签可以有两种用法: {% extends "ba

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《搜索和推荐中的深度匹配》——2.5 延伸阅读

Query重构是解决搜索中查询文档不匹配的另一种方法,即将Query转换为另一个可以进行更好匹配的Query。Query转换包括Query的拼写错误更正。例如,【1】提出了一种源渠道模型,【2】 提出了一种用于该任务的判别方法。Query转换还包括Query分段【3】【4】【5】。受统计机器翻译 (SMT) 的启发,研究人员还考虑利用翻译技术来处理Query文档不匹配问题,假设Query使用一种语言而文档使用另一种语言。【6】利用基于单词的翻译模型来执行任务。【7】 提出使用基于短语的翻译模型来捕获查询中单词和文档标题之间的依赖关系。主题模型也可用于解决不匹配问题。一种简单而有效的方法是使用term匹配分数和主题匹配分数的线性组合【8】。概率主题模型也用于平滑文档语言模型(或Query语言模型)【9】【10】。 【11】对搜索中语义匹配的传统机器学习方法进行了全面调查。

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