一丶random模块 取随机数的模块 #导入random模块 import random #取随机小数: r = random.random() #取大于零且小于一之间的小数 print(r) #0.7028485217376959 r = random.uniform(1,2) #取大于一且小于二之间的小数 print(r) #1.2376900963409765 #取随机整数 r = random.randint(2,8) #取大于二且小于八之间的整数 print(r
在大多数 UNIX 系统中，当前时间存储为自特定时刻以来经过的时间以简化，将时间保持为长整数。所有 UNIX 系统普遍接受的时刻是 1970 年 1 月 1 日凌晨 12:00:00。 这称为 UNIX 时间戳，并被所有现代 UNIX/Linux 系统识别。
在Python中，通常有这几种方式来表示时间：1）时间戳 2）格式化的时间字符串 3）元组（struct_time）共九个元素。由于Python的time模块实现主要调用C库，所以各个平台可能有所不同。
把current_load时间设置成作业的开始时间。通过“获取系统信息”完成这一功能，在这个步骤里创建一个“系统日期（变）”类型的字段，字段名是sysdate。然后创建一个“插入/更新”步骤，把“获取系统信息”步骤和“插入/更新”步骤连接起来。在“插入/更新”步骤的“更新字段”部分里，用流里的字段“sysdate”去更新表里的字段“current_load”。另外还要设置“用来查询的关键字”部分，把表的“current_load”的条件设置为“is not null”即可。
在目前的APM和后续的IoT场景中，InfluxDB会发挥越来越重要的作用，那么InfluxDB是如何保存数据并且高性能对外提供存取服务的呢？下面就一起来看下InfluxDB原理的那些事 ~
队列：先进先出(FIFO:first in first out) 排队购物
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
对于时间序列数据，传统的做法是在一个序列或DataFrame的索引中表示时间成分，这样就可以对时间元素执行操作。pandas也可以将时间作为数据
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
为了将缓存数据取出执行反序列化操作，因为二级缓存数据存储介质多种多样，不一样在内存。
在分布式系统中，如何在各个不同的服务器上产生数据主键ID值? 比如，有一个订单系统被部署在了AB两个节点上(即两台服务器上)，那么如何在这两个节点上各自生成订单ID，并且保证ID值不会冲突? 通常有以
模块：用来从逻辑上组织python代码（变量、函数、类、逻辑：实现一个功能），本质就是.py结尾的python文件（文件名：test.py，模块名就是：test）
1、InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序、事件和指标数据库，无需外部依赖。 基于时间序列，支持与时间有关的相关函数（如最大，最小，求和等） 可度量性：你可以实时对大量数据进行计算 基于事件：它支持任意的事件数据 1）无结构（无模式）：可以是任意数量的列 2）可拓展的 3）支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函数，方便统计 4）原生的HTTP支持，内置HTTP API 5）强大的类SQL语法 6）自带管理界面，方便使用 2、安装： rpm -ivh https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-0.13.0.x86_64.rpm 3、启动： sudo service influxdb start 4、客户端： 在usr/bin里使用influx即可登入Influx服务器。也可以将路径加入环境变量中，这样既可在任意地方使用influx。 InfluxDB自带web管理界面，在浏览器中输入 http://服务器IP:8083 即可进入web管理页面。 5、基本概念： database 数据库 measurement 表 point 表中的一行数据 point由time(自动生成的时间戳),field数据，tags由索引的数据 series所有在数据库中的数据，都需要通过图表来展示，而这个series表示这个表里面的数据，可以在图表上画成几条线：通过tags排列组合算出来。 6、基本操作: 客户端命令行、HTTP API、各语言API库 show databases; create database test drop database test use test
作为一个几乎每天处理时间序列数据的人，我发现pandas Python包对于时间序列的操作和分析非常有用。
作者 | Lukasz Mierzwa 译者 | 平川 策划 | 褚杏娟 我们使用 Prometheus 来监控构成我们全球网络的所有不同的硬件和软件。Prometheus 让我们可以随时度量其健康状况和性能，如果任何服务有任何问题，那么我们的团队在其成为问题之前就可以知道。 在写这篇文章的时候，我们运行着 916 个 Prometheus 实例，总共大约 49 亿个时间序列。下面的截图展示了确切的数值： 平均每个实例大约有 500 万个时间序列，但实际上，我们的实例有的非常小，有的非常大，最大的
在HANA开发中，经常会遇到一些业务数据不连续，但是在最终输出的时候要求连续展示，尽管对应的业务数据为空。这时生成序列数据是非常重要的一步。HANA提供了多种用于生成不同类型序列的函数，以下是一些常用的序列生成函数以及它们的详细用法。
降采样（或在信号处理中，抽取）是降低数据采样率或分辨率的处理过程。例如，假设温度传感器每秒钟都向OpenTSDB系统发送数据。如果用户在一小时内查询数据，他们将获得3,600个数据点，这些数据点可以相当容易地绘制出来。但是现在，如果用户要求整整一周的数据，他们将获得604,800个数据点，并且突然间图形可能变得非常混乱。使用降采样器，单个时间序列在一个时间范围内的多个数据点在一个对齐的时间戳中与数学函数一起聚合成单个值。这样我们可以将数量从604,800减少到168。
周一的时候不是发了《在开源项目中看到一个改良版的雪花算法，现在它是你的了。》这篇破文章嘛。
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03
时间序列数据有许多定义，它们以不同的方式表示相同的含义。一个简单的定义是时间序列数据包括附加到顺序时间点的数据点。
摘要：PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，能够降低你在机器学习数据收集时的数据清理工作以及数据浪费。这些经验包括:要收集所有数据，每个事件的时间戳，避免序列化和二进制，查询时间和使用队列服务等。 在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收
https://blog.csdn.net/fgf00/article/details/52357477
python常用模块 什么是模块？ 常见的场景：一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件，文件名就是模块名字加上.py的后缀。 但其实import加载的模块分为四个通用类别： 1 使用python编写的代码（.py文件） 2 已被编译为共享库或DLL的C或C++扩展 3 包好一组模块的包 4 使用C编写并链接到python解释器的内置模块 为何要使用模块？ 如果你退出python解释器然后重新进入，那么你之前定义的函数或者变量都将丢失，因此我们通常将程序写到文
每次放长假的在家里的时候，总想找点简单的例子来看看实现原理，这次我们来看看 Go 语言雪花算法。
a.定义：本质就是.py结尾的python文件，逻辑上组织python代码，实现某种功能。例：文件名test.py-->模块名test。
算下来，已有半月之久没写文章，都是在吃老本，再不写估计就要废了，下班回来告诉自己就算通宵也要把这篇写完。
时间序列在很多的领域都是重要的结构化数据形式，例如经济学、金融、生态学、物理学等，其特点是：
journalctl命令是Systemd日志系统的一个命令，主要用途是用来查看通过Systemd日志系统记录的日志，在Systemd出现之前，Linux系统及各应用的日志都是分别管理的，Systemd取代了initd之后便开始统一管理了所有Unit的启动日志，可以只用一个journalctl命令，查看所有内核和应用的日志。
科技的发展，我们越来越多的接触电子合同，比如金融借贷合同、员工劳务合同等。当我们拿到一个电子合同的时候，怎么判断这个合同是否真实有效呢？
时间戳（timestamp），一个能表示一份数据在某个特定时间之前已经存在的、 完整的、 可验证的数据,通常是一个字符序列，唯一地标识某一刻的时间。使用数字签名技术产生的数据， 签名的对象包括了原始文件信息、 签名参数、 签名时间等信息。广泛的运用在知识产权保护、 合同签字、 金融帐务、 电子报价投标、 股票交易等方面。
发布优惠券的时候，每个店铺都可以发布优惠券，当用户抢购的时候,优惠券表中的id如果使用数据库的自增长ID会存在以下问题：
数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理02 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理03 备注：如果有帮助，欢迎点赞收藏评论一键三联哈~~
telegraf 整个包非常大，在这个方案只用了statsd插件部分的修改，所以更具体的需要根据自己需要进行学习，如果只是使用本方案就可以略过。
time模块 常用表示时间方式： 时间戳，格式化的时间字符串，元组（struct_time） UTC（Coordinated Universal Time，世界协调时）亦即格林威治天文时间，世界标准时间。在中国为UTC+8。DST（Daylight Saving Time）即夏令时。 时间戳（timestamp）的方式：通常来说，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。 元组（struct_time）方式：struct_time元组共有9个元素，返回struct_time的函
在新的一年里，很多人都在思考如何利用机器学习（ML）算法来提高产品或服务的质量。 PredictionIO公司与许多公司合作，部署他们的第一个ML系统和大数据基础设施。PredictionIO总结了数据收集任务中的一些好的实践，并愿意与你分享这些经验。 如果你正在考虑采用ML，以正确的格式收集正确的数据，将会降低你的数据清理工作以及数据浪费。 要收集所有数据 收集所有数据是非常重要的。除非你真正训练一个预测模型，否则你将很难知道哪个属性哪些信息具有预测价值，并提供最好的结果。 如果一条信息没有收集到，我们就
snowflake(雪花算法)是一个开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。snowflake算法将64bit划分为多段，分开来标识机器、时间等信息，具体组成结构如下图所示：
今天主要介绍常用的 SQL ，包括对元数据和数据的增删改查，本文的sql都是基于 0.10.0 的，这个大版本马上发布！
1、 模块和包 a.定义： 模块用来从逻辑上组织python代码（变量，函数，类，逻辑：实现一个功能），本质就是.py结尾的python文件。（例如：文件名：test.py,对应的模块名：test）
3、元组（struct_time），如gmtime、localtime等等
当谈到 Oracle 数据库的事务日志（redo log）时，redo record是其中最重要的组成部分之一。每个redo record都是一个逻辑单位，用于记录数据库中发生的每个修改操作，以便在需要时进行数据恢复和回滚。
Prometheus 提供了一种功能表达式语言 PromQL，允许用户实时选择和汇聚时间序列数据。表达式的结果可以在浏览器中显示为图形，也可以显示为表格数据，或者由外部系统通过 HTTP API 调用。
知识点涵盖：代码自动生成、主键自增（雪花算法）、分页、自动填充字段、LocalDateTime 序列化配置、druid数据源配置、SQL监控页面、逻辑删除、事务管理、多环境配置等等。 1、 可以无缝内嵌进项目，也可以保存下来，方便下次使用。 2、代码中带有很多注解，为方便对MybatisPlus了解不深的同学，也能够快速看懂。👨💻or🛌 3、不行的话一步一步复制，也是可以运行起来的，慢慢看更好。 📷 地点:湖南邵阳 作者:喜 SpringBoot集成MybatisPlus 涵盖了目前
1.创建序列 CREATE SEQUENCE SEQ_ROAD_NETWORK_PLAN MINVALUE 1 MAXVALUE 9999999999999999999999999999 INCREMENT BY 1 START WITH 1 CACHE 10 NOORDER NOCYCLE ; 2.查看建表DDL语句 SELECT DBMS_METADATA.GET_DDL('TABLE','表名大写','用户大写') FROM DUAL; 同理可以更换第一个参数的名字查看其他对象的DDL。 3
8.1 Collaboration and conflict resolution
php需要一定的时间格式才能转换成时间戳（表示从格林威治时间1970年01月01日00时00分00秒起至现在的总秒数），这就要用到php正则判断，以下是代码：
在java中，java.util.Date对象用于表示时间。这个对象既能表示日期，也能表示时间。原因在于这个对象内部实际上是一个long字符来存储的毫秒数。我们都知道时间通过System.currentTimeMillis()方法获取当前的系统时间戳，就能转换为我们所需要的时间：
Redis的RDB文件是对内存存储的一种表示。这个二进制文件足以完全恢复Redis当时的运行状态。 RDB文件格式针对快速读写进行了优化。LZF压缩被用于减小文件大小。 通常，对象的长度会作为该条记录的前缀，所以在读取对象前，你已经精确地知道了需要分配多少内存。 优化文件的快速读写，意味着数据在磁盘中的格式，尽可能的和内存中展示的一样。 这就是RDB文件采用的方法。 因此，你可以在不了解Redis内存数据结构的前提下，解析RDB文件。
数据清洗，是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路，也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方。
前面的文章中，我们讲解了pandas处理时间的功能，本篇文章我们来介绍pandas时间序列的处理。
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