探索 导出任务排队 这里讲讲实现思路： 前端请求服务端接口，告诉它要导出的日期范围、内容 服务端记录，插入队列 服务端监控脚本（可以用easyswoole等常驻型应用来完成），生成队列里的excel文件...，把任务标注成已经成功、对应的文件名 前端请求任务之后，间隔轮询后端，是否服务端导出完成，是的话则根据返回文件名下载文件 限制数据范围 这是比较重要的点，因为如果是不限制数据筛选范围，使用了排队导出的架构之后...我们可以根据筛选的日期范围，比如不能间隔超过50天，来限制，那么就要判断两个日期差距的日期了。...* 60, 2); // 差距的小时 $diffDay = bcdiv($diffHour,24,2); // 差距的天数 if ($diffDay > 50){ echo "范围过大，不可间隔
这使NumPy能够无缝且高速地与各种数据库进行集成。 1. allclose() Allclose() 用于匹配两个数组并且以布尔值形式输出。如果两个数组的项在公差范围内不相等，则返回False。...有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。 ...Pandas非常适合许多不同类型的数据： 具有异构类型列的表格数据，例如在SQL表或Excel电子表格中 有序和无序(不一定是固定频率)的时间序列数据。 ...，用于从平面文件(CSV和定界文件)、 Excel文件，数据库加载数据，以及以超高速HDF5格式保存/加载数据 特定于时间序列的功能：日期范围生成和频率转换、移动窗口统计、日期移位和滞后。 ...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
width：字典、列表或整数格式，用于设置轨迹宽度 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数：具体数值，适用于所有轨迹 --...bargap：浮点数格式，值在0和 1 之间，用于设置柱状的间隔，仅当 kind = bar 或 historgram 才适用。...bargroupgap：浮点数格式，值在 0和 1 之间，用于设置柱状分组的间隔，仅当 kind = bar 或 historgram 才适用。...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...13 行定义一个 DataFrame 值为第 9 行得到的 price 列表 行标签为第 8 行得到的 index 列表 列标签为第 6 行定义好的 columns 列表 处理过后，将每个股票的收盘价合并成一个数据帧
其他字段如：最小批量大小、最大批量大小、固定批量大小等是与之相关的字段，后面用到时具体介绍。...比如，有两个需求，分别是10、20，固定批量大小是40，只会产生一个40的建议。...（上面这三个常见的批量大小我就不举个栗子了） 4、FS：固定和分解，这个需要配合“固定批量大小”、“间隔时间”、“舍入值”三个字段一起使用，下面还是举例说明： 物料主数据设置： ?...另外还有一个字段“间隔时间”，前面我们没有给它赋值， 现在给他设置一个2天，再运行一下MRP看看结果： ? 可以看到，MRP建议出来的订单，是每（2-1）天才创建一个（按工作日）。...二、期间类型的批量大小 5、TB：日批量，按天进行需求合并。 6、WB：周批量，按周进行需求合并。 7、MB：月批量，按月进行需求合并。
一、前言 capinfos是Wireshark默认配套安装的命令行工具之一，从其命名来看也能顾名思义，主要用于显示抓包文件的信息，如文件格式、数据包数量、时间范围（首尾包）、数据包类型等。...：Packet size limit: inferred: 60bytes，这一行是包文件中数据帧的推断长度（inferred），这两个文件实际是通过mergecap -s 60来截断后合并保存的。...-u 以1.pcap为例，如上图，-u统计的时间间隔为2466.796133秒，我们先通过-I选项拿到包文件的总包量： capinfos -I 包量为1911713，也就是说最后一帧的帧序号为...1911713；此时通过tshark，来看最后一帧相对于第一帧的时间间隔： tshark -n -r -t r -Y 'frame.number==xxx' 输出结果为2466.796133...2）显示抓包的开始时间日期（-a） 此参数不用做过多介绍： capinfos -a 还有很多种方式可以查看抓包开始时间，比如通过tshark输出第一帧的时间： tshark -n -r <文件名
针对分布式转码有两个关键问题需要解决。第一个是不同转码任务之间的切片位置对齐，第二个则是将多个转码任务合并为一个多码率的Manifest文件。...经过分析发现，常见的高帧率转低帧率其实是粗暴按一定比例丢弃一定帧数，所以导致每帧间隔有些偏大有些偏小。比如25帧转15帧的情况下，原本帧间隔是40ms，转码后成了部分是40ms，部分是80ms。...对比平滑的15帧间隔66ms，两帧之间相差80ms导致看起来有更加明显的卡顿感。...当然，原画档位还是有一些使用限制的，如推流需要保证I帧间隔相差不大并且每个I帧间隔大小需要适中等等。否则前者会导致部分播放器的兼容性问题，后者则是会导致每个分片时长过小或者过大。...如DASH多码率分别是原画+1500码率转码流、码率顺序从低到高、拉流才启动转码、2分片起播等等； 在实际播放体验中，30帧转25帧经过帧间隔平滑后，1500码率档位播放效果也有较好的流畅度体验。
关于Power BI如何做关联分析，网上已经有不少文章（如马老师之前的推文，以以及power bi星球等等），其中的核心是合并及userelationship。...所以本文介绍如何在PowerBI里借助Python快速求出频繁项集（关联度较大的组合）。...本案的数据(BreadBasket，面包购物篮)结构如下。前两列是购物时间，Transaction是购物单编号，Item是物品。...选中字段后，编辑器生成6行代码：意味着Pandas和matplotlib两个库默认导入，同时生成了包含所选字段的数据帧dataset。接下来，即可在编辑器中编辑代码。只要本地安装了库，都可以导入。...此外，使用可视化Py控件，可以直接参与不同控件之间的联动。如下图所示，增加了日期切片器，数据可以即时变化。
如果读取的文件没有列名，需要在程序中设置header，举例如下： pd.read_csv("Soils.csv",header=None) 如果碰巧数据集中有日期时间类型的列，那么就需要在括号内设置参数...下面的示例按“Contour”列对数据进行分组，并计算“Ca”列中记录的平均值，总和或计数。...df.groupby(by=['Contour', 'Gp'])['Ca'].mean() 合并多个DataFrame 将两个数据合并在一起有两种方法，即concat和merge。...Concat适用于堆叠多个数据帧的行。...按列连接数据 pd.concat([df, df2], axis=1) 按行连接数据 pd.concat([df, df2], axis=0) 当您的数据帧之间有公共列时，合并适用于组合数据帧。
用日期偏移量表示数据间隔 将时间段固定到一周，一月，一季度或一年中的特定日期 用时间段建模时间间隔 使用PeriodIndex建立索引 用日历处理假期 使用时区标准化时间戳 移动和滞后时间序列 在时间序列上执行频率转换...，时间和间隔的表示 为了开始理解时间序列数据，我们需要首先检查 Pandas 如何表示日期，时间和时间间隔。...这些通常是确定两个日期之间的持续时间或从另一个日期和/或时间开始的特定时间间隔内计算日期的结果。...可以按除每日频率以外的时间间隔创建时间序列数据。...这样做的目的是演示如何在相似行业的选定股票之间的选定时间段内，得出各种股票价格测量值之间的相关性，并演示不同行业之间的股票差异。
注：以上例子日期中的点号不是规范的日期表示形式，建议大家以后尽量不要采用这种形式的写法，这里我们只是暂时按前期的数据表示形式操作。...4、TEXT 基本用法：将字符串按指定格式输出，公式=TEXT(字符串，指定格式） 例如，我们要将购买具体时间转换为，如下午 3:15的格式输出，可以进行如下操作，注意单元格中的函数公式。...例如，我们想合并客户id、客户姓名、年龄这三列内容，我们看到底该如何操作。 结果如上，是不是很简单？ 二、日期函数 1、Datedif 基本用法：求指定日期区间间隔的年数/月数/日数。...>求间隔年数，公式=DATEDIF(开始日期,结束日期,"Y") >求间隔月数，公式=DATEDIF(开始日期,结束日期,"M") >求间隔天数，公式=DATEDIF(开始日期,结束日期,"D") 例如...，要求客户购买日期距离当前日期间隔多少天，我们首先把购买日期提取出来，当前日期也单独列出来，然后通过DATEDIF函数进行求解。
六、日期时间预处理 作者：Chris Albon 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 把日期和时间拆成多个特征 # 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧...# 加载库 import pandas as pd # 创建数据帧 df = pd.DataFrame() # 创建两个 datetime 特征 df['Arrived'] = [pd.Timestamp...1/2001', periods=100000, freq='H') 如果数据帧未按时间索引，请使用此方法。...# 选择两个日期时间之间的观测 df[(df['date'] > '2002-1-1 01:00:00') & (df['date'] <= '2002-1-1 04:00:00')] date 8762...# 设置索引 df = df.set_index(df['date']) # 选择两个日期时间之间的观测 df.loc['2002-1-1 01:00:00':'2002-1-1 04:00:00']
6个日期时间常见问题总结 | Power Query实战》，里面有一个关于计算两个日期的间隔天数以及计算年龄（两个日期的间隔年数）的问题，但却没有关于两个日期的间隔月份数的情况。...那么，怎么计算间隔的月份呢？实际上，对于月份数的情况，是没有办法按天数折算的，毕竟每个月的天数都不一样，所以，Power Query里也没有Duration.TotalMonths之类的函数。...对于年月这个问题来说，虽然年+月组成的6位数字（如202204……202212,202301……），并不是连续的，但是，每年都是12个月，这是个很有规则的情况，根据这个规律，我们其实可以将它们转换成连续的数字...示例如下图所示： 经过转换成连续的数字，要算两个日期之间的月份数，就相对简单了，只要对“日”进行比较即可：如果后面（大的）日期中的“日”大于前面（小的）日期中的“日”，则直接用年月序列相减；如果小于...([日期1])>= Date.Day([日期2])) 对于年月的处理，使用“年*12+月份”的计算方法，转换为连续的序列，是在数据处理过程中经常用到的一个方法，建议大家一定要get到，记住——当然，动手练一下
从图中可见，主要分成了两个部分，上面是系统的指标采集，下面是进程的指标的采集。...如果发生了问题，想要回看当时的系统/进程的情况，可以使用atop -r /var/log/atop/atop_dddd -b hh:mm，可以查看dddd日期的hh:mm记录的数据。...atop每10s相当于给系统的状态做了一个快照，我们找到出现问题的时间点，然后通过atop来发现是否有异常。 更多的使用 在atop的页面上，按y键，可以看到线程级别的数据。 ?...按d键，可以看到IO的情况 ? 按m键，可以看到内存的详细数据 ? 按c键看到详细的参数 ?...以及按g恢复到常规视图，按j可以看到以container聚合的视图（非常适合docker场景），按l调整显示的各项数据等等。
ZonedDateTime 带时区的日期时间 Clock 时钟，可用于获取当前时间戳 java.time.format.DateTimeFormatter 时间格式化类 如何在java8中获取当天的日期...two = localTime.plusHours(2); System.out.println("两个小时后的时间是： " + two); // 现在的时间是： 21:02:50.942 // 两个小时后的时间是...()); // 2020-02-06 是否是闰年: true 两个日期之间包含多少天，多少月 计算两个日期之间包含多少天、周、月、年。...下面例子中将计算日期与将来的日期之间一共有几个月 /** * 15....两个日期之间包含多少天，多少月 */ LocalDate today = LocalDate.now(); LocalDate dates = LocalDate.of(2016, Month.MARCH
日期 日期 series_generate_date(interval, start, end) 生成一个日期序列，从指定的起始日期开始，按指定的间隔递增，直到达到指定的结束日期。...必须是一个字符串，表示间隔的大小和单位，如’interval 1 day’或’interval 2 month’。 start: 开始日期。必须是一个日期或日期时间字符串。 end: 结束日期。...时间 series_generate_timestamp(interval, start, end) 生成一个时间戳序列，从指定的起始时间戳开始，按指定的间隔递增，直到达到指定的结束时间戳。...必须是一个字符串，表示间隔的大小和单位，如’interval 1 hour’或’interval 30 minute’。 start: 开始时间戳。必须是一个时间戳字符串。 end: 结束时间戳。...必须是一个字符串，表示间隔的大小和单位，如’interval 1 hour’或’interval 30 minute’。 start: 开始时间戳。必须是一个时间戳字符串。 end: 结束时间戳。
3.日期型数据 日期型数据用于表示日期或时间数据，它可以进行算术运算，所以它是特殊的数值型数据。日期型数据主要应用在时间序列分析中。...定类变量的特点是其值只能代表事物的类别和属性，不能比较各类别之间的大小，例如性别、职业两个变量。使用“名义N”来表示定类尺度。 2.定序尺度 定序尺度是对事物之间等级或者顺序的一种测度。...其计算结果只能排序，不能进行算术运算，例如学历、职级两个变量。使用“序列O”来表示定序尺度。 3.定距尺度 定距尺度是对事物次序之间间距的一种测度，只可进行加减运算，不可进行乘除运算。...它不仅能够对事物进行排序，还能准确计算次序之间的差距是多少，例如温度、时间两个变量。 4.定比尺度 定比尺度是测算两个测量值之间比值的一种测度。它能够进行加减乘除运算，例如收入、用户数两个变量。...重新编码可以把一个变量的数值按照指定要求赋予新的数值，也可以把连续变量重新编码成离散变量，如把年龄重新编码为年龄段。 数据标准化 数据标准化是将数据按比例缩放，使之落在一个特定区间。
异步通信以一个字符为传输单位，通信中两个字符间的时间间隔多少是不固定的，然而在同一个字符中的两个相邻位间的时间间隔是固定的。 数据传送速率用波特率来表示，即每秒钟传送的二进制位数。...这样一帧的数据就传输完了。接下来接着像这样一直传送。在这里还要说一个参数。 帧间隔:即传送数据的帧与帧之间的间隔大小，可以以位为计量也可以用时间(知道波特率那么位数和时间可以换算)。...比如传送”A”完后，这为一帧数据，再传”B”，那么A与B之间的间隔即为帧间隔。 图-3 图-4 上两图和下两图传送的数据和波特率都是一样的，但是有几个参数是故意设置反了从而形成对比。...这样一帧的数据就传输完了。接下来接着像这样一直传送。在这里还要说一个参数。 帧间隔:即传送数据的帧与帧之间的间隔大小，可以以位为计量也可以用时间(知道波特率那么位数和时间可以换算)。...比如传送”A”完后，这为一帧数据，再传”B”，那么A与B之间的间隔即为帧间隔。 图-3 图-4 上两图和下两图传送的数据和波特率都是一样的，但是有几个参数是故意设置反了从而形成对比。
某些文件扩展名（如 MOV、AVI、MXF 和 FLV）是指容器文件格式，而不表示特定的音频、视频或图像数据格式。容器文件可以包含使用各种压缩和编码方案编码的数据。...压缩可以是无损压缩（不会丢弃图像的任何数据），也可以是有损压缩（选择性的丢弃数据）。 视频和音频数据的两种常用压缩种类是空间压缩和时间压缩。空间压缩适用于单帧数据，与周围帧无关。...时间压缩会识别帧与帧之间的差异，并且仅存储差异，因此所有帧将根据其与前一帧相比的差异来进行描述。不变的区域将重复前一帧。时间压缩通常称为帧间压缩。...关键帧之间的帧包含关键帧之间所发生变化的信息。 默认情况下，Adobe Media Encoder 会自动根据视频剪辑的帧速率来确定要用的关键帧间隔（关键帧距离）。...隔行视频由两个场组成，两个场结合便构成了每个视频帧。每个场都包含帧中一半数量的水平线条；上面的场（场 1）包含所有的奇数线条，下面的场（场 2）则包含所有偶数线条。
但这一间隔在不同的行为和视频中变化很大，例如有的博主可能用了更详细、更长时间来制作冰淇淋，也就是说在未来的任何时间都有可能制作完成冰淇淋。...所建立的模型具有高度的抽象性，可以任意时间间隔对未来进行远距离预测，并能够根据上下文选择对未来的远期预测。...模型从叙事视频中的一个样本帧开始，学习如何在所有叙事文本中找到相关的语言表述。...这两个节点的表示都被转换为全连接层，预测了在初始模态下使用注意力的未来帧。然后重复backward过程，模型损失是通过预测起始节点来训练模型的最终输出来结束循环（cycle）。...此数据集中的视频大致按主题区域分类，并且只使用分类为 Recipe 的视频，大约是数据集中的四分之一。 在338033个Recipe视频中，80% 为训练集，15%在验证集，5%在测试集。
p=33550 原文出处：拓端数据部落公众号 什么是时间序列？ 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。...年9月30日06:00:00，2019年9月30日上午6:00 持续时间 两个瞬时之间的差异 2天，4小时，10秒 时间段 时间的分组 2019第3季度，一月 Python的Datetime模块 datetime...两个日期、datetimes 或 times 之间的最小差值 日期/日期时间 object.year 返回年份 object.month 返回月份（1 - 12） object.day 返回日期（...sp500.loc[:,'date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')) 时间序列选择 按日、月或年选择日期时间 现在我们可以使用索引和loc...周期性 周期性指的是在不规则时间间隔内观察到的明显重复模式，如商业周期。 让我们分析苹果公司的收入历史数据，看看能否进行分解。
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