MongoDB 是一个面向文档的数据库，这意味着它允许灵活、动态的模式设计。这种灵活性在数据结构随时间演变的场景中特别有用。...如何在 Sveltekit 中连接到 MongoDB 数据库为此，我们将利用 Sveltekit 挂钩，因为它允许我们在启动服务器之前仅创建一次连接。听起来很混乱？这是一个例子。1....创建我们的 MongoDB 客户端import { MONGO_URL } from '$env/static/private';import { MongoClient } from 'mongodb...});这将允许数据库连接仅发生一次，并且也是在启动应用程序之前发生。...但这只会发生在句柄函数中，在句柄函数之外调用的所有其他内容只会在应用程序启动之前执行一次。我正在参与2024腾讯技术创作特训营第五期有奖征文，快来和我瓜分大奖！
在本教程中，您将了解如何使用Python对时间序列数据进行规范化和标准化。 完成本教程后，你将知道： 标准化的局限性和对使用标准化的数据的期望。 需要什么参数以及如何手动计算标准化和标准化值。...如何使用Python中的scikit-learn来标准化和标准化你的时间序列数据。 让我们开始吧。...字符，在使用数据集之前必须将其删除。在文本编辑器中打开文件并删除“？”字符。也删除该文件中的任何页脚信息。 规范时间序列数据 规范化是对原始范围的数据进行重新调整，以使所有值都在0和1的范围内。...标准化可能是tve 有用的，甚至在一些机器学习算法中，当你的时间序列数据具有不同尺度的输入值时，也是必需的。...对于某些算法来说它是必需的，比如使用距离计算和线性回归以及人工神经网络来衡量输入值的k-最近邻居算法。 标准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观测值。您可以从您的可用数据中估计这些值。
使用时间序列数据通常与常规应用程序数据不同，您应该遵循最佳实践。...时间序列数据可以包括以恒定时间间隔捕获的数据（如每秒的设备测量值），或者以不规则的时间间隔（如警报和审计事件用例生成的数据）捕获的数据。...物联网是博世的战略计划，因此公司选择 MongoDB 作为其物联网架构中的数据平台层。该架构为博世集团及其工业互联网应用中的许多客户提供物联网应用，如汽车，制造业，智能城市，精准农业等。...04 专注于应用要求 使用时间序列数据时，必须花足够的时间来了解如何创建，查询和过期数据。有了这些信息，您可以优化架构设计和部署架构，以最好地满足应用程序的要求。...在下一篇博客文章 2，“第2部分：MongoDB中的时间序列数据的模式设计 ”中，我们将探索各种方法来构建不同需求集的模式，以及它们对应用程序性能和规模的相应影响。
再次了解下MongoDB存储时间的简单原理 MongoDB存储时间 在MongoDB常见的数据类型中关于时间的存储有两个类型分别是 ● Timestamp：时间戳， 表示从1970-1-1到现在的总秒数...● Date：存储当前⽇期或时间的UNIX时间格式 MongoDB存储时间类型数据时，如果是Date类型，都是先转换为UTC时间，然后存储到数据库中。...原因： 如果使用时间戳存储，操作者还得专门去做转化，有多麻烦，谁用谁知道。 那你可以说，我可以直接转化为格式化的时间字符串存储到数据库中，那样问题更大。...Date类型的存储虽然有上边描述的优点，也有不足，就是数据从数据库取出来到应用程序转化时有消耗。所以也有一部分开发人员推荐在MongoDB中使用时间戳存储时间数据。 ?...上边一段话的意思主要表达，如果使用时间戳存储时间数据，可以为查询和范围查找提供方便，字符存储数字也会遇到同样的问题，如果用字符存储数字，则计算，比较会是非常困难的。
对于半结构化数据，NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）是一种较好的选择。NoSQL数据库使用非关系型模型，适用于存储和查询半结构化数据。...第二颗栗子 时间序列数据库（例如InfluxDB、TimescaleDB）：专门针对时间相关数据的存储和查询进行了优化，具有高效的时间序列数据读写能力。...它适用于存储和分析物联网领域中的时间序列数据，比如传感器采集的温度、湿度、压力等数据。例如，在农业领域，可以使用时间序列数据库存储和分析农田的温度、湿度和光照等数据，以便进行精细化灌溉控制。...第三颗栗子 在物联网物流领域，需要存储运输车辆的GPS轨迹数据和运输订单信息。可以选择半结构化数据库如MongoDB。...通过MongoDB可以方便地查询某个车辆的轨迹数据或某个订单的详情信息。 第四颗栗子 在物联网智能城市领域，需要存储城市监控摄像头拍摄的视频数据。可以选择对象存储如AWS S3或阿里云OSS。
图片的原始数据通过预处理后经过一个预训练的模型 ( 如 vgg，inception )，取其某一层的输出作为图片向量 ( 如 vgg 的 fc6 )。...前面我们谈了如何在时间序列上运用 CNN 进行输入序列建模，CNN 结构通过矩阵运算的并行性容易实现模型训练的并行化，同时相对不容易出现序列变长后的梯度消失问题。...，能够在长序列上比较好的去建立各个时间之间的相关性，不过模型本身比较复杂，每层计算复杂度比较高，而且模型在数据量较小情况下不容易收敛，效果不一定比 GRU 这类简单模型好，因此在实际应用中需要对数据和工程做比较多的调整和优化...在实际应用中，由于物品空间一般比较大，采用 value-based 方法计算开销比较大，模型不易收敛，更多情况下会采用 policy-based 方法，如 policy gradient。...Policy gradient 中每次策略采取某个动作的概率通过模型 θ 计算： 目标是求解模型 θ 使得整个行为序列的回报最大化： 设 对 θ 求导： 其中关键点是求 ， 设 则 其中 和
为了解一家公司的真实价值如何在市场大幅波动时期受到影响，英格兰银行的研究人员对这个问题进行了调研。 正文 公司资产受到利润流和风险敞口等不确定性因素影响。...对数正态随机变量序列： ? 。使用到达率为 λ 的泊松过程 Nt 对跳跃的到达进行建模。回报率可用如下的动态模型表述为： ? 其中 Wt 是一个维纳过程。...与所有繁复的数学模型一样，跳跃扩散模型也在计算上存在一些挑战（例如：实现收敛），需要对优化过程进行仔细分析。...解点周围一个小邻域中的对数似然曲线 推算市场价值 在拟合模型之后，我们可以用它来推算资产的市场价值和相关数据，如资产的隐含看跌期权价值和资产的杠杆率。图 4 所示的就是这些数据的时间序列。...以上流程可以应用于不同资产类别的各种时间序列数据。由于许多金融数据在金融危机时期和市场高度不确定时期都会出现跳跃，因此其潜在应用范围很广。
我们将使用股票价格的平均对数收益率和波动性（对数回报的均方差）来模拟股票价格。...使用这种非平稳时间序列是非常有问题的——时间序列分析的大部分集中在平稳时间序列上；在实词时间序列中使用时间序列的第一步通常是导出平稳时间序列，也就是说，一个随时间变化具有恒定均值和均方差的时间序列。...事实上，这只是对现实的近似——实际股价收益率比正态分布所暗示的更有可能出现极值（也就是说，实际回报分布有肥尾）。 独立性怎么样？ 这些收益率在时间上是相互独立的吗？...这些回报的平均值和均方差是多少？ > mu [1] 0.001369495 > sigma [1] 0.02572958 什么是波动性？ 定义 波动率是收益率的年化均方差。...在R中，给定一系列每日价格，对数回报的年化均方差的计算如下： sqrt(252) * sd(diff(log(priceSeriesDaily))) * 100 复制代码 使用收益率模拟股票价格 似乎对数收益率有一个稳定的均值和均方差
5、如何在Python中实现堆栈数据结构[5] 在本教程中，学习如何用Python实现堆栈。了解如何识别堆栈何时是数据结构的最佳选择，如何决定哪个实现最适合程序，以及在线程或多进程环境中如何考虑堆栈。...6、提高Django Rest Framework的序列化性能[6] 这篇文章，讲解如何提高Django Rest Framework序列化数据的性能。...2、kedro[12] 一个Python库，用于构建健壮的可用于生产的数据和分析管道。3、GluonTS[13] Python中的概率时间序列建模。...songoku[15] 利用计算机视觉和神经网络实时解决视频中的数独问题。5、BitGlitter[16] 使用高性能的二维条形码将数据有效载荷嵌入到普通图像或视频中。...中实现堆栈数据结构: https://realpython.com/how-to-implement-python-stack/ [6] 提高Django Rest Framework的序列化性能: https
这是一个小的唯一标识符，称为lsid，可以由客户端将其附加到与MongoDB集群通信的会话中，相反，MongoDB集群又会将此lsid附加到该客户端使用的任何资源上。...在MongoDB3.6版本中，mongod和mongos进程开启后会做两件事情。首先，会运行一个控制器进程来管理所有会话，其次，会维护一个会话列表并连接到控制器中的进程上。...每隔5分钟，控制器会同步刷新会话的相关信息，如更新会话最近被使用的时间。...这个最后使用时间将成为一个基线时间点，30分钟后会触发一次TTL索引（有TTL索引的字段服务器会进行计算，当前服务器时间-字段时间>=expreAfterSeconds的秒数的时候，就会执行删除该数据）...逻辑会话和事务 通过使用逻辑会话ID标记所有操作和使用的资源，现在可以更轻松地管理MongoDB中的长期活跃和广泛分布的数据库操作了。
3、高留存率的好处还有可以让口碑营销和病毒营销收到更好的效果，用户使用时间越长，谈论和推荐的机会就越大。...中期 要留住中期用户，增长团队的核心任务是让使用产品成为一种习惯，让用户逐渐从产品／服务中获得满足感。 长期 此阶段需要确保产品继续为用户带来更大价值。...什么是好的留存 在设计留存指标时需要讲计算结果和市场调研得到的同类产品／服务的最高留存率进行比较，或者与成功的竞争对手的留存率进行比较。这些基准可以告知用户留存是正常还是比预期更好／更差。...确定并跟踪群组 WHY 确定了衡量指标后，下一步就是更细致的筛查留存数据。可利用群组分析的方法来确定不同用户群的留存率，找出用户留存／流失的原因。...如：社交回报：“点赞”功能促使发照片和评论成为用户的一种习惯。 可以试验将实际回报和体验式的社交回报结合起来。
在 时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 模式设计最佳实践中， 我们探讨了时间序列数据的各种模式设计选项以及它们如何影响MongoDB资源。...您可以使用本机工具（如 MongoDB Shell 命令行）和 MongoDB Compass（基于GUI的查询工具）。通过一系列以编程方式访问MongoDB数据 MongoDB驱动程序。...流行的基于SQL的报告工具（如Tableau，Microsoft PowerBI，QlikView和TIBCO Spotfire）可以直接在MongoDB中利用数据，而无需将ETL数据导入另一个用于查询的平台...如果没有聚合框架，则必须通过将所有数据检索回应用程序并使用客户端代码计算结果或通过在Javascript中定义map-reduce函数来完成此查询。...在每个行业和每个公司中，都需要查询，分析和报告时间序列数据。实际业务价值来自从数据中获得的分析和见解。 MongoDB使您可以收集，分析和处理环境中的每个时间序列数据。
一、关于 MongoDB ? MongoDB 目前非常流行，在最近的DB-Engine排名中居第5位，仅次于传统的关系型数据库如 Oracle、Mysql。 ?...)，灵活性强 高性能，得益于其内存计算能力； 副本集、自动分片特性，提供了高可用及水平扩展能力 MongoDB 的主要对象包括数据库（database）、集合（collection）、文档对象（document...在最近发布的4.0版本中，MongoDB开始支持事务。可见，在未来这些数据库之间的差异只会越来越少。...从下之上，分别是： 数据库层； 驱动层(JDBC/Driver)； ORM层(Repository)； 三、整合 MongoDB CRUD 接下来的篇幅，主要针对如何在项目中使用框架进行MongoDB...，也有不少服务化架构采用了 MongoDB作为主要数据库， 其在 4.x版本中即将推出事务功能，在未来该文档数据库相对于RDBMS的差距将会大大缩小。
适当收集、处理和分析时间序列数据提供了一个更好的方案，帮助客户发展业务并改进应用程序。 时间序列集合在MongoDB 5.0中被引入，功能提供了一种处理这些工作负载的方法。...与此同时，这个功能提供时间序列数据所需的处理方式，如大容量、存储和相关成本的考量，和数据连续性的差距。 自有了这个功能以后，时间序列集合一直通过一系列快速发布版本不断更新和改进。...截止到6.0，时间序列集合在包括测量上使用的二级索引和复合索引等都提高了读取性能，并提供了新的使用方式，如地理索引等， 通过在时间序列数据上附加地理信息，开发人员可以丰富和扩展分析，包括涉及距离和位置的场景...如，MongoDB现在可以轻松地返回一系列数据中的最靠后的一个数据点——而不需要扫描整个集合通过这样的方式来获得更快的读取速度。...3 从大量的查询中洞悉更多的前瞻性 MongoDB的聚合能力允许用户处理多个文档并返回计算结果，通过将各个操作符组合到聚合管道中，可以构建复杂的数据处理管道来提取所需的信息。
如果你需要进行更加复杂的计算，对数据执行服务端的脚本，轻松地运行MapReduce job，那么MongoDB或者Hadoop就进入待选项中。...使用MongoDB，你可以使用聚合管道来处理一个集合中的文档，通过一个管道操作的序列来多步地对文档进行处理。管道操作可以生成全新的文档并且从最终的结果中移除文档。...这就保证了MongoDB可以对选定的数据执行任意类型的计算或者转换的终极的灵活性。 MongoDB另一个极其强大的特性称之为“Capped collections”。...为了更加清楚地认识到这点，看看Hadoop如何使用HDFS抽象存储的——从关联的计算特性上。...跟随这些建议，你可以成功地在大数据技术中遨游，并且获得相应的回报。
MongoDB概念解析 无论我们学习什么数据库都应该先了解对应数据库的基本概念，在MongoDB中基本的概念是文档、集合、数据库，下面我们挨个介绍。...Bson有Json没有的一些数据类型，如Date和BinData类型。...BSON是一种类JSON的二进制形式的存储格式，Binary JSON，支持内嵌的文档对象和数组对象，如Date和BinData类型，MongoDB使用BSON做为文档数据存储和网络传输格式。...aa203c c89f 2d31aa ↑ ↑ ↑ ↑ 时间戳 机器码 进程id 计数器 String BSON 字符串为 UTF-8.通常，在对 BSON 进行序列化和反序列化时...其限制：存储在过期索引字段的值必须是指定的时间类型（ISODate或者其数据，不能使用时间戳，否则不能被自动删除）；指定ISODate数组，则按照最小的时间进行删除；过期索引不能是复合索引；删除时间不精确
具体而言，我们首先将离线数据集中提供的轨迹拟合到一个序列模型中。在评估过程中，模型被要求在当前状态下采样具有高期望回报的动作。...具体而言，这个问题体现在两个方面：（i）无法准确估计状态的预期回报以及在给定近乎完美的学习转移动态和奖励函数时要执行的相应动作序列的预期回报；（ii）即使离线数据集中存在准确的回报估计，并且模型已经学会了这些估计值...具体来说，我们首先在数据集上学习一个序列模型，然后在过去的状态和未来高回报的条件下采样动作。...正如我们将在第6.2节中说明的那样，与具有接近确定性转移动态的环境相比（例如，图1（左）），使用难以处理的序列模型估计随机环境中的期望回报是困难的，而Trifle能够通过其消除中间状态并以闭合形式计算E...然而，在实践中，动作可能是多维的，数据集通常包含许多低回报轨迹，从而使推断时优化得分较低（参见图1）。
该文档讲述关于MongoDB存储系统的常见问题。 存储引擎基础 什么是存储引擎？ 存储引擎是数据库的一部分，负责管理如何在内存和磁盘上存储数据。...默认的WiredTiger内部缓存大小值假定每台计算机只有一个mongod实例。如果单个计算机包含多个MongoDB实例，则应减少该设置以适应其他mongod 实例。...如何在WiredTiger中回收磁盘空间？ WiredTiger存储引擎在删除文档时维护数据文件中的空记录列表。...通常这是总数据大小的子集，但工作集的特定大小取决于数据库的实际使用时间。 如果您运行的查询要求MongoDB扫描集合中的每个文档，则工作集将扩展以包括每个文档。...当具有MMAP存储引擎的MongoDB需要访问当前不在活动内存中的数据时，会发生缺页错误。“硬”缺页错误是指MongoDB必须访问磁盘才能访问数据的情况。
处理序列数据的能力，如音乐歌词、句子翻译、理解评论或构建聊天机器人，所有这些都要归功于序列建模（Sequential Modeling）。...虽然强化学习中的传统工作使用了依赖 Bellman 备份的特定框架，但用序列建模来作为替代对轨迹进行建模使其能够使用强大且经过充分研究的架构（如 Transformer）来生成行为。...此外，研究者还考虑了以下范式转变：使用序列建模目标，根据采集的经验来训练 Transformer 模型，而不是通过传统的强化学习算法（如时序差分学习）来训练策略。...下图显示了当以指定的目标（期望）回报为条件时，Decision Transformer 累积的平均采样（评估）回报，上部为 Atari，底部为 D4RL 中重放数据集。...在每项任务中，期望的目标回报和真实观察到的回报是高度相关的。
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