建立基线对于任何时间序列预测问题都是至关重要的。 性能基准让您了解所有其他模型如何在您的问题上实际执行。 在本教程中，您将了解如何开发持久性预测，以便用Python计算时间序列数据集的性能基准级别。...完成本教程后，您将知道： 计算时间序列预测问题的性能基线的重要性。 如何在Python中从头开发一个持久化模型。 如何评估来自持久性模型的预测，并用它来建立性能基准。 让我们开始吧。...可重复：一种确定性的方法，意味着它在给定相同的输入的情况下产生预期的输出。 用于建立基准性能的常用算法是持久性算法。 持久性算法（“朴素”预测） 监督机器学习最常见的基线方法是零规则算法。...这满足了上述三个基准线预测的条件。 为了做到这一点，我们将研究如何开发一个持久性模型，并用它来建立一个简单的单变量时间序列问题的基线性能。首先，我们来回顾一下洗发水销售的数据集。...结论 在本教程中，您了解到了如何建立Python时间序列预测问题的基准性能。 具体来说，你了解到： 建立一个基线和你可以使用的持久化算法的重要性。 如何从头开始在Python中实现持久化算法。
点关注，不迷路，定期更新干货算法笔记~ 基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列，预测未来每个时间点的具体值。这种问题定义虽然简单直接，但是也面临着一些问题。...在很多应用场景中，我们不仅希望能预测出未来的具体值，更希望能预测出未来取值不确定性，例如一个概率分布或者取值范围。...在很多应用场景中，未来的时间序列本身就具有很强的不确定性，如果能预测出一个取值区间，会对业务决策带来更大的帮助，让我们对未来的最好情况和最差情况心里有个数。...时间序列历史干货笔记推荐 如何搭建适合时间序列预测的Transformer模型？...相比只预测一个值，概率分布和区间的预估既能给出时间序列未来走向，也能让描绘出未来的不确定性，值得在实际工作中试一试这种预估方法。 END
文章很简单，想记录一下主要是感觉想法挺好的。 核心是假设样本之间的不相似性距离和测序深度存在一定的关系。然后根据对数函数进行了拟合。...这时候得到的序列数即为理论上所需要的最大序列数。 然后将MG-RAST数据库上的一批数据及实际环境数据代入到公式中，得到a和b的值，并利用公式估计了最大序列数。...公式的关系如图所示： d为0，即曲线向右一直延长到和x轴相交的交点。 但是存在的问题也是显而易见的： 1....但是事实上不相似性不可能降为0的。因为实验、测序过程和数据处理都会存在偏差。导致物种及丰度的偏差。两个样本之间总会有差别。 3. 作者用了3个重复，测序深度也不到20,000。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。 目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。
有一个序列表 seq，它有一个存整数序列值的字段叫作 id，原本序列的值是连续递增的，但因某些原因，有的值丢失了，我们希望能通过 SQL 找出缺失值的范围。...ALL SELECT 13 UNION ALL SELECT 15 UNION ALL SELECT 18 UNION ALL SELECT 19 UNION ALL SELECT 20 ) 我们观察数据可知...第一，把 seq 表中 id 字段的每个值 + 1 后再和 seq 表中的数比较，如果不在 seq 表中，说明该数 + 1 是缺失值，且是一段缺失值的范围的起始值。...START -------- 4 9 14 16 21 第二，在找到所有缺失数据的范围的起始值后，再从 seq 表中找到大于起始值的最小值...比如对于缺失值 9，在 seq 表中能找到大于 9 的最小值是 12，12 - 1 = 11 就是该段缺失数据的范围的结束值。
通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 （其中 N 代表 CPU 的个数） CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用，线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢？...其实这是极不正确的。那为什么呢？ 首先我们从反面来看，假设这个说法是成立的，那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关，所以这个说法是不正确的。...，只要知道这个查询 DB 的耗时（CPU IO time），计算的时间不就出来了嘛，我们看一下怎么才能简洁，明了的记录 DB 查询的耗时。...CPU 个数 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 总结 合适的配置线程池大小其实很不容易，但是通过上述的公式和具体代码，我们就能快速、落地的算出这个线程池该设置的多大...不过最后的最后，我们还是需要通过压力测试来进行微调，只有经过压测测试的检验，我们才能最终保证的配置大小是准确的。
虽然Kaizen的最终目标是每天逐步持续改进，但你必须从某个地方开始。当您第一次开始实施Kaizen时，您可能需要进行流程审查，以确定最初的改进机会。以下是审查流程以获得可能改进的一些基础知识。...绘制流程图-获取流程图/流程图以及可能存在的任何工作说明、控制计划或其他流程文件。如果您没有流程图，请构建一个流程图。彻底了解流程的当前状态，了解真正发生了什么。如果你不理解你的过程，你就无法改进它。...这工作是怎么做的/应该怎么做?流程步骤多久执行一次/需要多久执行一次?继续回顾流程和每个流程步骤，直到您涵盖了每个步骤。学会超越当前状态，展望未来的改进过程。我们必须摆脱“我们总是这样做”的咒语。...允许这种态度只会阻止对流程的任何更改或改进。通过执行流程审查并提出正确的问题，您将能够：从流程中删除任何不需要的步骤或任务。确定哪些工序必须分开进行，哪些工序可以并行完成。...重新安排工序的顺序，以减少浪费;在许多情况下，对操作的顺序或顺序稍加改变就能使我们减少浪费的时间和精力。
鲁棒性和不确定性的高质量估计对于许多功能至关重要，尤其是深度学习。 为了解决这个问题并掌握机器学习模型的行为，谷歌的研究人员为每个感兴趣的任务引入了不确定性基线的概念。...这些是针对各种任务的标准和最先进的深度学习方法的高质量实现的集合。该集合跨越九个任务的十九个方法，每个任务至少有五个指标。 基线在一般情况下，被定义为一个数字，是用于比较研究合理的和定义的起始点。...每个基线的超参数都经过多次迭代训练，以提供超越结果的结果。 在这项研究中，不确定性基线提供了 83 条基线，其中包含 19 种方法，包括更多最新策略。...每个基线都对其超参数进行调整，以最大限度地提高给定指标集的性能。 基线在三个不同的轴之间变化： 基本模型：简单的全连接网络。 训练数据集：训练机器学习模型所需的数据。...评估指标：预测指标（如准确性）、不确定性指标（如校准误差）、计算指标（如推理延迟）。 为了能够轻松使用这些基线，它们被有意优化为尽可能最小化和模块化。不是建立新的类抽象，而是使用预先存在的抽象。
内网域名解析 内网域名解析，顾名思义是通过内网的DNS服务器在局域网内做域名解析。 内网域名解析的好处： 1、较高的性能和较低的延迟； 2、能够有效地防范外部攻击，解决劫持问题。...原因也很简单，就是数据包在网络设备上传输的路径短了。 另外内网的网络质量是可控的，大多数情况下都比外网好些，即使不好也很容易换个比较好的设备来解决。...如何确定K8s应用的内网域名 K8s应用的内网域名是由K8s集群内部的域名解析服务来进行解析的，整个过程都在K8s集群内。...K8s中应用的全限定域名由三部分组成： 1、应用在K8s中定义的服务名 2、应用在K8s集群中的命名空间 3、集群本地服务名称中使用的可配置集群域后缀。 示例： 一个Service的YAML定义文件。...另外，应用的K8s内网域名是ping不通的 小技巧： 所有的K8s应用都有YAML定义文件。
比如说要计算1+2+3+…+ 1亿、计算圆周率后几十位、数据分析。 都是属于CPU密集型程序。 此类程序运行的过程中，CPU占用率一般都很高。...简单的说，就是需要大量的输入输出，不如读文件、写文件、传输文件、网络请求。 如何确定线程池大小？ 线程数不是越多越好。...： Nthreads = Ncpu x Ucpu x (1 + W/C) CPU数量是确定的，CPU使用率是目标值也是确定的，W/C也是可以通过基准程序测试得出的。...这个经验公式的原理很简单，T个线程，每个线程占用P的CPU时间，如果刚好占满C个CPU,那么必有 T * P = C。 如果一个web程序有CPU操作，也有IO操作，那该如何设置呢？...article/details/78990156 《java虚拟机并发编程》 腾讯面试官：线程池要设置多大： http://www.zyiz.net/tech/detail-121726.html 如何合理地估算线程池大小
本文将讨论TSN是什么，它如何实现确定性通信，以及它的应用和局限性。...由于它是在传统以太网的基础上实现的，因此无需更换设备，可以直接进行集成和管理。这对于 TSN 的应用来说是一个巨大的优势。 TSN如何实现确定性的数据传输？ 确定性通信意味着保证和可靠。...如果我们将其应用于网络上，确定性通信可以理解为始终在同一时间准确传输事件的网络。 简而言之，确定性意味着可以保证数据传输时序在一定的误差范围内。那么，TSN又是如何实现确定性的数据传输？...另外，对于高优先级的保留流量，如何提供加密保护、身份验证和并使所有消息保持完整性是一项需要解决的挑战。...最后，关于如何构建 TSN 的标准尚未最终确定，缺乏 TSN 配置标准将是未来采用 TSN 的最大制约因素。不过，支持TSN集中配置的IEEE 802.1Qcc目前正在起草中。
大家好，我是一哥，前几天跟一个朋友聊了一些数据中台建设的内容，针对数据仓库中主题域如何划分这个话题聊了很多。...其实数据仓库建设的理论大家已经都知道了不少，也看过不少书，那么在实际建设数据仓库中，我们还是会遇到各种问题。今天我们就一起聊聊主题域如何划分？...数据仓库是面向主题的应用，主要功能是将数据综合、归类并进行分析利用。数据仓库模型设计除横向的分层外，通常还需要根据业务情况纵向划分主题域。...主题域是业务对象高度概括的概念层次归类，目的是便于数据的管理和应用。 如何划分主题 划分主题域方法 在业务调研之后，可以进行主题域的划分。划分主题域，需要分析各个业务模块中有哪些业务活动。...其中IBM金融数据模型数据存储模型FSDM，是金融行业应用极为广泛的数据模型，可以作为我们构建企业级数据仓库主题域模型划分的重要依据。 ? ?
不知道小伙伴们有没有这样的困扰，平常开发中写单测，要mock一个复杂的对象，并且也知道了该对象的toString格式数据（比如从日志中获取），但是该怎么构建这个对象呢？...如果是json格式可以直接通过json反序列化得到对象，那么toString格式如何反序列得到对象呢？...从反序列化原理来看，我们首先要解析出对象的一个个属性，toString对象属性格式为 k1=v1,k2=v2 ，那么可以按照逗号 , 作为分隔符解析出一个个token，注意一个token可以是基本类型的...解析出来token之后，基本类型的token可以直接通过反射将v设置到对象属性（Field）中；对象类型的token可以继续按照toString格式进行反序列化，直到全部数据都反序列化成功为止；针对 array.../list/map 的数据要获取到对应元素的实际类型才能知道要反序列化的对象。
本例子程序展示了长白山火山气体地球化学2002年观测数据中CO2和He两种气体元素深度的时间序列。...程序中用到了常用的时间序列python数据处理方法，箭头标识方法，适合学习基本python作图学习使用。程序中所用到的no09.csv数据样式如下： ?...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
在一个Kafka集群中如何选择topics/partitions的数量 翻译自How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster...： kafka的基本运行原理 kafka的性能如何 kafka为何效能好 kafka有哪些瓶颈 目前在Kafka 2.0版本中已经支持单集群200K的Partition数量，这真是可喜可贺啊～～～...为了避免这种情况，一种通常的作法是提前多分配一些Partition，基本上，你可以根据未来1到2年的吞吐量来确定Partition数量，这样来使Partition数量在一个长时期内保持不变。...选区_036.png 随着消息体的增大，每秒钟能写入的数据量逐渐递增。 ?...数据的写入和读取都是由Partition的 Leader来提供。
DevOps影响了整个SDLC，那么我们如何确定我们在何时应该首先完成哪些工作呢？ ? 自动化一切！有多少人听过这句话？有多少人被要求从事这项工作？...也许您甚至想自己自动化一些事情，但是却没有足够的时间完成工作？ 任何IT项目都在努力获取正确数量的资源，并在正确的时间进行正确的工作。那么，您如何才能帮助和交流现在应该解决的最高优先级的问题呢？...参与某事的人越多，花费的时间越多通常意味着更多的经济影响。经济影响越大，首先解决的问题就越痛苦且最可行。 改进 ? 解释这一点的最简单方法是将其称为概念的证明阶段。花时间创建和定义计划。...事物的实际当前状态是什么？您想要达到的目标状态是什么？ 不要尝试一次自动化整个过程或所有事情。就像敏捷原则一样，将其分解为一小部分变更，测试结果并分析数据。...使用它可以为继续进行此工作的价值管理提供更多证据。 优先级排序 ? 现在，您已经有了一个计划和一些数据，可以开始计算出所建议的工作领域的价值所在，分析起来应该很简单。这项改变将要实施多少麻烦？
准备 官网上PC数目的确定（https://satijalab.org/seurat/v3.1/pbmc3k_tutorial.html） library(Seurat) load(file = 'Cluster_seurat.Rdata...上面三种方法只能给出PC数的粗略范围，选择不同PC数目，细胞聚类效果差别较大，因此，需要一个更具体的PC数目。...作者提出一个确定PC阈值的三个标准： 主成分累积贡献大于90% PC本身对方差贡献小于5% 两个连续PCs之间差异小于0.1% # Determine percent of variation associated...如果我们看到一种罕见细胞类型的已知标记基因的PC数，那么可以选择从1~直到该PC值的所有PC数目。
我们可以使用tf.shape()获取某张量的形状张量。..., 10]) sess = tf.Session() sess.run(tf.shape(x)) Out[1]: array([10, 10, 10]) 我们可以使用tf.shape()在计算图中确定改变张量的形状...sess.run([tf.size(x), tf.size(y)]) Out: [1000, 504] tensor.get_shape()或者tensor.shape是无法在计算图中用于确定张量的形状...我们可以使用tf.rank()来确定张量的秩。tf.rank()会返回一个代表张量秩的张量，可直接在计算图中使用。...768. 512.]] [[ 968. 1452. 968.] [1460. 2190. 1460.] [ 968. 1452. 968.]]]] (2, 3, 3, 2) 以上这篇TensorFlow中如何确定张量的形状实例就是小编分享给大家的全部内容了
问题 C 语言中如何确定数组的元素个数？ 回答 int a[17]; size_t n = sizeof(a) / sizeof(int); 但上面的写法还有点不足。...如果以后数组 a 的类型变为其它类型，那么 sizeof(int) 这种写法就会出现兼容问题，所以建议下面的写法， size_t n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); 如果你的程序需要大量使用这种语句
弄清楚了时间序列数据的读写特点，接下来我们就看看如何在Redis中保存这些数据。...，也就是我们要解答的第二个问题：如何保证写入Hash和Sorted Set是一个原子性的操作呢？...接下来，我们需要继续解决第三个问题：如何对时间序列数据进行聚合计算？ 聚合计算一般被用来周期性地统计时间窗口内的数据汇总状态，在实时监控与预警等场景下会频繁执行。...下面，我来介绍一下如何使用这5个操作。 1.用TS.CREATE命令创建一个时间序列数据集合 在TS.CREATE命令中，我们需要设置时间序列数据集合的key和数据的过期时间（以毫秒为单位）。...小结 在这节课，我们一起学习了如何用Redis保存时间序列数据。
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