实验设计对于转录组数据的分析是非常重要的，对于常规的case/control实验设计，通过两组间的差异检验就可以得到不同条件下的差异基因；对于多组的实验设计，可以每两组之间进行差异分析，也可以通过annova的检验，得到差异基因。
TIMESTAMPDIFF 函数返回指定日期部分间隔（秒、天、周等）的两个给定时间戳之间的差异（即，从另一个中减去一个时间戳）。返回的值是一个 INTEGER，即两个时间戳之间的这些间隔数。 （如果 enddate 早于 startdate，则 TIMESTAMPDIFF 返回负 INTEGER 值。）
它要求你考虑观测的顺序，并且使用像长短期记忆（LSTM）递归神经网络这样有记忆性的，并且可以学习观测之间时间依赖性的模型。
题目会给出一系列24小时制的时间，我们要找到最小的两个时间的时间差，这个差值是以分钟数表示的，为了计算方便，我们写一个函数来将所有给出的24小时制时间全部改成分钟表示，比如 1:30 用全分钟数来表示就90分钟，这样我们计算时间差就很方便，要排序也很方便。
表示学习是机器学习中的一个重要研究方向，在NLP、CV领域有很多经典的表示学习工作。大多数表示学习利用无监督学习的方法，结合合适的正负样本pair构造、损失函数，学习便于让机器学习模型理解的样本表示。近期，表示学习也逐渐应用到了时间序列领域。今天给大家介绍一篇时间序列表示学习的前沿工作，是由北京大学和微软联合署名的一篇AAAI 2022工作TS2Vec。
在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。
细胞的变化是连续性的，它们从一个时间到另一个时间的变化轨迹是非常需要了解的，这也就是为何谱系推断这么重要的原因。
循环神经网络（RNN）是人工神经网络中非常流行的一个版本，其可以很好地处理序列数据类型。该数据类型指的是将一组数据点以特定顺序排列，从而使相关的数据点一个挨着一个，具体的例子有：股票市场价格、音频和视频数据、DNA 序列、传感器数据、自然语言文本等等。
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开，指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例，用多对效果完全相同的
1、time模块 时间为什么从1970年开始：因为Linux系统那一年开始使用；通常由以下几种方式表示时间： 时间戳：1970年1月1日之后的秒，即：time.time()可以获得当前时间戳。 格式化的字符串：2014-11-11 11:11，如：time.strftime('%Y-%m-%d')，详见案例 结构化时间，为元组形式，包含了9个元素：年、日、星期等... 如：time.struct_time(tm_year=2017, tm_mon=5, tm_mday=27, tm_hour=15, tm_
最近，有一篇入门文章引发了不少关注。文章中详细介绍了循环神经网络（RNN），及其变体长短期记忆（LSTM）背后的原理。
人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析，但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中，已经确定了许多与表征认知相关的特征，尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而，尽管随着儿童时期认知能力的增长，表征质量也逐步提高，但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里，我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析，包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。
因为个人时间的关系，从这学期入学开始，我们换一种新的更新方式。开始主要以专题文章为主，系列文章为辅。在专题文章中，我们不会具体写出每一个内容的来龙去脉，但是我们依然会注重文章中的细节和文字的打磨。希望新的形式也能够让大家喜欢。
AI 科技评论按：自从比特币的价格暴涨以来，关于数字货币的炒作一直不断。每天都有新的数字货币的信息， 它们有的被证实是骗局，有些则会在几个月成为新的顶级货币。炒币人士通常会为了一个传言而买入卖出，自然，也会有人尝试用机器学习来对数字货币的价格变化进行分析，来找出影响数字货币价格变动的因素。近日在外媒 Medium 上，就有一位叫做 Chalita Lertlumprasert 的博主发表了《如何用机器学习来预测数字货币价格变化》（http://t.cn/RHkeIVh）的文章，AI 科技评论整理如下： 机器
笔者言： 之前的循环VSR方法大多将相邻帧参考帧以及前一时刻的SR输出作为输入，本文将未来的SR输出也参与进参考帧的重建，通过伪相邻SR的方式精进细节，这让笔者眼前一亮。
现代气候学认为在相当长的时间段（一般认为是 30 年）中，变量多年平均是一个稳定的值。因此在一个时间段中，如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势，那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）.
细胞自动机（CA）是一个世界的模型，带有非常简单的物理。 “细胞”的意思是世界被分成一个大口袋，称为细胞。 “自动机”是一台执行计算的机器 - 它可能是一台真机。 ，但更多时候，“机器”是数学抽象或计算机的模拟。
Spanner是一个全球分布式的数据库，从数据模型来看Spanner很像BigTable，都是类似于key对应着一行数据，但是却并不一样，Spanner中衍生出了“目录”的概念（把两张表合并存储）。这并不是重点，Spanner的重是它是第一个在全球范围内传递数据且保证外部一致的分布式事务的系统，且支持几种特定的事务，这显然是一个很困难的问题，我们会在文章中加以描述，这篇文章主要对Spanner的事务以及实现事务所使用的 TrueTime API 进行分析，这些也是论文中描述最为详尽，也是比较不好懂的地方。还有之所以不分析Spanner的架构是因为我觉得论文（第二节）中此方面的描述实在是有些简略，所以直接看论文就可以。
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Transformer 已成为大语言模型上的架构，因为它有效地克服了循环神经网络 (RNN) 的顺序训练问题。然而，Transformer也并不完美，因为它们仅解决了所谓“impossible triangle”的两条臂。微软的 RetNet 声称位于这个“impossible triangle”的正中心，胜过了所有尝试过但未能实现这一壮举的方法。突破：
您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。
表示学习作为深度学习中的核心，近期越来越多的被应用到了时间序列领域中，时间序列分析的表示学习时代已经来了。本文为大家带来了2020年以来顶会的5篇时间序列表示学习相关的核心工作梳理。
凡是和流媒体和音视频打交道，时间戳基本是一个必须深刻理解的概念。你会在各种各样的传输协议和封装格式中看到这个东西，而且表现形式还不一样。其次这个概念会涉及到音视频播放的同步问题，也会影响音视频播放的控制问题。前者说的是音画同步，后者说的是类似快进，随机点播放等。如果要理解好这个概念，需要掌握下面几个名词的含义。
本文是Distributed systems for fun and profit的第三部分，本文是阅读该文后的一些记录。
今天的文章来聊聊向量时钟，在前文介绍分布式系统一致性的时候，曾经介绍过，在弱一致性模型当中会有一个因果性的问题。向量时钟算法正是设计出来解决因果关系问题的。
一段 binlog 如上图，为什么这个 BEGIN 执行了 5 秒，是数据库卡了还是统计错了？
1 什么是时间？ 2 物理时间：墙上时钟 3 逻辑时钟：为事件定序 4 Turetime：物理时钟回归 5 区块链：重新定义时间 6 其他影响 6.1 NTP的时间同步 6.2 有限时间内的不可能性 6.3 延迟 6.4 租约 7 总结 8 参考文献
深度神经网络在许多AI任务中取得了卓越的成功, 但是通常会造成高的计算量和能量耗费, 对于某些能量有约束的应用, 例如移动传感器等.
Task.Wait(),这个是用来等待异步任务完成的一个方法，当我们有多个异步任务同时进行，需要等待所有异步任务完成或者等待某个异步任务完成的时候，就可以用WaitAll或WaitAny这两个方法，下面先看一段代码：
量化投资逃不过数据处理，数据处理逃不过数据的读取和存储。一般，最常用的交易数据存储格式是csv，但是csv有一个很大的缺点，就是无论如何，存储起来都是一个文本的格式，例如日期‘2018-01-01’，在csv里面是字符串格式存储，每次read_csv的时候，我们如果希望日期以datatime格式存储的时候，都要用pd.to_datetime()函数来转换一下，显得很麻烦。而且，csv文件万一一不小心被excel打开之后，说不定某些格式会被excel“善意的改变”，譬如字符串‘000006’被excel打开之后，然后万一选择了保存，那么再次读取的时候，将会自动变成数值，前面的五个0都消失了，很显然，原来的股票代码被改变了，会造成很多不方便。
当线程处于IO操作时，线程是阻塞的，线程由运行状态切换到等待状态。此时CPU会做上下文切换，以便处理其他程序；当IO操作完成后，CPU会收到一个来自硬盘的中断信号，CPU正在执行的线程因此会被打断，回到ready队列。而先前因I/O而waiting的线程随着I/O的完成也再次回到就绪队列，此时CPU可能会选择他执行。
今天给大家介绍2020年11月12日发表在Nature Machine Intelligence上的三篇评论。这三篇评论都缘于该期刊往期的一篇标题为“An interpretable mortality prediction model for COVID-19 patients”的文章，评论主要抨击了原文章提出的对于COVID-19患者的死亡率预测模型所存在的问题。同时，该期刊同期发表了原作者li Yan等人对该三篇评论的回复。
先看看RTP时间戳的定义： RTP包头的第2个32Bit即为RTP包的时间戳，Time Stamp ，占32位。 时间戳反映了RTP分组中的数据的第一个字节的采样时刻。在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时，时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块，从而消除传输中的抖动。时间戳还可用来使视频应用中声音和图像同步。 在RTP协议中并没有规定时间戳的粒度，这取决于有效载荷的类型。因此RTP的时间戳又称为媒体时间戳，以强调这种时间戳的粒度取决于信号的类型。例如，对于8kHz采样的话音信号，若每隔20ms构成一个数据块，则一个数据块中包含有160个样本（0.02×8000=160）。因此每发送一个RTP分组，其时间戳的值就增加160。
作为一个有丰富经验的微服务系统架构师，经常有人问我，“应该选择RabbitMQ还是Kafka？”。
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于大批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
时间序列预测问题可以作为一个有监督学习问题来解决。
Hadoop只是一套工具的总称，它包含三部分：HDFS，Yarn，MapReduce，功能分别是分布式文件存储、资源调度和计算。
由于大部分电脑都是单核CPU,所以属于并发机制,并发采用的是进程切换/时间片轮转的方式.
函数没有SQL的可移植性强 能运行在多个系统上的代码称为可移植的（portable）。相对来说，多数SQL语句是可移植的，在SQL实现之间有差异时，这些差异通常不那么难处理。
人们认为，商品之间的经济选择依赖于眶额皮层(OFC)，但对其决策机制仍知之甚少。为了阐明这个基本问题，作者记录了猴子在两种相继呈现的果汁之间的选择。对不同时间窗口的放电率的分析揭示了不同神经元群的存在，这些神经元群与之前在同步放电条件下发现的神经元群相似。这一结果表明，两种模式下的经济决策是在同一神经回路中形成的。然后作者研究了关于决策机制的几个假设。OFC神经元在基于果汁的表征(标签)中对果汁(identities)和价值(value)进行编码。与前人研究结果相反，作者的数据反驳了决策依赖于价值水平不同水平的相互抑制进行编码的观点。事实上，作者证明了对相互抑制机制的观察会被价值范围的差异所混淆。相反，决策似乎涉及回路抑制机制，即每个提供给猴子的价值（即文中的offer value）间接抑制了神经元编码使得猴子进行了相反的结果选择。作者的研究结果与之前的许多发现相一致，为经济选择的神经基础提供了一个大致的解释。该文章发表在杂志《Current Biology》上。
PromQL基于时间序列模型，即将数据按时间序列进行存储和查询。Prometheus将所有时间序列数据存储为样本值（即某个指标在某个时间点的值），每个时间序列都由一个唯一的标识符（即指标名称和一组标签）来标识。PromQL通过使用这些标识符来查询和聚合时间序列数据。
示例对象数组如下，每个对象中都有一个时间戳，现在要求将每个对象按照其中的时间戳对应的天数进行排列，如何实现？
提到状态，我们总是伴随着可变的、并发、隔离和作用域等词语，精确定义如下：状态是有关存储信息的技术名词，任何一个时间程序能够立即访问到。简单地说，状态是一种可能被行为操作改变的数据，是一种可变的纯数据。
机器学习小项目:从NIFTY指数的当日股价预测股票收盘价格，对比各种模型在时序数据预测的效果
在本讲座中，我们将研究分布式系统中的时间概念。对时间的假设构成了分布式系统模型的一个关键部分。例如，基于超时的故障检测器需要测量时间以确定何时超时。操作系统依赖计时器和时钟，以便安排任务，跟踪CPU的使用，以及别的一些任务。应用程序经常希望记录事件发生的时间和日期：例如，当调试分布式系统中的错误时，时间戳对调试很有帮助，因为它们允许我们重建同一时间不同节点上发生事件的场景。所有这些都需要对时间进行精确测量。
Jason Brownlee 机器学习方法，比如深度学习，是可以用来解决时间序列预测问题的。 但在使用机器学习之前，时间序列问题需要被转化为监督学习问题。从仅仅是一个序列，变成成对的输入、输出序列。
在本文中，作者提出了CLIP2Video网络，以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
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