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Linux 常用系统工作命令-date

/Mja2Fe2 环境准备: docker pull centos:latest docker run -it --rm centos:latest bash date 命令用于显示及设置系统的时间或日期...分钟 (00-59) %S 秒 (00-59) %j 今年中的第几天 常用选项: -d, --date=STRING 解析字符串并按照指定格式输出,字符串不能是 'now' -s 系统时间设为指定输入时间...-u 显示目前的格林威治时间(UTC) --help 显示帮助信息 --version 显示版本编号 参考实例: 不加任何参数,直接查看当前系统时间 [root@62a16acf64d8 /]...m-%d %H:%M:%S" 2020-07-19 03:20:53 系统时间设置为 2020-01-01 12:24:24 (ps:在 Docker 中执行会不成功,涉及到一些其他知识,不在本次讨论...Wed Jan 1 12:24:24 UTC 2020 查看今天是当年中的第几天 [root@62a16acf64d8 /]# date "+%j" 201 查看昨天的日期 [root@62a16acf64d8

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数据挖掘之时间序列分析

加法模型:x = T+S+C+ 乘法模型:x = TSC AR模型 以前p期的序列值为自变量,随机变量Xt为因变量建立线性回归模型 MA模型 随机变量Xt的取值前各期的序列值无关,建立Xt前q期的随机扰动...更能反映实际序列中的长期记忆性、信息的非对称性等性质 1、时间序列分析之前,需要进行序列的预处理,包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以序列分为不同的类型,采取不同的分析方法。...随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数会比较快的衰减趋向于零,并在零附近随机波动,而非平稳序列的自相关系数衰减的速度比较慢。 b. 构造检验统计量,目前最常用的方法是单位根检验。...模型 自相关系数(ACF) 偏自相关系数(PACF) AR(p) 拖尾 p阶截尾 MA(q) q阶截尾 拖尾 ARMA(p,q) 拖尾 拖尾 (3)估计模型中未知参数的值,并进行参数检验 (4)模型检验...') #pandas自动日期”列识别为datetime格式 #时序图 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']

2.2K20

时间序列ARIMA模型详解:python实现店铺一周销售量预测

但是是什么令时间序列常见的回归问题的不同? 有两个原因: 1、时间序列是跟时间有关的。所以基于线性回归模型的假设:观察结果是独立的在这种情况下是不成立的。...根据检验的结果可以序列分为不同的类型,对不同类型的序列我们会采用不同的分析方法。 先说下什么是平稳,平稳就是围绕着一个常数上下波动且波动范围有限,即有常数均值和常数方差。...(3)估计模型中的未知参数的值并对参数进行检验; (4)模型检验; (5)模型优化; (6)模型应用:进行短期预测。...,Pandas自动日期”列识别为Datetime格式 data = pd.read_excel(discfile, index_col = u'日期') #时序图 import matplotlib.pyplot...#自相关图 from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf plot_acf(data).show() ?

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险

在本文中,我们 使用波动率聚类 拟合AR-GARCH模型 从AR-GARCH模型模拟波动率 衡量风险 ARCH模型 我们已经研究了波动性聚类。ARCH模型是对此进行建模的一种方法。...我们还将使用赤池信息准则(AIC)拟合学生t分布进行比较 。 使用数据拟合到模型 ugarchfit。让我们看一下该模型中的条件分位数,也称为VaR,设置为99%。...## 数据acf-显示序列相关 plot(fit , which = 6) ## 数据的QQ图-显示标准化残基的峰度-不支持正态假设 ## 标准化残差的acf ## 平方标准残差的acf...ar1 是一天后收益对今天收益的影响。 omega 是长期方差。 alpha1 滞后平方方差对今天的收益的影响。 beta1 滞后平方残差对今天收益率的影响。 shape 是学生t分布的自由度。...-必须使用QQ图进行验证。

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

在本文中,我们 使用波动率聚类 拟合AR-GARCH模型 从AR-GARCH模型模拟波动率 衡量风险 ARCH模型 我们已经研究了波动性聚类。ARCH模型是对此进行建模的一种方法。...然后我们首先为每个日期计算t = 1 ... n, 使用该条件误差项,我们计算自回归 现在我们准备计算新的方差项。...我们还将使用赤池信息准则(AIC)拟合学生t分布进行比较 。 使用数据拟合到模型 ugarchfit。...##  数据acf-显示序列相关 plot(fit , which = 6) ## 数据的QQ图-显示标准化残基的峰度-不支持正态假设 ## 标准化残差的acf  ## 平方标准残差的acf...ar1 是一天后收益对今天收益的影响。 omega 是长期方差。 alpha1 滞后平方方差对今天的收益的影响。 beta1 滞后平方残差对今天收益率的影响。 shape 是学生t分布的自由度。

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R语言使用多元AR-GARCH模型衡量市场风险|附代码数据

在本文中,我们 使用波动率聚类 拟合AR-GARCH模型 从AR-GARCH模型模拟波动率 衡量风险 ARCH模型 我们已经研究了波动性聚类。ARCH模型是对此进行建模的一种方法。...然后我们首先为每个日期计算t = 1 ... n, 使用该条件误差项,我们计算自回归 现在我们准备计算新的方差项。...我们还将使用赤池信息准则(AIC)拟合学生t分布进行比较 。 使用数据拟合到模型 ugarchfit。...##  数据acf-显示序列相关 plot(fit , which = 6) ## 数据的QQ图-显示标准化残基的峰度-不支持正态假设 ## 标准化残差的acf  ## 平方标准残差的acf...ar1 是一天后收益对今天收益的影响。 omega 是长期方差。 alpha1 滞后平方方差对今天的收益的影响。 beta1 滞后平方残差对今天收益率的影响。 shape 是学生t分布的自由度。

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Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

首先,我们收集ADBL股票价格的历史数据,并对其进行描述性统计和可视化分析,以获取对股票价格的初步认识。...然后,我们将使用GARCH模型对ADBL股票价格的波动进行建模,并通过模型参数的估计和模型检验来验证模型的适应性。 接下来,我们利用已建立的GARCH模型对ADBL股票价格的未来走势进行预测。...df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date): df 数据框中的 "Date" 列转换为日期时间类型。...这里使用 pd.to_datetime() 函数日期字符串转换为日期时间格式。...# df = df[df['Date'] >= '2015-01-01']: 这一行代码是对数据进行筛选的注释,表示根据日期进行过滤,只保留日期大于等于 "2015-01-01" 的数据。

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Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析

首先,我们收集ADBL股票价格的历史数据,并对其进行描述性统计和可视化分析,以获取对股票价格的初步认识。...然后,我们将使用GARCH模型对ADBL股票价格的波动进行建模,并通过模型参数的估计和模型检验来验证模型的适应性。 接下来,我们利用已建立的GARCH模型对ADBL股票价格的未来走势进行预测。...df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date): df 数据框中的 "Date" 列转换为日期时间类型。...这里使用 pd.to_datetime() 函数日期字符串转换为日期时间格式。...# df = df[df['Date'] >= '2015-01-01']: 这一行代码是对数据进行筛选的注释,表示根据日期进行过滤,只保留日期大于等于 "2015-01-01" 的数据。

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WP Engine推出AI驱动的WordPress网站搜索

“他们通过意图逐字逐句地输入搜索栏来传达他们的意图,如果它什么都没有返回,可能是因为拼写错误或 ACF 未被索引,或者无论什么原因,他们都会反弹,他们不会购买,而且他们可能永远不会回来,”他说。...利用高级自定义字段进行智能搜索 ACF 代表 高级自定义字段,适用于 CMS。...他补充说,为了创造增强的搜索体验,智能搜索必须 ACF 很好地配合。就目前而言,索引 ACF 是“WordPress 中搜索出了名的难题”。...搜索从 WordPress 数据库中卸载,并自动索引 ACF 字段中的所有自定义帖子类型——我们认为这是我们在此处 […] 独一无二的地方;再次希望以 WordPress 开发人员工作的方式工作,”他说...智能搜索允许推理、语义搜索 他解释说,人工智能驱动的混合搜索获取网站索引并在其上运行机器学习,索引转换为可使用自然语言进行搜索的向量数据库。

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Java 8 中处理日期和时间示例

2、指定日期进行相应操作 3、生日检查或者账单日检查 4、获取当前的时间 5、日期前后比较 6、处理不同时区的时间 7、比较两个日期之前时间差 8、日期时间格式解析、格式化 9、java8 时间类...1、获取今天日期 LocalDate todayDate = LocalDate.now(); System.out.println("今天日期:"+todayDate); //结果 今天日期:...2016-10-12,那么今天就是用户的生日(按公历/身份证日期来算),那么通过java8新的日期库,我们该如何来进行判断?...LocalDate.of(2015, 10, 20); System.out.println(today.isAfter(specifyDate)); //true 6、处理不同时区的时间 java8中,日期...在项目中,经常需要比较两个日期之间相差几天,或者相隔几个月,我们可以使用java8的Period来进行处理。

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JDK8这样处理日期,效率绝对提升,逼格必然翻倍!

获取今天日期 LocalDate todayDate = LocalDate.now(); System.out.println("今天日期:"+todayDate); //结果 今天日期...2016-10-12,那么今天就是用户的生日(按公历/身份证日期来算),那么通过java8新的日期库,我们该如何来进行判断?...LocalDate.of(2015, 10, 20); System.out.println(today.isAfter(specifyDate)); //true 处理不同时区的时间 java8中,日期...在项目中,经常需要比较两个日期之间相差几天,或者相隔几个月,我们可以使用java8的Period来进行处理。...类的相互转化 在转换中,我们需要注意,因为java8之前Date是包含日期和时间的,而LocalDate只包含日期,LocalTime只包含时间,所以Date在互转中,势必会丢失日期或者时间,或者会使用起始时间

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Git 系列教程(6)- 查看 commit 提交历史

-p 除了显示基本信息之外,还附带了每次提交的变化,好处:当进行代码审 review 时,可以快速看到别人提交代码的差异 --stat 看到每次提交的简略统计信息 ?...--pretty=oneline 每个提交放在一行显示,在浏览大量的提交时非常有用 ?...(可以用 --date=选项 来定制格式) %ar 作者修订日期,按多久以前的方式显示 %cn 提交者的名字 %ce 提交者的电子邮件地址 %cd 提交日期 %cr 提交日期(距今多长时间) %s 提交说明...* 2d3acf9 ignore errors from SIGCHLD on trap * 5e3ee11 Merge branch 'master' of git://github.com/dustin...--relative-date 使用较短的相对时间而不是完整格式显示日期(比如“2 weeks ago”)。 --graph 在日志旁以 ASCII 图形显示分支合并历史。

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Java 8新的时间日期库的20个使用示例

正如你所想的那样,LocalDate重写了equals方法来进行日期比较,如下所示: ? 在本例中我们比较的两个日期是相等的。...同时,如果在代码中你拿到了一个格式化好的日期串,你得先将它解析成日期然后才能比较。你可以这个例子Java之前比较日期的方式进行比较,你会发现它真是爽多了。...现在你可以将它和Java中增加或者减少小时的老的方式进行比较。一看便知哪种方式更好。 示例8 如何获取1周后的日期 这与前一个获取2小时后的时间的例子类似,这里我们学会如何获取到1周后的日期。...可以用Clock来替代System.currentTimeInMillis() TimeZone.getDefault()方法。 ? 你可以用指定的日期来和这个时钟进行比较,比如下面这样: ?...使用这个类,你可以本地时间转换成另一个时区中的对应时间,比如下面这个例子: ? 可以拿它跟之前本地时间转换成GMT时间的方式进行比较

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干货 | 20个教程,掌握时间序列的特征分析(附代码)

有时候,你也可以秒钟和分钟作为时间序列的间隔,如每分钟的点击次数和访客数等等。 为什么我们要对时间序列进行分析呢? 因为当你想对一个序列进行预测时,首先要完成分析这个步骤。...时间序列数据框 此外,你也可以文件读取为 pandas 序列,把日期作为索引列,只需在 pd.read_csv() 中指定 index_col 参数。...按月份(季节)和年份绘制箱型图:你可以数据处理成以季节为时间间隔,然后观察特定年份内值的分布,也可以全部时间的数据进行对比。...第二种情况,你不应该直接用序列的均值对缺失处进行填充,尤其当该序列不是平稳序列时。比较暴力但有效的解决方法是用前一个值来填充缺失处。 根据序列的内在属性,你可以尝试多种方法。...以下是几种比较有效的填充方法: 向后填充法 线性插值法 二次插值法 最近邻均值法 季节均值法 为了评估缺失值的填充效果,我在时间序列中手动加入缺失值,用以上几种方法对其进行填充,然后计算填充后的序列原序列的均方误差

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还在为日期计算烦恼?Java8帮你轻松搞定

我们平时开发日期一般都是使用Date类。在使用Date计算时,一般将会将Date转换成时间戳,即转换成ms后进行计算,这样做很麻烦。当然我们也可以使用第三方日期类。...其实Java8自带的日期类就相当的强大了,基本能满足各种计算。今天我们就来聊聊Java8里面的日期类。 LocateDateLocateDateTime LocateDate获取的是日期,精确到天。...比如签到功能,每次签到前需要判断今天是否已经签到。如果在Java8之前我们可能会转换成时间戳,通过时间戳作比较。到了Java8后,我们直接可以使用equals()方法。...cmp == 0) { cmp = (day - otherDate.day); } } return cmp; } 从重写的equals源码来看,是两个日期的年月日依次作比较...日期大小比较 Java8可以使用isBefore和isAfter来进行日期之间的比较

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独家 | 利用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型(附Python和R代码)

例如,当要求预测今天的温度时,你仅需要考虑前七天的温度,而不是一个月前的温度。 ? 3. 移动平均法:这是对前两个方法的改进。不取前面所有点的平均值,而是n个先前的点的平均值作为预测值。 ?...ACF图用于识别正确的‘q’值, 差分顺序规定了对序列执行差分操作的次数,对数据进行差分操作的目的是使之保持平稳。像ADF和KPSS这样的测试可以用来确定序列是否是平稳的,并有助于识别d值。...确定d值:为了使序列平稳,执行差分操作的次数确定为d值。 5. 创建ACF和PACF图:这是ARIMA实现中最重要的一步。用ACF PACF图来确定ARIMA模型的输入参数。 6....加载数据:此步骤ARIMA实现步骤1相同。数据加载到笔记本中。 2. 预处理数据:输入应该是单变量,因此删除其他列。 3. 拟合Auto ARIMA:在单变量序列上拟合模型。 4....AIC(赤池信息准则)和BIC(贝叶斯信息准则)值是用于比较模型的评估器。这些值越低,模型就越好。

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