时间序列是按时间顺序的一组真实的数字，比如股票的交易数据。通过分析时间序列，能挖掘出这组序列背后包含的规律，从而有效地预测未来的数据。在这部分里，将讲述基于时间序列的常用统计方法。
如果你处理网络系统，你可能会很关心延迟（latency）。在面对一组服务器时，你还可能需要决定使用哪种负载平衡算法。在做这些决策时，对不同负载平衡器配置中预期的行为建立直觉非常有帮助，这样你就可以在没有任何意外行为的情况下最小化环境中的延迟。
性能改进和DOM节点的附加属性的类型检查使新的Vue值得更新。Vue团队确实做了很多工作。实际上，他们在同一天发布了两个子版本。Vue 3.3.5 和 3.3.6 都在2023年10月20日发布。
我回顾了我所有的194个条目（从13岁开始），看看有什么经验教训是我可以学习的。下面是我总结的最重要的经验教训，包括编码，测试和调试三个方面。 编码 下面这些都是我经历过的会导致难点bug的问题：
编码 下面这些都是我经历过的会导致难点bug的问题： 1.事件顺序。在处理事件时，提出下列问题会很有成效：事件可以以不同的顺序到达吗？如果我们没有接收到此事件会怎么样？如果此事件接连发生两次会怎么样？哪怕通常不会发生，但系统（或交互系统）其他部分的bug可能会导致事件发生呢。 2.过早。这是第一点“事件顺序”的一个特例，但它确实会引起一些棘手的bug，因此我把它单独拎出来说明。例如，如果信令消息在配置和启动程序完成之前就被过早接收，那么可能就会有很多奇怪的行为发生。另一个例子：连接在被放进空闲列表之前就被标
在《Learning From Your Bugs》一文中，我写了关于我是如何追踪我所遇到的一些最有趣的bug。最近，我回顾了我所有的194个条目（从13岁开始），看看有什么经验教训是我可以学习的。下
在《Learning From Your Bugs》一文中，我写了关于我是如何追踪我所遇到的一些最有趣的bug。最近，我回顾了我所有的194个条目（从13岁开始），看看有什么经验教训是我可以学习的。下面是我总结的最重要的经验教训，包括编码，测试和调试三个方面。
以声明时间戳、使用日历处理日期和格式化解析日期时间。但这些类的API可读性差、使用繁琐，且非线程安全，如同设计的翔一样的IO，也是Java让人诟病的一大原因。
两年半年因为工作需要，我开始接触pandas，看过很多pandas的资料，比如Pandas的官网文档、一些书籍以及在Github上找到了“Joyful pandas”，在咱们这个公众号的很多关于pandas的学习笔记都是来自这些学习资料。
在购物中，了解商品价格的变动对于节省成本和抓住优惠机会非常重要。本文将介绍如何使用Python爬虫建立一个某电商商品价格监控系统，帮助你持续跟踪商品价格的变动，并提供完善的方案和代码，让你能够轻松操作。
内容来源：和鲸社区 有效图表的重要特征： 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单，您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 （Correlation） 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说，一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图（Scatter plot） 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组，则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中，您可以使用 plt.scatte
Nginx是一款非常流行的高性能Web服务器，也可以作为负载均衡器来提供高可用性。在本文中，我将介绍一种基于Nginx的高可用方案，同时提供一份详细的部署文档。
这十年来我做过小的嵌入式系统，大的电信系统以及基于web的系统。使用过C ++，Ruby，Java和Python等。这篇文章中的经验教训旨在帮助减少编码，测试和调试三个阶段的bug。
概要 了解数据 分析数据问题 清洗数据 整合代码 了解数据 在处理任何数据之前，我们的第一任务是理解数据以及数据是干什么用的。我们尝试去理解数据的列/行、记录、数据格式、语义错误、缺失的条目以及错误的格式，这样我们就可以大概了解数据分析之前要做哪些“清理”工作。 本次我们需要一个 patient_heart_rate.csv （链接：https://pan.baidu.com/s/1geX8oYf 密码：odj0）的数据文件，这个数据很小，可以让我们一目了然。这个数据是 csv 格式。数据是描述不同个体在不
作者：Eryk Lewinson 翻译：张睿毅校对：张睿毅 本文约4200字，建议阅读10分钟本文我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包。 标签：数据帧， 精选， 机器学习， Python， 技术演练 设置和数据 在本文中，我们主要使用非常知名的Python包，以及依赖于一个相对不为人知的scikit-lego包，这是一个包含许多有用功能的库，这些功能正在扩展scikit-learn的功能。我们导入所需的库，如下所示： import n
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】B题：产品订单的数据分析与需求预测 建模及python代码详解 问题一
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
DevOps 是一种以自动化和持续反馈为驱动的方法，用于改进软件开发和运维之间的协作。在 DevOps 回环图中，有八个阶段，分别是计划、开发、构建、测试、发布、部署、运维和监控。这些阶段是连续的、相互依赖的，每个阶段都对最终的软件质量有重要影响。下面我将详细介绍这八个阶段，并重点解释发布和部署的区别。
上面的例子里Unlock会在return语句读取完balance的值之后执行，所以Balance函数是并发安全的。
【新智元导读】 机器人仅需观察人类行为就能模仿出一模一样的动作，这一机器人领域发展的长期目标最近被谷歌大脑“解锁”。在新发布的一项研究中，谷歌大脑团队介绍了他们使用自监督式学习的方法，通过多视角的时间对比网络（TCN）来实现机器人端到端模仿人类动作。另外，他们所提出的TCN模型，在图像分类上的错误率也大大地低于ImageNet-Inception。 谷歌大脑近日公布了一项新的研究成果，让机器人（机械臂）仅仅通过观察就能模仿人类动作。通过模仿人类行为来学习如何执行新的任务一直都是机器人技术的长期目标，如果凭
分类，指的是根据事物特征，推测类别的过程。 特征是我们观察到的现象，或者是已知的数据。 类别是我们根据特征，将事物做分类的结果。
在编程过程中，我们经常会遇到各种编码和解码的问题。其中一个常见的错误是 'utf-8' codec can't decode byte 0xb6 in position 34: invalid start byte。这个错误表示在使用 utf-8 编码解码时，无法解码某个字节。
在我的强化学习系列的文章中，我想要深入探究我们基于神经网络的agent在训练过程中习得的表达形式。尽管我们的直接目的是希望我们的agent能够获得更高的分数，或者完成某一具体的任务，但是了解agent如何做到，或者更进一步，agent为什么可以做到对于我们来说是同等甚至更加重要的。为了更加清楚地看到agent的学习过程，我使用了d3.js制作了一个网页来展示agent学习的各种信息。我称之为 强化学习控制中心。在本文中，我会用它来进一步讲解agent的原理。
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。
在使用Python进行编程开发的过程中，我们不可避免会遇到Python打不开的问题。这些问题可能是由于环境配置、包管理和依赖文件等问题所导致的，但不管是何种原因，我们都需要解决它们才能顺利地进行工作。本文将从多个方面为大家详细介绍Python打不开问题的解决方法。
这里有一些技巧可以避免过多的循环，从而获得更好的结果 图1 -标题图像。 您曾经处理过需要使用列表的数据集吗?如果有，你就会明白这有多痛苦。如果没有，你最好做好准备。 如果你仔细看，你会发现列表无
EDA 是数据科学工作流程的关键步骤，Pandas-profiling可以通过一行代码快速完成EDA报告，并且能够提供有意义的见解。
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
选自towardsdatascience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：Jane W、蒋思源 作为探索时间序列的第一步，Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署，并解释和预测不确定性，是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。 时间序列是我们日常生活中最常见的数据类型之一。金融产品价格、天气、家庭能源使用量、甚至体重都具有变化规律。几乎每个数据科学
当磁铁绕线圈旋转或线圈绕磁场旋转时，会产生交流电流或电压。当在示波器或任何其他类似设备上观察时，磁铁或线圈的旋转会导致电压（或电流）方向和大小的周期性变化，从而导致某种波的产生。
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。 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。 这篇教程里，你将学到如何把单变量、多变量时间序列问题转为机器学习算法能解决的监督学习问题。本教程包含： 如何创建把时间序列数据集转为监督学习数据集的函数； 如何让单变量时间序
《通用人工智能的火花：GPT-4早期实验》是微软今年3月发表的一篇重要的GPT论文，引发了广泛的关注和讨论，论文原文是英文版，长达 154页，但中文版本还无人翻译，本文是整理了这篇论文的主要内容，做一个精华版，方便大家阅读。
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
如果你已经在思考这个问题，证明你已经比团队中的其他人领先一步了，你知道要想在专业领域中获得长期发展，光有编程效率是不行的。 这里有七种技能，如果你能学会正确地使用它们，它们一定可以帮助你成为一名优秀的软件开发人员。
An Active Inference Approach to Modeling Structure Learning: Concept Learning as an Example Case
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的重要组成部分。我们通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，然后创建可视化，这确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是对于更大，更高维度的数据集。在项目即将结束时，能够以清晰，简洁和令人信服的方式呈现你的最终结果非常重要，只有这样，你的受众（通常是非技术客户）才能够理解。
互联网上有很多关于强化学习交易系统零零碎碎的东西，但是没有一个是可靠和完整的。出于这个原因，我们决定创建一个开源的Python框架，使用深度强化学习，有效地将任何交易策略从想法转化为实际应用。
鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题，通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种，即山鸢尾（Setosa）、变色鸢尾（Versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Virginica）。这个任务是一个多类别分类问题，其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
本文最初发表于 Kdnuggets 网站，经原作者 Nicole Janeway Bills 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
新媒体管家 说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。 时间推移到 2009 年，“大数据” 开始才成为互联网技术行业中的热门词汇。对“大数据”进行收集和分析的设想，起初来自于世界著名的管理咨询公司麦肯锡公司；麦肯锡公司看到了各种网络平台记录的个人海量信息具备潜在的商业价值，于是投入大量人力物力进行调研，在 2011 年 6 月发布
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。
时间序列预测是一个过程，获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
当在使用Clang-Tidy进行静态代码分析时，有时候你可能会遇到"unable to execute clang-tidy"的错误消息。这篇文章将解释为什么会出现这个错误消息以及如何解决它。
大数据文摘作品 编译：傅一洋、汪小七、张南星、GAO Ning、夏雅薇 高级的编程是逻辑思维的流露，会编程只代表你懂了这门语言的语法，但是会写清晰简洁易懂可迭代的代码才是程序员该追求的境界。编程入门已经不容易，但是如果能够在早期树立一些正确的“代码观”，或许可以让你的编程之路升级得更快。作者苦口婆心地给出了25条建议，句句真言。 首先我要声明的是：如果你是编程新手，本文并不是要让你对自己犯的错误感到愧疚，而是要你对这些错误有更好的认知，并避免在未来再犯。 当然，这些错误我也经历过，但是从每个错误中都学到
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。
梯度下降无疑是大多数机器学习(ML)算法的核心和灵魂。我绝对认为你应该花时间去理解它。因为对于初学者来说，这样做能够让你更好地理解大多数机器学习算法是如何工作的。另外，想要培养对复杂项目的直觉，理解基本的概念也是十分关键的。
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