，我们需要检测、分割和跟踪给定视频中的每个对象。...以前的方法只使用单帧特征来检测、分割和跟踪对象，在视频场景中，由于一些独特的挑战，如运动模糊和剧烈的外观变化，它们会受到影响。...为了消除仅使用单帧特征所带来的歧义，我们提出了一种新的综合特征聚合方法(CompFeat)，利用时间和空间上下文信息在帧级和对象级细化特征。...在聚合过程中精心设计了一种新的注意机制，显著提高了学习特征的辨别能力。我们通过结合特征相似性和空间相似性的暹罗设计进一步提高了我们模型的跟踪能力。...在YouTubeVIS数据集上进行的实验验证了本文算法的有效性。 主要框架及实验结果 ? ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
ARIMA模型结合了三种基本方法： 自回归（AR） - 在自回归的一个给定的时间序列数据在他们自己的滞后值，这是由在模型中的“P”值表示回归的值。...差分 -为了将非平稳过程转换为平稳过程，我们应用差分方法。区分时间序列意味着找出时间序列数据的连续值之间的差分。差分值形成新的时间序列数据集，可以对其进行测试以发现新的相关性或其他有趣的统计特性。...我们可以连续多次应用差分方法，产生“一阶差分”，“二阶差分”等。 在我们进行下一步之前，我们应用适当的差分阶数（d）使时间序列平稳。...#初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima...#调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...，我们也可以用一些实现准备好的CSV文件来读取行情。...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...zoo本身是一种时间序列格式，而xts则是在这基础上一种时间序列格式的加强版。在读取csv的时候，我们需要用首行确定header。在转化为zoo时，我们则需要首列来确定时间序列对应的时间。...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...绘制自相关图和部分自相关图以帮助确定适当的时间序列模型。拆分数据集：根据实际需求将数据集拆分为训练集和测试集。使用训练集进行模型拟合和参数估计，并使用测试集进行模型评估和预测。...拟合时间序列模型：根据数据的特征选择适当的时间序列模型，如ARIMA、GARCH等。使用模型拟合函数（如arima、auto.arima）对数据进行拟合，并估计模型的参数。...模型诊断：使用模型诊断工具（如AIC、BIC、残差分析等）对拟合的时间序列模型进行评估。检查残差序列是否为白噪声，并对其进行必要的修正。
p=25180 时间序列分析 对于时间序列分析，有两种数据格式： ts （时间序列）和 xts （可扩展时间序列）。前者不需要时间戳，可以直接从向量转换。...后者非常重视日期和时间，因此只能使用日期和/或时间列来定义。我们涵盖了基本的时间序列模型，即 ARIMA、GARCH 和 VAR。 时间序列数据 函数 ts 将任何向量转换为时间序列数据。...price 我们首先为估计定义一个时间序列（ts）对象。请注意， ts 与 xts类似， 但没有日期和时间。...df <- ts(df) df 可扩展的时间序列数据xts 要处理高频数据（分秒），我们需要包 xts。该包定义可扩展时间序列 ( xts ) 对象。 以下代码安装并加载 xts 包。...library(xts) 考虑我们的可扩展时间序列的以下数据 date time price 现在我们准备定义 xts 对象。
Engle和Sokalska（2012）（以下简称ES2012）引入了乘法分量GARCH模型作为一种简单的替代方法。本文讨论了它的实现、挑战和使用这个模型的具体细节。...估算 模型要求用户传递一个xts对象，即所考虑时期的数据的预测日方差。...预测 为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...仿真 与标准的GARCH仿真不同，区间时间在日内GARCH中很重要，因为我们生成的路径是遵循非常具体的定期抽样的时间点。此外，需要再次提供所考虑的模拟期的模拟或预测日方差。...这是一个xts对象，也可以选择有m.sim列，这样每个独立的模拟都是基于日方差独立模拟的调整残差。下面的示例代码显示了对未来1分钟间隔的10,000个点的模拟，并说明了季节性成分的影响。
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths) ?...请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
ggfortify 已经可以在 CRAN 上下载得到，但是由于最近很多的功能都还在快速增加，因此还是推荐大家从 Github 上下载和安装。...，然后将简单介绍用 ggfortify 来对时间序列进行快速可视化的方法。...autoplot(prcomp(df), data = iris, colour = 'Species') 比如说给定label = TRUE 可以给每个点加上标识（以rownames为标准），也可以调整标识的大小...用 ggfortify 可以使时间序列的可视化变得极其简单。...autoplot(Canada, facets = FALSE) autoplot 也可以理解其他的时间序列类别。
该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 Tickdata.com的.asc文件 不易获取，因此，输入数据转换成xts，然后进行时间序列分析的过程中存在困难...因此对于原始数据，我们可以整理成sample数据的格式，然后使用xts包先将其转换成xts格式。...对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列，仅作为行名存在，否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ?...这样就做好了可以进行转换xts格式的原始数据 library(xts) Data.xts <- as.xts(sample_tdataraw， descr='my new xts object')...这样xts格式的数据便可以继续使用 highfrequency包中的其他函数进行分析了。
p=13971 R语言提供了丰富的功能，可用于绘制R中的时间序列数据。 包括： 自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。...高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。 丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。 显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。...演示版 这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图： lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths)graph(lungDeaths) 请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时...还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。 可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。...这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例： graph(predicted, main = "Predicted Lung
x, as.Date(charvec)) #包xts timeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries #规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现 tm = ts...） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时...”,”linear”,”after”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法 as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段...#时间序列数据的显示 #zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式 print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y...=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示，仅对xts不行 基本统计运算 1、自相关系数、偏自相关系数等 例题2.1 d=scan(“sha.csv”) sha=ts(d,start=1964
执行时间序列分析?尝试一下像zoo，xts和quantmod程序包。 课后作业 通过“导入数据进入R语言”课程，或阅读文章1、2、3、4。掌握导入数据软件包。...也可以阅读NathanYau在FlowingData 写的博文，来获得创建R语言可视化灵感。 1. 平面图无处不在 R语言提供了多种创建图形方法，使用原理图创建图形是标准的方法。...然而，有一些好的工具(或包)使用更简单的方式来创建，查看图形。 在R语言中学习基本图形语法是数据可视化中一种实用方法。...步骤八:时间序列分析 R语言有一个用于专属任务视图时间序列。如果你想在R语言中做一些时间序列分析，这将是您开始的地方。您很快会发现工具的强大。 想要从在线资源中掌握时间序列分析是件不容易的事情。...好的切入点是一本关于时间序列的书或者选择《原理与实践》这本书。在程序包方面，您需要熟悉Zoo与xts程序包。Zoo为您提供了常用的保存时间序列对象格式，而xts供了操作时间序列的数据集工具。
，然后将简单介绍用 ggfortify 来对时间序列进行快速可视化的方法。...比如说给定label = TRUE 可以给每个点加上标识（以rownames为标准），也可以调整标识的大小。...时间序列的可视化 用 ggfortify 可以使时间序列的可视化变得极其简单。接下来我将给出一些简单的例子。...autoplot 也可以理解其他的时间序列类别。...更多关于时间序列的例子，请参考 Rpubs 上的介绍。
初识R语言支持的数据类型 1.1 向量 Vector : c() 1.2 矩阵 Matrix: matrix() 1.3 数据框 DataFrame: data.frame() 1.4 时间序列 XTS...初识R语言支持的数据类型 开始之前，需要先了解一下R语言支持的数据类型，以及这些常用类型的特点。以下4种类型是最常用的：向量、矩阵、数据框、时间序列。...11 2019-09-16 12 2019-09-17 13 2019-09-18 14 2019-09-19 15 关于xts类型的详细介绍，请参考文章《可扩展的时间序列xts》...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...分成2步操作，第一步先分成与数据集同样长度的因子，第二步进行分裂，可以把一个大的向量拆分成多个小的向量。
系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。 最终一致性 弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。...通过以上方法，达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。 三、去哪儿网方案 哪儿网分布式事务方案 随着业务规模不断地扩大，电商网站一般都要面临拆分之路。...我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点，每个功能点都可以有多个实现（具体的实现之间有组合/互斥关系）。把各个功能点按照一定流程串起来，就完成了交易创建的过程。...面临的问题 每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢？比如锁定优惠券服务调用超时了，不能确定到底有没有锁券成功，该如何处理？...五、支付宝方案 支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案 业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案，由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下，大部分信息引用自官方网站。
当然，到某种程度上仍然可以使用常规方法。但由于缺乏足够的信息，通常无法对参数进行精确估计。最简单的例子是当解释变量的数量大于时间序列中的观察值的数量时。...在最近的预测趋势中可以发现各种方法。以原油价格为例，预测方法通常可以分为时间序列模型、结构模型和其他一些方法，如机器学习、神经网络等。...一个例子：原油市场 我们举一个原油市场的例子。据此可以说，在哪些时间序列可以作为预测现货原油价格的有用解释变量方面，存在着不确定性。 xts对象crudeoil包含来自原油市场的选定数据，即。...xts对象的趋势包含来自谷歌的关于选定搜索词的互联网数量的数据。 stock_markets代表Google Trends的 "股票市场"。...，所有的时间序列都可以在5%的显著性水平上被认为是平稳的。
tk_xts函数将其添加到xts对象。...数据如下所示，我们删除了Open，High，Low，Close和Volume数据，仅保留了Adjusted价格，其中每个资产都是其自己的列，数据已转换为时间序列对象或xts对象， data存储为索引（或行名...我们可以使用autoplot功能通过ggplot功能绘制xts或者时间序列数据（我们仅绘制前3项资产）： ? ?...据我所知，SPY500上市的金矿公司很少。但是，这是一种按其值展示和排名ETFs并查看其相应值的好方法。 ? ? 我们还可以通过阿尔法和贝塔的比值来排名阿尔法和贝塔，并绘制结果。 ? ?...3、将随机选择的股票的平均每日收益作为数据，并将数据与ETF合并，然后将数据设置为时间序列对象。我们还从Kenneth French网站上下载了每日Fama French 3因子，并整理了一下数据。
broom：用于将统计模型的结果整理成数据框形式 zoo：定义了一个名zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。...ggvis：交互式图表多功能系统 htmlwidgets：一个专为R语言打造的可视化JS库 leaflet：绘制交互式地图 dygraphs：绘制交互式时间序列图 plotly：交互式绘图包，...tibble：高效的显示表格数据的结构 stringr：一个字符串处理工具集 lubridate：用于处理日期时间数据 xts：xts是对时间序列数据(zoo)的一种扩展实现，提供了时间序列的操作接口...它的一部分是由R语言编写的，另一部分是由Java和Python语言编写的。用户可以部署H2O的R程序安装包，之后就可以在R语言环境下运行了。 ROCR：通过绘图来可视化分类器的综合性能。...详见统计之都文章 R6：R6是R语言的一个面向对象的R包，可以更加高效的构建面向对象系统。
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