Redis的键可以设置生存时间和过期时间，这个过期时间是如何设置的呢，可以简单看下： 通过 EXPIRE 命令或者 PEXPIRE 命令，客户端可以以秒或者毫秒精度为数据库中的某个键设置生存时间（TTL...），在经过制定的秒数或者毫秒数之后，服务器就会自动删除生存时间为0的键。...这个问题有三种可能的答案，分别代表了三种不同的删除策略： 定时删除：在设置键的过期时间的同时，创建一个定时器，让定时器在键的过期时间来临时，立即执行对键的删除操作。...对CPU时间是不友好的，在过期键很多的情况下，删除过期键往往耗费了不少的CPU资源； 惰性删除：放任键过期不管，但每次获取键时，查询是否过期，如果过期就删除该键，否则就返回该键。...这种策略对CPU时间是友好的，因为只有访问的时候才判断是否删除，基本不占用CPU资源。
，基因的表达信息，通常是用来把病人进行分组，然后还是需要下载临床信息，才能做生存分析。...分分钟对TCGA数据库的任意癌症种类做生存分析，并校验 发现TCGA数据库记录病人的生存事件的时候，区分Alive和Dead，但是呢，不同的事件本来是应该对应不同的时间记录字段，但是突然就发现了一个特例...构建生存分析需要的时间 我这里使用的代码好像很复杂： table(phe$vital_status) phe=phe[phe$vital_status %in% c('Alive' , 'Dead'),...但是也有情况出现就是他们不一致，所以就出现了bugs 生存分析代码是 有了上面的数据， 就可以做生存分析并且绘制代码了。...但是，其实是有些癌症的性别生存差异是显著的，大家猜猜看是哪一个呢？
） 一、我们可以从TCGA下载到特定肿瘤样本的生存时间，具体可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞玩转TCGA临床信息 二、我们可以从ESTIMATE数据库下载特定肿瘤的...生存时间的数据如下 StromalScore，ImmuneScore和ESTIMATEScore文件如下 你会发现ESTIMATEScore文件中样本的ID号比较长，而生存时间文件中样本ID比较短...那么我们就提取ESTIMATEScore文件中样本的前12位，然后跟生存时间里面的样本ID做比较，找到一样的ID就把免疫分值和生存时间合并起来。...$ID,1,12) #将新ID号作为行名 rownames(score)=id #读入生存时间文件 os=read.table("Overall_Survival_month.txt",header=...T,sep="\t") #将样本ID号作为行名 rownames(os)=os$Patient.ID #删掉生存状态中:及后面的内容 #eg. 1:DECEASED 处理之后变成1 os$OS_STATUS
为什么状态需要被清理 状态不需要一次存储 状态有效期有时间限制，超过时间需要重置状态（业务上） 开启状态清理： StateTtlConfig ttlConfig = StateTtlConfig...，永远有效 如果设置为 OnCreateAndWrite，则表明当状态创建或每次写入时都会更新时间戳 如果设置为 OnReadAndWrite，在状态创建、写入、读取均会更新状态的时间戳 失效时间=上次访问的时间戳...return expired user value. */ NeverReturnExpired } 如果设置为 ReturnExpiredIfNotCleanedUp，那么即使这个状态的时间戳表明它已经过期了...，避免了过期状态带来的干扰。...org.apache.flink.streaming.api.TimeCharacteristic.ProcessingTime. */ ProcessingTime } 现在是针对的系统处理时间
什么是生存分析 生存分析（回归）模型时间到感兴趣事件的持续时间。...生存分析是一种特殊的回归，与传统的回归任务不同，具体如下： 标签始终为正值，因为不能等待负时间直到事件发生 标签可能不是完全已知，或被截断，因为“测量时间需要时间” 第二点至关重要，更深入地研究一下。...正如从名称中猜到的那样，生存分析的最早应用之一是对给定人群的死亡率进行建模。以NCCTG肺癌数据集为例。前8列表示特征，最后一列“生存时间”表示标签。...另一种可能性：由于实验无法永远进行，实验被提前中断，无法观察到他的死亡。在任何情况下，他的标签是，这意味着他的死亡时间可以是任何大于1010的数字，例如2000、3000或10000。...加速故障时间模型 加速失效时间（AFT） 模型是生存分析中最常用的模型之一。
需要强调的是，这是一个倾斜的数据集，其尾部是细长的，造成该现象的部分原因是由于在种子或天使轮后，随着竞争压力的增大，公司生存能力急剧下降。...因为越老的公司就有更多的时间来构建他们的技术，在市场上的生存时间越长，与那些可以帮助自己进行IPO的潜在收购者或投资银行家接触的机会就越多。 下面的图表，显示了数据集中不同年份成立的公司的分布情况。...一般来说，如果不考虑年龄（生存时间）因素，700万到900万美元的范围是最大化获得收购或上市的可能性的最佳选择。...但如果假设这是一个合理的代表性样本，那么即使数字有所变化，“关键结论”应该会保持不变。 四、时间就是金钱 但是时间的作用呢？...而这里更重要的一点是：其主要因素是时间还是金钱？通过研究可发现，在所有可能的情况下，时间是关键。 但是，数据也并不是固定不变的。
传统阈值和智能检测 1.2. 常见的异常检测方案 1.3. 智能检测的行业方案对比 2. metis时间序列异常检测 2.1. 技术框架 2.2. 量值的异常检测逻辑 2.3....不同曲线形态的时间序列 3.3. 模型选择 3.4. 补充：基于预测的异常检测方案 1. 背景 时间序列异常检测是学术界和工业界一直研究的热点和难点问题。...Metis时间序列异常检测 Metis 是腾讯开源的一系列AIOps领域的应用实践集合，当前版本开源的时间序列异常检测学件，是从机器学习的角度来解决时序数据的异常检测问题。...补充：基于预测的异常检测方案 多模型的异常检测方案，前提是根据曲线形态将时间序列划分为不同类型，本质上是利用到了时间序列的周期性和趋势性。...时间序列异常检测算法 异常检测的N种方法，阿里工程师都盘出来了 时间序列异常检测算法S-H-ESD 基于时间序列的单指标异常检测_雅虎流量数据 阿里巴巴国际站之异常检测 ppt类： 异常检测在苏宁的实践
图片在Redis中，可以通过使用EXPIRE命令或PEXPIRE命令来设置键的生存时间或过期时间。使用EXPIRE命令设置键的过期时间，单位为秒。...命令格式为：EXPIRE key seconds例如，设置键mykey的过期时间为60秒：EXPIRE mykey 60使用PEXPIRE命令设置键的过期时间，单位为毫秒。...EX参数或PX参数进行设置键的过期时间。...而使用SET命令结合EX参数或PX参数进行设置键的过期时间后，可以使用PERSIST命令来移除键的过期时间，使得键永不过期。...需要注意的是，上述策略只适用于有过期时间的键（即设置了EXPIRE或PEXPIRE命令的键），对于没有设置过期时间的键，Redis不会对其进行删除操作。
《Redis设计与实现》读书笔记（十二） ——Redis键的生存时间与过期时间 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 1、设置方式 在redis客户端，可以通过expire命令设置某个键的以秒为单位的生存时间...setex命令可以在对字符串对象设置值的时候，同时设置过期时间，但是其只针对字符串对象可以使用。在经过指定时间后，服务器会自动删除生存时间为0的键值对。...另外，可以用ttl或pttl命令，查看键的剩余生存时间。...如果键不存在数据库，会返回-2；键没有过期时间，返回-1；如果键有过期时间，则用过期时间的unix毫秒时间戳，减去当前时间的unix毫秒时间戳。...接着pexpire命令可以转化成pexpireat命令，只需要把当前时间的unix毫秒时间戳加上过期时间的unix毫秒时间戳即可。
分析时间序列数据可以提供有价值的见解，并有助于做出明智的决策。 异常检测是识别数据中不符合预期行为的模式的过程。在时间序列数据的上下文中，异常可以表示偏离正常模式的重大事件或异常值。...检测时间序列数据中的异常对于各种应用至关重要，包括欺诈检测、网络监控和预测性维护。...在深入研究异常检测技术之前，先简单介绍时间序列数据的特征。...也有周期性波动，表明季节性的存在。连续收盘价之间似乎存在一些自相关性。 时间序列数据预处理 在应用异常检测技术之前，对时间序列数据进行预处理是至关重要的。预处理包括处理缺失值、平滑数据和去除异常值。...总结 本文探索了使用机器学习进行时间序列异常检测的各种技术。首先对其进行预处理，以处理缺失值，平滑数据并去除异常值。然后讨论了异常检测的统计方法，如z-score和移动平均。
下面是每个实验组的死亡时间的卡普兰-梅尔（KM）估计。 3 限制平均生存时间（RMST）和限制平均损失时间（RMTL RMST被定义为生存函数曲线下的面积，直到一个时间τ（< ∞）。...请注意，即使在重度删减的情况下，μτ也是可以估计的。另一方面，尽管中位生存时间S-1(0.5)也是生存时间分布的一个稳健总结，但由于严重删减或罕见事件，当KM曲线没有达到0.5时，它变得不可估计。...原因之一是对重要的预后因素进行调整可以提高检测组间差异的能力。另一个原因是我们有时会观察到一些基准预后因素的分布不平衡，即使随机化保证了两组的平均可比性。...4 结论 风险比的问题在其他地方已经讨论过了，也提出了许多替代方法，但风险比的方法仍然被常规使用。受限的平均生存时间是一个稳健的、临床上可解释的生存时间分布的总结方法。...与中位生存时间不同，即使在严重的删减情况下，它也是可以估计的。关于限制性平均生存时间，有相当多的方法学研究可以替代风险比方法。然而，这些方法在实践中似乎很少被使用。
但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间相关的ROC定义 令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。...当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于评估时间 _t_。直观地说，在零时间测量的标记值应该变得不那么相关。因此，ROC测得的预测性能（区分）是时间_t_的函数 。...事件发生的时间就是死亡的时间。Kaplan-Meier图如下。...最值得注意的是，只有在每个时间点处于风险集中的个体才能提供数据。所以数据点少了。表现的衰退更为明显，也许是因为在那些存活时间足够长的人中，时间零点的风险分没有那么重要。.... ---- 本文摘选《R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化》
作者 | 汪逢生 编辑 | 赵晏浠 论文题目 MS-TCT: Multi-Scale Temporal ConvTransformer for Action Detection 摘要 动作检测是一项重要且具有挑战性的任务...这些数据由复杂的时间关系组成，包括复合或共同发生的动作。要在这些复杂的环境中检测动作，有效地捕获短期和长期时间信息至关重要。...为此，作者提出了一种用于动作检测的新型“ConvTransformer”网络：MS-TCT。...该网络由三个主要组件组成：时间编码器模块，它以多个时间分辨率探索全局和局部时间关系；时间尺度混合器模块，它有效地融合多尺度特征，创建统一的特征表示；分类模块，它在时间上学习每个动作实例的中心相对位置，并预测帧级分类分数...作者在多个具有挑战性的数据集（如Charades、TSU和MultiTHUMOS）上的实验结果验证了所提方法的有效性，该方法在所有三个数据集上都优于最先进的方法。
1、创建域名解析结构： ngx_resolver_create(ngx_conf_t *cf, ngx_str_t *names, ngx_uint_t n) 这里面的names是dns服务器的地址...，n是dns服务器地址的个数， 此函数调用后，会形成本机到dns服务器的upd连接结构，值得说明的是，如果names传入NULL，n传入0，也是可以获取到默认的dns地址的，所以一个经典的用法是创建一个...2、域名解析流程： ngx_resolve_start 如果是ipv4地址，这里直接设置quick标记位，后面处理会直接调用回调函数。...设置解析后的回调处理函数handler、超时时间、回调传递数据等。...ngx_resolve_name进行域名解析，如果quick已经被置位则调用回掉函数，否则调用ngx_resolve_name_locked，里面先查询红黑树中的缓存，没有的话，建立红黑树结点，作为下一次查询的缓存
Tsmoothie是一个用于时间序列平滑和异常点检测的python库，可以以矢量的方式处理多个序列。它很有用，因为它可以提供我们需要的技术来监测传感器的时间。...例如，季节性的时间序列就是这种情况。 时间序列中的季节性在很多数据中都可以观察到。研究季节性成分对于有效的异常检测至关重要。在这方面，一个关键的挑战是如何确定季节性时期并将其与趋势分开。...从提取的趋势和观察到的季节性的联合，我们可以建立一个假想的平滑值的时间序列。 有趋势的季节性序列被考虑在内，使用分解平滑器检测模式异常。...◆ 摘要 在这篇文章中，我们介绍了一些标准的技术来开发一个时间序列数据的监测工具。当我们想检测异常情况，但又不愿意透露底层系统的很多信息时，我们的方法显得非常有用。...所提出的方法对于同时处理多个时间序列也是很好的。我们必须注意选择正确的方法并进行一些参数的调整。
一、主机解析域名的顺序 1、找缓存 2、找本机的hosts文件 3、找DNS服务器 注意： 配置IP和主机名时，要记得修改/etc/hosts文件， 因为有些应用程序在主机内的进程之间通信的时候...，会本机的主机名，如果主机名不能正确解析到一个正常的IP地址，那么就会导致进程通信有问题。...2、通过主机名，最终得到该主机名对应的IP地址的过程叫做域名解析（或主机名解析）。 3、DNS协议运行在UDP协议之上，使用端口号53。...4、在整个互联网体系中，约定俗成的用于标识网络上设备的地址是IP，然而我们输入的是DNS，因为域名更方便人们记忆，不然那么多网站，人怎么可能记住所有的IP地址。...Q：在网上查到某个网站的IP地址，在自己的浏览器上输入，却为什么连接不上？ A： 大的高并发网站可能不止一个IP地址，根据不同的网络他们会有很多的IP来做集群。
今天给大家介绍KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作。在以往的时间序列异常检测中，使用最多的方法是基于Reconstruction的方法。...本文探索了对比学习在时间序列异常检测中的应用，取得了不错的效果。下面给大家详细介绍一下这篇文章。...这导致有监督方法在时间序列异常检测中的应用并不普遍。 相反，无监督方法或者半监督方法，不需要或者只需要少量的人工标注数据，是目前业内时间序列异常检测的主流方法。...从不同角度学习样本表征一致性，正是对比学习的核心思路。因此，本文基于上述思路，采用对比学习的框架进行时间序列异常值检测。 2、实现方法 文中提出的对比学习时间序列异常检测框架，是一种经典的双塔模型。...3、实验效果 整体的实验结果如下，通过precision、recall、f1等指标衡量不同模型在4个时间序列异常检测数据集上的效果，可以看到本文提出的方法，在大多数数据集上，在准召上都有一定程度的效果提升
一个乐于探索和分享AI知识的码农！ 时间序列异常检测是一项重要的任务，其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。...它在许多领域中都有广泛的应用，例如工业设备状态监测、金融欺诈检测、故障诊断，以及汽车日常监测和维护等。然而，由于时间序列数据的复杂性和多样性，时间序列异常检测仍然是一个具有挑战性的问题。...不同的是，对比学习旨在找到一种能明确区分任何实例的表示，这可能为时间序列异常检测带来更自然和有前景的表示。...日前，KDD 2023中，牛津大学与阿里巴巴联合发表的时间序列异常检测工作，提出了一种名为DCdetector的算法用于时间序列异常检测，这是一个多尺度双注意力对比表征学习模型（文末附原文及代码下载链接...（扩展阅读：1、深度学习时间序列的综述 2、时序预测的深度学习算法介绍 ） 时间序列异常检测模型大致可以分为两类：有监督和无监督异常检测算法。
本文全面回顾了基于图的TSAD，探讨了图表示学习在时间序列数据中的潜力，回顾了最新图异常检测技术及其优缺点，并讨论了可能的技术挑战和未来方向。...因此，采用能捕捉变量间复杂关系的图形模型，是检测时间序列数据中异常的有效工具。 维度。技术进步让我们能记录大量时间序列数据，揭示变量间的依赖关系。这丰富的数据集使我们能设计一致且可靠的时间序列分析。...趋势可能随时间变化，季节性呈现周期性变化，不可预测性随机发生。这些属性影响变量的统计属性，使时间序列数据非平稳，可能误导异常检测方法。适应数据结构变化的检测方法通常需要大量训练数据。 噪音。...传统的TSAD技术以时间间隔为输入，仅用特征级知识检测异常，忽略了变量间依赖关系，只能检测区间级别异常，无法检测更精细的异常。...图1 时间序列信号数据中的异常检测示例，显示了TSAD（块1）和G-TSAD（块2）之间的差异。输入是三个连续的时间间隔（S：传感器）。
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