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您还有时间，截止日期为6月30日

CentOS 寿命终结 (EOL) 日期为 2024 年 6 月 30 日。您准备好了吗？...为什么您需要迁移 2024 年 6 月 30 日之后，Red Hat 将不再发布 CentOS 软件更新、错误修复或 CVE 安全修复程序。...但是，其他组织尚未进行切换，现在他们陷入了困境，发现很难在 6 月 30 日截止日期之前完成迁移和结算。 将此归咎于计划不周、陷入困境以及对时间不足的压力，这可能很诱人。...除了人才和预算限制之外，以下列出了三个原因，说明组织在日历接近 6 月 30 日时可能会感到压力。 合格的堆栈：一些具有严格合规性要求的高度监管的组织运行合格的堆栈。...CentOS 在 2024 年 6 月 30 日即将结束支持，这迫使仍然依赖于这个曾经稳定的平台的组织立即采取行动。

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Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

类型 描述 例子 日期（瞬时） 一年中的某一天 2019年9月30日，2019年9月30日 时间（瞬时） 时间上的单个点 6小时，6.5分钟，6.09秒，6毫秒 日期时间（瞬时） 日期和时间的组合 2019...年9月30日06:00:00，2019年9月30日上午6:00 持续时间 两个瞬时之间的差异 2天，4小时，10秒 时间段 时间的分组 2019第3季度，一月 Python的Datetime模块 datetime...sp500.loc[:,'date'].apply(lambda x: datetime.strptime(x,'%Y-%m-%d')) 时间序列选择 按日、月或年选择日期时间 现在我们可以使用索引和loc...Series.dt.year 日期的年份。 Series.dt.month 月份，其中一月为1，十二月为12。 Series.dt.day 日期的天数。 Series.dt.hour 时间的小时。...Series.dt.is_month_start 表示日期是否为月的第一天。 Series.dt.is_month_end 表示日期是否为月的最后一天。

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领导让我预测下一年销量，怎么办？

​时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。...因为在本案例中，只想预测到5月31日的销量数据，所以我对应地把“预测结束”时间调整为2020/5/31。...需要注意的是，这里的“季节性”不是我们常规理解的“季节性”，而是历史数据所呈现的波动性和周期性。...例如： 3小时/为一个周期  3天/为一个周期  7天/为一个周期  11天/为一个周期  30天/为一个周期 … 在预测工作表中，“季节性”一般是可以自动检测出来的，但我们在点击“创建”前还是应该再次检查季节性的参数是否正确...如果有对预测工作表有更多要求，可设置【置信区间】：设置预测值的上限和下限；置信区间值越小，上下限间的范围越小，反之，值越大上下限的范围越大。如下图是置信区间为95%和置信区间为80%的对比。

2.1K00

手把手教你用Prophet快速进行时间序列预测（附Prophet和R代码）

Prophet实战（附Python和R代码） 趋势参数 季节和节假日参数 通过Prophet预测客运量 Prophet有什么创新点？...Prophet预测模型 时间序列模型可分解为三个主要组成部分：趋势，季节性和节假日。它们按如下公式组合： g(t)：用于拟合时间序列中的分段线性增长或逻辑增长等非周期变化。...Prophet使用时间为回归元，尝试拟合线性和非线性的时间函数项，采取类似霍尔特-温特斯( Holt-Winters )指数平滑的方法，将季节作为额外的成分来建模。...这些大事件前后的日期将会被单独考虑，并且通过拟合附加的参数模拟节假日和事件的效果。 Prophet实战（附Python代码） 目前Prophet只适用于Python和R，这两者有同样的功能。...季节&假日参数 参数 描述 yearly_seasonality 周期为年的季节性 weekly_seasonality 周期为周的季节性 daily_seasonality 周期为日的季节性 holidays

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R语言乘法GARCH模型对高频交易数据进行波动性预测

与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...为了使绝对收益去季节化，文献中提出了几种方法，如Andersen和Bollerslev（1997）的灵活傅里叶方法，以及Bollerslev和Ghysels（1996）的定期GARCH模型。...模型 考虑连续复利收益率 r_{t,i} ，其中 t 表示一天， i 表示计算收益率的定期间隔时间。在这个模型下，条件方差是每日和随机（日内）成分的乘积，因此，收益可以表示为：。 ?...该过程的季节性部分定义为：。 ? 用残差除以波动率和日波动率，就得到了归一化残差。 ? 然后可以用它来生成波动率的随机分量 q_{t,i} 与 GARCH 的动态关系。...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。

1.4K20

批量大小 Lot size（上）

上图示例批量大小是WB，那么我们看看系统中一共有多少个批量大小： 批量大小类型期间描述DYOD动态批量创建 EXSE直接按批订货量 FSSS固定和分解 FXSF固定订单数量GROGGroff重订货程序...HBSH补充到最大库存水平 MBPM月批量 PBPP期间批量 = 记帐期间PKPK根据计划日历的期间批量 SPOS部分期间余额TBPT日批量 W2PW周 - 2WBPW周批量 WIOW最小单位成本程式...H 补充到最大库存水平 T 日批量 M 月批量 P 按记帐期间的期间批量大小D 动态批量创建 G Groff重订货程序 S 报表批量：固定含分割/部分期间余额K PPC...可以看到，FS是结合了FX和舍入值的设置，也就是说： MRP每次按固定批量大小作为总数产生一个建议总数，这个建议总数会按照舍入值拆分成每一个计划订单/采购申请。...可以看到，MRP建议出来的订单，是每（2-1）天才创建一个（按工作日）。 二、期间类型的批量大小 5、TB：日批量，按天进行需求合并。 6、WB：周批量，按周进行需求合并。

3.7K10

科研解读 | 高原积雪的“反复无常”：青藏高原雪盖季节内快速变化

相较于青藏高原雪盖的年际和长期变化，高原雪盖的季节内快速变化较少被提到。希望我们的工作可以引起大家对青藏高原雪盖季节内快速变化的重视。 1....以青藏高原北部部分区域为例（图1），在2014年11月6日，该区域较大部分被积雪覆盖，但积雪并未持续较长时间，到了12月15日该区域的大部分雪盖已消失，仅约一个月之后的2015年1月9日该区域再次被积雪覆盖...，同样约一个月之后，雪盖又快速消失。...图中左上部湖泊为青藏高原北部阿牙克库木湖，图中右上部标记了遥感图像日期。 2. 成因 青藏高原雪盖季节内快速变化受局地气温和降水影响，并受热带MJO调制。...(a)高原雪盖季节内快速变化，以2012/2013年冬季为例，红色实线为青藏高原积雪覆盖面积比例，蓝色虚线为其年循环、黑色实线为其10~90天分量，蓝色和黄色阴影标记了超过±1个标准差的日期。

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科研解读 | 高原积雪的“反复无常”：青藏高原雪盖季节内快速变化

相较于青藏高原雪盖的年际和长期变化，高原雪盖的季节内快速变化较少被提到。希望我们的工作可以引起大家对青藏高原雪盖季节内快速变化的重视。 1....以青藏高原北部部分区域为例（图1），在2014年11月6日，该区域较大部分被积雪覆盖，但积雪并未持续较长时间，到了12月15日该区域的大部分雪盖已消失，仅约一个月之后的2015年1月9日该区域再次被积雪覆盖...，同样约一个月之后，雪盖又快速消失。...图中左上部湖泊为青藏高原北部阿牙克库木湖，图中右上部标记了遥感图像日期。 2. 成因 青藏高原雪盖季节内快速变化受局地气温和降水影响，并受热带MJO调制。...(a)高原雪盖季节内快速变化，以2012/2013年冬季为例，红色实线为青藏高原积雪覆盖面积比例，蓝色虚线为其年循环、黑色实线为其10~90天分量，蓝色和黄色阴影标记了超过±1个标准差的日期。

1.2K40

MySQL时间戳与日期时间转换

%S秒 %f'); 运行结果： 2020年03月25日 11时50分45秒 567000 --详解下翻 -- 2、若时间戳为负数，该方法的结果为null值 select FROM_UNIXTIME(...下列修饰符可以被用在format字符串中（粗体为常用）： 修饰符 含义 值例举 %Y 年，4 位数字 2019 %y 年，后 2 位数字 19 %M 月，英文名 January……December %m...月，数字，不足两位数补0 01……12 %b 月，英文缩写 Jan……Dec %c 月，数字 1……12 %D 日，英文序数 1st、2nd、3rd、 %d 日，数字，不足两位数补0 00……31 %...date参数为日期时间格式的数据； INTERVAL为关键字； type为时间单位。....毫秒’ DAY_SECOND ‘日 时:分:秒’ DAY_MINUTE ‘日 时:分’ DAY_HOUR ‘日 小时’ YEAR_MONTH ‘年-月’ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https

7.6K30

Python入门操作-时间序列分析

时间序列（或称动态数列）是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。...1 日至 2017 年 12 月 21 日的股票数据。...image.png 趋势和季节性 简单来说，趋势表示时间序列在一段时间内的整体发展方向。趋势和趋势分析同样广泛应用于技术分析中。如果在时间序列中定期出现一些模式，我们就说数据具有季节性。...模型可以表示为： Forecast (t) = a + b X t 这里的“a”为时间序列在Y轴上的截距，“b”为斜率。我们现在看看 a 和 b 的计算。...我们简要说明一下在分析时间序列时用到的主要数据类型： 数据类型 描述 Date 用公历保存日历上的日期（年，月，日） Time 将时间保存为小时、分钟、秒和微秒 Datetime 保存date和time

1.5K20

GLanCE30 v001全球土地分类数据集，分辨率 30 m

这些地图为用户社区提供土地覆盖类型、土地覆盖变化、表征每个像素绿化程度和季节性的指标以及变化幅度。...GLanCE 数据产品提供七种：土地覆盖类别、估计的年份变化日期、之前类别的整数标识符年份、当年增强植被指数（EVI2）的中位数和幅度、EVI2 的变化率以及上年与本年 EVI2 中位数的变化。...对于所有数据集，“当前年份”定义为从7月2日开始，到次年7月1日结束。年度SDSs是基于这段时间计算的，而土地覆盖SDSs是报告在7月1日的。...根据这个惯例，发生在当前日历年（1月1日-7月1日）的变化被分配一个小于或等于180的DOY，而发生在前一个日历年（7月2日-12月31日）的变化则被分配一个大于180的DOY。...像素大小为30米，每个瓦片有5000行x 5000列。瓦片以GeoTIFF格式提供，并采用自定义的兰伯特等面积方位投影。

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Java中时间日期的操作

Date(long date):           分配 Date 对象并初始化此对象，以表示自从标准基准时间（称为“历元（epoch）”，即 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 GMT）...调用 set(Calendar.MONTH, Calendar.SEPTEMBER) 将该日期设置为 1999 年 9 月 31 日。...如果从界面上读取的日期为 1999 年 1 月 31 日，并且用户按下月份的递增按钮，那么应该得到什么？如果底层实现使用 set()，那么可以将该日期读为 1999 年 3 月 3 日。...更好的结果是 1999 年 2 月 28 日。此外，如果用户再次按下月份的递增按钮，那么该日期应该读为 1999 年 3 月 31 日，而不是 1999 年 3 月 28 日。...因此，在相同的模式下， “01/02/3” 或 “01/02/003” 解释为公元 3 年 1 月 2 日。同样，”01/02/-3” 解析为公元前 4 年 1 月 2 日。

3.4K20

爬取 2 万多张 Flickr 图片，莫纳什大学复现 10 年间日本樱花开放的时空特征

2008 年 1 月 1 日至 2018 年 12 月 31 日 Flickr 上搜索定位在日本的「cherry blossom」图片 1、2 月份（蓝色）表示春季来临前的樱花初放； 3-5 月份（绿色...Google Cloud Vision AI 使用预先训练好的机器学习模型，在预定义类别中为图像分配标签。...）的预估精度，计算方法为 E/D G 列：利用该精度，计算 2、3、4 月总共拍摄到的樱花图片数量，计算方法为 C*F 评估方法 为了估计樱花的盛开日期，研究人员为数据集中的所有图像生成了以天为单位的时间序列...实验团队将经过处理的东京与京都地区樱花活动摄影日时间序列的峰值，与 JMC/JNTO 所公布的日期进行了比较验证。结果显示东京地区的均方根误差为 3.21 日，京都地区为 3.32 日。...油菜开花的时间也同样有了显著提前的趋势，江西婺源油菜花今年 2 月 22 日就见花了，3 月 13 日进入开花盛期，而在 30 年前，油菜花开花时间一般在 3 月中旬。

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我用Facebook开源神器Prophet，预测时间序列基于Python（代码+论文）

本期作者：Eric Brown 本期编辑：Allen | 崙 Prophet是Facebook 开源一款基于 Python 和 R 语言的数据预测工具。...Facebook 表示，Prophet 相比现有预测工具更加人性化，并且难得地提供 Python 和R的支持。它生成的预测结果足以和专业数据分析师媲美。...因为我们使用的是月度数据，Prophet会绘制趋势和每年的季节性，但是如果你使用的是日度数据，你会看到一个周的季节性图表。...从趋势和季节性上看，我们可以看到趋势在潜在的时间序列中起了很大的作用，而季节性在年初和年底的时候发挥了更大的作用。...将lower_window和upper_window的值设置为零，以表明我们不希望Prophet考虑任何其他月份列表。 sales_df = pd.read_csv('..

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