图片压缩的原理：将图片重新画入到canvas画布里面，再将canvas转成图片的形式。...图片压缩js代码： function compressedImg(path, callback) { var img = new Image(); img.src = path;...DOCTYPE html> JS图片压缩 <script src="jquery-2.1.1.<em>js</em>...// 回调函数返回base64的值 callback(base64); } } 因为<em>用</em>canvas
在初始概念篇中，我们简单提到了时间序列由趋势、周期性、季节性、误差构成，本文将介绍如何将时间序列的这些成分分解出来。...分解的使用场景有很多，比如当我们需要计算该时间序列是否具有季节性，或者我们要去除该时间序列的趋势和季节性，让时间序列变得平稳时都会用到时间序列分解。...加法和乘法时间序列 时间序列的各个观测值可以是以上成分相加或相乘得到： Value = Trend + Seasonality + Error Value = Trend * Seasonality...对比上面的加法分解和乘法分解可以看到，加法分解的残差图中有一些季节性成分没有被分解出去，而乘法相对而言随机多了(越随机意味着留有的成分越少)，所以对于当前时间序列来说，乘法分解更适合。...小结 时间序列分解不仅可以让我们更清晰的了解序列的特性，有时候人们还会用分解出的残差序列(误差)代替原始序列来做预测，因为原始时间序列一般是非平稳序列，而这个残差序列是平稳序列，有助于我们做出更好的预测
项目需要做WINFORM程序与powerpoint交互，把winform生成的图片自动拷贝到ppt中。目前使用python做了一个简单的服务解决。由于要求是32位程序，所以下面全都是32位的版本。...第四步，用Eclipse（pydev插件）写代码，见附件。...server; this will keep running until you # interrupt the program with Ctrl-C server.serve_forever() 就是用客户端和服务端的方式做的一个服务...，服务端接收到数据后会将剪切板的图片拷贝到ppt中。
用原生的JS写动画效果的确是个很令人纠结的事情，倒不如直接用jQuery来写，亦或找一些jQuery插件。能力达不到的时候，为了工作进度，只能采取心有不甘的手段。...图片切换并不是很难，只不过要获得一些动画效果有些费力，由于本人数学不好，加之不努力，所以做起动画来很吃力。 动画切换要结合JS和CSS达到想要的效果。...图片切换一般涉及的CSS的定位，以及JS定时器的知识。定位方式一般定时变换幻灯片的left或者 top属性，实现图片移动。还有一种是设置幻灯片的父容器的scrollTop或者scrollLeft属性。...这里用的是定位方式。 首先HTML结构遵循一定的规律，至于为什么，下面会提到。 外部包裹的div是一个容器，用来包裹图片容器和切换容器。...外部的大div和图片容器宽度和高度定死，overflow属性设置为hidden，防止图片溢出容器。 下面介绍JS代码如何实现幻灯效果。 首先创建Slider对象，在JS中函数就是对象。
用原生的JS写动画效果的确是个很令人纠结的事情，倒不如直接用jQuery来写，亦或找一些jQuery插件。能力达不到的时候，为了工作进度，只能采取心有不甘的手段。...图片切换并不是很难，只不过要获得一些动画效果有些费力，由于本人数学不好，加之不努力，所以做起动画来很吃力。 动画切换要结合JS和CSS达到想要的效果。...图片切换一般涉及的CSS的定位，以及JS定时器的知识。定位方式一般定时变换幻灯片的left或者 top属性，实现图片移动。还有一种是设置幻灯片的父容器的scrollTop或者scrollLeft属性。...这里用的是定位方式。 首先HTML结构遵循一定的规律，至于为什么，下面会提到。 1 2 3 4 5 6 7 外部包裹的div是一个容器，用来包裹图片容器和切换容器。...外部的大div和图片容器宽度和高度定死，overflow属性设置为hidden，防止图片溢出容器。· 下面介绍JS代码如何实现幻灯效果。 首先创建Slider对象，在JS中函数就是对象。
会产生季节性标识的预测变量，：当seas_method = "decompose"，对y进行季节性分解后，再用xgboost()进行预测；当seas_method = "none", 不对y季节性特征做处理...不同Y的季节性特征处理方法出现不同情况： 除了有滞后项外，预测变量集会因参数sea_method的设定而出现不同情况： 当seas_method = ‘none’时，不对Y做季节性特征处理，因此不出现Y...四．结语 虽然XGBoost大法好，然任何算法都有其适用情况；就个人经历而言，不少经典时间序列预测算法在实际情况中也不时有奇效哦！...大家在做时间序列预测工作时，不妨先放下“算法崇拜”，从实际情景与需求出发，多思考多尝试。...另外，按照xgbar()的滞后项+季节性特征处理这个思路，这个模式很容易移植到其他机器学习算法中去做时间序列预测，例如forecast包中的nnetar()就是以这类似的模式用神经网络做时间序列预测的。
对于页面仔来说，做图片精灵是一件枯燥无聊又废时的事。然后不甘于现状的人们发明了些做图片精灵的工具。我觉得用 Compass 来做图片精灵是最快速简单的。...先来说说我们不用工具的情况下，做图片精灵的流程。 创建一张背景是透明的图片。将一系列图标放到该图片中。图标间会留一些间距。裁切掉透明的空白部分。...为了使修改后的图片精灵的图像质量比较高，一般都会保存一份 psd 格式的图片精灵。修改都是在 psd 上改，然后导出。 如果用 Compass ，只需写如下几行代码 1 创建图片精灵图片。...就这么方便 XD~ 如果要做响应式的图片精灵怎么办？ 解决方案是：图片的宽，高和 background-postion 都要用 rem 做单位，并且设置 bacgroud-size。...但 background-position 也用 rem 做单位的话，会有定位不准的 bug， 所幸，background-position 用百分数的话，可以解决这个 bug。
3、t时间段的序列和前一个时间段的序列的协方差（协方差，衡量的是两个变量在一段时间内同向变化的程度）应该只和时间间隔有关，而与时间t无关，在时间序列中，因为是同一个变量在不同时间段的值序列，所以这里的协方差称为自协方差...非平稳序列如何做预测？...但是这些方法都不能量化平稳性，也就是用一个数值来表示出时间序列的平稳性。为此，我们可以使用‘Unit Root Tests’即单位根检验，该方法的思想是如果时间序列有单位根，则就是非平稳的。...用python制造一个白噪声序列，并可视化如下： randvals = np.random.randn(1000) pd.Series(randvals).plot(title='Random White...去除趋势 减去最佳拟合线 减去均值线，或者移动平均线 减去/除以 利用时间序列分解出的趋势序列 去除季节性 季节性窗口内的移动平均法，平滑季节性 季节性差分，就是用当前值减去一个季节窗口之前对应的时刻的值
电脑版的商城昨晚做完了，今天赶着做手机端的，提到手机端的网站第一个想到的就是要 适应不同手机屏幕的宽度，保证在不同手机上都能正常显示给用户，我之前做这类网站都是无脑引进bootstrap的。...但前一个项目做完之后我发现bootstrap虽好，但里面的各种样式我利用的很少，最多用到它排版，当网站最后上传的时候你会发现，即使压缩之后，它也会占用相当大的一部分，所以这次我想自己用原生写，响应式开发...（你还可以设置更多节点） 用媒体查询的话要保证每个像素下都有对应的适配效果显然你要设置更小的宽度范围； 3.还有就是css3的单位rem： rem就是将根节点html的font-size的值作为整个页面的基准尺寸...那就要用到js在页面加载时获取window的宽度（浏览器窗口的宽度）$(window).width();在开发手机页面的时候，一般我们设置最大宽度为640px，因为640px可以保证在至今最宽的手机上显示时网页两端刚好贴合屏幕...height:10.6rem; border:1px solid #000; box-sizing: border-box; } js
时间序列的类型 根据时间间隔的不同，时间序列可以是按年度(Annual)、季度、月度、周、小时、分钟、秒等频率采集的序列。 时间序列的成分 趋势(Trend)，比如长期上涨或长期下跌。...就是用同一个变量的历史值预测未来值，或者除了历史值以外，还加入一些预测因子(又称外生变量)来预测未来值。前者称为单变量时间序列预测，后者称为多变量时间序列预测。...比如，我们要预测某海滩下个月的的游客数量，除了用历史游客数量做预测外，还可以加入温度这个因子。...那么只用历史游客数量做预测就是单变量时间预测，加入温度这个因子就是多变量时间预测，当然还可以加入其它合理的预测因子，比如该海滩的每月广告支出等。...ARIMA 简单说就是用变量的自回归(AR)与历史预测误差的自回归(MA)构成的时间序列预测模型。
本文介绍一种方法,帮助我们了解一个时间序列是否可以预测，或者说了解可预测能力有多强。...而实际上A总是小于等于B的，所以A/B越接近1，预测难度越小，直觉上理解，应该就是波形前后部分之间的变化不大，那么整个时间序列的波动相对来说会比较纯(这也是熵的含义，熵越小，信息越纯，熵越大，信息越混乱...)，或者说会具有一定的规律，而如果A和B相差很大，则时间序列波动不纯，或者说几乎没有规律可言。...python实现 def SampEn(U, m, r): """ 用于量化时间序列的可预测性 :param U: 时间序列 :param m: 模板向量维数 :...param r: 距离容忍度，一般取0.1~0.25倍的时间序列标准差，也可以理解为相似度的度量阈值 :return: 返回一个-np.log(A/B)，该值越小预测难度越小 """
有的时候，一些时刻或连续时间段内的值无法采集到，或者本身就没有值，本文将介绍如何处理这种情况。 一般而言，有以下几种方法： 对所有的缺失值用零填充。...单线性插值：取某个缺失值的时间点，做一条垂线相较于左右时刻的值的连接线，得到的交点作为填充值。类似下图： ?
ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型。 ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA。 ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列。...有的时候，可能在2个阶数之间无法确定用哪个，因为acf的表现差不多，那么就选择标准差小的序列。 下面是原时间序列、一阶差分后、二阶差分后的acf图： ?...与非季节性模型的区别在于，季节性模型都是以m为固定周期来做计算的，比如D就是季节性差分，是用当前值减去上一个季节周期的值，P和Q和非季节性的p,q的区别也是在于前者是以季节窗口为单位，而后者是连续时间的...需要注意的是，对于季节性来说，还是用季节性模型来拟合比较合适，这里用外生变量的方式只是为了方便演示外生变量的用法。...因为对于引入了外生变量的时间序列模型来说，在预测未来的值的时候，也要对外生变量进行预测的，而用季节性做外生变量的方便演示之处在于，季节性每期都一样的，比如年季节性，所以直接复制到3年就可以作为未来3年的季节外生变量序列了
写在前面 最近接到一个需求：线下质检时根据上传的图片和实物进行对比检测，需要在图片上的动态标记出有瑕疵或污点等位置，便于后续流程检测和记录。...canvas 自我介绍 大家好，我是 canvas ，我能让大家通过 canvas 标签，用JavaScript来绘制图形。...从简单的开始噢（hello world~） 1、拿起纸和笔 // .html // .js...实践 结合 canvas 技能，方案设计思路如下： 获取适配的图片 转换图片：按照图片 1:1 绘制画布 动态编辑：在画布上标记操作，可进行增删改 生成图片：画布转换为图片 1、获取并转换图片 drawImage...写在后面 希望通过本文给大家带来一种前端处理图片的思路，有兴趣的同学可以尝试一下 canvas 的其他功能，如：添加文字，编辑的撤回等等。
1、图片防盗链 在一些大型网站中，比如百度贴吧，该站点的图片采用了防盗链的规则，以至于使用下面代码会发生错误。 简单代码： <!...浏览器中的请求头信息： （1）正常使用百度贴吧查看图片的请求头信息 （2）我的代码的头信息 相信读者看到这，也就明白了，为什么我的代码不能访问到图片，而是显示一张警告盗链图片，因为我们的Referer...2、反防盗链 上面我的服务器配置了图片防盗链，现在以它来讲解反防盗链，如果我们在采集图片的时候，遇到使用防盗链技术的站点，我们可以在采集图片的时候伪造一个Referer头信息。...下面的代码是从一个配置了图片防盗链的站点下载一张图片。 <?php /** * 下载图片 * @author webbc */ require '....未经允许不得转载：肥猫博客 » 用PHP是如何做图片防盗链的
「这是我参与2022首次更文挑战的第24天，活动详情查看：2022首次更文挑战」 ---- 本篇带来 FP 函数式编程思想在 JS【循环】中的应用。...因为对于循环来说，比如 while 结构，索引 i 是外部变量，外部变量的修改不受循环内部所控制；） 代码太长了，循环结构有可能比操作的功能代码都长； 所以，我们尝试用 FP 函数式编程思路对循环做下改造
B 同学是做电商的， 希望用 Milvus 做商品图片的搜索（因为多是做场景的讨论所以这里就不写出来， 想了解的可以看视频 16:27-38:30 的部分） ?...然后我想你们这边之后做就是说无论是图片还是一些文字，还是一些声音频之类的，像这种提取特征值这块你们有做一个什么口子来做吗？...顾老师 @Milvus：是会有的，其实我们在做的图片搜索套件也是就帮助大家去构建这样一个 pipeline，然后你这边图片就是你配好流水线，然后你把图片提交过来之后，它可以帮你去按照你的要求的操作，比如说做一些对象的侦测...但是我最终要返回给用户的肯定不能是一些特征值，而且是相应的一些图片的数据。我现在想的看是不是大家都是用那个特征值的 ID 来做是吧？ID 来做一些相关的联系是吗？...他好像是用 Python 来做的是吧？
本文以航司乘客数预测的例子来组织相关时间序列预测的代码，通过了解本文中的代码，当遇到其它场景的时间序列预测亦可套用。 航司乘客数序列 ?...fittedvalues, _fc, _conf, _title = build_arima( _ts_log) # 这里只传取log后的序列是因为后面会通过指定ARIMA模型的参数d=1来做一阶差分...，这样在预测的时候，就不需要手动做逆差分来还原序列，而是由ARIMA模型自动还原 # 预测,并绘制预测结果图 transform_back(_ts, _fittedvalues, _fc, _conf,...use_exponentially_weighted_moving_avg(ts_log) # print(trend) # 减去趋势：将平滑后的序列从ts_log序列中移除 # rs = ts_log - trend # 若趋势建模是用的移动平均法..., _conf, _title) 小结 陆陆续续写了10篇时间序列相关的文章了，本系列主要是应用为主，包括初识概念、时间序列数据可视化、时间序列分解、平稳/非平稳时间序列、时间序列缺失值处理、相关函数图
时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。...给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？ （1）mean（平均值）：未来值是历史值的平均。 ?...或者，更方便的写法，用变量头上加个尖角表示估计值 ?...我用前十年的数据去预测最后一年的数据。 性能衡量采用的是RMSE。 当然也可以采用别的metrics： ? 预测结果如下： ? 结果还是很不错的。...ARIMA的前提是数据是stationary的，也就是说统计特性（mean，variance，correlation等）不会随着时间窗口的不同而变化。用数学表示就是联合分布相同： ?
[TensorFlow深度学习入门]实战十·用RNN(LSTM)做时间序列预测（曲线拟合） %matplotlib inline import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
