滑动窗口目的：减少while循环的次数 目标题型：数组定长问题，比如求数组中k个数为一组最大的和/最小的和 例子： 给定一个数组，数组中三个数为一组，求最大和。 常规方法：将指针指向数组的第一位，求该元素和后两个元素的和；然后移动指针到第二位，求和；直到数组的最后三位求和为止。这样做每次都是三个数相加，会有重复的相加过程，比如第一轮和第二轮求和都要将第二位和第三位数相加。 滑动窗口法：第一轮求前三
本文目的在学习阿里开源框架sentinel后，为加深对滑动时间窗口的理解，故自己实现简单接口限流。SentinelSentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。Sentinel的一切功能都是以流量统计为基础。基于滑动时间窗口实现秒级的流量统计。滑动时间窗口Sentinel以
文章目录摘要0 引言1 相关研究2 基于滑动窗口预测的时间序列异常检测2.1 相关定义2.2 算法描述2.2.1 滑动窗口的定义2.3 参数选择3 实验分析3.3 算法分析4 结语 摘要首先基于滑动窗口对时间序列进行子序列分割，再以子序列为基础建立预测模型对未来值进行预测，并将预测值和实测值间差异范围大于预设阈值的序列点判定为异常。0 引言【这里摘录的可能和文章主题贴合的不紧密的句子，但是是对我
本贴介绍了时间窗口的相关概念，以及通过举例详细介绍时间窗口的工作原理。1. 时间窗口常用的时间窗口有：翻滚时间窗口(tumbling time window)滑动时间窗口(sliding time window)翻滚时间窗口翻滚时间窗口的窗口固定，若时间窗口设定为1分钟，则该时间窗口只计算当前1分钟内的数据，而不会管前1分钟或后1分钟的数据。滑动时间窗口滑动时间窗口的窗口是滑动的。首先需要定义窗口
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2023-09-01 21:44:20
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# Java 时间滑动窗口的简介与示例
在处理实时数据流时，时间滑动窗口是一种非常有效的方法。它允许我们只关注最近的一段时间内的数据，有助于优化内存和计算的消耗。本文将介绍Java中的时间滑动窗口及其实现方式，包括一个示例代码。
## 什么是时间滑动窗口
时间滑动窗口是一种窗口管理策略，通常用于处理流数据（如网络请求、传感器读数等）。它会自动地丢弃过时的数据，只保留最近的一段时间内的数据。例
滑动窗口协议原理是：对所有数据帧按顺序赋予编号，发送方在发送过程中始终保持着一个发送窗口，只有落在发送窗口内的帧才允许被发送；同时接收方也维持着一个接收窗口，只有落在接收窗口内的帧才允许接收。
通过调整发送方窗口和接收方窗口的大小可以实现流量控制，就象通过阀门控制水流速度一样。
TCP使用滑动窗口进行流控。
－开始的时候窗口比较小，然后开始增长直到有错误发生时为止。
－窗口的滑动依赖
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2023-09-04 06:49:51
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什么是时序数据 时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同类的，要求具有可比性。简单的来说，就是按照时间为索引的数据列。如何使用时序数据  
利用滑动窗口实现流量控制：①研究流量控制的目的是控制发送端发送速率，使之不超过接收端接收速率，防止由于接收端来不及接收送达的字节流，而出现报文段丢失的现象。②利用滑动窗口进行流量控制过程：接收窗口又称通知窗口。接收端根据接受能力选择一个合适的接收窗口值，将他写入TCP的报头之中，将当前接收端的接收状态通知发送端。发送端的发送窗口不能够超过接收窗口的数值。③有两种情况：当接收端应用进程从缓存中读取字
# Java滑动时间窗口统计
随着大数据处理需求的日益增长，滑动时间窗口（Sliding Time Window）成为了数据分析中的一种常用技术。它能够帮助我们在不断变化的数据流中，提升实时统计的和分析能力。本文将介绍滑动时间窗口的基本原理，并使用Java代码示例来进行实现。
## 什么是滑动时间窗口？
滑动时间窗口是一种在特定时间范围内对数据进行统计分析的方法。它通常用于处理流数据，诸如实
Sentinel是一个限流框架，而对于限流来说现在都有多种的限流算法，比如滑动时间窗口算法，漏桶算法，令牌桶算法等，Sentinel对这几种算法都有具体的实现，在sentinel的dashboard中，假如我们对某一个资源设置了一个流控规则，并且选择的流控模式是“快速失败”，那么sentinel就会采用滑动时间窗口算法来作为该资源的限流算法，下面我们就来看一下Sentinel中对于滑动时间窗口算法
clc;
clear;
% 此脚本中对于选取的时间阈值进行判断
data = xlsread('整理完的数据.xlsx','9-27X');
% 获取SO2均值数据 CO2均值数据
[datar,datac] = size(data);
avgSO2 = data(:,datac - 1);
avgCO2 = data(:,datac);
[avgSO2r,avgSO2c] = siz
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2023-06-13 09:24:36
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文章目录1. 限流2.滑动窗口算法3.代码实现3.1 通用工具类 RateLimiterSlidingWindow3.2 测试用例3.3 测试结果3.4 业务实现3.5 测试成果 1. 限流限流顾名思义，就是对请求或并发数进行限制；通过对一个时间窗口内的请求量进行限制来保障系统的正常运行。如果我们的服务资源有限、处理能力有限，就需要对调用我们服务的上游请求进行限制，以防止自身服务由于资源耗尽而停
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2023-09-06 13:26:08
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滑动窗口的重要性质是：窗口的左边界和右边界永远只能向右移动，而不能向左移动。这是为了保证滑动窗口的时间复杂度是 O(n)O(n)。如果左右边界向左移动的话，这叫做“回溯”，算法的时间复杂度就可能不止 O(n)O(n)。在这道题中，我们关注的是滑动窗口中所有数的和。当滑动窗口的右边界向右移动时，也就是 j = j + 1 ，窗口中多了一个数字 j，窗口的和也就要加上 j。当滑动窗口的左边界向右移动
1. 时间窗介绍在之前的学习中，我们已经学习完成了Sentinel源码的Node关系、责任链调用，那么这节课我们就要学习Sentinel核心源码中的一个非常重要的算法“滑动时间窗口算法”，也就是结构图中的WindowLeapArray，它为Sentinel提供当前时间的数据支撑， 如当前QPS，请求数，异常数等。2. 固定时间窗口算法要学习滑动窗口，我们先要学习时间窗口算法，以循序渐进的方式了解滑
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2023-09-04 15:47:09
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滑动窗口是计算 过去一段时间到当前窗口内的数据，比如窗口size为1 day，步长为5 minutes,那么每五分钟的窗口就会去计算窗口结束时间点前一天的数据最初我的理解是计算当前到未来的一段时间（大错特错的想法）1. 窗口划分与数据清理StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironme
# Java滑动时间窗口统计计数
在处理实时数据流时，滑动时间窗口是一种常见的技术，用于在给定的时间范围内对数据进行统计和分析。在Java中，我们可以通过实现滑动时间窗口来统计计数。本文将介绍滑动时间窗口的概念、实现方法以及代码示例。
## 滑动时间窗口简介
滑动时间窗口是一种数据结构，它在固定的时间间隔内滑动，以便在给定的时间范围内对数据进行统计。当窗口向前滑动时，旧的数据会被移除，新的数
之前发过一篇文章，介绍了alibaba Sentinel限流功能。Alibaba Sentinel限流功能限流依赖的基础就是一个基于滑动时间窗口的计数器。固定时间窗口介绍滑动时间窗口前，先简单介绍下固定时间窗口，见下图固定时间窗口以统计QPS为例，我们可以将时间按照固定间隔进行切分，比如1000ms(一秒)，统计每一个时间窗口内的计数，然后得出QPS，这是一种最简单的统计方式。那么这种方式的缺点是
分布式三大利器随着业务的发展壮大，对后端服务的压力也会越来越大，为了打造高效稳定的系统， 产生了分布式，微服务等等系统设计，因为这个原因，设计复杂度也随之增加，基于此 诞生了高并发系统三大利器限流，缓存，降级/熔断。 限流:缓存：降级和熔断比较类似，都是属于过载保护机制，但是实现上有着如下区别降级:熔断: 限流的必要性本文主要介绍第一利器限流，后续会有详细的文
# Redis滑动时间窗口
在实时数据分析和监控系统中，滑动时间窗口是一种常见的技术，用于计算和统计在给定时间范围内的数据。Redis作为一个高性能的内存数据库，提供了一些功能和数据结构来实现滑动时间窗口的计算。
## 什么是滑动时间窗口？
滑动时间窗口是指在一段时间内，以固定的间隔滑动的时间窗口。比如，我们可以定义一个5分钟的滑动时间窗口，每1分钟滑动一次，这样可以计算在过去5分钟内的数据
原创
2023-07-28 06:57:58
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11.7 移动窗口函数为了处理数字数据，Pandas提供了几个变体，如滚动，展开和指数移动窗口统计的权重。 其中包括总和，均值，中位数，方差，协方差，相关性等； 所谓窗口，就是将某个点的取值扩大到包含这个点的一段区间，用区间来进行判断； 移动窗口就是窗口向一端滑行，默认是从右往左，每次滑行并不是区间整块的滑行，而是一个单位一个单位的滑行； 窗口函数主要用于通过平滑曲线来以图形方式查找数据内的趋势。
