概述能表示的图类型还有很多，比如：sequenceDiagram时序图classDiagram类图stateDiagram:状态图erDiagram：ER图gantt： 甘特图pie：饼图requirementDiagram: 需求图流程图流程图代码以「graph 《布局方向》」开头布局TB，从上到下
TD，从上到下
BT，从下到上
RL，从右到左
LR，从左到右例如 ```mermaid 流程图
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2024-05-23 10:19:42
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5G来了，广连接（mmTC）可以实现每平方千米100万的连接数（理论值），是4G的10倍，5G网络出现，海量物联设备的数据存储/查询/可视化也出现了新的挑战，看Azure Time Series Insights如何应对这些挑战。
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2021-06-22 11:11:29
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5G来了，广连接（mmTC）可以实现每平方千米100万的连接数（理论值），是4G的10倍，5G网络出现，海量物联设备的数据存储/查询/可视化也出现了新的挑战，看Azure Time Series Insights如何应对这些挑战。
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2021-06-22 11:06:40
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Time-Aware Multi-Scale RNNs for Time Series Modeling多尺度信息对时间序列建模至关重要。虽然现有的大多数方法在时间序列数据中考虑了多个尺度，但它们假设所有的尺度对每个样本都是同等重要的，这使得它们无法捕捉到时间序列的动态时间模式。为此，我们提出了时间感知多尺度递归神经网络(TAMS-RNNs)，它可以分解不同尺度的表示，并在每个时间步上自适应地为每
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2024-03-28 12:01:23
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1 前言Transformer算法是基于attention算法改造的，它去掉了attention算法的rnn操作从而实现了并行化操作。所以要先从attention算法说起。本文参考：https://github.com/datawhalechina/learn-nlp-with-transformers/blob/main/docs/%E7%AF%87%E7%AB%A02-Transformer%
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2024-04-07 09:44:11
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In mathematics, a time series is a series of data points indexed (or listed or graphed) in time order. Most commonly, a time series is a sequence taken at successive equally spaced points in time. Thu
原创
2022-10-28 10:56:21
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1 总体介绍与在大多数其他统计数据的上下文中讨论的随机观测样本的分析不同，时间序列的分析基于数据文件中的连续值表示以等间隔时间间隔进行的连续测量的假设。本节描述的方法的详细讨论可以在Anderson（1976），Box and Jenkins（1976），Kendall（1984），Kendall and Ord（1990），Montgomery，Johnson和Gardiner（199
2022年9月13日 21:28 摸鱼了一天，看看综述。 综述：Transformers in Time Series: A Su
原创
2023-11-02 10:10:54
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Transformer框架时间序列模型Informer内容与代码解读注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 论文：https://arxi
随着互联网技术的迅速发展，用户对于数据处理的时效性、准确性与稳定性要求越来越高，如何构建一个稳定易用并提供齐备的监控与预警功能的实时计算平台也成了很多公司一个很大的挑战。自2015年携程实时计算平台搭建以来，经过两年多不断的技术演进，目前实时集群规模已达上百台，平台涵盖各个SBU与公共部门数百个实时应用，全年JStorm集群稳定性达到100%。目前实时平台主要基于JStorm与Spark
带大家梳理 matplotlib 、 seaborn 、 plotly 、 pyecharts 的绘图原理，让大家学起来不再那么费劲！后面随着自己反复的学习，我找到了学习 Python 绘图库的方法，那就是学习它的绘图原理。正所谓：“知己知彼，百战不殆”，学会了原理，剩下的就是熟练的问题了。绘图原理说明通过我自己的学习和理解，我将 matplotlib 绘图原理高度总结为如下几步：① 导库;② 创
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2023-08-15 21:03:15
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从时序异常检测（Time series anomaly detection algorithm）算
原创
2023-07-21 10:26:27
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w 关于时间序列数据库的思考-CSDN.NET http://www.csdn.net/article/2015-07-13/2825192 存储和处理时间序列数据（“Time Series Databases”第三章） https://segmentfault.com/a/119000000279
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2017-04-22 01:38:00
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# coding: utf-8# ## python推荐系统库Surprise# # 在推荐系统的建模过程中，我们将用到python库 [Surprise(Simple Python RecommendatIon System Engine)](https://github.com/NicolasHug/Surprise)，是scikit系列中的
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2024-05-26 11:11:39
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论文核心论文提出了非结构化剪枝策略，针对卷积层权重进行剪枝，并提出了著名的三步走剪枝策略。判断权重重要性的方式是对权重进行或正则化，然后按照一定的剪枝比例使正则化值较小的权重为0。论文细节品读模型压缩意义：论文从功耗方面讨论了模型需要被压缩的原因，神经网络越大，参数量和计算量越大，导致模型在前向推理时功耗越大，这对移动端和嵌入式端是残酷的。并且大模型无法存储在SRAM 中（由于工艺原因，SRAM
这里主要介绍Julia 时间序列分析库 TimeSeries 的用法。其实TimeSeries中的很多用法都可以在DataFrame.jl 中找到。而且TimeArray 和DataFrame 都是可以互转的。(1)基础数据类型使用,取数using Dates
using TimeSeries
using MarketData
################（1）数据索引#######
#tup
# Python中的时序分析
## 引言
时序分析是数据科学中的一个重要领域，它涉及对时间序列数据进行建模和预测。在Python中，我们可以利用一些库来进行时序分析，如pandas、numpy和statsmodels等。如果你是一位刚入行的小白，不知道如何在Python中进行时序分析，本文将帮助你一步步学习如何实现。
## 流程
```mermaid
journey
title 时序
原创
2024-04-22 04:22:01
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Leaderboard for Time Series AnalysisTill March 2024, the top three models for five different tasks are:ModelRankingLong-termForecastingLook-Back-96Long-termForecastingLook-Back-SearchingShort-termFore
AX2012的表属性中可以设置ValidTimeStateFieldType来创建一个具有有效期状态的表，系统自动给表添加ValidFrom和ValidTo两个字段。这个属性及字段有什么用呢？假如有一笔贷款第一年的利率是5％，第二年变成了6％，在第二年我们仍想知道它在第一年的利率，当然可以使用其他的逻辑和表来保存过去时间段有效的数据，使用ValidTimeStateFieldType可以简化这样的
开始使用Prometheus$ systemctl start prometheus
$ netstat -lntp
tcp6 0 0 :::9090 :::* LISTEN 19824/./prometheus在浏览器访问：http://ip:9090/graph 。Prometheus会把
