一、前言 在图像处理领域，卷积神经网络（Convolution Nerual Network，CNN）凭借其强大的性能取得了广泛的应用。作为一种前馈网络，CNN中各输入之间是相互独立的，每层神经元的信号只能向下一层传播，同一卷积层对不同通道信息的提取是独立的。因此，CNN擅长于提取图像中包含的空间特征，但却不能够有效处理时间序列数据（
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2024-05-06 10:46:32
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数据：特征值说明：X1社会从业人数 X2在岗职工工资总额X3社会消费零售总额X4城镇居民人均可支配收入X5城镇居民人均消费性支出X6年末总人口X7全社会固定资产投资额X8地区生产总值X9第一生产值X10税收X11居民消费价格指数X12第三产业与第二产业产值比X13居民消费水平Y财政收入一、对数据进行分析①描述性统计分析：import numpy as np
import pandas
近几年大数据和人工智能技术逐渐成熟，运维领域多年来面临的困境有望得到突破。AIOps就是在这样一个环境下自然孕育而生。IT运维数据天生就有数据量大，维度多，时序等特征，结合人工智能算法，通过训练，就可以让机器自动发现系统异常，快速找到关联的根因，甚至可以根据历史数据提前做出预测。近些年关于AIOps的研究越来越热门，其中，多维时间序列的异常检测和故障诊断是其中非常重要的一个课题方向。本次和大家分享
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2024-03-30 10:19:42
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本章主要针对Flink Time中的Event Time、Ingestion Time、Processing Time以及Watermark进行详细讲解。
1 TimeStream数据中的Time（时间）分为以下3种。Event Time：事件产生的时间，它通常由事件中的时间戳描述。Ingestion Time：事件进入Flink的时间。Processing Time：事件被处理时当前系统的时间。
原创
2022-03-25 14:48:20
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作者：蔡春久前言时序数据治理是数据治理领域核心、打通IT与OT域数据链路，是工业物联网基石、大数据价值创造的关键、企业管理提升的发动机、是数字化转型的重要支撑。工业企业在生产经营过程中，会运用物联网技术，采集大量的数据并进行实时处理，这些数据都是时序的，而且具有显著的特点，比如带有时间戳、结构化、没有更新、数据源唯一等。时序数据处理应用于智慧城市、物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程
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2023-11-19 17:50:43
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# 处理时序数据的利器——Hive
时序数据是指按照时间顺序排列的数据，如传感器数据、日志数据等。在大数据领域中，对时序数据进行处理是非常常见的需求。Hive作为一个数据仓库工具，也可以很好地处理时序数据。本文将介绍如何利用Hive处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理流程
处理时序数据的一般流程包括数据的导入、清洗、分析和可视化。在Hive中，可以利用HiveQL进行数据的
原创
2024-03-04 05:07:03
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通用大数据处理工具的不足在物联网、车联网、工业互联网兴起之后，大家都想用通用的大数据平台来处理其中的数据。现在市场上流行的物联网、车联网等大数据平台几乎无一例外都是这类架构，但这套通用处理工具的效果如何？可以说有很多不足，主要表现在以下几个方面。1、开发效率低因为不是单一的软件，需要集成4个以上模块，很多模块都不是标准的POSIX或SQL接口，都有自己的开发工具、开发语言、配置等，需要
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2024-08-13 18:12:07
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时序数据库简介时间序列数据最简单的定义就是数据格式里包含timestamp字段的数据。比如股票市场的价格，环境中的温度，主机的CPU使用率等。几乎所有的数据都可以打上一个timestamp字段。时间序列数据更重要的一个属性是如何去查询它。在查询的时候，对于时间序列我们总是会带上一个时间范围去过滤数据。同时查询的结果里也总是会包含timestamp字段。时序数据库技术选型基于关系型数据库几乎任意数据
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2024-05-10 19:14:27
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IoTDB 是一款时序数据库，相关竞品有 Kairosdb，InfluxDB，TimescaleDB等，主要使用场景是在物联网相关行业，如：车联网、风力发电、地铁、飞机监控等等，具体应用案例及公司详情可以查看：IoTDB在实际公司中的使用信息收集IoTDB 模块主要分为Client，JDBC，Server，TsFile，Grafana，Distribution&nbs
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2023-07-28 22:09:12
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盛优选需要通过实时产生的数据来判断设备是否工作、检测通讯是否延时、观测 SNMP OID 流量是否正常等，从而保障运维与网络人员及时发现问题并修复。为高效处理各类时序数据，保障服务的稳定运行，在对比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款产品之后，他们选择并落地了 TDengine。
原创
2022-08-11 11:47:44
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本文主要是对时序数据挖掘当前研究的综述，翻译原文（Esling2012）索引为：Esling P, Agon C. Time-series data mining. ACM computing surveys (CSUR). 2012, 45(1): 12.摘要：根据时间进行的测量存在于大部分科学领域中．由这些观测值组织而成的数据，我们称之为时间序列数据．挖掘时间序列数据的目的是，从这些数据模型中
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2024-05-29 09:04:39
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前言 Apache IoTDB 社区在 2022 年 3 月发布的 0.13.0 版本中有这样一条：支持 aligned timeseries（对齐时间序列），今天介绍一下这个功能的来龙去脉。设备与传感器 &nb
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2023-12-18 22:23:38
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最近工作中遇到了时序预测问题，查询了部分博客找到部分特征工程的处理过程，感觉还可以分享一下：原始数据的检测（波动，平稳性，周期，方差等）和时间序列的预测代码参考：本文的内容主要来源于博客：本人做了适当的注释和补充。https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/02/time-series-forecasting-codes-python/ 英文不错的读者可以前
一般的深度学习入门例子是MNIST 的训练和测试，几乎就算是深度学习领域的 HELLO WORLD 了，但是，有一个问题是，MNIST 太简单了，初学者闭着眼镜随便构造几层网络就可以将准确率提升到 90% 以上。但是，初学者这算入门了吗？答案是没有。现实开发当中的例子可没有这么简单，如果让初学者直接去上手 VOC 或者是 COCO 这样的数据集，很可能自己搭建的神经网络准确率不超过 30%。是的，
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2024-10-14 11:34:32
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目录T-GCN早期研究本文贡献ST-GCN 本文亮点网络结构时间模块 输出层ASTGCN本文亮点网络结构时空注意力 GMAN本文亮点网络结构时空嵌入（STE）时空注意力模块T-GCN早期研究早期的方法只考虑了交通状况在时间上的动态变换，忽略可空间之间的相互依赖。一些研究引入了卷积神经网络来对空间特征进行提取，但普通卷积局限于处理像图像这种欧几里德结构的数据，对于交通数
数据模型Prometheus 存储的是时序数据, 即按照相同时序(相同的名字和标签)，以时间维度存储连续的数据的集合。时序索引时序(time series) 是由名字(Metric)，以及一组 key/value 标签定义的，具有相同的名字以及标签属于相同时序。时序的名字由 ASCII 字符，数字，下划线，以及冒号组成，它必须满足正则表达式 [a-zA-Z_:][a-zA-Z0-9_:]*, 其名
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2024-07-09 11:41:07
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在许多现代应用中，时序数据处理是个至关重要且复杂的问题。在我最近的一个项目中，我们遇到了一个与“时序数据处理 Java”相关的难题，这个问题不仅涉及到系统性能，还影响到了我们的用户体验。因此，我决定记录下这个问题的解决过程，分享我的思路和收获。
#### 问题背景
在一个基于 Java 的数据处理系统中，我们需要处理大量的时序数据，以实现实时监控和分析。在一段时间的高负载测试后，我们的团队注意
# Java 处理股票时序数据
在金融市场上，股票时序数据是决策分析的重要基础。时序数据是指在时间上顺序排列的数据，例如每天的股票开盘价、收盘价、最高价和最低价等。这些数据可以帮助投资者评估市场走势、做出投资决策。本文将介绍如何利用Java来处理股票时序数据，包括数据的读取、存储和基本分析。
## 股票时序数据的结构
在处理股票时序数据之前，我们需要了解数据的一般结构。通常，股票时序数据将包
原创
2024-09-12 05:58:56
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# Java时序数据处理
在日常软件开发中，我们经常会遇到需要处理时序数据的情况，比如处理日志、监控数据、传感器数据等。时序数据是一种按时间顺序排列的数据，通常包含时间戳和数值。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来处理时序数据。本文将介绍如何在Java中处理时序数据，并通过代码示例演示。
## 时序数据处理的基本概念
时序数据处理主要包括数据采集、存储、分析和可视化等步骤。
原创
2024-05-27 04:32:25
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在使用TCP协议的网络中，接收端运输层如何处理失序到达的数据包，是丢弃还是等待所有数据包接收完毕后再重新排序？比如接收编号从1到10的10个数据包，如果数据包3先于数据包2到达接收端，那么接收端如何处理数据包3 呢？是先把它丢弃然后等待数据包2正确接收后再向发送端发命令让发送端重传数据包3？或者是先把失序到达的数据包3收下，等所有数据包接收完毕后再重新排序？这个问题困扰我好长时间了，资料也看了不少
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2012-06-29 19:06:01
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