日期与时间时间是物质的运动、变化的持续性、顺序性的表现。时区 以前，人们通过观察太阳位置决定时间。各地区经度不同导致各地区相应的时间也会有所不同。因此，在1863年，首次使用了时区这一概念。通过给这一地区设立一个标准的区域时间，来解决各地时间差异的问题。世界上各个地区因为日出日落时间有所偏差，就会导致时间的差异，这一差异就是所谓的“时差”。世界协调时间（UTC）不属于任意时区 。协调世界时，又称世
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2023-10-29 21:47:13
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题目描述现有一棵n个结点的二叉树（结点编号为从0到n-1），已知其层序序列和中序序列，求先序序列。输入描述第一行一个整数n（1≤n≤50），表示二叉树的结点个数；第二行为n个整数，表示二叉树的层序序列；第三行为n个整数，表示二叉树的中序序列。输出描述输出n个整数，表示二叉树的先序序列，中间用空格隔开，行末不允许有多余的空格。样例输入6
0 2 5 1 4 3
1 2 4 0 5 3输出0 2 1
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2023-09-21 11:26:58
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原子性原子性：一个操作或多个操作要么都不执行，要么全部执行并且执行的过程中不被任何因素打断。简单的例子就是银行卡转账，A往B转账，那么从A扣钱以及B加钱这个过程必须是原子的，如果不是原子那就会出现问题。可见性可见性：多个线程访问同一个变量时，只要一个线程修改了这个变量的值，那么其他线程应该立马能看到。有序性有序性：即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。JVM为了提高程序运行效率，可能会对输入的代
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2023-09-28 09:32:34
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Java 时间序列的平稳性检测是一项重要的分析任务，尤其在金融、气象和环境监测等领域，研究时间序列的规律性和预测性至关重要。本文将详细探讨这一课题，通过理论分析与实操演示，为读者提供一套完善的时间序列平稳性检测解决方案。
## 背景定位
在许多应用场景中，确认时间序列的平稳性是至关重要的。平稳的时间序列意味着其统计特性（如均值和方差）随着时间的推移不会发生变化。常见的适用场景包括经济预测、疾病
一、有序性：1、定义：java内存模型JMM中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。2、可以通过如下方案保证有序性：volatile 关键字：保证一定的有序性synchronized 和 Lock：保证每个时刻有一个线程执行同步代码，相当于让线程顺序执行同步代码。Lock ：保证每个时刻
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2023-09-20 16:18:47
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# Java时间序列预测周期趋势性
时间序列预测是数据分析领域中的一个重要主题，尤其在经济学、金融和气象学等领域，有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Java进行时间序列预测，特别是周期性和趋势性的分析。我们将结合代码示例，帮助读者理解这一概念，并实现一个简单的时间序列预测模型。
## 一、时间序列的基本概念
时间序列是按照时间顺序排列的数据点集合。常见的时间序列数据包含每日气温、股票价格等。
目录方差 (Variance)相关系数 （Correlation）自相关/序列相关 (Autocorrelation or Serial Correlation)两种时间序列的相关性方差 (Variance)设随机变量X的均值 E(X) = m，则描述 X 的取值和它的均值 m 之间的偏差程度大小的数字特征就是方差。但是不能直接用 E(X - m) 来表示方差，因为 E(X - m) = E(X)
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2023-10-16 19:18:30
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实际的数据挖掘应用范围包括时间强相关，时间弱相关和时间无关问题。现实中的时间相关问题需要特殊的数据准备和数据转换。首先讨论最简单的情况——在一定的时间间隔测量的单个特征，这个特征的一系列值实在固定的时间间隔测量的。例如 温度读数每小时测一次 X=｛t(1), t(2),t(3),..., t(n)｝其中 t(n) 是最近测定的值。许多时间序列问题的目标是根据
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2024-08-17 10:20:56
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1 定时任务Netty、Quartz、Kafka 以及 Linux 都有定时任务功能。JDK 自带的java.util.Timer和DelayedQueue可实现简单的定时任务，底层用的是堆，存取复杂度都是 O(nlog(n))，但无法支撑海量定时任务。在任务量大、性能要求高的场景，为了将任务存取及取消操作时间复杂度降为 O(1)，会采用时间轮算法。2 时间轮模型及其应用一种高效批量管理定时任务的
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2023-08-13 20:47:28
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一、基本概念1-1 概述1 容器：类模板，通用数据结构（容器元素的组织方式）2 迭代器：类似于指针，可依次存取容器中的元素(访问容器元素的媒介)3 算法：函数模板，操作容器中的元素（操作方法）。注意点：算法模板实现了对元素类型的无视如果容器中元素是类的对象，被插入的对象往往是复制品许多容器往往需要对元素进行排序，此时往往要对相关的类重载==和<运算符1-2 容器的分类顺序容器(sequent
序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”
原创
2022-03-01 16:35:02
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非平稳序列的确定性分析时间序列的分解Wold分解定理Cramer分级定理确定性因素分解传统因素分解长期趋势循环波动季节性波动随即波动相互作用模式加法模型乘法模型混合模型趋势分析趋势拟合法线性拟合非线性拟合 曲线拟合平滑法移动平均法指数平滑法季节效应分析综合分析#lm(Y~ a+X1+X2+…+Xn,data=)
#Y：响应变量
#a：指定是否需要常数项
#（1）a=1，模型有非零常数项，这是默认设
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2024-10-17 17:35:02
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不...
原创
2021-07-26 15:42:14
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# Python中的序列相关性探讨
在数据分析和机器学习中，序列相关性（或时间序列相关性）是一个重要的概念。简单来说，序列相关性是指数据序列中相邻或不相邻的数据点之间的关系。当我们分析时间序列数据，例如股票价格、气温变化或其他随时间变化的现象时，识别和量化这种相关性是至关重要的。
## 什么是序列相关性？
序列相关性通常用于描述一个序列中一个数据点与其他数据点的联系程度。在时间序列分析中，这
首先应该注意区分序列相似性与序列同源性的关系，序列相似不一定同源，但是判定同源性关系的时候有些算法（Maximum likelihood除外）要考虑到序列相似性。序列相似性是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较，用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似的已知序列是什么，完成这一工作只需要用到两两序列比较算法，常用的程序包有
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2024-09-24 15:15:24
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平稳性描述了时间序列如何未来保持不变的概念。用数学术语来说，当时间序列的统计特性与时间无关时，它是平稳的，包括均值不变
原创
2024-05-13 11:37:57
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序列的相似性可以是定量的数值，也可以是定性的描述。相似度是一个数值，反映两条序列的相似程度。关于两条序列之间的关系，有许多名词，如相同、相似、同源、同功、直向同源、共生同源等。在进行序列比较时经常使用“同源”（homology）和“相似”（similarity）这两个概念，这是两个经常容易被混淆的不同概念。两条序列同源是指它们具有共同的祖先。在这个意义上，无所谓同源的程度，两条序列要么同源，要么不
原创
2021-01-10 10:02:09
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# Python中的序列相关性
在数据分析和科学研究中，序列相关性是一个重要的概念。通过探讨序列之间的相关性，我们可以发现其背后的模式和趋势。这对于预测、时间序列分析等任务尤为重要。本文将介绍如何在Python中计算和分析序列相关性，并提供一些代码示例来加深理解。
## 什么是序列相关性？
简单来说，序列相关性是描述两个序列之间的关系，它揭示了其中一个序列的变化如何与另一个序列的变化相互关系
原创
2024-09-15 04:59:49
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功能性状的谱系保守性分析是架起进化历程与生态过程的重要桥梁，是很多高阶分析的基础。谱系保守性是很多基于谱系的预测模型的基本前提，比如生态位模型、达尔文归化假说、预适应假说。去除谱系保守性的影响，是跨物种进行性状相关性分析的前提（侧重于适应性的协同进化分析，而非系统发育分析）。本次分享于2021年4月1日18:30在N2-146进行。示例数据Species H_N0 H_N2 H_N5 H_N10
在本文中，我们将深入探讨如何解决“Python序列异方差性”的问题。序列异方差性是指时间序列数据的误差项的方差并不是恒定的，这在进行回归分析时会影响模型的准确性。因此，有必要了解如何检测和处理这一现象，以确保我们的模型有效。
### 环境准备
在进行序列异方差性分析之前，我们需要准备相应的环境，以确保安装的库和工具兼容。以下是我们的技术栈兼容性的分析：
```mermaid
quadrant
