## 时间序列总结 黄海广 副教授 2022年01月 ## 学习目标 了解 什么是时间序列，ARIMA 掌握 时间序列的基本操作  熟悉 滑动窗口的使用 掌握时期，重采样 ## 目录  01 时间序列的基本操作 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA ## 思考： 什么是时间序列？ ## 时间序列的概念 时间序列是指多个时间点上形成的数值序列，它既可以是定期出现的，也可以是不定期出现的。 ![Image](/uploads/documents/7/3/2/4/7324779c944ba21dfea64cbd0f6e9e96/p6_1

## PyTorch ## 时间序列预测 主讲人：龙良曲 ## Predict next  ## Sample data ## ☐ ☐ ☐ start = np.random.randint(3, size=1)[0] time_steps

## PyTorch ## 时间序列表示 主讲人：龙良曲 ## Spatial Signals  ## Temporal Signals? I Love You Text Message Today 12:43 PM Hey Caroline

## PYCON CHINA 2019 ## 基于深度学习的多维时间序列预测在数据机房中的应用 浙江省邮电工程建设有限公司 大数据研究院 演讲人：杨赛赛 时间：10.19 ## 目录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 ### 1. 背景介绍  ## 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 2017年，全国数据中心耗电量高达1200亿千瓦时，远超三峡电站全年发电量且仍在急速攀升；高能耗给企业带来了沉重的运营负担，也造成了全社会能源的巨大浪费，部分电力负荷中心城市因此纷纷出台“限制”政策，禁止新建、扩建数据中心 ## 数据中心怎成“能耗巨兽” 2019-07-24 10:34 · 责编：刘澄谚 数据中心；能耗；服务器 中国能源报-中国能源网 | 位于冀、蒙交界处的张北，一个充满古韵的高原县城，如今已成为拥有60万台服务器的世界级数据中心栖息地——阿里巴巴云数据中心便落户于此。 数千公里之外的贵州，群山峻岭之间，分布着苹果、华为、腾讯等多家公司的数据中心。无论身处何地，你手机云端的相片、朋友圈的视频、网盘里的资料，或许都存储于此。 ## 空调是数据机房中电量消耗最大的设备

## Pod 容忍节点异常时间调整 ### 1. 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有一个等待时间，才会对节点上的 Pod 进行驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发生异常时及时将 Pod 驱逐并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们首先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 1.13 参数，指定当节点出现异常（如 NotReady）时 Pod 还将在这个节点上运行多长的时间。 那么，节点发生异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s, Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min, 也就是说, 节点实际异常 5min40s(340s) ### 2. 调整节点被标记为不健康的时间 ControllerManager 参数 --node-monitor-grace-period 控制了在将一个节点标记为不健康之前允许其无响应的时长上限，该参数默认值为 40s，且必须比 Kubelet 的 nodeStatusUpdateFrequency 参数 (Kubelet 向主控节点汇报节点状态的时间间隔) 大 N 倍；这里 N 指的是 kubelet

## 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2023年05月 ## 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 1. 序列模型概述 ## 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### ### 1. 序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。  ## 数学符号 在这里 $ x^{<1>} $ 表示Harry这个单词，它就是一个第4075行是1，其余值都是0的向 同一层节点之间无关联，从而导致获取时序规则方面功能不足 ## • 循环神经网络可以解决时序问题 · 基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息 它是如何实现的？ ### 2. 循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 05 深层循环神经网络 ### 2. 循环神经网络(RNN) ## RNN的前向传播

## 数据迁移 ## 存量 MySQL 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 MySQL(5.5/5.6/5.7/8.0) 到 TiDB 的全量数据迁移，及增量数据同步。可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从 MySQL 切换至 TiDB。 ## 自建 TiDB 迁移到 TiDB 服务 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 服务。用户在源 TiDB 开启 Pump, Drainer 可进行数据增量同步。UDTS 与源端 Pump, Drainer 一起可协助用户在不停机的情况下轻松将业务从自建 TiDB 切换至 TiDB 服务。 ## 为 TiDB 服务建立 MySQL 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 MySQL 数据库。用户在 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 MySQL。UDTS 与 TiDB Binlog Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 MySQL 从库。 ## 为 TiDB 服务建立 TiDB 从库 UDTS 产品支持 TiDB 全量数据迁移至 TiDB 数据库。用户在源 TiDB 服务上开启 Binlog 可将数据增量同步至下游 TiDB。UDTS 与 TiDB Binlog 服务一起可协助用户轻松建立 TiDB 从 库。