## 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  ## 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 • 时间序列预测方法的比较 ## 传统时间序列预测 - 对单个维度历史信息进行预测 - 捕获简单线性关系，模型简单 • 代表算法有AR, ARIMA ## 基于深度学习的 时间序列预测 - 利用多维时间序列之间的信息 - 对变周期序列，多维空间依赖序列预测较弱 - 代表算法有RNN，LSTM ## 混合多维时间序列预测 - 提取多维序列之间更加复杂的关系 提取多维序列之间更加复杂的关系 - 提取维度之间空间依赖关系，长短期依赖关系 • 算法有LSTNet，TPA-LSTM ## 对数据包含的信息提取能力越来越强 ## 选择 LSTNet 作为温度预测建模算法  - Convolutional

## 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

## RUST CHINA CONF 2023 第三届中国 Rust 开发者大会 6.17-6.18 @Shanghai ## Borsh ## 安全高效的二进制序列化 Daniel Wang @ NEAR ## 二 进制序列化的问题 运行、编码效率 • 确定性 • 跨平台兼容性 Borsh ## Binary Object Representation Serializer for 每一个对象与其二进制表示之间都存在一个双射映射 不同的对象的二进制表示一定不同 • 便于基于二进制表示进行 Hash ## 执行速度 • 在 Rust 中，borsh 并没有使用 serde 全部逻辑原生实现 • 序列化、反序列化速度大幅领先其他解决方案 ## 执行速度 benchmark  ## 轻量级 • 编译后的体积更小 • borsh 序列化后的二进制更精简 ## 序列化结果体积对比 #[derive(BorshSerialize, Borsh Deserialize, Serialize, Deserialize, PartialEq, Debug)]

archived data. Supported formats include CSV, Binary, Avro, Parquet, etc. ## Greenplum生态：Madlib ➢ 在数据库内做机器学习 ➢ 非常多的算法库 Supervised Learning Neural Networks Support Vector Machines (SVM) Conditional

## ☐ ## 使用JDBC连接数据库 北京理工大学计算机学院金旭亮 ## Java数据库应用程序全局视图 Java应用程序 JDBC数据库驱动(*.jar) JDBC规定了一整套访问数据库的标准API，所有数据库都需要实现它，因此，使用JDBC访问数据库的Java应用程序，是很容易切换底层数据库的。 ## JDBC核心类型一览表 |核心类型 (java.sql)|说明| |---|---| |Connection|与数据库建立连接| |Statement|在一个给定的连接中执行SQL语句| |PreparedStatement|用于执行预编译的SQL命令| |CallableStatement|用于调用数据库中存储过程| |ResultSet|保存SQL命令的执行结果| 上述组件是独立于底层数据库的，也就是说，只要连接上了数据库，相同的代码，就可以顺利工作..... ## JDBC访问数据库的基本步骤 JDBC访问数据库的基本步骤 加载JDBC驱动程序 创建数据库连接 执行SQL语句 接收并处理SQL的返回结果 关闭创建的各个对象 对于有可视化界面的应用程序，或者是Server端应用程序，应该在独立的线程中完成这些步骤。 出于精简学习负担的目的，我们将以SQLite为例介绍JDBC的基本使用，在此基础之上，后面选择微软的SQL Server来介绍JDBC的高级特性…… ![Image](/uploads/do