## 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

## 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

## 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  ## 多维感知温度预测控制 ### 2. ## 研究目标  ## 对数据机房的温度进行预测 根据机房的历史运行数据变化预测未来 XX 分钟机房的温度值，从而实现空调的预测控制。 风机状态 服务负载 天气状况 /8/8/a/4/88a4e8e59674f74c7f37e59280fe9915/p7_1.jpg) 温度预测  预测控制 节能调节 室外湿度 门禁状态 时序数据 ### 3. ## 研究内容 ![Image](/up

## 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

## 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

橙皮书·2026年3月第二版 预测市场 Polymarket 完全指南 AI交易·鲸鱼策略·深度实操 The Complete Guide to Polymarket & Prediction Markets 文档版本：v2.0.0 发布时间：2026-03-28（build #1） 适用对象：Web3爱好者·预测市场交易者·投资者 花叔出品 本文档仅供学习参考，不构成投资建议。预测市场交易有风险，请根据当地法律法规判断是否适用。 §01 预测市场：用钱投票的真相机器 §02 Polymarket：22岁辍学生的两百亿帝国 §03 成名之战：2024美国大选 实战篇 §04 从零开始：注册、充值、下第一注 §05 谁在赚钱：鲸鱼图鉴与追踪指南 §06 六把钥匙：经过验证的赚钱策略 §07 AI军备赛：当Bot占领预测市场 深水区 §08 暗面：争议、操纵与亏损 §09 群雄逐鹿：预测市场战国时代 §10 未来：预测市场往何处去 未来：预测市场往何处去 §01 预测市场：用钱投票的真相机器 Prediction Markets: Truth Machines Powered by Money 民调说一套，专家说一套，社交媒体又说一套。信息越来越多，但我们反而越来越难分辨什么是真的。有没有一种方法，能把散落在千万人脑子里的碎片信息，汇成一个最接近真相的数字？ 一头牛到底有多重 1907年，英国普利茅斯的一场集市上，统计学家Francis Galton做了一个后来被反复引用的实验。

## 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

第四部分 实战 TensorFlow 房价预测 # ☐ ☐ ☐ ☐ 扫描二维码 试看/购买《TensorFlow 快速入门与实战》视频课程 ## 第四部分 目录 • 房价预测模型介绍 • 使用 TensorFlow 实现房价预测模型 - 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 • 实战 TensorFlow 房价预测 ## 房价预测模型介绍 ## 前置知识：监督学习（Supervised y^{(1)}\quad&\\ &\quad\vdots\quad&\\ &\quad y^{(n)}\quad\end{bmatrix} $$ ## 单变量房价预测问题 问题描述：根据房屋面积 x 预测其销售价格 y 训练数据: |面积(平方英尺)|价格(美元)| |---|---| |2104|399900| |1600|329900| |2400|369000| |1416|232000| [Image](/uploads/documents/b/4/3/f/b43f4cf9fe8127ff18415054a6728cc5/p13_2.jpg) ## 多变量房价预测问题：数据分析 问题描述：根据房屋面积 $ x_{1} $ 和卧室数量 $ x_{2} $ ，预测其销售价格 y ## 训练数据: |面积(平方英尺)|卧室数量(个)|价格(美元)| |---|---|---| |2104|3|399900|

## 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)]

[Image](/uploads/documents/b/1/0/5/b1059dfbcee2b670b93af9e16b949726/p1_1.jpg) ## 链滴 ## 一 次线上 java 应用响应时间过长问题的排查 作者：xinzhongtianxia 原文链接：https://ld246.com/article/1569574881351 来源网站：链滴 许可协议：署名-相同方式共享 4 svg)

最近接手一个老 java 应用，没多久接到响应时间太长的报警，整个排查过程还是挺有意思的，录一下。

整个过程中，设计到 cpu，内存，垃圾回收，引用，spring，单例 等等知识，整个下来，心情愉悦。

接到报警

吃完晚饭回来，接到报警短信，服务响应时间太长，达到 2s 以上。

第一反应，怎么可

看垃圾回收日志，发现一直在进行 Full GC，但是几乎没啥效果，GC 完了，老年代依然是几乎满的状态。

即使是 CMS，也不能避免传说中的 stop the world，所以响应时间变长了。
但是，现在问题来了，Full GC 回收不掉的对象都是啥啥啥？

分析 java 堆内存

先把线上流量从这台机器切走，然后