1.ACF y(t,s)=E(Xt-µt)(Xs-µs) 定义ρ(t,s)为时间序列的自相关系数,为ACF ρ(t,s)=y(t,s)/sqrt(DXt * DXs) E为期望,D为方差 2.PACF 自相关系数ρ(t,s)并不是只有两个点t和s的数据决定的.而是还包含了t-1 ~ s+1时间段值的影响.而PACF是严格这两个变量之间的相关性. 3.拖尾与截尾 拖尾是指序列以指数率单调递减或震荡衰减,而截尾指序列从某个时点变得非常小 出现以下情况,通常视为(偏)自相关系数d阶截尾: 在最初的d阶

推荐给每个“数据分析师”看的PPT——关于开会的那点事 经常对开会“深恶痛绝”,大概的原因有两个,其一,开会之前的准备,各种指标.各种分析.各种PPT,其二,开会中的板凳.废话,尤其是走形式的会议,战线长,说没有在会议上打盹的看官应该不多吧.反而是会后才缓过一口气,心情顿时好多了.就像 秋叶老师 说的,这个话题大家都有共鸣,有吐槽的欲望,值得驻留读一读,思一思. 另外,秋叶老师原文中有三句话十分有深度,读后思考了好一阵子,深有感悟,先贴在前面大家共享: 会议不过是一种工具,要达到目标,低效率的会

深度挖坑:从数据角度看人脸识别中Feature Normalization,Weight Normalization以及Triplet的作用 周翼南 北京大学 工学硕士 373 人赞同了该文章 基于深度学习的人脸识别发展,从deepid开始,到今年(或者说去年),已经基本趋于成熟. 凡是基于识别的,总是离不开三个东西:数据,网络,以及loss. 数据方面, 目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M,有主打各种姿态角与年龄的VggFace2:也有一些主打高质量的数据集,像WebFac

继续并发专题~ FutureTask 有点类似Runnable,都可以通过Thread来启动,不过FutureTask可以返回执行完毕的数据,并且FutureTask的get方法支持阻塞. 由于:FutureTask可以返回执行完毕的数据,并且FutureTask的get方法支持阻塞这两个特性,我们可以用来预先加载一些可能用到资源,然后要用的时候,调用get方法获取(如果资源加载完,直接返回:否则继续等待其加载完成). 下面通过两个例子来介绍下: 1.使用FutureTask来预加载稍后要用的的

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 朱小五 凹凸玩数据 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 前段时间老罗和王校长都成为自己的创业公司成了失信人,小五打算上IT桔子看看他们的公司. 意外发现IT桔子出了个死亡公司库,统计了2000-2

背景 Feed流:可以理解为信息流,解决的是信息生产者与信息消费者之间的信息传递问题.我们常见的Feed流场景有:1 手淘,微淘提供给消费者的首页商品信息,用户关注店铺的新消息等2 微信朋友圈,及时获取朋友分享的信息3 微博,粉丝获取关注明星.大V的信息4 头条,用户获取系统推荐的新闻.评论.八卦 关于Feed流的架构设计,包括以上场景中的很多业内专家给出了相应的思考.设计和实践.本人是大数据方向出身的技术人,所在的团队参与了阿里手淘.微淘Feed流的存储层相关服务,我们的HBase/Lindo

简单来说,事务就是要保证一组数据库操作,要么全部成功,要么全部失败.在MySQL中,事务至此是在引擎层实现的,但并不是所有的MySQL引擎都支持事务,这也是MyISAM被InnoDB取代的原因之一. 隔离性与隔离级别 提到事务,想到的是ACID(原子性,一致性,隔离性,持久性) 原子性:原子性操作就是这个事物执行要么成功,要么失败.将整个过程看作是一个不可分割的整体. 一致性:一致性指的是一个事务在执行前后其状态一致.比如你和小明各有100元,无论你俩之间相互借还多少钱加起来都是200.这就是事

数据切分 ​ 数据切分指的是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库上面,以达到分散单台设备负载的效果. ​ 数据的切分根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式.一种是按照不同的表来切分到不同的数据库之上,这种切可以称之为数据的垂直切分或者纵向切分,另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库上面,这种切分称之为数据的水平切分或者横向切分. ​ 垂直切分的最大特点就是 规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非

一开始拿到三代测序的下机数据时,蒙了,readme ?三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴下了… 测序结果 根据SMRTbell的

转载:http://www.cnblogs.com/jinhh/p/8328818.html 三代测序的下机数据都有哪些,以及他们具体的格式是怎么样的(以sequel 平台为主). 测序过程 SMRTbell A adapter通用接头,两端的接头可以一样也可以不一样    B barcode(客户自己设计)    I insert 插入片段,即我们测序的目的片段    由于SMRTbell是环状的,测序过程是边合成边测序,因此可以沿着新链合成的方向不停地读取序列,读取一圈又一圈,直到聚合酶累趴

条形图:条形图通过垂直或水平的条形展示了类型变量的分布(频数).最简单的用法为:barplot(height),height为矩阵或向量. horiz=TRUE选项:表示水平,在此之前先使用table()对类别进行统计: 如果要绘制的类别型变量是一个因子或有序型因子的会直接使用plot,无需使用table,向量 堆砌条形图和分组条形图 barplot(height,legrnd=rownames(height))  beside=TRUE 选项决定分组条形图 均值条形图 使用数据整合函数然后来表

通过数据创建一幅简单的图像, #Crate a easy photopdf("mygraph.pdf") attach(mtcars) plot(wt,mpg) abline(lm(mpg~wt)) title("Regression of MPG on Weight") detach(mtcars)dev.off() 除了pdf(),还可以使用函数win.metafile().png().jpeg().bmp().tiff().xfig()和postscript(

  摘要:对于 PostgreSQL 的实时数据采集, 业界经常遇到了包括:对源库性能/存储影响较大, 采集性能受限, 时间回退重新同步不支持, 数据类型较复杂等等问题.Tapdata 在解决 PostgreSQL 增量复制问题过程中,获得了一些不错的经验和思考,本文将分享 Tapdata 自研的 TAP-CDC-CACHE,和其他几种市面常见的解决方案的优势和特性. 前言 TAPDATA 的数据复制产品里, 提供了对于 PostgreSQL 的实时数据采集功能, 在客户落地使用时, 遇到了包括

大家好,我是一灯,今天一块学习一下如何优雅安全的备份MySQL数据? 1. 为什么要备份数据 先说一下为什么需要备份MySQL数据? 一句话总结就是:为了保证数据的安全性. 如果我们把数据只存储在一个地方,如果物理机器损坏,会导致数据丢失,无法恢复. 还有就是我们每次手动修改线上数据之前,为了安全起见,都需要先备份数据.防止人为的误操作,导致弄脏数据或弄丢数据. 2. 怎样备份MySQL数据? 想要快速简单粗暴备份MySQL数据,可以使用mysqldump命令: # 备份test数据库 mysq

时间序列分析模型——ARIMA模型 一.研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型.但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明,而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂.为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型,如向量自回归模型(vector autoregression,VAR)和向量误差修正模型(vector error correction model,VEC). 在经典的回归模型

https://www.cnblogs.com/bradleon/p/6827109.html 文章里写得非常好,需详细看.尤其是arima的举例! 可以看到:ARIMA本质上是error和t-?时刻数据差分的线性模型!!! ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列(Time-series Approach

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

如果你在寻找时间序列是什么?如何实现时间序列?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述时间序列及其python实现. 就餐饮企业而言,经常会碰到如下问题. 由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的,因此销售预测对于餐饮企业十分必要.如何基于菜品历史销售数据,做好餐销售预测,以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误,从而减少菜品生产等待时间,提供给客户更优质的服务,同事可以减少安全库存量,做到生产准时制,降低物流成本 餐饮销售预测可以看作是基于时间序列的短期数据预测,预测对象为具体菜

在做很多与时间序列有关的预测时,比如股票预测,餐厅菜品销量预测时常常会用到时间序列算法,之前在学习这方面的知识时发现这方面的知识讲解不多,所以自己对时间序列算法中的常用概念和模型进行梳理总结(但是为了内容的正确性有些内容我通过截图来记录吧),希望能有所帮助^.^ 一.时间序列的预处理 在拿到基于时间的观测值序列后,需要首先进行两步预处理,一个是纯随机性检验,另一个是平稳性检验,然后根据这两步的检验结果再采取相应的时间序列模型进行分析. 简单来讲平稳序列就是指均值和方差不发生明显变化 注:时序图检

时间序列建模基本步骤 获取被观测系统时间序列数据: 对数据绘图,观测是否为平稳时间序列:对于非平稳时间序列要先进行d阶差分运算,化为平稳时间序列: 经过第二步处理,已经得到平稳时间序列.要对平稳时间序列分别求得其自相关系数ACF 和偏自相关系数PACF ,通过对自相关图和偏自相关图的分析,得到最佳的阶层 p 和阶数 q 由以上得到的d.q.p,得到ARIMA模型.然后开始对得到的模型进行模型检验 一.时间序列平稳性 1.判断是否平稳 平稳性就是要求经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段时间内