时间序列处理方法1、ARIMA模型ARIMA模型，是统计学中的常见对时间序列处理的模型，全称为自回归移动平均模型。ARIMA模型主要有p,d,q三个参数。p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags),也叫做AR/Auto-Regressive项d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项。q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做M
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2018-08-17 14:56:12
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Node.js的特点：单线程、非阻塞异步I/O、事件驱动。 先来说说I/O:I就是input数据读取，O就是Output数据的写入，大部分网站I/O是非常多的,，但是I/O的时候cpu是命令磁盘去做事情，此时CPU自己就闲置了。 同步（synchronous）：当系统遇见了一个需要耗费大量时间的事情 ...
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2018-08-12 21:28:49
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XGBOOST使用指南 一、导入必要的工具包 导入必要的工具包import xgboost as xgb 计算分类正确率from sklearn.metrics import accuracy_score二、数据读取XGBoost可以加载libsvm格式的文本数据，libsvm的文件格式（稀疏特征） ...
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2018-08-04 20:18:34
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前言：Mysql有hash索引和btree索引两种方式， 一、先说明下操作系统的相关内容 数据库数据是保存在磁盘上的，为了提高性能，每次又可以把部分数据读入内存来计算。把磁盘中的数据读取到内存中就叫磁盘IO，每次IO把当前磁盘地址中的数据和相邻磁盘地址中的数据读取到内存缓冲区，每次IO读取的数据称为 ...
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2018-07-26 21:15:10
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使用Python的modbus_tk模块包来连接Modubs Slave
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2018-07-25 17:05:03
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用惯了python或者R语言的DataFrame格式，对spark的RDD编程模式一开始上手可能有点不习惯。本文简单梳理一下spark中常用的RDD操作。 1.初始化spark环境 2.读取本地文件 读取本地文件之后，一般都是转换成Row类型RDD，方便后续操作；同时RDD转成DataFrame前， ...
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2018-07-20 20:10:29
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简述：RAID1通过磁盘数据镜像实现数据冗余，在成对的独立磁盘上产生互为备份的数据。当原始数据繁忙时，可直接从镜像拷贝中读取数据，因此RAID1可以提高读取性能。RAID1是磁盘阵列中单位成本最高的，但提供了很高的数据安全性和可用性。当一个磁盘失效时，系统可以自动切换到镜像磁盘上读写，而不需要重组失效的数据。工作原理：RAID1是将一个两块硬盘所构成RAID磁盘阵列，其容量仅等于一块硬盘的容量，因
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2018-07-11 10:34:35
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简述：RAID1通过磁盘数据镜像实现数据冗余，在成对的独立磁盘上产生互为备份的数据。当原始数据繁忙时，可直接从镜像拷贝中读取数据，因此RAID1可以提高读取性能。RAID1是磁盘阵列中单位成本最高的，但提供了很高的数据安全性和可用性。当一个磁盘失效时，系统可以自动切换到镜像磁盘上读写，而不需要重组失效的数据。工作原理：RAID1是将一个两块硬盘所构成RAID磁盘阵列，其容量仅等于一块硬盘的容量，因
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2018-07-11 10:30:30
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数据读取与索引 选取列 选择行 选择行和列 数据预处理 缺失值 新增列 字符串操作 数据转换 数据可视化 ...
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2018-07-11 01:07:36
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最近在CentOS系统中（主机A）读数据。由于A主机只是作为数据读取，具体的Deep Learning 实验，需要在主机B（ CentOS ）中进行，需要将主机A上的数据传输。由于主机A并不是一直开着CentOS系统，且数据量比较（40G+），所以用优盘copy的方法有点不现实，经过查找资料，发现了 ...
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2018-07-09 16:36:07
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