时间序列图
收录了 时间序列图 频道下的 50 篇内容
统计分析 S 语言的优点和发展背景
S语言是由贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。它的丰富的数据类型，特别有利于实现新的统计算法，其交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能使得我们可以方便的探索数据。资深分析师Catherine最近撰文详细介绍了S语言的优点和背后的发展历史。
超级碗历史数据集分析（1967~2020 年）
看看作者是怎么对超级碗历史数据集进行分析的，相信对你一定有所裨益。
为什么已有 Elasticsearch，我们还要重造实时分析引擎 AresDB？
Uber开源基于GPU的实时分析引擎AresDB
整洁代码之道——重构
笔者将结合自己之前的重构实践经验，来探讨平时实际开发过程中我们注重代码优化实践细节之道，而不是站在纯空洞的理论来谈论代码整洁之道。
浅析时间序列用户生命周期的聚类方法
本文只是简单介绍了在实际项目中使用时间序列聚类算法时产生的疑惑和解决思路，期间很多方法可能还是尝试和实验阶段。由于时间的原因，可能还有很多细节方面考虑不是很周到，DTW算法比较可靠。目前我们还在通过其他一些对他的优化方法提升速度，后续会继续对电子商务用户生命周期时间序列的挖掘方法进行研究和提升，欢迎交流讨论。
Yahoo 大规模时列数据异常检测技术及其高性能可伸缩架构
本文是Yahoo在ACM国际会议上发布的一篇关于时序数据自动异常检测上的学术论文，对在智能监控尤其是趋势预测、异常数据监测和报警等方面的技术同学具有一定研究和参考价值。
Cloudflare 如何大规模运行 Prometheus
在试图从每个Prometheus实例收集数百万个时间序列时，我们遇到的一些问题
RedisTimeSeries 发布 – 使第四维度触手可及
发布（编者注：原文发布时间为2019年6月27日）。管理时间序列数据的体验。GA版本上从社区和客户那里得到的所有好的反馈和建议。
携程如何基于 ARIMA 时序分析做业务量的预测
对于互联网公司而言，业务量是公司经营关注的重要指标之一。实际情况的复杂性给业务量的分析预测带来了许多挑战。
周期性时间序列的预测
OpsDev，转载已获取作者授权。最近在研究时间序列的时候，发现很多序列具有很强的周期性，那如何对此类序列进行预测呢？
【ELT.ZIP】OpenHarmony 啃论文俱乐部——浅析稀疏表示医学图像
本文出自ELT.ZIP团队，ELT<=>Elite(精英)，.ZIP为压缩格式，ELT.ZIP即压缩精英。
Redis 干货分享 | 在 Redis 中解锁时间序列数据的使用
大多数开发人员都知道Redis 具备实时响应请求的能力
用 UML 做好系统分析
使用UML如何能让我们做好系统分析的工作呢？就让我们通过本章的基金模拟项目，先睹为快，抢先体验一番。 本书节选自《系统分析师UML实务手册》的第二章。
从 MLP 到 Self-Attention，一文总览用户行为序列推荐模型
本文介绍用户行为序列上的推荐模型。
从零开始构建业务异常检测系统，FreeWheel 面临过的问题和解决方案
本文介绍了 FreeWheel 基于机器学习的业务异常检测实践，提炼了从零开始构建业务异常检测系统面临的问题和解决方案
宣布推出开源时间序列建模工具包 Gluon Time Series
今天，我们宣布推出 Gluon Time Series (GluonTS)，这是一种使用 Gluon API 的 MXNet 时间序列分析工具包。
MaintainJ 3.2 业已发布，多项功能得到增强
MaintainJ是一种反向工程工具，它能够为Java代码库生成运行时的序列图和类图，最近它发布了3.2版本，在其中多项功能得到了增强。MaintainJ基于Eclipse构建，因此能够在所有基于Eclipse平台构建的IDE上运行。
单日 2000W+ 订单，如何忙中不错？美团外卖业务异常检测实践详解
美团外卖从 2013~2018，历时五年，现在已经是全球最大外卖交易平台。目前单日完成订单两千多万单，交易频次高，如果不能及时发现潜在业务指标异常，有可能引发重大事故。
Apache Flink 进阶（五）：数据类型和序列化
本文主要从如何为Flink量身定制的序列化框架、Flink序列化的最佳实践、Flink通信层的序列化以及问答环节四部分展开。
Java 的序列化特性将要退出历史舞台了
甲骨文公司Java平台部门首席架构师Mark Reinhold表示，去除序列化机制是一项长期目标，亦是其专注于面向Java语言功能生产力强化目标的Amber项目的重要组成部分。
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