一.时间序列分析 北京每年每个月旅客的人数,上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数.访问量.股价等都是时间序列数据.这些数据会随着时间变化而变化.时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化. 随机过程的特征值有均值.方差.协方差等.如果随机过程的特征随时间变化而变化,那么数据是非平稳的,相反,如果随机过程的特征随时间变化而不变化,则此过程是平稳的. 如图所示: 非平稳时间序列分析时,若导致非平稳的原因是确定的,可以用的方法主要有趋势拟合模型.季节调整模型.移动平均.指数平滑等. 若导致非平

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跟大家的交流是我的动力. :) DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate Date Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 关于时间序列的计算是一个很(也)常(很)用(大)的topic,而且应用范围很广,譬如计算同比,环比,根据时间序列预测某个值.必不可少的就是在模型里面有一个日期的维

深度剖析YOLO系列的原理 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/12072225.html 目录 1. YOLO的作用 2. YOLO(v1,v2,v3)的技术演化 1. YOLO的作用 yolo是当前目标检测最顶级的算法之一,v1版本是2016年提出来的,v2是2017年提出来的,v3是2018年提出的. 官网地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 说它最牛掰,有

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 如何用脚本生成时间维度 (Generate TIME Dimension) 难度: ★☆☆☆☆(1星) 适用范围: ★★★★★(5星) 这个时间系列想写很久了,今天开始走一小步.也是作为后续关于时间计算文章的基础.    (文末发一个小福利. ) 概况: 前文应该为生成日期维度,本文为时间维度 - 时刻. :) 有好些小伙伴问想按小时分析数据,咋办?有没有时间的脚本? 可以有! 一般来说把时间进行切片进行数据分析,粒度可分为:十年.五年.年.半年

概述 早就想写关于kafka时间轮的随笔了,奈何时间不够,技术感觉理解不到位,现在把我之前学习到的进行整理一下,以便于以后并不会忘却.kafka时间轮是一个时间延时调度的工具,学习它可以掌握更加灵活先进的定时器技术,补益多多.本文由浅到深进行讲解,先讲解定时器基础以及常用定时器,接着就是主要的kafka时间轮实现.大部分都是原理.后期作者写第二部分的时候专门讲解时间轮的实践和使用. 定时器概念 使用场景,例如: 1,使用tcp连接的时候,客户端需要向服务端发送心跳请求. 2,财务系统每月生成的定

DAX/PowerBI系列 - 关于时间系列 - 时间相关数值比较 - 用非自带函数 文末有彩蛋,解决蛋疼问题 难度: ★★☆☆☆(2星) 适用范围: ★★★☆☆(3星) 概况: 基于时间的汇总可能是最基础.最普遍用到的计算之一:计算年度销售总额,计算月度消费金额,某个店某个时期的销售情况等等.这里的时间模式介绍用DAX实现时间相关的计算,它不依赖于DAX自带的时间函数(譬如YTD,MTD等等).如果你有特殊的日历,特定特定时间段的计算(例如:按周计算.按trimester计算),用这个这个模式

Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言,并遵从Apache2.0协议开源. Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级.可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化. Docker容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,相比于虚拟机,容器启动速度快,性能开销极低. Docker架构 首先介绍下Docker的架构,可以由下图表示,主要由Clients.Hosts.Registries组成,下面提到了几个专有名词,我来一个个单独介绍:

DRF源码系列分析 DRF源码系列分析--版本 DRF源码系列分析--认证 DRF源码系列分析--权限 DRF源码系列分析--节流

目录 1.1.Docker架构简介 1.2.Docker 两个主要部件 1.3.虚拟机和Docker对比: 1.4.Docker内部结构 Docker系列之原理简单介绍 @ Docker是一个开源的应用容器引擎:是一个轻量级容器技术: Docker支持将软件编译成一个镜像:然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其他使用者可以直接使用这个镜像:运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的. 1.1.Docker架构简介 Docker 使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式,先给出官方的

蓝牙App漏洞系列分析之一CVE-2017-0601 0x01 概要 2017年5月的 Android 安全公告修复了我们提交的一个蓝牙提权中危漏洞,这个漏洞尽管简单,但比较有意思,能够使本地恶意 App 绕过用户交互,使用户强制接收外部传入的蓝牙文件.漏洞概要如下: CVE: CVE-2017-0601 BugID: A-35258579 严重性: 中 影响的 Google 设备: All Updated AOSP versions: 7.0, 7.1.1, 7.1.2 0x02 漏洞分析 蓝

蓝牙App漏洞系列分析之二CVE-2017-0639 0x01 漏洞简介 Android本月的安全公告,修复了我们发现的另一个蓝牙App信息泄露漏洞,该漏洞允许攻击者获取 bluetooth用户所拥有的私有文件,绕过了将应用数据与其他应用隔离的操作系统防护功能. 漏洞信息如下: CVE: CVE-2017-0639 BugID: A-35310991 严重性: 高危 漏洞类型: 信息泄露 Updated AOSP versions: 4.4.4, 5.0.2, 5.1.1, 6.0, 6.0.1

蓝牙App漏洞系列分析之三CVE-2017-0645 0x01 漏洞简介 Android 6月的安全公告,同时还修复了我们发现的一个蓝牙 App 提权中危漏洞,该漏洞允许手机本地无权限的恶意程序构造一个仿冒的 Provider ,并获取 Provider 所指向文件的读写权限,可用于写 SD 卡或者蓝牙共享数据库,漏洞详情如下: CVE: CVE-2017-0645 BugID: A-35310991 严重性: 中危 漏洞类型: 提权 Updated AOSP versions: 6.0.1,

上一节我们讲解了Handler的基本使用方法,也是平时大家用到的最多的使用方式.那么本节让我们来学习一下Handler的工作原理吧!!! 我们知道Android中我们只能在ui线程(主线程)更新ui信息,那么你们知道为什么只能通过Handler机制更新ui吗?其实最根本的目的就是解决多线程并发的问题. 假设在一个Activity中有多个线程去更新ui,并且都没有加锁,那么会是什么样子? 导致的结果就是更新界面错乱. 如果对更新ui的操作都进行加锁处理的话又产生什么问题哪? 性能下降. 处于对以上

一.前言 随着直播技术火爆之后,各家都出了直播app,早期直播app的各种请求协议的参数信息都没有做任何加密措施,但是慢慢的有人开始利用这个后门开始弄刷粉关注工具,可以让一个新生的小花旦分分钟变成网红.所以介于这个问题,直播App开始对网络请求参数做了加密措施.所以就是本文分析的重点.逆向领域不仅只有脱壳操作,一些加密解密操作也是很有研究的目的. 二.抓包查看加密协议 本文就看一款直播app的协议加密原理,以及如何获取加密之后的信息,我们如何通过探针技术,去调用他的加密函数功能.首先这里找突破点

报告内容如下 - - [导语] ------ 太晚了,时间也紧,一切尽量从简吧 PS:本文题目来自剑锋OI 所以废话也不多说,进入正题吧,代码直接跟在题目后边儿,主要分析在代码前,次要的就写在代码后面了. - - t1. 算筹[普及组多校联盟14] 时间限制:1S / 空间限制:256MB [问题描述] 算筹计数法是我国古代著名的计数法.它以算筹(即竹签)来表示数字,而表示某一位上的数字有纵式和横式两种方法. 具体来说,个位用纵式,十位用横式,百位用纵式,千位用横式,以此类推. 如果某一位上的数

[生产问题]还原一个很小的BAK文件,但却花了很长时间? 关键词:备份时事务日志太大会发生什么?还原时,事务日志太大会怎么办? 1.前提: [1.1]原库数据已经丢失,只有这个bak了 [1.2]bak文件只有1.8G大小 2.遇见问题 [2.1]排查为什么这么慢,1.8G的bak文件,还原了2个小时还没成功. (1)排查请求进度: 查看 sys.dm_exec_requests(查看进度与阻塞) select status,start_time,command,percent_complete

前言 前文中主要介绍了Spring中处理BeanDefinition的扩展点,其中着重介绍BeanDefinitionParser方式的扩展.本篇文章承接该内容,详解Spring中如何利用BeanDefinitionParser的特性实现注解配置的解析.本文主要从以下几个方面介绍Spring中的注解配置解析原理: @Component系注解配置的作用原理 @Autowired注解配置的作用原理 无论注解配置还是XML配置,只是外在配置形式的变化,但是Spring的核心仍然是相同的: @Compo

高速通过原理,有的书也译为"降低有害作用的时间"原理,我比較倾向于叫高速通过原理,这个概念下,适用范围比較大些.高速通过原理的详细描写叙述例如以下:1)很高速的实施有害的或者有危急的操作: 假设一个动作有危害或者有危急,最好的办法当然是消除这个动作,但假设这个动作是系统必需的,无法消除,则我们应该加快这个动作的实施,通过降低作用时间来减低危害或者风险.比方:A)高速牙钻:可避免牙组织因过热受损:B)闪光灯,X射线透视,紫外光灭菌,高速分割等:C)生活中的在危急或有害环境中尽量少的停留:

 变害为利原理的详细表述例如以下:1)利用有害的因素(特别是环境中的)获得积极的效果:   有害无害不过相对的(时间,空间,人),将有害的因素通过一定的处理和转化,能够变有害为实用,比方废品回收,废品假设不处理就会造成环境的污染,但假设我们回收,不仅能够消除对环境的污染,还能够获得新的资源:   噪声武器,废热发电,沼气能源,炉渣砖等都是变害为利的样例.2)将两个有害的因素相结合,进而消除它们:   这事实上就是我们常说的以毒攻毒,一物降一物.假设系统有一个有害的因素我们无法避免,那么能够引

复制原理的详细表述例如以下:1)用简化的,廉价的复制品来替代易碎的或不方便操作的物体;    这样能够减少成本,提高可操作性.2)假设已经使用了可见光的复制品,那么使用红外光或者紫外光的复制品:    红外和紫外光有自己比較独特的特性,能够添加人类的视觉范围.3)用光学图像替代物体(或物体系统),然后缩小或放大它.     光学图像.红外成像到计算机模型,这也是一个进化路线图. 较为广义的复制事实上是一种映射,能实现这样的复制的手段有非常多种,比方实物模型,光学成像.计算机模型.数学模型.能满足