卡帕托开源框架，用于处理，监视和预警时间序列数据安装Kapacitor具有两个二进制文件：kapacitor–一个用于调用KapacitorAPI的CLI程序。
kapacitord–Kapacitor服务器守护程序。
您可以直接从页面下载二进制文件，也可以下载它们：gogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitorgogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitord组态可以在找到示例配置文件Kapacitor还可以使用以下命令为您提供示例配置：k
kapacitord–Kapacitor服务器守护程序。
您可以直接从页面下载二进制文件，也可以下载它们：gogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitorgogetgithub.com/influxdata/kapacitor/cmd/kapacitord组态可以在找到示例配置文件Kapacitor还可以使用以下命令为您提供示例配置：k
2024/11/22 21:58:48
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Sciblog支持信息和代码此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码：。
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
您可以找到我在发表的所有帖子的列表。
笔记本项目：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。
这里是。
：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。
这里是。
：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。
这里是。
：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。
这里是。
降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。
我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。
这里是。
：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。
然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。
这里是。
：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。
该系统与使用CNTK深度
2024/11/9 20:51:10
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计算Hurst指数有多种方法，本文采用matlab实现DFA(DetrendedFluctuationAnalysis)即降趋脉动分析法。
Hurst指数是分形市场理论中最关键的指标，被用于描述时间序列的长记忆性程度，当H值等于0.5则价格序列表现为随机游走，当大于0.5则表明时间序列具有长记忆性，小于0.5则表明存在均值回复特性。
Hurst指数是分形市场理论中最关键的指标，被用于描述时间序列的长记忆性程度，当H值等于0.5则价格序列表现为随机游走，当大于0.5则表明时间序列具有长记忆性，小于0.5则表明存在均值回复特性。
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经典的时间序列符号化算法SAX，该算法通过将一条时间序列等区间划分，利用每个区间的均值代表该区间序列，进而采用相应的符号进行描述，该算法可以实现时间序列的符号化表示，达到降维的目的，并能够通过MATLAB进行可视化描述
2024/10/27 13:20:21
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DetrendedFluctuationAnalysis，DFA，DFA是1994年由Peng等基于DNA机理提出的标度指数计算方法，用于分析时间序列的长程相关性。
DFA方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析。
DFA方法的一个优点是它可以有效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析。
2024/10/8 5:05:56
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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