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Multivariatetimeseriesanalysisconsiderssimultaneouslymultipletimeseries.Itisabranchofmultivariatestatisticalanalysisbutdealsspecificallywithdependentdata.Itis,ingeneral,muchmorecomplicatedthantheunivariatetimeseriesanalysis,especiallywhenthenumberofseriesconsideredislarge.Westudythismorecomplicatedstatisticalanalysisinthisbookbecauseinreallifedecisionsofteninvolvemultipleinter-relatedfactorsorvariables.Understandingtherelationshipsbetweenthosefactorsandprovidingaccuratepredictionsofthosevariablesarevaluableindecisionmaking.Theobjectivesofmultivariatetimeseriesanalysisthusinclude1.Tostudythedynamicrelationshipsbetweenvariables2.Toimprovetheaccuracyofprediction

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WAVELETMETHODSFORTIMESERIESANALYSIS

小波变换系数等值线图时间序列（TimeSeries）是地学研究中经常遇到的问题。
在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。
其中，时域分析具有时间定位能力，但无法得到关于时间序列变化的更多信息；
频域分析（如Fourier变换）虽具有准确的频率定位功能，但仅适合平稳时间序列分析。
然而，地学中许多现象（如河川径流、地震波、暴雨、洪水等）随时间的变化往往受到多种因素的综合影响，大都属于非平稳序列，它们不但具有趋势性、周期性等特征，还存在随机性、突变性以及“多时间尺度”结构，具有多层次演变规律。
对于这类非平稳时间序列的研究，通常需要某一频段对应的时间信息，或某一时段的频域信息。
显然，时域分析和频域分析对此均无能为力。

DataMining:TheTextbookBy作者:CharuC.AggarwalISBN-10书号:3319141414ISBN-13书号:9783319141411Edition版本:2015出版日期:2015-04-14pages页数:(734)$89.99Thistextbookexploresthedifferentaspectsofdataminingfromthefundamentalstothecomplexdatatypesandtheirapplications,capturingthewidediversityofproblemdomainsfordataminingissues.Itgoesbeyondthetraditionalfocusondataminingproblemstointroduceadvanceddatatypessuchastext,timeseries,discretesequences,spatialdata,graphdata,andsocialnetworks.Untilnow,nosinglebookhasaddressedallthesetopicsinacomprehensiveandintegratedway.Thechaptersofthisbookfallintooneofthreecategories:Fundamentalchapters:Datamininghasfourmainproblems,whichcorrespondtoclustering,classification,associationpatternmining,andoutlieranalysis.Thesechapterscomprehensivelydiscussawidevarietyofmethodsfortheseproblems.Domainchapters:Thesechaptersdiscussthespecificmethodsusedfordifferentdomainsofdatasuchastextdata,time-seriesdata,sequencedata,graphdata,andspatialdata.Applicationchapters:Thesechaptersstudyimportantapplicationssuchasstreammining,Webmining,ranking,recommendations,socialnetworks,andprivacypreservation.Thedomainchaptersalsohaveanappliedflavor.Appropriateforbothintroductoryandadvanceddataminingcourses,DataMining:TheTextbookbalancesmathematicaldetailsandintuition.Itcontainsthenecessarymathematicaldetailsforprofessorsandresearchers,butitispresentedinasimpleandintuitivestyletoimproveaccessibilityforstudentsandindustrialpractitioners(includingthosewithalimitedmathematicalbackground).Numerousillustrations,examples,andexercisesareincluded,withanemphasisonsemanticallyinterpretableexamples.

influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。
何谓时间序列数据库？什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。
但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。
时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。
Influxdb是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用go语言编写，无需外部依赖。
它有三大特性：时序性（TimeSeries）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）；
度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。
同时，它有以下几大特点：schemaless(无结构)，可以是任意数量的列；
min,max,sum,count,mean,median一系列函数，方便统计；
NativeHTTPAPI,内置http支持，使用http读写；
PowerfulQueryLanguage类似sql；
Built-inExplorer自带管理工具。

ADeepNeuralNetworkforUnsupervisedAnomalyDetectionandDiagnosisinMultivariateTimeSeriesData一种用于多变量时间序列数据非监督异常检测和诊断的深度神经网络

TSBCC:TimeSeries-BasedCongestionControlAlgorithmforWirelessNetwork

prometheuslinux2.9.1压缩包。
用于外网链接不方便时，使用这个就可以ThePrometheusmonitoringsystemandtimeseriesdatabase.

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。