如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析—

如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇

2017-08-30 609

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时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合的方法对系统进行客观的描述。

如今，时间序列数据出现在金融，信号处理，语音识别和医学等诸多领域。解决时间序列问题的标准方法通常需要手动提炼数据特征，然后才能将其输入到机器学习算法中。这通常还要求开发设计人员掌握数据所属学科领域的知识特征，以便在算法中加入特征过滤。例如，如果处理信号（即EEG信号的分类），则需要掌握的知识特征涉及各种频带的功率谱及Hjorth参数。对于认真钻研本领域的程序猿来说，这简直就是噩梦。

那么是不是不掌握这些学科领域的知识特征，我们就没有办法进行模型设计了呢？

其实答案不然，在图像

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MySQL性能优化

　1、硬件层相关优化 1.1、CPU相关在服务器的BIOS设置中，可调整下面的几个配置，目的是发挥CPU最大性能，或者避免经典的NUMA问题：1、选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式，发挥CPU最大性能，跑DB这种通常需要高运算量的服务就不要考虑节电了；2、关闭C1E和C States等选项，目的也是为了提升CPU效率；3、Memory Frequency（内存频率）选择Maximum Performance（最佳性能）；4、内存设置菜单中，启用Node Interleaving，避免NUMA问题；1.2、磁盘I/O相关下面几个是按照IOPS性能提升的幅度排序，对于磁盘I/O可优化的一些措施：1、使用SSD或者PCIe SSD设备，至少获得数百倍甚至万倍的IOPS提升；2、购置阵列卡同时配备CACHE及BBU模块，可明显提升IOPS（主要是指机械盘，SSD或PCIe SSD除外。同时需要定期检查CACHE及BBU模块的健康状况，确保意外时不至于丢失数据）；3、有阵列卡时，设置阵列写策略为WB，甚至FORCE WB（若有双电保护，或对数据安...

2017-08-31

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2014年，是大数据试水和早期部署的一年；步入2015年，大数据更多地走进企业的生产环境中，企业正在积极地了解和探索大数据，从中发现淘金的机会。根据IDC的最新研究结果，大数据市场的规模已经突破400亿美元，几乎是整个IT市场增幅的6倍。不仅如此，未来5年大数据仍然是增长快速、规模达数十亿美元的市场机会。今年我们可以感受到，围绕着大数据的炒作似乎正在一点点降温，而这正表明大数据技术在不断成熟，渗透到企业机构的业务运营之中。我们看到，大数据帮助许多行业解决业务难题，比如增强客户体验，改善流程效率，尤其是在交通、医疗、保险、媒体和通信、零售和银行等行业；另外一方面，是利用大数据部署信息项目，企业机构希望从大数据中掘到金，尤其是对银行业和制造业来说。大数据的“4个V”相信大家已经很熟悉了，但是这4个V给企业IT基础架构究竟带来了怎样的挑战呢，传统的基础架构是否依然适用？不久前，记者采访安徽合力叉车时得知，该公司近些年来的业务快速发展，导致了数据量的激增。目前，合力叉车SAP ERP系统数据量每月增长10%左右，更为紧迫的是，由于数据库主机磁盘繁忙率过高，已经严重影响了报表的查询速度...

2017-08-31

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