在 MySQL 中模拟滞后函数
|时间 |公司|报价 |+---------+---------+--------+|0000-00-00 00:00:00 |谷歌 |40 ||2012-07-02 21:28:05 |谷歌 |60 ||2012-07-02 21:28:51 |树液 |60 ||2012-07-02 21:29:05 |树液 |20 | 如何在 MySQL 中对这个表做一个滞后以打印引号中的差异，例如: G
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滚动时间窗口的不同计数
我想计算最近 X 分钟内出现的不同目录号的数量.这通常称为滚动时间窗口. 例如，如果我有: row starttime orderNumber catalogNumb1 2007-09-24-15.50 o1 212 2007-09-24-15.51 o2 213 2007-09-24-15.52 o2 214 2007-09-24-15.53 o3 215 2007-09-24-15.5
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如何在 python 中简单地计算时间序列的滚动/移动方差?
我有一个简单的时间序列，我正在努力估计移动窗口内的方差.更具体地说，我无法弄清楚与实现滑动窗口功能的方式有关的一些问题.例如，当使用 NumPy 且窗口大小 = 20 时: def rolling_window(a, window):shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - 窗口 + 1, 窗口)strides = a.strides + (a.strides[
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R:具有可调节窗口和步长的滚动窗口功能，用于不规则间隔的观察
假设有一个 2 列数据框，其中时间或距离列顺序增加，而观察列可能在这里和那里有 NA.我如何有效地使用滑动窗口函数来获得一些统计数据，比如平均值，对于持续时间 X(例如 5 秒)的窗口中的观察，将窗口滑动 Y 秒(例如 2.5 秒)，重复... 窗口中的观察数量基于时间列，因此每个窗口的观察数量和滑动窗口的观察数量可能会有所不同该函数应该接受任何窗口大小，直到数字观测值和步长. 这是样本数据
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R data.table 滑动窗口
使用 data.table 包实现滑动窗口功能的最佳(最快)方法是什么? 我正在尝试计算滚动中位数，但每个日期有多个行(由于 2 个附加因素)，我认为这意味着 zoo rollapply 函数不起作用.这是一个使用简单 for 循环的示例: 库(data.table)df 解决方案 data.table 目前没有任何滚动窗口的特殊功能.在我对另一个类似问题的回答中进一步详细说明:
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M×N 形状 numpy.ndarray 的滑动窗口
我有一个形状为 (6,2) 的 Numpy 数组: [[ 0, 1],[10,11],[20,21],[30,31]，[40,41],[50,51]] 我需要一个步长为 1 和窗口大小为 3 的滑动窗口，如下所示: [[ 0, 1,10,11,20,21],[10,11,20,21,30,31],[20,21,30,31,40,41],[30,31,40,41,50,51]] 我正在寻找一
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在 python 中有效地处理一个大的 .txt 文件
我对 python 和一般编程很陌生，但我正在尝试对包含大约 700 万行 python 的制表符分隔的 .txt 文件运行“滑动窗口"计算.我所说的滑动窗口的意思是，它将运行一个计算，比如 50,000 行，报告数字，然后向上移动说 10,000 行，并在另外 50,000 行上执行相同的计算.我的计算和“滑动窗口"工作正常，如果我在一小部分数据上测试它，它运行良好.但是，如果我尝试在我的整个数
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用于多人检测的滑动窗口技术
我正在开发用于检测人员的视频监控应用程序.目前我正在实现 HOG 描述符作为检测器.但是，我对滑动窗口技术有疑问.我的代码只能检测到一个人.我还使用 MexOpen CV 中的 Group Rectangles 来创建多个边界框.有人知道如何编写滑动窗口技术来检测多个对象吗?谢谢. % 读取图片im = strcat ('C:\Users\Documents\MATLAB\HOG\HOG\im
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SQL Server:跨组(而非组内)的超前/滞后分析功能
抱歉，帖子太长了，但我已经提供了副本&下面粘贴示例数据和可能的解决方法.问题的相关部分在帖子的上半部分(横线上方). 我有下表 Dt customer_id buy_time money_spent-------------------------------------------------2000-01-04 100 11:00:00.00 22000-01-05 100 16:0
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如何在 C++ 中使用计时器在给定时间内强制输入?
我想在 C++ 中实现超时功能. 如果用户在 2 秒内没有输入值，那么程序必须显示超时语句并再次要求输入 EX(输出屏幕): 定时器=0；请输入输入://如果2秒内没有输入则超时:2秒计时器再次设置为 0请输入输入://如果2秒内没有输入则超时:2秒计时器再次设置为 0请输入输入:22接受数据终止程序` 代码: #include#include使用命名空间标准；int main(
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用于滑动窗口聚合的 Bigquery SQL
嗨，我有一张看起来像这样的桌子 日期客户浏览量2014/03/01 美国广播公司 52014/03/02 xyz 82014/03/03 美国广播公司 6 我想获得按周分组的页面视图聚合，但显示过去 30 天的聚合 -(滑动窗口聚合，窗口大小为每周 30 天) 我正在使用谷歌 bigquery 编辑:戈登 - 关于“客户"的评论，实际上我需要的稍微复杂一些，这就是我在上表中包含
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28天滑动窗口聚合的BigQuery SQL(不用写28行SQL)
我正在尝试使用 LAG 函数在 BigQuery 中计算 28 天的移动总和. 这个问题的最佳答案 用于滑动窗口聚合的 Bigquery SQL 来自 Felipe Hoffa 表示您可以使用 LAG 功能.一个例子是: SELECT花费 + 花费_滞后_1 天 + 花费_滞后_2 天 + 花费_滞后_3 天 + ... + 花费_滞后_27 天作为花费_28_天_总和，用户，
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Matlab中的简单滑动窗口过滤器
我没有 nlfilter 的包，我也不太了解 这个例子. 我有一个非常简单的函数 fun 并且我想将它应用到数组的移动窗口.数组是 Nx1，我想查看长度 k 间隔，比如说.所以对于 N=10 和 k=3 和 fun = @(x) min(x); 我会得到 A = [13 14 2 14 10 3 5 9 15 8];filter(A,k,fun) = [2 2 2 3 3 3 5 8];
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在 Haskell 中实现高效的滑动窗口算法
我在 Haskell 中需要一个高效的滑动窗口函数，所以我写了以下内容: windows n xz@(x:xs)|长度 v＜n = []|否则 = v : windows n xs在哪里v = 取 n xz 我的问题是我认为复杂度是 O(n*m)，其中 m 是列表的长度，n 是窗口大小.你对 take 的列表倒数一次，length 再倒数一次，然后你在列表中向下倒数 m-n 次.似乎它可以比这
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M×N 形状的滑动窗口 numpy.ndarray
我有一个形状为 (6,2) 的 Numpy 数组: [[ 0, 1],[10,11],[20,21],[30,31],[40,41],[50,51]] 我需要一个步长 1 和窗口大小 3 的滑动窗口，如下所示: [[ 0, 1,10,11,20,21],[10,11,20,21,30,31],[20,21,30,31,40,41],[30,31,40,41,50,51]] 我正在寻找一个
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什么是滑动窗口算法?例子?
在解决几何问题时，我遇到了一种称为滑动窗口算法的方法. 找不到任何关于它的学习材料/详细信息. 算法是关于什么的? 解决方案 一般来说，滑动窗口是运行在底层集合上的子列表.即，如果你有一个像 这样的数组 [a b c d e f g h] 大小为 3 的滑动窗口会像这样运行 [a b c][b c d][c d e][d e f][e f g][f g h] 例如，如
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如何在 MySQL 中滞后列?
考虑下表: SELECT id, value FROM table ORDER BY id ASC;+-----+---------+|身份证 |价值 |+-----+---------+|12 |158 ||15 |第346话|27 |第334话|84 |第378话|85 |第546话+-----+---------+ id 列是自动递增的，但包含间隙.value 列是数字. 我想通过
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模拟 MySQL 中的滞后函数
|时间 |公司 |报价 |+-------+----------+-------+|0000-00-00 00:00:00 |谷歌 |40 ||2012-07-02 21:28:05 |谷歌 |60 ||2012-07-02 21:28:51 |SAP |60 ||2012-07-02 21:29:05 |SAP |20 | 我如何在 MySQL 中对这个表做滞后以打印引号中的差异，例如: G
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pyspark中没有时间戳的滚动平均值
我们可以使用pyspark中的window function找到时间序列数据的滚动/移动平均值. 我正在处理的数据没有任何timestamp 列，但它确实有一个严格递增 列frame_number.数据看起来像这样. d = [{'session_id':1，'frame_number':1，'rtd':11.0，'rtd2':11.0，}，{'session_id':1，'frame_n
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在给定最小子序列长度的序列中具有最大成功率的连续子序列
我正在尝试解决一个算法问题，其中前提围绕由 0 和 1 以及输出子序列的最小长度 l 组成的输入序列.该问题要求具有最高 1s 率的子序列(子序列中 1 的数量除以子序列的长度).可以在此处找到问题的更多背景和示例输入/输出. 我想出了一个解决方案，它通过了除最后一个测试之外的所有测试，我正在尝试找出我当前的实现缺少什么.我的方法是使用动态可调整大小的滑动窗口，同时存储滑动窗口的最大速率以及
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