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  1. SAX符号化序列范例源码

  2. SAX符号化序列范例源码 -------------------- timeseries2symbol.m: -------------------- This function takes in a time series and convert it to string(s). There are two options: 1. Convert the entire time series to ONE string 2. Use sliding windows, extract the

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-07-03
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：u011292579

  1. atsa-labs:为“应用渔业时间序列分析”课程开发的实验室。文本的链接是https-源码

  2. AFTS实验手册信息 安装书本和字典 ``` library(devtools) install_github("rstudio/bookdown") install_github("nwfsc-timeseries/atsalibrary") ``` 注意Windows用户可能需要运行： Sys.setenv("R_REMOTES_NO_ERRORS_FROM_WARNINGS" = "true") 要在“构建”选项卡上查看“构建书”选项，请转到“工具：项目选项：构建工具”，然后将项目类型设置

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：97mb
    • 提供者：weixin_42122432

  1. physna:mongo-timeSeries-查询-源码

  2. 数据建模分析 时间序列温度数据 数据转储使用 mongodump --host host：port --db weather --gzip 使用以下方法还原数据库： mongorestore --host主机：端口--gzip --db天气 数据采集 期间7天（2021-01-01T00：00至2021-01-07T23：59） 设备数量10 每个设备的数据点 每分钟1个读数 每小时60个读数 每天1440个读数 每周10,080个读数 数据点总数100,800 timeSeries c

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：672kb
    • 提供者：weixin_42131261

  1. sequences-timeseries-and-prediction:coursera“序列，时间序列和预测”课程的练习册和注释-源码

  2. sequences-timeseries-and-prediction:coursera“序列，时间序列和预测”课程的练习册和注释

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：weixin_42102272

  1. rajkumarin-源码

  2. 嗨，我是Raj！ :waving_hand: :telescope: 目前正致力于实施采用多元数据分析的质量控制系统 :seedling: 数据科学理学硕士 :thinking_face: 积极寻求数据科学，商业智能和数据分析方面的全职工作机会 :speech_balloon: 向我询问数据科学在制造业中的应用 :high_voltage: 有趣的事实：我可以把你的摩托车拆下来，再组装回去！ :closed_mailbox_with_raised_flag: 与我联系： :ham

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  1. timeseries-源码

  2. timeseries

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  1. kairos：用于Redis和Mongo中时间序列数据的Python模块-源码

  2. Kairos-时间序列数据存储 版本： 0.10.1 下载： 来源： 关键字： python，redis，mongo，sql，mysql，sqlite，postgresql，cassandra，timeseries，rrd，gevent，统计信息 Kairos使用Redis，Mongo，SQL或Cassandra后端提供时间序列存储。 Kairos旨在在需要其他数据存储的规模和灵活性的情况下取代RRD和Whisper。 它与一起并且是构建的库。 建议用于python 2.7及更高版本

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    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：59kb
    • 提供者：weixin_42102634

  1. covid19：JSON格式的COVID-19统计信息。 全球和美国时间序列-源码

  2. 只需将数据从为JSON格式。 2个JSON文件，分别用于全球和美国的covid-19案例。 每天通过CSV主存储库更新一次。 用法 全球数据 从获取JSON文件 该文件包含2020年1月22日以来每个国家和每天的COVID-19确诊，死亡和恢复病例，其结构如下所示： { "US": { "lat": "37.0902", "lng": "-95.7129", "code": "US", "flag": ":United_States:", "tim

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  1. covid19-us-states：来自JHU CSSE的JSON格式的美国各州的COVID-19案例-源码

  2. 将美国各州的数据从转换为json文件。 可在。 每天使用GitHub Actions更新3次。 json包含美国所有州以及自2020年1月22日以来每天确认的冠状病毒和死亡病例的数量： { "Alabama": [ { "date": "22-1-2020", "confirmed": 0, "deaths": 0 }, { "date": "23-1-2020", "confirmed": 0,

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    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_42131601

  1. time_series：R中时间序列模型的实现-源码

  2. 时间序列 时间序列模型在R中的实现 文件： timeseries.R =用于预测澳大利亚每月天然气产量的未来3年数据的时间序列实现 timeseries2.R =预测澳大利亚羊毛纱线季度产量未来三年数据的时间序列实现 timeseries.docx =详细说明timeseries.R代码步骤的文档 timeseries2.docx =详细说明timeseries2.R代码步骤的文档

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：97kb
    • 提供者：weixin_42162978

  1. nypl-menus-源码

  2. nypl-menus 纽约公共图书馆已经建立了一个菜单项数据库，其历史可以追溯到1840年代（ ）。 该项目的目标是开发一种用于对海鲜菜肴进行识别和分类的自动化方法。 最终的分类将用于了解此菜单集合中海产品多样性的变化和随着时间的推移的采购。 从事此项目的学生将建立一个初始培训数据集，以应用机器学习技术对菜单项进行识别和分类。 海鲜分类此文件夹包含用于预测每道菜的海鲜/非海鲜状态的代码。 添加了一个占位符脚本“ initial_scr ipt.R”，仅用于推动文件夹。 添加代码后，请随时删

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    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：23mb
    • 提供者：weixin_42115074

  1. rtplot：Python中的实时绘图。 是的，您现在就可以-源码

  2. rtplot 作者：Nabeel Sherazi， 您是否曾经注意到过，如果要使用matplotlib实时绘制数据流，那绝对不可能吗？ 就像有关FuncAnimation和线程的东西，以及基本上所有这些东西一样-太难了，只能实时绘制数据流。 好吧，我在Google上搜索了大约六个小时，发现实际上没有一个库可以让我实时查看大量的数字。 所以我说好的，我会自己动手把它写出来，然后放到那里，这样就没有人再为此苦恼了。 演示：rtplot-这是实时绘图，但实际上很简单！！！ 一次！！！ 从字面

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    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：weixin_42160278

  1. covid19-json-源码

  2. COVID19-JSON 每3小时将的CSV数据转换为JSON。 档案 dist/timeseries.json数据的形式为 { " TH " : { " name " : " Thailand " , " lat " : " 15 " , " long " : " 101 " , " jhuName " : " Thailand " , " timeseries " : [ { " date " : " 2020-1-

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  1. DataReaders.jl：一个Julia库，用于通过Requests.jl获取远程数据并获取DataFrame（来自DataFrames.jl）或TimeArray（来自TimeSeries.jl）-源码

  2. DataReaders.jl：一个Julia库，用于通过Requests.jl获取远程数据并获取DataFrame（来自DataFrames.jl）或TimeArray（来自TimeSeries.jl）

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  1. timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测-源码

  2. timeseries-lstm-keras：基于Jason Brownlee教程，在Keras中使用LSTM递归神经网络在Python中进行时间序列预测

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    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_42134285

  1. ml-helper：带有帮助程序的Python库可加速和构建机器学习项目-源码

  2. ML助手 帮助者加快并构建机器学习项目。 该库可在 正在安装 安装ml-helper的最简单方法是通过pip pip install ml - helper 要在项目中使用它，必须首先导入库 from ml_helper . helper import Helper 然后使用与项目相关的键字典创建一个Helper对象 KEYS = { 'SEED' : 1 , 'TARGET' : 'y' , 'METRIC' : 'r2' , 'TIMESERIES'

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  1. darts：一个易于操作和预测时间序列的python库-源码

  2. 使用Python简化时间序列 darts是一个python库，可轻松操纵和预测时间序列。 它包含各种模型，从ARIMA等经典模型到神经网络。 可以使用fit()和predict()函数以相同方式使用所有模型，类似于scikit-learn。 该库还使对模型的回测变得容易，并结合了多个模型的预测和外部回归。 Dart支持单变量和多变量时间序列和模型，神经网络可以训练多个时间序列。 文献资料 高级介绍 安装 我们建议先安装一个干净的Python环境为您的项目至少有Python3.6使用自己喜欢的工

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  1. covid19-Brazil-timeseries：数据收集，用于分析COVID-19在巴西各州的传播情况。 欢迎捐款-源码

  2. covid19-Brazil-timeseries：数据收集，用于分析COVID-19在巴西各州的传播情况。 欢迎捐款

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  1. covid19-timeseries：Covid19时间序列数据存储-源码

  2. covid19-timeseries：Covid19时间序列数据存储

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  1. stocks.js：stocks.js是一个易于使用的Java股市API-源码

  2. Stocks.js 适用于Node.js和浏览器的易于使用的股票API ‌ stocks.js允许轻松检索股票数据-无需支付一美元。 该库使用作为其数据源。 除了常规的时间序列数据，此库还可以跟踪许多技术指标。 :light_bulb: 这个库是非常新的，因此您可能会遇到问题。 如果这样做，请在部分报告他们。 这是常规库存时间序列检索的示例（）： // Let's get the stock data of Tesla Inc. for the last 10 minutes va

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42159267
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