精华内容
下载资源
问答
  • 2021-04-04 20:20:30

    用C语言输出当前的系统时间,在C语言库中已经提供了很多方法,有的方法能够获取到毫秒级别的时间。

    很多时候,需要获取程序执行时间的时间差,那么能够精确到毫秒的时间就更为合适。

    下面介绍四种方式,分别给出了实例,在输出时间的时候,需要注意各个输出数据的大小,不要超过数据所能表示的范围。

    方法1,用time.h中的方法获取时间

    time_t start, end;  start = time(NULL);  Sleep(1000);  end = time(NULL);  printf("start=%d\n", start);  printf("end=%d\n", end);  printf("times=%d\n", end - start);

    输出如下

    start=1617535664end=1617535665times=1

    输出的时间以秒为单位,也就是说精确到为秒。

    如果想要更高的精确度的话,这个显然是不合适的。

     

    方法2,用windows.h中的方法获取时间

    int start,end;start = GetTickCount();Sleep(1000);  end = GetTickCount();  printf("start: %d ms\n", start);  printf("end: %d ms\n", end);  printf("time: %d ms\n", end - start);

    这个也是输出时间的函数,输出如下

    start: 9983061538135917 msend: 9983061538136917 mstime: 9983058774066152 ms

    这个输出结果似乎不对,仔细看看,这些数值已经超过了int所能够表示的范围,两者相减,自然是错误的输出。

    如何修改呢?请参考公众号

     

    方法3,获取到毫秒级别的时间

      LARGE_INTEGER li;  LONGLONG start, end, freq;  QueryPerformanceFrequency(&li);  freq = li.QuadPart;  QueryPerformanceCounter(&li);  start = li.QuadPart;  Sleep(3000);  QueryPerformanceCounter(&li);  end = li.QuadPart;  int useTime = (int)((end - start) * 1000 / freq);  printf("time: %d ms\n", useTime);  printf("(end - start) * 1000: %lld ms\n", (end - start) * 1000);  printf("freq: %ld ms\n", freq);

    这种方式也能输出毫秒级的时间,但是一定要注意各种数据的长度,在格式控制符的选择上,一定要小心。

    time: 3001 ms(end - start) * 1000: 7017387000 msfreq: 2338339 ms

    这种方式输出的时间精度,可能没有下面这种方式的高

     

    方法4,获取到日期等,精确到毫秒

    代码放在main函数中,头文件windos.h

    SYSTEMTIME currentTime;  GetSystemTime(&currentTime);    printf("time: %u/%u/%u %u:%u:%u:%u %d\n",    currentTime.wYear, currentTime.wMonth, currentTime.wDay,    currentTime.wHour, currentTime.wMinute, currentTime.wSecond,    currentTime.wMilliseconds, currentTime.wDayOfWeek);

    运行输出

    time: 2021/4/4 10:51:38:486 0

    最后输出的0表示星期天如何求时间差?请参考公众号

    这里用int类型,在VS2017中有4个字节的内存,是足够大的,如果是在2个字节的内存时,则需要用long类型返回。

     

    以上是四种输出时间差的方式,运行环境是VS2017,Windows系统。

    更多相关内容
  • 计算机中日期、时间表示方法 UNIX认为1970年1月1日0点是时间纪元,现在的计算机世界沿用此规则。 示例: var d = new Date(0); // 0是距UTC时间1970年1月1日0点的毫秒数 console.log(d.toLocaleString()); // 显示...

    前言

    • 从头捋捋,将时间捋明白。
    • 计算机使用的是UTC时间。这里的计算机可以理解为:操作系统、BIOS、CMOS、数据库等。

    计算机中日期、时间表示方法

    UNIX认为1970年1月1日0点是时间纪元,现在的计算机世界沿用此规则。

    比如:Java中,Date类构造方法的注释中说“使用 GMT(同UTC) 1970年1月1日0点作为时间纪元”。

        /**
         * Allocates a <code>Date</code> object and initializes it to
         * represent the specified number of milliseconds since the
         * standard base time known as "the epoch", namely January 1,
         * 1970, 00:00:00 GMT.
         *
         * @param   date   the milliseconds since January 1, 1970, 00:00:00 GMT.
         * @see     java.lang.System#currentTimeMillis()
         */
        public Date(long date) {...}
    

    JavaScript 示例

    var d = new Date(0); // 0是距 UTC 时间1970年1月1日0点的毫秒数
    console.log(d.toLocaleString()); // 显示成本地时间
    console.log(d.toString());
    console.log(d.toUTCString()); // 显示成UTC时间(世界时间)
    

    执行结果:

    1970/1/1 上午8:00:00
    Thu Jan 01 1970 08:00:00 GMT+0800 (中国标准时间)
    Thu, 01 Jan 1970 00:00:00 GMT
    

    说明:

    • 1970年1月1日0点是时间纪元。
    • 除了操作系统外,还有编程语言、BIOS、数据库,均用计算机代表。
    • 计算机使用的是UTC时间。系统时间指的就是这个。
    • 计算机中用数字表示UTC时间,该数字是距UTC时间1970年1月1日0点的毫秒数
    • 计算机将数字表示的UTC时间转化为人类可读的时间。在JavaScript中用toUTCString()获取。
    • 在JavaScript中toLocaleString()获取本地时区的本地时间。本地时区是由操作系统设置的。操作系统的时区设置成北京时间,就获得北京时间。上例中,数字0是UTC时间,运行代码的电脑设置的时区是北京时间,因此,toLocaleString()获得北京时间8点(此时的世界时间是0点)。
    • 计算机中GMT时间视同UTC时间。
    • 采用不同时区的数据进行数据交换时,最好采用标准时间格式(上例中输出的第1个时间无法在不同时区中进行数据交换)。

    参考

    计算机系统的时间
    日期类的时间从为什么是从1970年1月1日
    UTC
    javascript字符串转日期类型
    https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Date

    展开全文
  • 时间序列预测方法最全总结!

    万次阅读 多人点赞 2021-03-12 00:15:38
    时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。需要明确一点的是,与回归分析预测模型...

    时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息,包括连续型预测(数值预测,范围估计)与离散型预测(事件预测)等,具有非常高的商业价值。

    需要明确一点的是,与回归分析预测模型不同,时间序列模型依赖于数值在时间上的先后顺序,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。如之前的文章所介绍,时间序列可以分为平稳序列,即存在某种周期,季节性及趋势的方差和均值不随时间而变化的序列,和非平稳序列。如何对各种场景的时序数据做准确地预测,是一个非常值得研究的问题。

    本文为大家总结时间序列预测的有关方法,浅析这些技术并探索如何可以提高这些方法的预测效果。

    01

    基本规则法

    要预测一个时间序列,我们首先需要发现其变化的规律。最基本的方法,就是通过人工经验,挖掘时序数据的演化特征,找到时序变化的周期,从而预估时间序列的未来走势。具体的观察一个时间序列,当序列存在周期性时,提取时间序列的周期性特征进行预测。

    图 | 抽取时序的周期进行拟合

    02

    传统参数法

    之前我们介绍了时间序列的统计分析方法,该方法可以将时间序列的演化变为数学参数,天然的,我们可以通过拟合好的模型,进行时间序列的预测。

    传统的参数预测方法可以分为两种,一种拟合标准时间序列的餐顺方法,包括移动平均,指数平均等;另一种是考虑多因素组合的参数方法,即AR,MA,ARMA等模型。这类方法比较适用于小规模,单变量的预测,比如某门店的销量预测等。总的来说,基于此类方法的建模步骤是:

    首先需要对观测值序列进行平稳性检测,如果不平稳,则对其进行差分运算直到差分后的数据平稳;
    在数据平稳后则对其进行白噪声检验,白噪声是指零均值常方差的随机平稳序列;
    如果是平稳非白噪声序列就计算ACF(自相关系数)、PACF(偏自相关系数),进行ARMA等模型识别,
    对已识别好的模型,确定模型参数,最后应用预测并进行误差分析。
    

    这类方法一般是统计或者金融出身的人用的比较多,对统计学或者随机过程知识的要求比较高。而在数据挖掘的场景中比较难适用,因为需要大量的参数化建模。比如有一个连锁门店的销售数据,要预测每个门店的未来销量,用这类方法的话就需要对每个门店都建立模型, 这样就很难操作了。

    03

    时间序列分解

    时间序列分解法是数年来一直非常有用的方法,一个时间序列往往是一下几类变化形式的叠加或耦合:

    长期趋势(Secular trend, T):长期趋势指现象在较长时期内持续发展变化的一种趋向或状态。
    季节变动(Seasonal Variation, S):季节波动是由于季节的变化引起的现象发展水平的规则变动
    循环波动(Cyclical Variation, C):循环波动指以若干年为期限,不具严格规则的周期性连续变动
    不规则波动(Irregular Variation, I): 不规则波动指由于众多偶然因素对时间序列造成的影响
    

    图 | 原始时间序列

    时间序列分解模型

    /加法模型

    加法模型的形式如下:

    加法模型中的四种成分之间是相互独立的,某种成分的变动并不影响其他成分的变动。各个成分都用绝对量表示,并且具有相同的量纲。

    /乘法模型

    乘法模型的形式如下:

    乘法模型中四种成分之间保持着相互依存的关系,一般而言,长期趋势用绝对量表示,具有和时间序列本身相同的量纲,其他成分则用相对量表示。

    /加乘混合模型

    以上两种方式的混合

    时间序列的长期趋势分析

    图 | 拟合的时序趋势

    /移动平均法

    在原时间序列内依次求连续若干期的平均数作为其某一期的趋势值,如此逐项递移求得一系列的移动平均数,形成一个平均数时间序列。

    /时间回归法

    使用回归分析中的最小二乘法,以时间t或t的函数为自变量拟合趋势方程。常用的趋势方程如下:

    一阶线性方程
    二次(多次)方程曲线
    指数曲线
    

    时间序列季节变动分析

    时间序列短期会受季节等短期因素影响,从而存在一些周期性


    图 | 拟合的季节变动

    /乘法模型-季节指数

    乘法模型中的季节成分通过季节指数来反映。常用的方法称为移动平均趋势剔除法。步骤如下:

    1. 计算一动平均值

    2. 从序列中剔除移动平均值

    时间序列循环变动分析

    时序长期来看会存在一个循环往复,通常通过剩余法来计算循环变动成分C:

    如果有季节成分,计算季节指数,得到季节调整后的数据TCI
    根据趋势方程从季节调整后的数据中消除长期趋势,得到序列CI
    对消去季节成分和趋势值的序列CI进行移动平均以消除不规则波动,得到循环变动成分C
    

    图 | 拟合的长期循环变动

    时间序列不规则变动分析

    除了以上三种变动信息,剩下的为不规律的时序变动信息。如有需要,可以进一步分解出不规则变动成分:

    对于一个时间序列,剔除长期趋势,季节性,循环变动因素之后,剩下的就是不规则变动因素

    图 | 拟合的不规则变动

                 Prophet

    这里特别提一个Facebook 所服务化的时间序列预测工具,Prophet,具体可以参考官网说明。该方法类似于STL时序分解的思路,增加考虑节假日等信息对时序变化的影响。

    04

    机器学习

    近年来时间序列预测方法,多采用机器学习方式。机器学习的方法,主要是构建样本数据集,采用“时间特征”到“样本值”的方式,通过有监督学习,学习特征与标签之前的关联关系,从而实现时间序列预测。常用的场景有:

    /单步预测

    在时间序列预测中的标准做法是使用滞后的观测值,作为输入变量来预测当前的时间的观测值。这被称为单步单变量预测。

    /多步预测

    另一种预测问题类型是使用过去的观测序列 来预测未来的观测序列。这就是多步预测或序列预测。

    /多变量预测

    另一个重要的时间序列称为多元时间序列,即每个时间有多个观测值:

    这意味着我们通过不同的测量手段得到了多种观测值,并且希望预测其中的一个或几个值。例如,我们可能有两组时间序列观测值,我们希望分析这组多元时间序列来预测 

    基于以上场景,许多监督学习的方法可以应用在时间序列的预测中,比如svm/xgboost/逻辑回归/回归树/...

    05

    深度学习

    深度学习方法近年来逐渐替代机器学习方法,成为人工智能与数据分析的主流,对于时间序列的分析,有许多方法可以进行处理,包括:循环神经网络-LSTM模型/卷积神经网络/基于注意力机制的模型(seq2seq)/...

    /循环神经网络

    循环神经网络(RNN)框架及其变种(LSTM/GRU/...)是为处理序列型而生的模型,天生的循环自回归的结构是对时间序列的很好的表示。所采用的方式也是监督学习,不过不需要人为的构建时序特征,可以通过深度学习网络拟合时序曲线,捕捉时间先后顺序关系,长期依赖,进行特征学习与预测。

    /卷积神经网络

    传统的卷积神经网络(CNN)一般认为不太适合时序问题的建模,这主要由于其卷积核大小的限制,不能很好的抓取长时的依赖信息。但是最近也有很多的工作显示,特定的卷积神经网络结构也可以达到很好的效果,通常将时间序列转化为图像,再应用基于卷积神经网络的模型做分析。

    Gramian Angular Field (格拉姆角场GAF)

    将笛卡尔坐标系下的一维时间序列,转化为极坐标系表示,再使用三角函数生成GAF矩阵。计算过程:

    数值缩放:将笛卡尔坐标系下的时间序列缩放到[0,1]或[-1,1]区间
    极坐标转换:使用坐标变换公式,将笛卡尔坐标系序列转化为极坐标系时间序列
    角度和/差的三角函数变换:若使用两角和的cos函数则得到GASF,若使用两角差的cos函数则得到GADF
    

    Short Time Fourier Transform (短时傅里叶变换STFT)

    在语音信号处理场景使用很广泛,其目标主要将时间序列转为时频图像,进而采用卷积网络进行特征分析。


    /时间卷积网络

    时间卷积网络(TCN)是一种特殊的卷积神经网络,针对一维空间做卷积,迭代多层捕捉长期关系。具体的,对于上一层t时刻的值,只依赖于下一层t时刻及其之前的值。和传统的卷积神经网络的不同之处在于,TCN不能看到未来的数据,它是单向的结构,不是双向的。也就是说只有有了前面的因才有后面的果,是一种严格的时间约束模型,因此又被称为因果卷积。

    /基于注意力机制的模型

    在RNN中分析时间序列需要我们一步步的顺序处理从 t-n 到 t 的所有信息,而当它们相距较远(n非常大)时RNN的效果常常较差,且由于其顺序性处理效率也较低。基于注意力机制(Attention)的模型,采用跳步的方式计算每个数值之间的两两关联,然后组合这些关联分数得到一个加权的表示。该表示通过前馈神经网络的学习,可以更好的考虑到时序的上下文的信息。

    以上步骤如下动图所示:

    /结合CNN+RNN+Attention,作用各不相同互相配合

    主要设计思想:

    • CNN捕捉短期局部依赖关系

    • RNN捕捉长期宏观依赖关系

    • Attention为重要时间段或变量加权

    06

    一些需要注意的难点

    • 理解时间序列预测问题是要用历史数据预测未来数据

    • 时间序列问题的训练集、测试集划分

    • 特征工程方法及过程

    • 如何转化为监督学习数据集

    • LSTM计算过程理解,包括输入输出维度、参数数量等

    • seq2seq过程的理解,decoder实现

    • attention注意力机制的原理及实现,包括encoder-decoder attention, self attention, multi-head attention等

    • 时间卷积网络的含义,dilated-convolution 和 causal-convolution

    • prophet预测原理,各参数对模型拟合效果、泛化效果的影响

    • 时间序列基本规则法中周期因子得计算过程

    • 传统方法如周期因子、线性回归、ARMA等的预测结果表现为,预测趋势大致正确,但对波动预测不理想,体现在波动的幅度差异、相位偏移。

    • 时间序列分解方法。理解加法模型和乘法模型,判断分解模型的选取及分解技巧。

    /工具

    • tslearn:开源的时间序列机器学习python工具包

    • tsfresh:开源的时间序列特征提取python工具包

    • pyts:开源的时间序列分类Python工具包。提供预处理工具及若干种时间序列分类算法

    “整理不易,三连

    展开全文
  • 常用的5种数据分析方法有哪些

    千次阅读 2021-01-06 08:07:43
    常用的数据分析方法有5种。 1.对比分析法 对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比横向对比和纵向对比。 横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比...

    常用的数据分析方法有5种。

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    1.对比分析法

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    对比分析法指通过指标的对比来反映事物数量上的变化,属于统计分析中常用的方法。常见的对比有横向对比和纵向对比。

    横向对比指的是不同事物在固定时间上的对比,例如,不同等级的用户在同一时间购买商品的价格对比,不同商品在同一时间的销量、利润率等的对比。

    纵向对比指的是同一事物在时间维度上的变化,例如,环比、同比和定基比,也就是本月销售额与上月销售额的对比,本年度1月份销售额与上一年度1月份销售额的对比,本年度每月销售额分别与上一年度平均销售额的对比等。

    利用对比分析法可以对数据规模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判断和评价。
     

    2.分组分析法

    分组分析法是指根据数据的性质、特征,按照一定的指标,将数据总体划分为不同的部分,分析其内部结构和相互关系,从而了解事物的发展规律。根据指标的性质,分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等,如姓名、性别、文化程度等,这些指标无法进行运算;而数据指标代表的数据能够进行运算,如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。
     

    3.预测分析法

    预测分析法主要基于当前的数据,对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种:一种是基于时间序列的预测,例如,依据以往的销售业绩,预测未来3个月的销售额;另一种是回归类预测,即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测,例如,根据用户网页浏览行为,预测用户可能购买的商品。
     

    4.漏斗分析法

    漏斗分析法也叫流程分析法,它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率,在互联网行业的应用较普遍。比如,对于信用卡申请的流程,用户从浏览卡片信息,到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡,最后用户激活并使用信用卡,中间有很多重要的环节,每个环节的用户量都是越来越少的,从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法,能使业务方关注各个环节的转化率,并加以监控和管理,当某个环节的转换率发生异常时,可以有针对性地优化流程,采取适当的措施来提升业务指标。
     

    5.AB测试分析法

    AB 测试分析法其实是一种对比分析法,但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本,并基于样本指标值来分析各自的差异。例如,对于某个App的同一功能,设计了不同的样式风格和页面布局,将两种风格的页面随机分配给使用者,最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣,了解用户的喜好,从而进一步优化产品。

    除此之外,要想做好数据分析,读者还需掌握一定的数学基础,例如,基本统计量的概念(均值、方差、众数、中位数等),分散性和变异性的度量指标(极差、四分位数、四分位距、百分位数等),数据分布(几何分布、二项分布等),以及概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等内容,通过相关指标和概念的应用,让数据分析结果更具专业性。

    本文摘自《机器学习测试入门与实践》

    常用的5种数据分析方法有哪些?

     

    本书全面且系统地介绍了机器学习测试技术与质量体系建设,分为5部分,共15章。第一部分(第1~4章)涵盖了机器学习、Python编程、数据分析的基础知识;第二部分(第5~7章)介绍了大数据基础、大数据测试指南及相关工具实践;第三部分(第8~10章)讲解了机器学习测试基础、特征专项测试及模型算法评估测试;第四部分(第11~13章)介绍了模型评估平台实践、机器学习工程技术及机器学习的持续交付流程;第五部分(第14章和第15章)探讨了AI(Artificial Intelligence)在测试领域的实践及AI时代测试工程师的未来。

    本书能够帮助读者了解机器学习是如何工作的,了解机器学习的质量保障是如何进行的。工程开发人员和测试工程师通过阅读本书,可以系统化地了解大数据测试、特征测试及模型评估等知识;算法工程师通过阅读本书,可以学习模型评测的方法和拓宽模型工程实践的思路;技术专家和技术管理者通过阅读本书,可以了解机器学习质量保障与工程效能的建设方案。

    展开全文
  • 从世界需要统一时间标准出发,讲述为什么引入时区、时区的设计,进一步介绍时间的测量;涉及概念包括:世界时、本地时、原子时,time zone/UT/GMT/UTC/TAI等; 顺带介绍数据库时间、UNIX时间
  • 这篇断断续续写了很久,是因为时间这个坑真的可以越挖越深,本来名字叫“关于时间戳的一切”,打算总结几种时间格式到时间戳的转换方法,结果越总结发现自己自己不懂的越多,后续还会再补充的。这次关于时间的探索让...
  • 常用知识表示方法

    万次阅读 2016-09-27 17:09:02
    任何一个给定的问题都许多等价的表示方法,但他们可产生完全不同的效果。目前只是表示方法有状态空间、与或图、为此逻辑、产生式规则、语义网络、框架、剧本等。 参考文献 [1] 刘培奇,新一代专家系统开发技术...
  • 知识表示方法简介

    万次阅读 2018-03-26 22:46:40
    知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示可看成是一组描述事物的约定,以把人类知识表示成机器能处理的数据结构。...
  • 系统时间与 RTC 时间设置方法

    千次阅读 2020-02-28 22:56:36
    嵌入式设备,尤其是带电池的设备,系统时间特别依赖于 RTC 来维持。这一般也没问题,都成熟的实现方案。 但涉及时区时,就一些坑需要特别注意了。为了内核的运行可靠,RTC 的时区设置保持为 UTC,当系统时区...
  • OLAP有哪些实现方法

    万次阅读 多人点赞 2021-04-22 00:33:12
    OLAP多种实现方法,根据存储数据的方式不同可以分为 ROLAP、 MOLAP、 HOLAP。 1. ROLAP ROLAP 表示基于关系型数据库的OLAP实现(Relational OLAP)以关系型数据库为核心,以关系型结构进行多维数据的表示和存储。 ...
  • Introduction简言之,SAX算法就是将时间序列进行符号化表示。这个算法最初是由Lin et al.提出的,它扩展了基于PAA的方法并继承了原始方法的简单和低复杂度的特点,同时在范围查询的过程中提供了令人满意的灵敏度和可...
  • 时间复杂度的计算方法

    千次阅读 2018-11-28 22:13:33
    **时间复杂度的计算方法** 时间复杂度的表示是O() 只执行常数次的程序的时间复杂度为O(1) 例如 printf(“Helloworld”); 执行n次的程序的时间复杂度为O(n) 例如 for(i = 0; i &amp;amp;amp;amp;...
  • 导致了对于时间序列的处理、挖掘变得异常困难,因此采用适当的方法来表示时间序列成了目前处理时间序列首先需要解决的问题,目前来说这几种常见的方法:分段线性表示,基于域变换的表示方法,符号化表示,基于模型...
  • 程序时间复杂度的几种表示

    万次阅读 2017-10-02 23:02:18
    其中时间复杂度多种表示:O、Ω、Θ、o,然后然后就蒙圈了,虽然书上讲的也比较详细但还是不够直接。这样表示时间复杂度 O:big-O————上界 Ω:big-Omega—–下界(很少用) Θ:big-Theta——-确界F(n) = ...
  • 方法如下 public void getClassNameByHandleValue(Configuration config) 目前想给这个方法设置一个超时时间 如 5秒没有执行完毕的话则返回一个表示表示时间内没有执行完方法
  • python+pandas+时间、日期以及时间序列处理方法 先简单的了解下日期和时间数据类型及工具 python标准库包含于日期(date)和时间(time)数据的数据类型,datetime、time以及calendar模块会被经常用到。 datetime以...
  • 算法时间复杂度分析(一)

    万次阅读 2019-07-03 22:50:59
    具体点来讲就是我们在实现某一种算法的时候,最终目的就是要求计算机(CPU)在最短的时间内,用最少的内存稳定的输出正确的结果。这一章节主要来理解 “快”,至于“省” 和 “稳”,我会在后续章节进行讲解。 那如何...
  • 时间复杂度和空间复杂度的计算方法

    万次阅读 多人点赞 2019-03-25 16:17:16
    巴拉巴拉的,虽然是一小句但还是不想看(题外话:时候吧专业名词记下来面试的时候还是挺有用的),其实就是解决一个问题的完整性描述。只不过这个描述就可能是用不同的方式或者说是“语言”了。 算法的效率 既然...
  • 时间序列数据挖掘

    千次阅读 2018-11-14 12:40:44
    时间序列是一种重要的高维数据类型,它是由客观对象的某个物理量在不同时间点的采样值按照时间先后次序排列而组成的序列,在经济管理以及工程领域具有广泛应用。例如证券市场中股票的交易价格与交易量、外汇市场上的...
  • 虽然之前总结整理过一篇关于iOS开发过程中时间和时间戳的博文,但是不是太完善,那么本章博文就来把之前那篇文章没有总结到的内容整理出来,依然只分享给需要的人。具体内容如下所示。 一、获取当前时间 +...
  • 数据结构中树的表示方法

    千次阅读 2015-09-10 00:33:25
    在计算机中,就只有顺序存储和链式存储,但是对于树结构在计算机中的存储,当然可以天马行空能想到的方法很多,但是考虑到充分利用存储空间,这里说三种主要的表示方法 a)双亲表示法: 以双亲作为索引关键词的一种...
  • 统计学——时间序列预测

    万次阅读 2019-02-15 10:43:12
    本书中用t表示所观察的时间,Y表示观察值,则Yi( i =1, 2, …, n)为时间ti上的观察值。 时间序列可以分为平稳序列和非平稳序列两大类。非平稳序列是包含趋势、季节性或周期性的序列,又可以分为趋势的序列、趋势...
  • 数据挖掘之时间序列分析

    万次阅读 多人点赞 2018-08-12 23:45:16
    时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt表示一个随机事件的时间序列。 时间序列分析的目的是给定一个已被观测了的时间序列,预测该序列的未来值。 表1 常用的时间序列模型 模型名称 描述 平滑法 常...
  • Python time strftime() 函数接收以时间元组,并返回以可读字符串表示的当地时间,格式由参数format决定。 语法 strftime()方法语法: time.strftime(format[, t]) 参数 format – 格式字符串。 t – 可选的参数t是...
  • JavaEE设置session失效时间的三种方式以及注意事项1、通过web容器配置2、通过项目中的web.xml中配置3、通过java代码动态配置4、优先级5、验证:通过监听器观察session失效时间 当用户登陆系统后,服务器会设置一个...
  • Access时间日期比较查询的方法总结

    万次阅读 2018-08-12 20:33:00
    Access日期时间比较查询语句困扰过很多网友,种豆网整理了一下Access日期比较查询的几种方法,假定数据表明为TblName,日期/时间字段名为FDate(这里不能讲FDate设置为字符串,否则比较查询结果不正确)。 1.Access...
  • 关于时间格式 2016-08-9T10:01:54.123Z 20160809100154.123Z 处理方法 今天遇到了一个奇怪的时间格式 如以下格式,下面两种时间格式所表示时间是同一个时间,这个不难理解 2016-08-9T10:01:54.123Z ...
  • (作者:陈玓玏) 在建模造变量的过程中,经常需要进行时间判断,比如取近三个月的某基础数据的统计特征,此时就...2、获取时间距离当前时间有多少天、多少个月、多少年。 一、获得距离当前时间三个月、三年的...
  • js日期对象Date对象方法 时间方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-20 17:10:09
    世界协调时间:UTC   创建日期对象可以通过构造函数 语法: new Date(); // 当前时间 new Date(value); // 如 new Date(1000*60*10); 传入10分钟,即从1970.1.1 8:00 后加入10分钟 ne...
  • 1.使用CTime类(获取系统当前时间,精确到秒) CString str; //获取系统时间 CTime tm; tm=CTime::GetCurrentTime();//获取系统日期 str=tm.Format("现在时间是%Y年%m月%d日 %X"); MessageBox(str,NULL,MB_OK); a,...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,312,760
精华内容 925,104
关键字:

关于时间的表达方法有哪些