springboot-微服务监控管理-Prometheus工具！
Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初是在SoundCloud上构建的。Prometheus自2012年面市至今，许多公司和组织都在使用，因此其拥有非常活跃的开发人员和用户社区。现在Prometheus是一个独立的开源项目，并在2016年加
时间序列数据
2025.05.29 最佳开源项目🔝:sktime
开源地址：https://github.com/sktime/sktime开源时间：2018-11-06⭐ 总星标数量：8994⭐日Star增长量：195⭐项目描述: 一个开源的 Python 框架，专注于时间序列数据的机器学习和人工智能任务。其设计灵感来源于
Python数据科学高阶实战：从入门到精通的完整攻略
在当今数据驱动的时代，Python作为数据科学领域的核心工具，其应用价值不言而喻。然而，大多数教程仅停留在基础操作层面，今天我们将深入探讨Python数据处理与分析的高级技巧，帮助你实现从数据新手到专业人士的跨越。
在线测径仪助力数据深度挖掘与分析
在线测径仪作为工业检测领域的关键设备，通过与数据深度挖掘技术的结合，正在推动制造业向智能化、精细化方向升级，其产生的海量实时数据更是智能制造领域数据挖掘与分析的重要基础。
可观测性2.0？还是又回到日志的老路？
可观测性2.0回归日志本质，需解决高基数和高维度挑战。传统MELT三大支柱通过丢弃数据应对，已不适用云原生架构。未来需AI赋能，构建支持高容量、高维度日志的实时分析方案，利用OLAP和数据湖等技术，赋能AIOps和安全等场景，释放日志数据价值。
中电信数智申请基于时期划分的云资源需求预测方法及系统专利，能够提高云资源利用效率
国家知识产权局信息显示，中电信数智科技有限公司申请一项名为“基于时期划分的云资源需求预测方法及系统”的专利，公开号CN119917263A，申请日期为2024年12月。
论文结论难产？费力收集的数据用不了，这些“自救”技巧收藏好
写论文不怕花时间，最怕浪费时间，好不容易把数据收集了，却发现，代入模型根本分析出预期结论，总觉得是不是自己操作步骤弄错了，却很难去怀疑整篇论文围绕的结论根本做不出来。将近一半的内容，都得全部调整，有时候被逼得去调整数据，让它去跟结论符合。但又会被涉嫌学术不端，
融合深度学习、区间估计及抗差技术的线路参数区间追踪估计方法
准确的输电线路参数估计是电力系统数据孪生建模与分析、计算的基础。然而，现有的参数估计方法多为静态估计方法，往往依赖多个量测断面联立估计，不仅存在方程规模庞大、求解效率低等问题，还缺乏对线路参数跟踪维护的能力。另一方面，由于测量误差以及不良数据的概率分布特征难以
无人机+AI新农业！大豆成熟度精准预测，准确率高达85%，育种效率飙升
植物育种计划需要对成熟天数进行评估和了解，以便在适当的试验中进行适当的选择和安排。大豆育种计划在育种的早期阶段会给试验品种分配相对成熟度等级，以表明其适宜的成熟区域。传统上，对育种品种成熟度评级值的估算是由育种人员人工巡视田间，目测成熟度值。这种方法在很大程度
短视频矩阵系统源码数据分析模块详解
在短视频运营的复杂生态中，数据分析模块是矩阵系统的“智慧大脑”，它通过整合多平台数据、挖掘用户行为规律，为内容优化、账号运营和商业决策提供关键支撑。本文将从技术架构、核心功能与未来趋势三个维度，深入解析短视频矩阵系统源码中数据分析模块的实现逻辑与价值。
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
Transformer是一种专为处理序列数据而设计的高效神经网络架构。自2017年问世以来，Transformer已在自然语言处理(NLP)领域取得显著成就，并成为现代人工智能平台的核心组件，如OpenAI的ChatGPT[1]、Anthropic的Claud
transformer 时间序列 时间序列数据 transf 2025-04-06 17:11 8
切记！！Stata实证一定要记得做数据预处理
处理缺失值通常，处理缺失值的方法主要有以下几种：删除法/填充法：删除缺失值使用dropna方法可以删除包含NaN的行或列。通过设置参数axis=0或axis=1，可以分别删除行或列填充缺失值使用fillna方法可以填充缺失值，常见填充方式包括使用固定值、前向填
Stata实证千万不要忘记做数据预处理😱
#大学生活分享篇1⃣️处理缺失值⭐删除缺失值使用dropna方法可以删除包含NaN的行或列。通过设置参数axis=0或axis=1，可以分别删除行或列⭐填充缺失值使用fillna方法可以填充缺失值，常见填充方式包括使用固定值、前向填充（ffill）或后向填充（
南京超级头脑申请基于人工智能的非遗传承展示方法及系统专利，显著提升非遗动态细节捕捉精确性与完整性
国家知识产权局信息显示，南京超级头脑信息技术有限责任公司申请一项名为“基于人工智能的非遗传承展示方法及系统”的专利，公开号CN 119672198 A，申请日期为2025年2月。
TimeDP：创新时间序列生成模型，突破跨领域应用局限性
随着人工智能技术的飞速发展，时间序列数据的应用价值在众多领域崭露头角。然而，现有方法往往难以有效应对不同领域之间的差异性，这在很大程度上限制了其广泛应用。在此背景下，微软亚洲研究院提出了一种创新的时间序列扩散生成模型 TimeDP。该模型通过引入时间序列原型和
江苏东交智控申请一种温度数据插值模型的构建方法专利，提高插值数据精度
国家知识产权局信息显示，江苏东交智控科技集团股份有限公司申请一项名为“一种温度数据插值模型的构建方法、系统、装置及应用”的专利，公开号 CN 119646410 A，申请日期为2025年2月。
AI 智能血压计设计方案
MEMS 压力传感器：量程：0-400mmHg分辨率：0.1mmHg响应频率：1000Hz（支持运动场景测量）多模态传感器阵列：PPG 光学传感器（波长 525nm/850nm 双通道）9 轴惯性测量单元（加速度 + 陀螺仪 + 磁力计）温度 / 湿度补偿模块
时间序列特征提取：18 种高效工具库及其应用分析
时间序列特征提取是数据科学工作流程中的关键环节，能够将原始时间序列数据转化为具有分析价值的特征表示。本文详细介绍 18 种专业的 Python 库，这些库可用于从时间序列数据中提取关键特征，支持数据科学家进行更深入的分析与建模。
太好了是数据分析教学，我的报告有救了！
不管你学的是文理工商，在生活、学习和工作中想必总能遇到类似的“死亡问询”。基于相当大的量级进行数据收集、分析、挖掘和应用的大数据技术日益发展，给学界拓展了广阔的研究课题，给业界带去了无限的发展机遇。但是很可惜，大部分人对于数据分析都是一个无从下手的状态，更不要
电机预测维护系统，是时候增加“亿点点”AI了
在现代工业领域，电机作为各类设备的核心动力源，稳定运行保证至关重要。一旦电机出现故障，不仅会导致设备停机，还可能带来生产中断、维修复杂等等一系列衍生问题。电机预测性维护技术应运而生，成为保障电机可靠运行、提升工业生产效率的关键手段。