可观测性

可观测数据与不可观测数据的建模关系

可观测数据与不可观测数据的建模关系 如下图所示，Z3代表可直接观测的变量，ζ代表难以直接观测的数据。Z1和Z2代表可以帮助我们理解Z3和ζ之间关系的变量，虽然我们不能直接观测ζ，但可以通过建立模型，利用可观测数据Z1、Z2和Z3来推断ζ。 模型表达式： Y = G(X, Z) 其中： Y 是我们希望预测或解释的目标变量。 X 代表模型输入特征。 Z = (Z1, Z2, Z3) 代表建模时可供选择的数据, 包括可观测变量和辅助变量。 G 代表我们实际建立的模型，用于刻画X和Z之间的关系。

算法与数据结构 4 2024-05-27

基于 Elasticsearch 和 OpenTelemetry 的 Kubernetes 可观测性平台构建

在 Kubernetes 等分布式系统中，系统的复杂性对可观测性提出了更高的要求。日志、指标和追踪数据的有效收集、存储和分析对于构建稳健可靠的系统至关重要。探讨如何利用 Elasticsearch 和 OpenTelemetry 技术构建现代化的可观测性平台，以实现对 Kubernetes 环境的全面监控、深入分析和高效故障排查。

NoSQL 2 2024-06-21

频繁模式挖掘算法：观测研究

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

数据挖掘 5 2024-05-25

MsChart控件沉陷观测图源码示例

创建了一个测量沉陷的数据库（Access），并使用MsChart控件进行交互，实现了多种采矿沉陷图的绘制。此外，还包括了处理观测数据不连续点的方法。未来计划实现动态监测。我刚刚学习了这些源码，希望能为大家提供参考。

Access 0 2024-09-23

修正后观测期天数分布图分析

图6展示了GPS信号捕获算法修正后的观测期天数分布情况。通过与修正前的分布进行对比，可以发现两者之间没有显著差异。

算法与数据结构 3 2024-05-24

2012年中国夜间灯光观测数据

2012年中国各地的夜间灯光强度观测数据集，通过卫星遥感技术获取，反映了各地的经济发展、人口密度和电力消耗情况。这些数据被视为大数据资源，具有高价值潜力，可通过统计分析和空间建模揭示城市化进程的特征和规律。灯光亮度的变化可用于推断城市扩展速度、夜间经济活力和能源消耗情况，对城市规划、经济评估和环境研究具有重要意义。数据文件可能以“dmps2012”命名，格式为CSV或TIFF，适合使用GIS软件或Python中的Pandas进行处理。

算法与数据结构 3 2024-07-16

增强观测时差(EOTD)定位模拟Matlab开发技术

利用Matlab开发技术进行增强观测时差(EOTD)定位模拟的实现。

Matlab 2 2024-07-31

Glavan-Prokopec-Starobinsky暗能量模型的观测检验

通过高红移分析检验了Glavan-Prokopec-Starobinsky暗能量模型与观测数据的相容性。该模型预测与标准ΛCDM模型类似，但略受青睐。进一步限制暗能量模型需要提高哈勃图精度和研究暗能量对结构形成的影响。

统计分析 8 2024-04-30

西宁市气象观测数据可视化模板

该模板文件适用于山海鲸可视化软件，使用该软件打开模板文件后，您可以根据需求对数据、样式等进行个性化编辑，创建您的专属数据可视化大屏。

统计分析 2 2024-05-23

基于压缩感知理论的部分观测矩阵matlab代码实现

这是一个提供学习参考的Matlab项目资料，涵盖了基于压缩感知理论的部分观测矩阵代码实现。

Matlab 1 2024-07-16