序列处理

Pandas时间序列数据: 转换与处理 本篇主要讲解如何使用Pandas转换与处理时间序列数据, 涉及以下几个核心概念: 时间相关的类: Timestamp, Period, Timedelta Timestamp: 属性与使用方法 Period: 属性与使用方法 DatetimeIndex: 创建与使用, 函数参数详解 PeriodIndex: 创建与使用, 函数参数详解 课堂案例: 通过实际案例, 深入理解Pandas时间序列数据处理技巧

tslib是一个专为处理由MIMO系统产生的3D时间序列数组而设计的工具库。这些函数不仅可以将3D数组转换为2D时间序列矩阵，还支持反向转换和多种代数运算。该库位于名为tslib的目录中，并包含一份简短的PDF描述文件。演示中展示了部分函数，特别用于计算线性二自由度系统对各种激励的响应。

在大数据处理领域，Apache Hive是一款重要工具，提供SQL-like接口查询、管理和分析存储在分布式存储系统（如Hadoop）中的大规模数据集。重点介绍如何利用Hive读取Protobuf序列化的文件及相关技术细节。Protocol Buffers（Protobuf）是Google开发的数据序列化协议，用于高效结构化数据的传输和存储。Hive本生支持的SerDe（序列化/反序列化）方式如Text SerDe和Writable SerDe并不直接支持Protobuf数据格式。因此，我们需安装自定义的Protobuf SerDe，并创建包含Protobuf schema的Hive表。集成步骤包括编译安装hive-protobuf-serde-master项目，并修改Hive的类路径以加载该JAR包。创建Hive表时，需指定使用Protobuf SerDe，配置好相关的Protobuf schema。

数字信号处理在Matlab环境下的单位抽样序列探索。

ALTER SEQUENCE 语句可修改序列的增量值、最大值、最小值、循环选项和缓存选项。如果序列达到 MAXVALUE 限制，修改序列继续使用。

Thang Luong、Eugene Brevdo和赵瑞编写的神经机器翻译（seq2seq）教程，这是谷歌项目的一个分支。本教程帮助使用稳定TensorFlow版本的研究者快速上手。它详细介绍了如何构建竞争力强的seq2seq模型，特别适用于神经机器翻译任务。教程提供了最新的解码器/注意包装器，结合了TensorFlow 1.2数据迭代器和专业的递归模型知识，为构建最佳NMT模型提供了实用的提示和技巧。完整的实验结果和预训练模型在公开可用的数据集上进行验证。

在以往的研究中，我们已经研究了在确定性字符串上的窗口子序列匹配，涉及到知识发现、数据挖掘和分子生物学等领域。然而，在应用中我们观察到，在数据流监测、复杂事件处理以及时间序列数据处理中，字符串往往是嘈杂且具有概率性质。探讨了这一问题的在线设置，其中效率至关重要。我们首先定义了查询语义，并提出了一个精确算法。接着，我们提出了一个随机近似算法，其速度更快，并且在一定程度上保证了准确性。此外，我们设计了一种过滤算法，进一步提升了效率，采用了一种适应序列流内容的优化技术。最后，我们针对带有否定模式的算法进行了提出。为了验证这些算法，我们使用了三个真实数据集和一些合成数据集进行了系统的实证研究。

CREATE SEQUENCE sequence [INCREMENT BY n] [START WITH n] [{MAXVALUE n | NOMAXVALUE}] [{MINVALUE n | NOMINVALUE}] [{CYCLE | NOCYCLE}] [{CACHE n | NOCACHE}];

在 Oracle 表中创建序列以生成唯一 ID 或其他值。

使用 permdata 函数创建随机置换，用于处理海量数据序列。