Elasticsearch全文搜索默認采用的是相關性打分TFIDF，在實際的運用中，我們采用Multi-Match給各個字段設置權重、使用should給特定文檔權重或使用更高級的Function_Score來自定義打分，借助於Elasticsearch的explain功能，我們可以深入地學習一下 ...

為什么要平穩？ 原因一：時間序列數據的數據結構與傳統的統計數據結構不同。最大的區別在於，傳統隨機變量可以得到多個觀測值（比如骰子點數，可以反復擲得到多個觀測值，忽略時間的差異）。而時間序列數據中，每個隨機變量只有一個觀測值（比如設收盤價為研究的隨機變量，每天只有一個收盤價，不同日子的價格服從 ...

1、背景 公司平台上有不同的api，供內部或外部調用，這些api承擔着不同的功能，如查詢賬號、發版、搶紅包等等。日志會記錄下每分鍾某api被訪問了多少次，即一個api每天會有1440條記錄（ ...

使用mathematica來實現。 做時間序列分析，之前需要做兩個准備工作，即檢查序列是否是平穩的，如果是平穩的，還要檢查是否是白噪聲。我們一個一個來講。 使用數據 我們用一個例子來說明：數據集是49 - 98 北京最高氣溫，數據如下： 一.畫出散點圖(時序圖 ...

首先應該注意區分序列相似性與序列同源性的關系，序列相似不一定同源，但是判定同源性關系的時候有些算法（Maximum likelihood除外）要考慮到序列相似性。序列相似性是將待研究序列與DNA或蛋白質序列庫進行比較，用於確定該序列的生物屬性，也就是找出與此序列相似的已知序列是什么，完成這一工作 ...

時間序列是隨時間變化的序列，總體可分為 平穩 與 非平穩序列； 平穩序列 平穩序列即經由 樣本時間序列 得到的擬合曲線在未來一段時間內仍能沿着現有形態發展下去； 數學描述如下： 均值和方差 不 隨時間 t 變化而變化； 協方差 cov(xt，xt+k) 只與 周期(或者說時間間隔 ...

1. 平穩性： 　　1.1 任何一個時間序列都可以被看做是由隨機過程產生的結果。和普通兩變量和多變量不一樣，任何一個時間點上的值都是隨機過程產生的，也是都是隨機的。 　　1.2 如果一個隨機過程所產生的時間序列期望和方差在任何時間過程上都是常數，並且任何兩個時期之間的協方差不依賴 ...

　　說到json,相信沒有人會陌生,我們天天都在用。那么，我們來討論個問題，json有序嗎？是誰來決定的呢？如何保持？ 　　說到底，json是框架還是啥？實際上它只是一個數據格式，一個規范標准，它永遠不會限制實現方的任何操作，即不會自行去保證什么順序性之類的。json的格式僅由寫入數據的一方決定 ...