AT TIME ZONE

当前话题为您枚举了最新的 AT TIME ZONE。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Oracle 19c Time Zone Upgrade from 32to 42Resolving TSTZ Data Pump Errors
Oracle 19c 升级时区版本 32 到 42,解决数据泵导数据 TSTZ 报错问题。
Reverb Time Calculator Estimating Reverberation Time from Multiple Microphone Records Using Time Log-MATLAB Development
The rt_script.m is the main program. It generates a text file and a PDF report to log the estimated reverberation time. Two measurement methods can be used: 1) Speaker On-Speaker Off Method, and 2) Balloon Burst Method. The documentation provides basic programs for both methods. It has been found th
Time Series Analysis with Applications in R by Jonathan
时间序列的入门书看了不少,这本《Time.Series.Analysis.With.Applications.in.R-Jonathan》算是比较平衡的一本。理论和应用都讲,讲得还挺自然。不是那种纯公式堆砌,也不是只教你点代码糊弄项目的书,读起来不会太累。 讲ARIMA的时候配了不少实际案例,是用R 语言建模的部分,代码清晰,思路也顺。你只要有点基础,看一遍就能上手试试自己的数据了。响应也快,调参不算复杂,适合做快速验证。 书里对协整和模型诊断讲得蛮细,像怎么判断残差白噪声、怎么做 Ljung-Box 检验这些都有,讲得还挺明白。你要是之前只用过 Excel 或者 SPSS 之类的做预测,读完
Practical Real-Time Data Processing and Analytics
实时数据流的实战书,推荐你看《Practical Real-Time Data Processing and Analytics》这本资源。里面讲得蛮清楚,从 Apache Storm 的 Spouts、Bolts 到 Spark Streaming 的小批模式,再到 Flink 的 事件时间、状态管理这些点,都挺有价值的。 Storm 的消息流设计比较轻量,适合那种对延迟要求高的应用,比如风控系统。你要是用 Kafka 接数据,想快速出个报警结果,用 Storm 合适。 Spark Streaming就偏稳重一些。它走的是“微批”路线,适合跟 Spark 的整个生态打配合,比如你要用 Spa
Top NoSQL Time Series Databases Overview
Time Series Database (TSDB) is a database system specifically designed for efficiently storing, managing, and processing time series data. This type of data typically involves numerical values associated with specific timestamps, commonly found in monitoring, IoT, financial transactions, and operati
Accelerating Real-Time Analytics with Spark and FPGAaaS
使用 Spark Streaming 进行实时分析 在当今数据驱动的世界里,实时数据分析变得至关重要。P.K. Gupta 和 Megh Computing 在 #HWCSAIS17 中提出了一种利用 Spark Streaming 结合 FPGA as a Service (FPGAaaS) 的技术来加速实时分析的方法。 Spark Streaming 用于实时分析 Spark Streaming 是 Apache Spark 的一个重要模块,它提供了对实时流数据处理的支持。通过微批处理的方式,Spark Streaming 能够高效地处理大量的流数据,并且能够与 Spark 的核心功能(如
Acycle Time Series Analysis Software for Research and Education
Acycle: Acycle是一个用于研究和教育的时间序列分析软件,提供强大的分析工具和用户友好的界面,适合学术研究和教学使用。
CS4319_Time-开源项目概述
CS4319_Time-开源项目是由Tomy Le为陈平博士设计的数据挖掘开源软件。提供学习者和开发者探索、理解和应用数据挖掘技术的平台,鼓励协作与知识分享。项目核心包括数据挖掘的预处理、模式发现和后处理阶段,涉及时间序列分析、机器学习算法如监督学习和无监督学习,以及开源社区参与。支持Python编程,结合Pandas、Numpy、Scipy、Scikit-learn等库进行数据操作和机器学习。
SurfZoneFunGUI_v1.0Video Processing for Surf Zone Analysis-MATLAB Development
SurfzoneFun读取并处理视频以: 1. 逐步平均视频帧 2. 创建一个单个像素轮廓的时间堆栈 3. 使用阈值和随时间推移的总和来确定图像的破损部分,以给出超出的百分比。这个软件包的主要目的是提供输出,这些输出将对将来的分析有用,同时也可以直观地说明平均、堆叠和分解处理。享受引用为:Shand,T.和Quilter,P.(2021)Surfzone Fun v1.0 [源代码]。 https://doi.org/10.24433/CO.5658154.v1有关更新,请参见: https://github.com/tdshand/SurfzoneFun
Linux Soft Real-Time Target v2.4Custom Linux Target for Real-Time Workshop in MATLAB Development
The Linux Soft Real-Time Target is defined by MathWorks for Real-Time Workshop. The target uses the POSIX real-time clock to generate periodic signals, waking up the model process at each time step. The process runs with the highest priority as defined by the scheduler, requiring root privileges to