周期管理

数据规划：制定完善的数据模型，建立数据治理体系。 数据设计：制定并贯彻数据标准，统一数据建模和管理。 数据创建：利用数据模型保证数据完整性，执行数据标准，从源头保证数据正确性。 数据使用：利用元数据监控数据使用，执行数据标准，并利用数据质量检查加工正确的数据。

该工具为数据仓库生命周期的各个阶段提供了全面的支持，包括需求收集、设计、开发、部署、维护和监控。它使用户能够高效且有效地管理数据仓库，并确保其满足不断变化的业务需求。

数据仓库项目的生命周期规划工具，选 Ralph Kimball 这本《数据仓库生命周期工具箱(第 2 版)》还蛮靠谱的。方法是老的，但实用性依然在线，挺多公司现在还在按这套来走。 从建模到上线的流程都讲得比较细，像怎么设计 ETL 流程、怎么搞数据集市，都有现成的模板可以套。对团队协作也有多建议，尤其适合第一次做 DW/BI 项目的你。 Kimball 方法论在圈里早就是老网红了。从 1998 年第一版开始就火到现在，基本大厂小厂都绕不开。它推的维度建模，多 BI 工具像 Power BI、Tableau、Looker 其实都是按这个思路来的。 嗯，书不算薄，但内容还蛮扎实的，建议你配着项目慢

系统概述 该系统全面管理企业IT资产，涵盖从初始采购入库到最终报废的整个生命周期。 核心功能 系统提供两大功能模块：1. 常规登记:* 入库登记* 领用登记/归还* 送修登记/归还* 借用登记/归还* 报废登记 2. 查询功能:* 当前资产状态查询* 各类操作记录查询 (入库、领用、送修、借用、报废)* 资产日志查询* 用户操作日志查询 版本说明 试用版: 免费使用，无需注册，提供核心登记和查询功能。 正式版: 支持企业级用户web端资产申请、部门领导审批、IT管理员后台处理以及费用报销等功能 (联系方式: 手机 13430437731，QQ 15984167)。 系统优势 提高IT资

Matlab开发：应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。

这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时，这对于极大地加速过程至关重要。此外，工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。

本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现，用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期，完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置，具有不同的持续时间、速度和周期，适用于各种对象（如人、动物、机器等）的运动模式。如需引用相关论文，请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。

Jupyter 的 Matlab 单摆周期程序，挺适合入门级和数据可视化初学者玩一玩。不是那种枯燥的纯代码，而是图文结合，有点像边看边动手的教程。你直接把地址扔进 nbviewer 就能打开，响应也快，阅读体验不错。 可视化的代码写得蛮清晰，像plot、linspace这些基础函数用得顺手，适合刚上手Matlab的你研究一下怎么从模型到图像完整跑通。嗯，周期公式的实现也有注释，读起来不费劲。 除了单摆的周期推导，还有点数据可视化的小彩蛋，和Matplotlib或pyecharts那种效果不一样，但逻辑上是共通的。你要是后面想切换到Python，这个也算一个打基础的不错起点。 哦对了，上传链接时

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

能耗数据的五年采集记录，周期还挺细的，15 分钟一条，数据量扎实。12 月份的整月数据已经整理好了，你直接能在addtagdata.txt里看到类似MT_001:0;MT_002:5这样的键值对。原始日志放在data.log，有点杂，但灵活性高，你想啥自己拉数据就行。 文件格式还挺人性化的，起来蛮顺手的，用Pandas做个数据透视表、折线图啥的也方便。其实要你想把这些做个 MySQL 存储，再定期，也是没啥压力。 我还顺手翻了几个周边资料，像是MySQL的快速入门，还有R 语言、MATLAB那边做采样周期的内容，基本能搭配着来，节省不少时间。 数据过程中记得对异常点做下，比如后面几条MT_37