svg-时间系列 基于D3.js的SVG时间序列图可以正确达到60 FPS。 平移和缩放比其他基于画布或SVG的图表快得多。 ：1格，2系列1070点 ：5个网格，10个系列的1070点 演示1在台式机，最新的iPhone和顶级Android手机上达到60 FPS。 演示2显示了台式机上的60 FPS，iPhone上约24 FPS，老旧的LG D90上约3 FPS。 相比之下， 库基本上从未达到60 fps。 按住shift尝试在主页上平移他们的演示。 请注意，上面的演示使用了相同的NY vs SF温度数据集。 D3.js似乎很慢：。 但是事实证明，SVG栅格化不是瓶颈。 在该演示中，只有2个问题需要解决，才能达到60 fps： 避免在平移和缩放过程中对网格的SVG线进行额外的属性设置（部分已经在d3轴的HEAD中） 绘制d3.timeout()而不是d3.zoom() ，

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Python中的简单库存分析 这是使用jupyter和python进行简单股票分析的教程。 股票教程有两个版本。 一个是jupyter版本，另一个是python。 Jupyter还生产jupyter笔记本，以前称为iPython笔记本。 但是，Python是一种解释型高级编程语言。 对于想学习股票分析并想成为量化专家的初学者来说，这非常简单易懂。 此外，本教程适用于希望学习python编码以分析股票市场的人们。 但是，如果您已经了解使用Python进行库存分析或编码，那么这将不适合您。 您可以查看更多高级编码： : 。 顺序是从＃1到＃26。 您首先学习数字1，然后按顺序进行。 完成后，您将知道如何用python编写代码并了解金融和股票市场。 :Japanese_congratulations_button: 先决条件 Python 3.5+ Jupyter笔记本Python 3 依存关系 fix_yahoo_finance或yfinance

RNN时间序列异常检测 在Pytorch中实现的基于RNN的时间序列异常检测器模型。 这是基于RNN的时间序列异常检测器的一种实现，它由时间序列预测和异常分数计算的两阶段策略组成。 要求 Ubuntu 16.04+（在Windows 10上报告了错误。请参阅。欢迎提出建议。） Python 3.5+ 火炬0.4.0+ 脾气暴躁的 Matplotlib Scikit学习 数据集 1.纽约市出租车乘客人数 提供的纽约市出租车乘客数据流 Cui，Yuwei等人进行了预处理（以30分钟为间隔汇总）。 在中 ， 2.心电图（ECG） ECG数据集包含对应于心室前收缩的单个异常 3. 2D手势（视频监控） 视频中手势的XY坐标 4.呼吸 一个病人的呼吸（通过胸廓扩展测量，采样率10Hz） 5.航天飞机 航天飞机Marotta阀的时间序列 6.电力需求 荷兰研究机构一年的电力需求 时

MATLAB格式的几个常用多变量时序数据集，可以用于分类或者聚类研究。包括ArabicDigits、AUSLAN、CharacterTrajectories、CMUsubject16、ECG、JapaneseVowels、KickvsPunch、Libras、NetFlow、UWave、Wafer、WalkvsRun。数据集来自Mustafa Gokce Baydogan. Multivariate Time Series Classification Datasets.