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扩散卷积循环神经网络：数据驱动的交通预测 这是以下论文中Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network的TensorFlow实现： Yaguang Li、Rose Yu、Cyrus Shahabi、Yan Liu，，ICLR 2018。 要求 scipy>=0.19.0 numpy>=1.12.1 熊猫>=0.19.2 皮亚尔 统计模型 张量流>=1.3.0 可以使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 数据准备 洛杉矶（METR-LA）和湾区（PEMS-BAY）的交通数据文件，即metr-la.h5和pems-bay.h5 ，可以在或，需要放入data/文件夹。 *.h5文件使用HDF5文件格式将数据存储在panads.DataFrame 。 下面是一个例子： 传感器_0 传

内容简介　　网络应用牵涉到很多专业人土，而网站运维人员必须确保应用的每一部分在其整个生命周期中都能正常工作。当初创公司遭遇了未曾预期的访问流量尖峰，或者当某个新特性导致成熟应用失效时，你就需要这样的专业知识。在这部文章和访谈集中，网站运维老手theo schlossnagle、baron schwartz和alistair croll向这个日新月异的领域提供了他们的真知灼见。你还将学到如何使网站蓬勃发展的秘诀，这是来自·最大规模网站建设者的第一手资料。 　　·学习网站运维技能，了解这些技巧来自于经验而非学校教育的原因 　　·理解为何从应用程序和基础设施收集统计数据都很重要 　　·为数据库架构和规模日益增长带来的隐患考虑通用的处理方法 　　·学习如何处理宕机和降级相关的人为因素 　　·找到在蜂拥而至的巨大流量后避免灾难的方法 　　·问题发生后了解症结所在，防止其再次发生 ·查看全部>>目录foreword preface 1 web operations: the career theo schlossnagle why does web operations have it tough? from apprentice to master conclusion 2 how picnik uses cloud computing: lessons learned justin huff where the cloud fits （and why!） where the cloud doesn't fit （for picnik） conclusion 3 infrastructure and application metrics john aiispaw, with matt massie time resolution and retention concerns locality of metrics collection and storage layers of metrics providing context for anomaly detection and alerts log lines are metrics, too correlation with change management and incident timelines making metrics available to your alerting mechanisms using metrics to guide load-feedback mechanisms a metrics collection system, illustrated: ganglia conclusion 4 continuous deployment eric ries small batches mean faster feedback small batches mean problems are instantly localized small batches reduce risk small batches reduce overhead the quality defenders' lament getting started continuous deployment is for mission-critical applications conclusion 5 infrastructure as code adam jacob service-oriented architecture conclusion 6 monitoring patrick debois story: "the start of a journey" step 1: understand what you are monitoring step 2: understand normal behavior step 3: be prepared and learn conclusion 7 how complex systems fail john aiispaw and richard cook how complex systems fail further reading 8 community management and web operations heather champ and john aiispaw 9 dealing with unexpected traffic spikes brian moon how it all started alarms abound putting out the fire surviving the weekend preparing for the future cdn to the rescue proxy servers ?corralling the stampede streamlining the codebase how do we know it works? the real test lessons learned improvements since then 10 dev and cps collaboration and cooperation paul hammond deployment shared, open infrastructure trust on-call developers avoiding blame conclusion 11 how your visitors feel: user-facing metrics alistair croll and sean power why collect user-facing metrics? what makes a site slow? measuring delay building an sla visitor outcomes: analytics other metrics marketing cares about how user experience affects web cps the future of web monitoring conclusion 12 relational database strategy and tactics for the web baron schwartz requirements for web databases how typical web databases grow the yearning for a cluster database strategy database tactics conclusion 13 how to make failure beautiful: the art and science of postmortems jake loomis the worst postmortem what is a postmortem? when to conduct a postmortem who to invite to a postmortem running a postmortem postmortem follow-up conclusion 14 storage anoop nagwani data asset inventory data protection capacity planning storage sizing operations conclusion 15 nonrelational databases eric florenzano nosql database overview some systems in detail conclusion 16 agile infrastructure andrew clay sharer agile infrastructure so, what's the problem? communities of interest and practice trading zones and apologies conclusion 17 things that go bump in the night （and how to sleep through them） mike christian definitions how many 9s? impact duration versus incident duration datacenter footprint gradual failures trust nobody failover testing monitoring and history of patterns getting a good night's sleep contributors index

Opening Window Time Ratio (OPW-TR) 的多线程实现 C/C++ 源代码包

2018 UCR Time Series Classification Archive(UCI时间序列数据集，共包含128个数），可用于时间序列分类任务，解压密码为 someone

实用的时间序列分析 这是出版的《 的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 时间序列分析使我们能够分析一段时间内的某些数据并了解数据随时间变化的模式，这本书将使您了解时间序列分析背后的逻辑并将其应用于各个领域，包括财务，业务和社交媒体。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。 该代码将如下所示： import os import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns 您将需要Anaconda Python发行版来运行本书中的示例，并编写自己的Python程序以进行时间序列分析。 可从免费下载。 本书的代码示例是使用Jupyter Noteb

OSEK的某些部分由ISO17356标准化。(可私信博主，获得该标准) OSEK_Run_Time_Interface(ORTI)_Appendix B0_Processor_Register_Naming_V1.0_2002 ISO 17356由以下部分组成： -OSEK Glossary （位于OSEK Binding 1.4.1，ISO 17356-1的一部分，由ISO-style introduction和glossary组成） -OSEK Binding Specification（基础：OSEK Binding 1.4.1，ISO 17356-2，glossary除外） -OSEK OS（基础：OSEK OS2.2.1，ISO 17356-3） -OSEK COM（基础：OSEK COM3.0.2，ISO 17356-4） -OSEK NM（基地：OSEK NM2.5.2，17356-5） -OSEK OIL（基础：OIL 2.4.1，ISO 17356-6）

本内斯蒂2011年新作品，主要介绍时域噪声抑制理论，值得大家下载下来详细研究

连续时间下的随机控制，主要介绍动态规划原则，HJB方程（有限时间、无限时间、停时）、最优停时问题、粘性解以及脉冲控制 该书是对上述问题/模型/理论的基础介绍，不过多涉及深层次定理证明，适用于入门

基于matlab simulink的UWB通信仿真历程