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## 乘积季节模型 默认情况下，Prophet采用加法季节性拟合，就是说季节性效应被添加到趋势中以进行预测。但下面这个描述乘客数量的时序例子，则不适合使用加法季节性算法： ``` # Python df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com 阅读全文
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https://xeldax.top/article/suricata_notes 针对开源IDS SURICATA的实践和超大流量高性能压测 针对开源IDS suricata的实践和超大流量高性能压测 suricata介绍 pfring ebpf和xdp 基于pfring的suricata编译最佳 阅读全文
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https://zahui.fan/posts/0cebb8ae/ victoriametrics原生支持水平扩展，并且大部分兼容Prometheus语法，官方文档地址：https://docs.victoriametrics.com/ 这个是victoriametrics官方的集群架构 我公司用到 阅读全文
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季节性、节假日效应和回归变量 节假日和特殊事件建模 如果您有节假日或其他周期性事件需要建模，您需要创建一个包含这些事件的数据框。该数据框包含两列（holiday和ds），每个事件的发生都有一行数据。数据框中需要包括所有事件的发生日期，既包括历史数据范围内的事件，也包括未来预测的时间范围内的事件。如果 阅读全文
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趋势变化点 你可能已经在文档的前面示例中注意到，实时时间序列经常会在其轨迹中出现突然的变化。默认情况下，Prophet将自动检测这些变化点，并使趋势适应相应的变化。然而，如果你希望对这个过程有更精细的控制（例如，Prophet错过了一个速率变化，或者在历史数据中过度拟合了速率变化），那么你可以使用几 阅读全文
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饱和预测 增长预测 默认情况下，Prophet在其预测中使用线性模型。在预测增长时，通常存在一些最大可达点：总市场规模、总人口规模等。这被称为承载能力，预测应该在该点达到饱和状态。 Prophet允许您使用具有指定承载能力的逻辑增长趋势模型进行预测。我们以维基百科上R (programming la 阅读全文
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快速开始 Python API Prophet遵循sklearn模型API。我们创建一个Prophet类的实例，然后调用它的fit和predict方法。 Prophet的输入始终是一个包含两列的数据框：ds和y。ds（日期时间戳）列应符合Pandas所期望的格式，最好是YYYY-MM-DD表示日期， 阅读全文
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一、安装 在python环境安装 python -m pip install prophet （译者注：当前最新版本是1.1.2，运行会报错，建议使用1.1.1） python -m pip install prophet==1.1.1 从0.6版本开始，不再支持python2 从版本1.0开始，P 阅读全文
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npm install element-plus windicss --save import { createApp } from 'vue' import App from './App.vue' import ElementPlus from 'element-plus' import 'el 阅读全文
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http://www.likuli.com/doc/keras/15211966310968.html 关于深度学习 由于Keras是为深度学习设计的工具，这里只列举深度学习中的一些基本概念。请确保对下面的概念有一定理解： 有监督学习，无监督学习，分类，聚类，回归 神经元模型，多层感知器，BP算法 阅读全文