Cours Intermédiaire  11388

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17699

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11397

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：Titre : Problème de prévision basé sur des séries chronologiques, vous permet d'apprendre des exemples de code spécifiques Introduction : La prévision de séries chronologiques fait référence à la prévision de changements numériques ou de tendances dans la période future sur la base de données d'observation passées. Il a de nombreuses applications dans de nombreux domaines, tels que les prévisions boursières, les prévisions météorologiques, les prévisions de flux de trafic, etc. Dans cet article, nous nous concentrerons sur les principes de base de la prévision de séries chronologiques et les méthodes de prévision couramment utilisées, et donnerons des exemples de code spécifiques pour vous aider à apprendre en profondeur le processus de mise en œuvre de la prévision de séries chronologiques. 1. Principes de base de la prévision des séries chronologiques

2023-10-08 commentaire 0  1024

Introduction au cours：Alors que la quantité de données continue d’augmenter, la technologie d’analyse de séries chronologiques est devenue un élément indispensable de l’analyse et de la prévision des données. L'analyse des séries chronologiques peut révéler des modèles et des tendances dans les données, et les tendances peuvent être prédites. Python est un langage de programmation largement utilisé qui peut également être utilisé pour effectuer des analyses de séries chronologiques. Dans cet article, nous présenterons brièvement les techniques d'analyse de séries chronologiques en Python. L'analyse des séries chronologiques en Python est principalement divisée selon les aspects suivants : lecture et nettoyage des données Avant d'effectuer une analyse des séries chronologiques, il est nécessaire de :

2023-06-04 commentaire 0  1449

Introduction au cours：Avec l’avènement de l’ère des données, de plus en plus de données sont collectées et utilisées à des fins d’analyse et de prédiction. Les données de séries chronologiques sont un type de données courant qui contient une série de données basées sur le temps. Les méthodes utilisées pour prévoir ce type de données sont appelées techniques de prévision de séries chronologiques. Python est un langage de programmation très populaire avec une forte prise en charge de la science des données et de l'apprentissage automatique, c'est donc également un outil très approprié pour la prévision de séries chronologiques. Cet article présentera certaines techniques de prévision de séries chronologiques couramment utilisées en Python et fournira quelques applications pratiques.

2023-06-10 commentaire 0  1797

Introduction au cours：Python est un langage de programmation populaire dont les puissantes capacités de traitement et de visualisation des données le rendent largement utilisé dans le domaine de la science des données. En termes d'analyse de séries chronologiques, Python fournit une multitude d'outils et de bibliothèques pour nous aider à traiter et analyser les données de séries chronologiques. Cet article présentera quelques exemples d'analyse de séries chronologiques en Python. 1. Acquisition de données Dans l'analyse de séries chronologiques, les types de données les plus couramment utilisés sont les objets d'horodatage et de date. Le module datetime intégré de Python peut facilement gérer ce type de données

2023-06-10 commentaire 0  1355

Introduction au cours：Les données de séries chronologiques sont une séquence d'observations collectées à intervalles de temps fixes. Les données peuvent provenir de n’importe quel domaine, comme la finance, l’économie, la santé et les sciences de l’environnement. Les données de séries chronologiques que nous collectons peuvent parfois avoir des fréquences ou des résolutions différentes, ce qui peut ne pas convenir à nos processus d'analyse et de modélisation des données. Dans ce cas, nous pouvons rééchantillonner les données de la série chronologique par suréchantillonnage ou sous-échantillonnage, modifiant ainsi la fréquence ou la résolution de la série chronologique. Cet article présentera différentes méthodes pour suréchantillonner ou sous-échantillonner les données de séries chronologiques. Le suréchantillonnage signifie augmenter la fréquence des données de la série chronologique.

2023-08-29 commentaire 0  924