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根据这个帖子：[链接] slimerjs 运行测试 js 无反应，具体原因是什么？ [图片]
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原值、变化率、离散度等衍生序列都可以用来发现异常，相应的可以得到报警强度序列，将这些报警强度序列通过某种方式整合起来，使其能够表征最终的报警激烈强度，整合后的报警强度序列称为综合报警强度，用W ..
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【本篇可结合 https://c.raqsoft.com.cn/article/1699245988919 阅读】 目前网上有很多涉及 esProc SPL 的帖子，有方案介绍、测试报告、案例 ..
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线性、指数、对数、三角函数，这几类衰减函数都有各自的特点，详见下表： [图片]
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三角衰减函数是指权重随时间呈三角函数衰减，衰减后的权重序列记为Wci。 wcj=[-cos((j-1)*π/k’)/2+0.5]/s s=sum(-cos((j-1)*π/k’)/2+0.5) ..
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对数衰减函数是指权重随时间呈对数衰减，衰减后的权重序列记为Wgi。 wgj=log(j,k’+1)/s s=sum(log(j,k’+1)) 其中Wgi是Rg[-(k’+1)]i+1的权重序列 ..
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指数衰减函数是指权重随时间呈指数衰减，衰减后的权重序列记为Wei。 wej=bj-1-k’/s s=sum(bj-1-k’) 其中Wei是Rg[-(k’+1)]i+1的权重序列，b是底数，we ..
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线性衰减函数是指权重随时间呈线性衰减，衰减后的权重序列记为Wli。 wlj=[(1/k’)*j-1/k’]/s s=sum((1/k’)*j-1/k’) 其中Wli是Rg[-(k’+1)]i+ ..
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工业生产中，发现异常并不是最终目的，根据异常程度实现报警，提示操作人员完成相应的操作，提高生产效率或者生产安全性才是目的。之前介绍的“异常度”只能描述某个时刻的异常程度，还不具备用来报警的功能 ..
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很多场景都需要用编程语言对 Excel、csv 等桌面数据进行分析处理，简单些的比如用用参数查询多个格式相同的文件、批量拆分或合并文件、处理较大的文件；复杂些的比如整理格式不规范的文件、多步骤 ..
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波动频率是描述原值波动次数的衍生序列。 通俗的讲，原值每改变一次趋势方向就算是波动一次，即原值每穿越一次主线就算波动一次，波动频率就是统计一段时间内原值穿越主线的次数，即统计波动序列Wv [- ..
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波动幅度是描述原值波动大小的衍生序列。 通俗的讲，一段时间内最大值与最小值之差就可以作为波动幅度W。 wi=ma-mi 其中ma和mi是X[-l]i内的最大值和最小值。 但这么做会有隐患，当X ..
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有序存储是指将数据按照某些字段排序后再存储。在此基础上，我们可以实现某些高性能算法，利用数据有序的特征来降低计算复杂度，从而大幅提高计算性能。 免索引直接找 在查找计算中，我们常常要按某字段的 ..
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您好，我在使用集算器解析 JSON 时如果 json 字段有缺失的 id，看着 jdbc 会直接报错，这个有办法解决吗，这种情况我感觉应该是返回空值呀，而不是报错 [ { &nbs ..
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原值的波动可能比较频繁，但整体上呈现某一种趋势，主线就是描述这种趋势的衍生序列。 通俗的讲，将原值平滑后就可以描述原值的趋势。平滑化最常见的手段的就是平均，具体到时间序列就是移动平均。 时间序 ..
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我是做.net 开发的，SPL 集算器，要是能支持 ADO.NET 就好了，用 ODBC 还挺麻烦，希望今后支持哦。
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离散度是描述原值分布情况的衍生序列。 在统计学上经常使用方差来衡量一组数的离散程度，我们也可以延用方差来计算离散度，称为方差方法。 时间序列X的离散度序列S： si=sum((xj-a)2)/ ..
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变化率是描述原值变化快慢的衍生序列。 通俗地看，变化率可以简单地用时间序列原值在单位时间内的变化差值来表示，变化率C可以这样计算： ci=(xi-xi-l)/l 当l=1时就是原值的差分序列， ..
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[图片] 再回顾观察这张图，之前介绍过，(d)中的异常情况无法通过考虑时间序列取值是否异常的方法发现，但显然这个(d)中是有异常的，那么又该如何发现呢？ 分析(d)的情况，异常原因是因为变化过 ..
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对于大多数数据来说，百分比阈值调整法都可以满足需求，但有一些特殊数据是它无能为力的，如下图这个时间序列： [图片] 图中时间序列前半段数据都在80附近，后半段突然下降，调整后稳定在73附近，直 ..
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通过 Java 连接集算器，执行带参 spl 脚本文件，然后使用这个setObject(1,2)方法设置对应变量值，第一种方式设置第一个对应参数名就报错未找不到文件，第二种方式设置第一个参数填 ..
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无论使用上述哪种方法，阈值上限tu、阈值下限td都是学习区间中的某一个数，这就会有一个问题，当xi大于其中的最大值或小于最小值时，xi就一定会被认为是异常。 有时我们希望当xi超限不多时，不认 ..
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SQL SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID like '%ANA%' SPL A 1 =file(“Customers.ctx”).open() ..
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在电商系统中，漏斗转化分析是很重要的数据分析计算。电商的用户在系统中会进行多个操作事件，例如页面浏览、搜索、加购物车、下单、付款等。这些事件有一定的先后顺序，事件顺序越靠后，完成该事件的用户数 ..
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SQL SELECT * FROM Customers WHERE CustomerID in ( SELECT DISTINCT CustomerID FROM Orders WHERE O ..
