1 2022年01月 时间序列总结 黄海广 副教授 2 学习目标 了解 什么是时间序 列，ARIMA 1 2 掌握 时间序列的基本 操作 掌握 时期，重采样 3 4 熟悉 滑动窗口的使用 3 目录 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 4 1.时间序列的基本操作 01 时间序列的基本操作 02 固定频率的时间序列 03 时间周期及计算 04 重采样 05 数据统计—滑动窗口 06 时序模型—ARIMA 5 问题 思考： 什么是时间序列？ 6 时间序列的概念 时间序列是指多个时间点上形成的数值序列，它既可 以是定期出现的，也可以是不定期出现的。 7 时间序列的数据种类 时间序列的数据种类 时间序列的数据主要有以下几种： 时间戳 表示特定的时刻 ，比如现在 时期 比如2018年或者 2018年10月 时间间隔 由起始时间戳和 结束时间戳表示 8 创建时间序列 Pandas中，时间戳使用Timestamp（Series派生的子 类）对象表示。 该对象与datetime具有高度的兼容性，可以直接通过 to_datetime()函数将datetime转换为TimeStamp对象。

时间序列预测 主讲人：龙良曲 Predict next Sample data Network Train Predict 下一课时 RNN训练难题 Thank You.

时间序列表示 主讲人：龙良曲 Spatial Signals Temporal Signals? Sequence http://slazebni.cs.illinois.edu/spring17/lec02_rnn.pdf Sequence representation ▪ [seq_len, feature_len] [100, 1] [28, 28] [words, word_vec]

PYCON CHINA 基于深度学习的多维时间序列 预测在数据机房中的应用 目 录 1 背景介绍 2 研究目标 3 研究内容 4 后续工作 1. 背景介绍 数据机房面临的能耗问题 数据机房面临电量消耗巨大的问题 空调是数据机房中电量消耗最大的设备 空调为什么那么耗电？怎么优化节能？ 低效的 冷却装 置 服务主 机工作 发热 影响空 调耗电 量原因 建筑材料 隔热和散 节能调节 3. 研究内容 ⚫ 时间序列预测方法的比较 传统时间序列预测 ⚫ 对单个维度历史信息进行 预测 ⚫ 捕获简单线性关系，模型 简单 ⚫ 代表算法有AR， ARIMA 基于深度学习的 时间序列预测 ⚫ 利用多维时间序列之间的 信息 ⚫ 对变周期序列，多维空间 依赖序列预测较弱 ⚫ 代表算法有RNN，LSTM 混合多维时间序列预测 ⚫ 提取多维序列之间更加复杂 的关系 ⚫ 提取维度之间空间依赖关系， 提取维度之间空间依赖关系， 长短期依赖关系 ⚫ 算法有LSTNet，TPA-LSTM 多维时间序列预测方法解决机房温度预测 对数据包含的信息提取能力越来越强 选择 LSTNet 作为温度预测建模算法 ⚫ Convolutional Layer 捕捉时间维度上的短期依赖和维度之间的空间依赖关系 ⚫ Recurrent and Recurrent-skip layer 捕捉长期宏观依赖和周期性信息

Pod 容忍节点异常时间调整 容忍节点异常时间调整 1. 原理说明 原理说明 Kubernetes 集群节点处于异常状态之后需要有⼀个等待时间，才会对节点上的 Pod 进⾏驱逐。那么针对部分关键业务，是否可以调整这个时间，便于在节点发⽣异常时及时将 Pod 驱逐 并在别的健康节点上重建？ 要解决这个问题，我们⾸先要了解 Kubernetes 在节点异常时驱逐 Pod 的机制。 在 Kubernetes 参数，指定当节点出现异常（如 NotReady）时 Pod 还将在这个节点上运⾏多⻓的时间。 那么，节点发⽣异常到 Pod 被驱逐的时间，就取决于两个参数：1. 节点实际异常到被判断为不健康的时间；2. Pod 对节点不健康的容忍时间。 Kubernetes 集群中默认节点实际异常到被判断为不健康的时间为 40s，Pod 对节点 NotReady 的容忍时间为 5min，也就是说，节点实际异常 5min40s（340s）后，节点上的 调整节点被标记为不健康的时间 调整节点被标记为不健康的时间 ControllerManager 参数 --node-monitor-grace-period 控制了在将⼀个节点标记为不健康之前允许其⽆响应的时⻓上限，该参数默认值为 40s，且必须⽐ Kubelet 的 nodeStatusUpdateFrequency 参数（Kubelet 向主控节点汇报节点状态的时间间隔）⼤ N 倍； 这⾥

2023年05月 深度学习-序列模型 黄海广 副教授 2 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 本章目录 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 3 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 1.序列模型概述 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 4 1.序列模型概述 循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和 其他领域中引起变革。 5 数学符号 在这里?<1>表示Harry这个单词，它就是一个第 4075行是1，其余值都是0的向量（上图编号1所示 ），因为那是Harry在这个词典里的位置。 ?<2>是第6830行是1，其余位置都是0的向量（上 图编号2所示）。  基于语言模型（LM），故可以捕捉时序规则信息  它是如何实现的？ 7 03 长短期记忆(LSTM) 04 双向循环神经网络 2.循环神经网络(RNN) 01 序列模型概述 02 循环神经网络(RNN) 05 深层循环神经网络 8 2.循环神经网络(RNN) ?<1> = ?1(????<0> + ????<1> + ??) ̰? <1>

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 287 vi 8 循环神经网络 289 8.1 序列模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 290 8 3 自然语言统计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 8.3.4 读取长序列数据 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 8.4 循环神经网络 . . . 8.7 通过时间反向传播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 8.7.1 循环神经网络的梯度分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 330 8.7.2 通过时间反向传播的细节

. . 12 3.1.5.4 基于 LSTM 的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.1.5.5 基于 1D 卷积的序列分类： . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.1.5.6 基于栈式 LSTM 的序列分类 . . . . . . . . . . . . 编写你自己的 Keras 层 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117 6 数据预处理 118 6.1 序列预处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 6.1.1 TimeseriesGenerator 遵循减少认知困难的最佳实践：它提供一致且简单的 API，将常见用例所需的用户 操作数量降至最低，并且在用户错误时提供清晰和可操作的反馈。 • 模块化。模型被理解为由独立的、完全可配置的模块构成的序列或图。这些模块可以以尽 可能少的限制组装在一起。特别是神经网络层、损失函数、优化器、初始化方法、激活函 数、正则化方法，它们都是可以结合起来构建新模型的模块。 • 易扩展性。新的模块是很容易添

配置持久性存储 2.10. 配置远程写入存储 2.11. 控制用户定义的项目中未绑定指标属性的影响 第 第 3 章 章 配置外部 配置外部 ALERTMANAGER 实 实例 例 3.1. 在时间序列和警报中附加额外标签 3.2. 为监控组件设置日志级别 3.3. 为 PROMETHEUS 启用查询日志文件 3.4. 为 THANOS QUERIER 启用查询日志记录 第 第 4 章 章 为 章 监 监控概述 控概述 5 Prometheus Prometheus 是 OpenShift Container Platform 监控堆 栈所依据的监控系统。Prometheus 是一个时间序列数 据库和用于指标的规则评估引擎。Prometheus 将警报 发送到 Alertmanager 进行处理。 Prometheus Adapter Prometheus Adapter（上图中的 由一个或多个容器组成，可在 worker 节点上运行。 Prometheus Prometheus 是 OpenShift Container Platform 监控堆栈所依据的监控系统。Prometheus 是一个时间 序列数据库和用于指标的规则评估引擎。Prometheus 将警报发送到 Alertmanager 进行处理。 Prometheus adapter Prometheus Adapter 会转换 Kubernetes

多算法无法涵盖，读者学习完本书后，可以自行搜索相关方向的研究论文或资料，进一步学 习。 深度学习是一个非常前沿和广袤的研究领域，鲜有人士能够对每一个研究方向都有深刻 的理解。作者自认才疏学浅，略懂皮毛，同时也限于时间和篇幅关系，难免出现理解偏差甚 至错缪之处，若能大方指出，作者将及时修正，不胜感激。 龙良曲 2021 年 10 月 19 日 预览版202112 声 明 得益于简洁优雅的设计理念，基于动态图的 10.12 深度残差网络 10.13 DenseNet 10.14 CIFAR10 与 ResNet18 实战 10.15 参考文献 第 11 章 循环神经网络 11.1 序列表示方法 11.2 循环神经网络 11.3 梯度传播 11.4 RNN 层使用方法 11.5 RNN 情感分类问题实战 11.6 梯度弥散和梯度爆炸 11.7 RNN 短时记忆 拥有严格的理论基础，训练需要的样本数量较少，同时也具有良好的泛化能力，相比之 下，神经网络理论基础欠缺，可解释性差，很难训练深层网络，性能也相对一般。图 1.8 绘制了 1943 年~2006 年之间的重大时间节点。 ① 图片来自 https://slideplayer.com/slide/12771753/ ② 图片来自 https://www.glass-bead.org/article