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>

Q：如何表示对话状态 状态追踪 (DST) 旧状态 用户动作 系统动作 新状态 策略优化 Dialogue Policy Optimization (DPO) • 系统如何做出反馈动作 • 作为序列决策过程进行优化：增强学习 Milica Gašić (2014) 语言生成 Natural Language Generation (NLG) • 把结构化的系统动作翻译成人类的语言 Steve 对话交互的价值：在哪儿/在那儿 • 行业早期，价值待验证 • “能帮我把转化率提升50%吗？” • 需求界定师：砍掉不合实际的需求 • “能不能把我的销售、客服全换成机器人？” • “能不能通过分析上课视频，来解答学生的问题？” • 对话设计师：怎么更优雅地达到目的 • “公交车上你会给老人让座吗？” • 做能做且有价值的事，努力把不能做的事变成可做的 Thanks 爱因互动，欢迎你的加入

Flink如何实时分析Iceberg数据湖的CDC数据 阿里巴巴 李/松/胡争 23选择 Flink Ic+b+1g #2 常DCCDC 分析方案 #1 如3实时写 4F取 ## 未来规划 #4 #见的CDC分析方案 #1 离线 HBase 集u分析 CDC 数a 、CDC记录实时写入HBase。高吞P + 低延迟。 2、小vSg询延迟低。 3、集u可拓展 ci评C ci评C B点 、行存o引不适O分析A务。 2、HBase集ur护成e较高。 3、通过Re12o4Server定DHF23e， ServerlB化Rs存完H用不上。 4、数a格式q定HF23e，不cF拓展到 +arquet、Avro、Orcn。 t点 A3a/21 Kudu 维护 CDC 数据p 、支持L时更新数据，时效性佳。 2、CK加速，适合OLAP分析。 方案评估 优点 、cedKudup群，a较小众。维护 O本q。 2、H HDFS / S3 / OSS 等D裂。数据c e，且KAO本不如S3 / OSS。 3、Kudud批量P描不如3ar4u1t。 4、不支持增量SF。 h点 直接D入CDC到Hi2+分析 、流程能E作 2、Hi2+存量数据不受增量数据H响。 方案评估 优点 、数据不是CR写入； 2、每次数据D致都要 MERGE 存量数据 。T+ 方GT新3R效性差。 3、不M持CR1ps+rt。

Volcano加速金融行业大数据分析平台 云原生化改造的应用实践 汪 洋, 华为云 Volcano 社区核心贡献者 大数据平台云原生面临的挑战 传统大数据平台云原生化改造成为必然趋势 大数据分析、人工智能等批量计算场景深度应用于金融场景 作业管理缺失 • Pod级别调度，无法感知上层应用 • 缺少作业概念、缺少完善的生命周期的管理 • 缺少任务依赖、作业依赖支持 调度策略局限 Netherlands Groups）为全球排名前列的资产管理 公司，服务遍及40多个国家，核心业务是银行、保险及资产管理等。引入云原生基础设 施，打造新一代大数据分析自助平台。 客户诉求: • 交互式服务、常驻服务、离线分析业务统一平台调度； • Job级别的调度管理，包括生命周期、依赖关系等； • 支持业界主流计算框架，如Spark、TensorFlow等； • 多用户公平分配资源，快速响应高优先级作业 Nodes node 1 node 2 node 3 Scheduler user Job-3 Job-4 Job-5 SLA 避免大作业饿死 解决方案：通过SLA配置作业的最长等待时间，降低大作业饿死的可能性 apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1 kind: Job metadata: name: test-job annotations:

云原生安全威胁分析与 能力建设白皮书 中国联通研究院 中国联通网络安全研究院 下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心 2023 年 11 月 版权声明 本报告版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法 律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的， 应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追 究其相关法律责任。 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 二、云原生关键技术威胁全景..............................................................................19 2.1 云原生安全威胁分析...................................................................................19 2.2 路径 1：镜像攻击 拒绝服务攻击........................................................................................25 云原生安全威胁分析与能力建设白皮书 2 2.3.4 容器网络攻击..........................................................................