时间计算

一 传统 View 动画(Tween/Frame) 1.1 Tween 动画 主要有 4 中：缩放、平移、渐变、旋转 文件位置: res/anim/filename.xml 编译资源的数据类型：an Animation 资源引用： Java: R.anim.filename XML: @[package:]anim/filename <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <set xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:interpolator="@[package:]anim/interpolator_resource" android:shareInterpolator=["true" | "false"] > <alpha android:fromAlpha="float" android:toAlpha="float" /> <scale android:fromXScale="float" android:toXScale="float" android:fromYScale="float" android:toYScale="float" android:pivotX="float" android:pivotY="float" />

转载自： https://www.cnblogs.com/popsuper1982/p/8505203.html 我今天要讲这三个话题，一个是云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难理解说这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。 一、云计算最初是实现资源管理的灵活性 我们首先来说云计算， 云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。 1.1 管数据中心就像配电脑 什么叫计算，网络，存储资源呢？就说你要买台笔记本电脑吧，你是不是要关心这台电脑什么样的CPU啊？多大的内存啊？这两个我们称为计算资源。 这台电脑要能上网吧，需要有个网口可以插网线，或者有无线网卡可以连接我们家的路由器，您家也需要到运营商比如联通，移动，电信开通一个网络，比如100M的带宽，然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好，这样您家的所有的电脑，手机，平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络。 您可能还会问硬盘多大啊？原来硬盘都很小，10G之类的，后来500G，1T，2T的硬盘也不新鲜了。

功能介绍 从OpenTSDB数据库中查询数据。 URI URI格式 POST {OpenTSDB URL}/api/query 请求 请求样例 { "start": 1504527820, "end": 1504557820, "queries": [ { "aggregator": "sum", "metric": "cpu.system", "rate": "true", "filters": [ { "type":"regexp", "tagk":"host", "filter":"web[0-9]+.lax.mysite.com", "groupBy":true }, { "type":"literal_or", "tagk":"dc", "filter":"lax|dal", "groupBy":false }, ] } ] } 参数说明 表1 请求参数说明 名称 类型 是否必须 描述 start Integer 是 起始时间，单位秒。查询结果包含该时间的值。 说明： 建议使用4334400秒到4291718400秒之间的时间，即从1970/02/20 12:00:00到2106/01/01 00:00:00，也可以为0。否则可能导致查询结果不正确。 end Integer 否 结束时间，单位秒，默认值为OpenTSDB的当前系统时间。查询结果包含该时间的值。 说明：

在STK中，Report&Graph Manager控制面板用于生成STK对象（如卫星、地面站或Access等)的报告和图表，如卫星在J2000坐标系下的位置、速度等参数。它允许用户打开已存在的报告/图表、创建新的报告/图表以及改变报告/图表的格式。 Report&Graph Manager的打开方式有以下几种： - 菜单栏，路径为：“Analysis-Report & Graph Manager…”； - 工具栏中，点击图标 ；若工具栏中没有，则在工具栏空白处右键点击，在弹出的菜单中选择”Data Providers”即可显示； - 对象浏览器（Object Browser）中右键点击对象，在弹出的右键菜单中，选择“Analysis-Report & Graph Manager…”。 下图为某卫星对象的Report&Graph控制面板的GUI界面。展开“Installed Styles”即可看见软件内缺省安装的报告样式(Report Style)。注意，不同对象的缺省安装的报告样式内容不同。 本章节不再详细叙述通过STK GUI界面方式手动生成报告或图表的方式，而是阐述使用STK Object Model类库方式获取、生成具体的报告数据。 通过代码获取报告主要有两种方式：Connect指令方式和Object Model方式。两者获取Report的机理稍有不同，具体见下图。

从第三节开始。 3 BACKGROUND ON EVENT SEGMENTATION 我们在这里给出了一个“事件分割理论”的简要总结，并将原始出版物[Kurby and Zacks 2008;雷诺兹等人2007; Zacks 2010; Zacks和燕子2007]给读者以参考，来获得更全面的解释。最近的研究表明，“事件分割”是我们感知处理的一个自动关键组成部分，将连续的活动分为一系列不连续的事件。这种策略的优点是双重的：首先，它在内部表示和记忆方面非常有效。其次，它提供了一种更简单的方式来思考事件与事件间的联系。它可以被看作是等同于视觉中众所周知的空间分割的时间，其中我们将物体（例如汽车）分割成许多部件，例如车轮，底盘，发动机等。 这种离散的心理表征被用作预测直接事件过程的基础：沿着街道行走的人将继续这样做，或者当被问到时会有人回答问题。当这些预测被违反时，这是一个新的（离散的）事件的指示;换句话说，似乎意想不到的变化导致了对事件边界的感知。更精确地说，事件分割理论假设当动作，空间或时间的变化发生时，新事件被注册;当发生这种情况时，事件分割的机制会更新事件的男性表示，将旧事件存储在长期记忆中。 这个事件分割理论最近已经在理解的背景下进行了测试。一些实验甚至在观看电影时用功能磁共振成像（fMRI）记录了大脑活动，并且显示皮层中的许多区域响应于由一些电影剪辑引入的情景不连续性（意外变化

通过简单的计算来，线上I帧在视频中出现的时间点。 完整代码请参考 https://andy-zhangtao.github.io/ffmpeg-examples/ 首先需要明确以下名词概念: I/P/B 帧(具体差异请参看 https://www.jianshu.com/p/18af03556431 ) I帧: 内部编码帧(关键帧) P帧: 前向预测帧(根据I帧计算差值) B帧: 双向预测帧(根据I帧和P帧计算差值) PTS: 帧显示的时间刻度(在哪个时间点显示此帧) DTS: 帧解码的时间刻度(在哪个时间点解码此帧) Timestamp: 帧在视频内部的时间戳 Time_base: 视频表示时间的"刻度" 视频内没有绝对时间，只有相对时间(相对视频起始位置)。例如在播放器中看到的时间进度条"00:00:05"表示的是当前看到的帧是在相对起始时间点(00:00:00)解码并渲染的。 那么时间戳又是怎么计算出来的呢？此时就需要通过PTS和Time_base来配合计算。 首先来看Time_base。 Time_base好比一把尺子，上面标满了刻度，例如(1,60)表示时间刻度就是1/60，每个时间单位就是1/60秒。 如果是(1,1000)就表示每个时间单位是1微秒。 上面说到pts是显示的时间刻度， 也就是占用了多少时间刻度。 换算成大白话就是pts占用了多少个刻度，而time

一，简介 　　1.3 Storm和Spark Streaming比较 二，运行原理 　　2.1 Streaming架构 　　2.2 容错，持久化和性能调优 三，编程模型 　　3.2 DStream的输入源 　　3.3 DStream的操作 　　 正文 一，简介 　　 是一个基于Spark Core之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行处理 Spark核心 API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据，包括 Kafk、 Flume、 Twitter、 ZeroMQ、 TCP sockets，从数据源获取数据之后，可以使用诸如 map、 reduce、 join和 window等高级函数进行复杂算法的处理。最后还可以将处理结果存储到文件系统，数据库和现场仪表盘。在“ One Stack rule them all”的基础上，还可以使用 Spark的其他子框架，如集群学习、图计算等，对流数据进行处理。 　　 Spark Streaming处理的数据流图： 　　 　　 Spark的各个子框架，都是基于核心 Spark的， Spark Streaming在内部的处理机制是，接收实时流的数据，并根据一定的时间间隔拆分成一批批的数据，然后通过 Spark Engine处理这些批数据，最终得到处理后的一批批结果数据。 　

十年前有个朋友的毕业论文题目与股票数据分析相关。于是他用程序实现了解析通达信数据、计算统计指标、绘图……结果时间过去大半，核心的分析功能还没开始实现。 而现在使用Python语言，下载数据、计算统计指标、绘图，以及数据分析都有现成的工具，我们不用再去关注细节，可以将主要精力用于组合工具和实验。本篇将介绍量化交易相关的常用三方库。 1.常用三方库 数据分析工具 Pandas：数据表工具 Numpy：数学计算工具 Scipy：数学计算工具 Sklearn：机器学习工具 下载数据 TuShare：读取国内股票数据 Pandas_reader：读取国内外股票数据 回溯框架 PyAlgoTrade：离线的分析回溯工具，PyAlgoTrade-cn为A股版本 Zipline：分析回溯工具 计算技术指标 TA-Lib：计算技术指标，底层由C语言实现，支持150多个函数 Pandas_talib：计算技术指标，由Python语言实现，支持30多个函数 金融绘图 Mpl_finance：金融绘图工具，原matplotlib中的子模块 数据分析工具比较通用，不在股票专题中介绍；上一篇在数据下载方法中介绍了Tushare和Pandas_reader软件的用法，下一篇将讲解回溯工具，本篇则介绍计算技术指标和金融相关的绘图方法。 2.计算技术指标 a) 技术指标 Ta-lib支持150多个函数

　　在做政府项目时经常会遇到要就算工作日的情况，在网上找了一圈就只有一些告诉大家怎么做的没有可以拿来就用的代码（可能是没有找到），所以我就把我写出来的发出来； 　　我是用thinkphp5写的，原生或其他框架可以直接复制计算节假日类； 　　首先说下我是怎么做的： 　　 第一步 　　　　获取节假日安排，由于考虑到人家接口的稳定性然后又没有找到对应大厂的接口，这个我就自己写了，这个我就不详细写了，后面会贴出对应的代码，直接整合就好了 　　　　 　　 第二步 　　　　 我是习惯先写调用的接口，所以在接口中规定要计算的开始时间、天数，返回的格式（最后一天或中间所有的时间） 　　　　 第三步 　　　　 调用接口由于到数据库中存的节假日安排的只有一个开始时间没有详细的放假时间，所以先处理详细的放假安排，然后考虑到如果计算天数很大的话可能会出现内存泄漏的问题，所以我就把放假时间和补班时间放在了一个数组中，减少后面的遍历 　　　　 　　 第四步 　　　　生成从指定时间到指定天数的原始数据，如：2019-10-10是开始时间，计算100天工作日的时间，就先生成一百条数据，从10月11日开始明天一条数据存到数组中 　　　　 　　　　 第五步 　　　　 　　判断原始数据中的时间是否是周六、周日或节假日，是的话就删除对应的值，重新生成,一直处理到没有周六周日和节假日为止，这样就把节假日给就算出来了 　　　

tshark - 转储和分析网络流 概要 说明 不带任何选项设定，tshark的将工作很像tcpdump的。它将使用PCAP库来从第一个可用的网络接口捕获流量，并显示在stdout为每个接收到的分组的摘要线。 的wireshark（1） https://www.wireshark.org/docs/man-pages/wireshark.html 压缩文件支持使用（因此要求）zlib库。如果zlib库不存在，tshark的编译，但将无法读取压缩文件。 如果-w没有指定选项，tshark的写到标准输出它捕获或读取数据包的解码格式的文本。如果-w指定选项，tshark的写入由该选项与数据包的时间标记所指明的分组的原始数据，沿该文件。 不能 使用-w选项）。 当数据包写入到文件中，tshark的，默认情况下，写在文件PCAP格式，并写入所有它认为到输出文件中的数据包。该-F选项可用于指定在其中写入该文件的格式。显示的可用文件格式此列表-F没有价值的标志。但是，你不能指定一个实时捕获的文件格式。 选项 -2 执行两遍分析。这会导致tshark的缓冲输出，直到整个第一遍已完成，但允许它填入需要未来知识领域，如字段'在帧＃响应“。还允许将正确计算重组帧依赖性。 -a <捕捉自动停止条件> 设置一个标准，指定当tshark的是停止写入捕捉文件。标准是的形式 测试 ： ֵ ，其中 测试 是下列之一