前言 之前做短视频项目，需求是需要视频缓存功能，我也觉得比较合理，毕竟一个视频看完之后重复观看的时候还需要从网上加载是很不友好的事情，一方面耗费用户的流量，另一方面直接从本地播放要更流畅，特别是在seek的时候。在github上看到了AndroidVideoCache，使用起来…

AndroidVideoCache研究 01.AndroidVideoCache ijk 我们想让ijk支持边下边播的能力，通过AndroidVideoCache就可以实现，AndroidVideoCache的设计很优雅，能够解耦不同的播放器，比如可以支持ijk、系统播放器mediaplayer、exoplayer…

目录 背景AndroidVideoCache简单使用实现原理源码分析AndroidVideoCache的不足资料收获 一、背景 播放音视频时，播放器数据的请求是由播放器内部发起的，我们只是提供了一个url，而不能控制数据的请求过程， 都是要先进行下载&…

在阿里云购买云服务安装mysql8出现的问题： warning: mysql-community-server-8.0.26-1.el7.x86_64.rpm: Header V3 DSA/SHA256 Signature, key ID 5072e1f5: NOKEYerror: Failed dependencies:libaio.so.1()(64bit) is needed by mysql-community-server-8.0.26-…

该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼 y[301.125 461.90625 647.25 458.71875 192.1875 168.5625 69.75 74.71875 47.0625 37.875 19.3125 42.65625 38.8125 23.34375 93 46.125 2.8125 0 0 0 0 0 16.78125 20.4375 31.96875 23.8125 37.96875 17.8125 68.8125 321 227…

时间序列分析模型——ARIMA模型 一、研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。…

时间序列分析 ARIMA 1. 指数平滑法2. 时间序列的预处理 2.1. 平稳性2.2. 纯随机性(白噪声检验) 3. 平稳时间序列建模 3.1. ARIMA模型3.2. 时间序列建模步骤3.3.细节分析 3.3.1. 平稳性的检验3.3.2. 模型的选择3.3.3. 模型的检验 1. 对所选择的模型产生的残差做自相关图2. 做D-W…

ARIMA模型：Python实现 自回归移动平均模型（ARIMA）是一种经典的时间序列分析和预测方法。前期已介绍了ARIMA的概念和公式，本文将介绍ARIMA模型的理论基础，并提供详细的Python代码实现，帮助读者了解如何应用…

1、数据介绍 再介绍本篇的内容之前，我们先来看一下本文用到的数据。本文用到的中国银行股票数据下载：http://pan.baidu.com/s/1gfxRFbH，提取码d3id。 我们先来导入一下我们的数据，顺便画出收盘价数据的折线图：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ChinaB…

文章目录 ARIMA验证平稳性差分ARMAARMA ACF(自相关函数)PACF(偏自相关函数)综合考虑理清思路 ARIMA 传送门：https://www.bilibili.com/video/BV1dT4y1V7qW?p3&share_sourcecopy_web 验证平稳性 要求我们用其时间特性的时候，就得需要该样本数据的…

近来，一个项目需要预测数据，想到了利用ARIMA算法来解决这个问题，遂将最近一段时间关于ARIMA算法的研究内容做以总结。 【ARIMA算法介绍】 【ARMA与ARIMA】 “ARIMA”实际上并不是一整个单词，而是一个缩写。其全称是&#xff1…

ARIMA步骤实现 目录前言模型选择arma原理模型表示模型求解模型阶数选择稳定性检验白噪声检验求解求解流程目录 前言 最近项目需要对位移数据进行预测，尝试了比较流行的几种方法如：LSTM、ARMA等…。选来选去还是arma模型综合效果最好。写这篇文章的目的也是记录下arma的理论…

我于2019年发布此篇文章至今收获了许多人的指点，当时的代码的确晦涩难懂，近期有空，将代码重新整理了一遍，重新发送至此。希望能够帮助大家更好地理解。 建模步骤： 目录 数据包和版本申明 步骤一：数据准备…

模型简介 “ARIMA”实际上并不是一整个单词，而是一个缩写。其全称是：Autoregressive Integrated Moving Average Model，即自回归移动平均模型。它属于统计模型中最常见的一种，用于进行时间序列的预测。其原理在于：在将…

文章目录 0 结果1 介绍2 建模2.1 预备知识2.1.1 ADF检验结果（单位根检验统计量）2.1.2 差分序列的白噪声检验（这里使用Ljung-Box检验）2.1.3 ARIMA模型（差分整合移动平均自回归模型）的三个参数:p，…

全文共25000余字，预计阅读时间约50~83.33分钟 | 满满干货，建议收藏！ 1. 前言 在我们深入了解ARIMA模型之前，我们首先需要对其构成部分——AR模型和MA模型有一定的了解。在前两篇文章中，我已经对这两种模型进行了详细的…

前述 介绍ARIMA模型前，首先需要了解一下这几个模型 AR 自回归模型（Autoregressive） Xtφ1Xt-1…φpXt-pαt MA 移动平均模型（Moving Average） Xt αt-θ1αt-1-…-θqαt-q ARMA（p,q） Xtφ1X…

部分1： Dep. Variable（需要预测的变量）、Model（模型及其参数）、Date、Time、Sample（样本数据）、No. Observations（观测数据的数量） 部分2： Log Likelihood…

专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html 专栏内容 所有文章提供源代码、数据集、效果可视化 文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜 时间序列预测存在的问题 现有的大量方法没有真正的预测未来值，只是用历史数据做验证 利用时间…

1.概述 ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是(Autoregressive Integrated Moving Average Model)。 也记作ARIMA(p,d,q)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。 采用ARIMA模型预测时序数据，必须是稳定的(平稳性)，如果不稳定的数…