通过阿里云Python LLM SDK上报LLM Trace数据
阿里云自研Python LLM SDK为LLM应用提供高质量的自动埋点能力,并自动上报链路数据至可观测链路 OpenTelemetry 版。数据上报成功后,可观测链路 OpenTelemetry 版即可开始监控应用,您可以查看LLM领域的新版TraceView,更直观地分析不同操作类型的输入输出、Token消耗等信息。
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【Python】如何判断时间序列数据是否为平稳时间序列或非平稳时间序列?
判断时间序列数据是否为平稳时间序列或非平稳时间序列,通常可以通过以下方法: (1)观察时间序列数据的均值和方差是否随时间变化而发生明显的改变。若均值和方差变化明显,则该时间序列数据可能为非平稳时间序列,反之,则可能为平稳时间序列。 (2)对时间序列数据进行差分后,再对数据通过ADF单位根检验或KPSS检验,如果数据平稳,则该时间序列数据可能为非平稳时间序列,反之,则可能为平稳时间序列。 ...
【Python列表解锁】:掌握序列精髓,驾驭动态数据集合
一、列表 列表是一个能够存储多个同一或不同元素的序列 列表:list ---- [] 列表属于序列类型(容器序列) 列表属于可变类型(可直接改变原数据–可变序列) 序列: ...
Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33896 这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用,用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。具体而言,研究SETAR模型的估计和预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 我们在这里考虑原始的太阳黑子序列以拟合ARMA示例,尽管文献中许多来源在建模之前对序列进行变换。 ...
Python随机波动性SV模型:贝叶斯推断马尔可夫链蒙特卡洛MCMC分析英镑/美元汇率时间序列数据|数据分享
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33885 本文描述了帮助客户使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法通过贝叶斯方法估计基本的单变量随机波动模型,就像Kim等人(1998年)所做的那样(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 定义模型以及从条件后验中抽取样本的函数的代码也在Python脚本中提供。 ...
【Python机器学习专栏】时间序列数据的特征工程
在机器学习领域,时间序列数据是一种特殊类型的数据,它按照时间顺序排列,通常用于分析和预测时间序列中的模式、趋势或周期性。特征工程是提升模型性能的关键步骤,特别是在时间序列分析中,正确的特征可以帮助模型捕捉和理解数据的动态特性。本文将探讨时间序列数据的特征工程方法,并展示如何在Python中实现这些技术。 时间序列...
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(下)
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上):https://developer.aliyun.com/article/1498624 滚动窗口平滑和移动平均 pandas.DataFrame.rolling 让我们将数据拆分为...
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上)
全文链接:https://tecdat.cn/?p=33550 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的,具有特定频率,也可以是不规则间隔的,比如电话通话记录(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 什么是时间序列? 在进行投资和交易研究时,对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Panda...
PYTHON 用几何布朗运动模型和蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27099 介绍 金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机(与确定性相反)变量。 该项目分两部分完成: ...
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