我有下面的存储过程，我用它来显示多个ASP图表项目的数据。CREATEDEFINER=`root`@`localhost`PROCEDURE`GetChartApprovedData`(insiteValuevarchar(45),inskillValuevarchar(100),inshiftValuevarchar(100),intmValuevarchar(45),ingrpmValuevarchar(45),indateValuedate,indateValue1date)BEGINSELECTcount(agentlogin)AStotalApproved,shiftASSh

【论文阅读】RevIN-ReversibleInstanceNormalizationforAccurateTime-SeriesForecastingAgainstDistributionShift0.论文基本信息发表信息：ICLR2022论文地址：https://openreview.net/forum?id=cGDAkQo1C0p1.简介时间序列预测中的主要挑战之一是数据分布漂移问题（distributionshiftproblem），即数据分布，比如数据的均值方差等，会随着时间而变化，这会给时序预测问题造成一定的难度（这类数据也成为非平稳数据non-stationary）。而在时序预测

我有一些数据格式如下:LaneSeries168016851688266624252775...我想在每条channel上获取最高的n个系列(为了这个例子，我们假设2个，但可能更多)所以输出应该是:LaneSeries1688168527752666获得每条泳道的最高系列很容易，但我似乎找不到获得最高2个结果的方法。我使用带有GROUPBY的MAX聚合函数来获取MAX，但是没有像SQLServer中那样的“TOPN”函数，并且使用ORDERBY...LIMIT仅返回总体上最高的N个结果，而不是每个channel。因为我使用JAVA应用程序，所以我自己编写代码来查询数据库并选择N是什么，

我有两个整数值ta和thc，我正在对这两个值进行百分比计算，并将这些值传递给每列上的asp图表标签，如下面的代码所示。while(myread2.Read()){while(myread.Read()){stringta1=myread["totalapplied"].ToString();stringthc1=myread2["THC"].ToString();Int32ta=Convert.ToInt32(ta1);Int32thc=Convert.ToInt32(thc1);varcalc=(((double)ta/(double)thc)*100);stringpercentC

这是一篇ICLR2023top5%论文论文链接：https://openreview.net/pdf?id=vSVLM2j9eie代码：https://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer1.MultivariateTimeSeriesForecastingMTS，多变量时序数据预测。利用MTS的历史值可以预测其未来的趋势，例如心电图（ECG），脑电图（EEG）脑磁图(MEG)的诊断以及系统监测等等都是固有的多变量问题。该任务数据每个实例序列拥有多个维度，是一个d维向量和m个观测值(时间序列)的列表，如下所示数据（借鉴自综述论文：《Thegreatmulti

目录1.Overview2.BlockDiagram3.Transmitter4.Receiver5.PhysicalCodingSublayer（PCS）6.PhysicalMediumAttachment（PMA）本博客为Xilinx7系列FPGA的千兆比特高速收发器（GigabitTransceiver,GT）介绍ug476-7SeriesFPGAsGTXGTHTransceiversUserGuidesp002-Aurora8B/10Bprotocolspecpg046-Aurora8B/10Bv11.1LogiCOREIPProductGuide1.Overview2.BlockDi

本篇内容，基于阅读J.Bhasker•RakeshChadha著作《StaticTimingAnalysisforNanometerDesigns》后进行的总结以及自己的观点和感想，如有不正确的地方，还请指点。读者有微电子基础将更好理解内容。（图片内容绝大部分直接引用书中）本章节介绍STAcheck中各种timing相关的check。前面有做过介绍，timingpath一共分为4类，i2reg,reg2reg,reg2o,i2o,其中大量的检查应该是reg2reg。对于reg2reg的timing检查项又分为很多种，其中setup/holdcheck最为常见。1.setup/holdtimin

标题：ParIS：快速时间序列索引和查询应答的下一个目标本文与2018TKDE-ParIS+:DataSeriesIndexingonMulti-CoreArchitectures几乎是同一篇，一篇在会议，一篇在期刊，期刊文章做了些补充说明和优化，合并在一起说了。编者的总结：本文为iSAX提供了一种并行化算法，非常细粒度的并行，基于少量性能强劲的服务器，将similaritysearch的建索引和精确查询效率提升了一两个数量级，是非常卓越的进步。本文没有基于任何计算框架或者分布式服务，直接自己操控磁盘读写和内存控制，对于精确查询，选择了分区全盘扫描一遍SAX，利用原子操作BSF控制剪枝，最终也