目录01-2023年02月-月度考核汇报2月份完成项目情况2月份学习情况3月份学习计划老师点评02-2023年03月-月度考核汇报项目完成情况本月学习内容下月学习计划老师点评01-2023年02月-月度考核汇报2月份完成项目情况MySQL数据同步到ElasticSearch任务进展（Windows系统）： 通过logstash加载mysql.conf配置文件的方式实现了 在MySQL数据库进行增改后于一分钟内将数据状态同步至ES中。2月份学习情况本月主要学习了以下内容：①ElasticSearch：索引库维护、集群、Postman工具的使用、Java客户端操作索引库、SpringData操作E
6月，合规与监管成为本月加密领域的主旋律，在海外，SEC接连起诉币安与Coinbase两大交易平台，并将除BTC、ETH、USD系等的几乎所有加密货币列为证券，引发市场哗然，行情也与之紧密关联，随着做市商缓慢退场，加密流动性再次抽离，即使在美联储暂停加息的大背景下仍未好转，主力稳定币市值缩水。但在月底，传统机构入场促使行情实现过山车转折，贝莱德申请BTC信托利好引领灰度GBTC大涨，华尔街背景交易所EDX再度引发国家交易所猜想，VolatilityShares宣布推出2倍BTC策略ETF，在利好叠加下，BTC月底一度冲上3.1万美元，截至发稿日也仍在3万美元上方。但目前大涨更多是情绪面的博弈，
7月，Terra连锁事件发酵进入后期，三箭资本与Celsius相继宣布破产清算，尽管区块链整体市场仍旧低迷，但利空预期已逐步在市场出清，在美联储持续加息的背景下，海外区块链成为了风投的替代性标的，7月区块链投融资仍较为活跃。但从市场而言，区块链行业亟输血需提振信心，目前较多关注在预计9月即将来临的远期利好以太坊合并与升级。视野回归至国内，国内区块链领域平稳发展，在政策、应用方向仍有推进，热点多聚焦于数字藏品领域。上海NFT新规激起数字藏品市场千层浪，但该政策更多关注于NFT技术的现实使用，而并非数字藏品这一业务形态的开放推广，同时并非法律法规的强制文件，适用性有限。而从市场而言，数字藏品市场从
4月，以太坊上海升级与香港Web3动向成最大热点，上海升级的完成是转POS的重要里程碑，从市场而言，由于升级解锁质押ETH是否引发抛压备受关注，仅以交易表现来看，并未出现大范围的抛压与离场。另一方面，香港嘉年华活动成为近年来加密圈封闭氛围的解压器，活动呈指数型爆发，加密货币也首次在大型集会举办中实现正向增长，比特币一度重回3万美元。此外，香港Web3.0协会的成立促使圈内将更多目光集中于该领域，成员名单争议不断，由此可见，在政策靴子完全落地前，香港叙事仍将持续较长时间。回归内地，河南政策发力显著，正以河南链为突破口前瞻布局区块链通用基础能力，弯道超车之势已显。另一方面，数字人民币在公用单位工资
1、时间线梳理9月1日~9月4日，颓废阶段9月5日~9月9日，结束了大四唯一的一门课程《软件工程实践》9月10日，和家人一起过了个中秋9月11日，确定还是走考研的道路9月13日~9月15日，继续颓废9月16日~9月17日，回到了学校9月18日，放松了一天9月19日，开始准备考研，每天背单词9月20日~9月23日，坚持背单词+学数学9月24日，预报名考研学校，选择了英二数二+数据结构9月25日~9月26日，继续学习9月27日~9月28日，松懈了两天9月29日~9月30日，继续学习2、详情在8月底辞去工作后，我开始着手准备下一次实习的笔试以及面试，在这个过程中我发现自己所学到的知识并不深入，不论是
想象一个场景，每月租金为100,000，每月月底支付。然后租户决定支付350,000以应付当月和future的费用。我如何分配这笔金额，因为我在这里可以清楚地看到这笔金额可以满足3个半月的需求？这是我在PHP中尝试的方法，但我无法让最后50,000出现。$rent=100000;//rentamount$amountPaid=350000;//amountpaidbytenant$length=$amountPaid/$rent;//numberofmonthspaidforfor($c=1;$c";} 最佳答案 步骤:1)使用ce
我有月度数据。我想将其转换为3个月的“期间”，其中q1从1月开始。因此，在下面的示例中，前3个月的聚合将转换为q2的开始(所需格式:1996q2)。将3个月值混合在一起得到的数据值是3列的平均值。从概念上讲，并不复杂。有谁知道如何一口气做到这一点？潜在地，我可以通过循环做很多艰苦的工作，然后硬编码出来，但我是pandas的新手，正在寻找比蛮力更聪明的东西。1996-041996-051996-061996-07.....25193740所以我在寻找:1996q21996q31996q41997q11997q2.....avgavgavg...... 最佳答案
作者|晓雯，携程高级算法工程师，关注时间序列预测；Bluewind，关注时间序列预测。一、摘要本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。本文考虑到上述情况，针对疫情，给出了一个改进预测方案，来更好地对数据进行预测，使其能更好地运用于预算、规划、决策等管理目的。二、背景中长期月度间夜预测，主要是预测未来公司1-6月内的间夜，可以帮助公司进行预算、规划、决策等管理行为。然
作者|晓雯，携程高级算法工程师，关注时间序列预测；Bluewind，关注时间序列预测。一、摘要本文将分享一个基于疫情情况下的中长期月度间夜数据预测方法。传统的时间序列模型通过学习历史数据中趋势性和季节性的特征，能对月度数据做出相对有效的预测。而自从2020年以来，不时发生的疫情影响了历史数据相对规律的趋势性和季节性特征，也给基于传统时间序列模型的预测带来了难度。本文考虑到上述情况，针对疫情，给出了一个改进预测方案，来更好地对数据进行预测，使其能更好地运用于预算、规划、决策等管理目的。二、背景中长期月度间夜预测，主要是预测未来公司1-6月内的间夜，可以帮助公司进行预算、规划、决策等管理行为。然
