冷月半明

在时间序列预测中，我们经常会面临具有季节性波动、节假日效应和突发变化的数据。例如，电力需求的预测不仅受到季节变化的影响，还会受到节假日、周末等因素的波动。传统的时间序列方法，如ARIMA和SARIMA

在日常开发中，​​临时性错误​​（如网络波动、服务繁忙、资源锁竞争）是程序员最常遇到的挑战之一。这些错误通常会在短时间内自动恢复，但若处理不当，会导致程序崩溃或数据丢失。本文将深入解析两种​​高效记录

随着得物业务的快速发展，积累了大量的时序数据，这些数据对精细化运营，提升效率、降低成本有着重要作用。

大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察员，前端之虎陈随易。 我会在这里分享关于 独立开发、编程技术、思考感悟 等内容，欢迎关注。

一、什么是滑块验证？ 滑块验证是一种常见的反爬虫手段，用户需要按住滑块拖动到指定位置，才能通过验证。多缺口滑块验证则是在背景图上有多个缺口，滑块需要精确拖动到正确的缺口位置。 手动操作很简单，但自动化

使用 Facebook Prophet 进行时间序列预测和缺失值填充 在数据分析和机器学习领域，时间序列预测是一个常见的任务。Facebook 开源的 Prophet 是一个专门用于时间序列预测的工具

当Prophet遇上"性冷淡"曲线：为什么你的预测总像心电图平直线？ 在金融交易量预测、电商销量预估等场景中，数据常呈现剧烈波动特征。尽管Facebook开源的Prophet模型以"开箱即用"著称，但

我们来看这样一个面试场景。 面试官：“在你们的项目中，用到多表关联查询了吗？” 候选人：“嗯，每个项目都用到了。” 面试官听了似乎有些愤怒，说：“多表关联查询这么慢，为什么你们还要用它！”

在处理大规模数据时，Pandas 的 apply() 方法可能会导致性能瓶颈，尤其是在逐行操作时。本文将详细介绍如何优化 apply() 操作，并将其转化为向量化操作，以显著提升计算速度。 一、背景介