1.2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
2.html中src是源码采样什么意思(html语言里src是什么意思)
3.FFmpeg源码分析: AVStream码流
4.Linux 性能调优必备：perf 使用指南
5.PEARL:显著提高元强化学习采样效率（附源码）
2023全国大学生数学建模竞赛E题详解+Python代码源码(三)SARIMA模型
本文主要讨论如何利用SARIMA模型预测分析未来两年某水文站水沙通量的变化趋势，并为该站制定最优采样监测方案。源码采样SARIMA模型是源码采样处理具有季节性的平稳时间序列数据的有力工具，适用于描述周期性波动现象，源码采样如季节性时间序列数据。源码采样
首先，源码采样net.sf.json 源码本文回顾了平稳时间序列与白噪声序列的源码采样基本概念。平稳时间序列是源码采样指其统计特性不随时间变化的序列，而白噪声序列则是源码采样一种随机序列，各期方差一致。源码采样这些概念对于理解季节性时间序列的源码采样特性至关重要。
接着，源码采样引入了季节时间序列模型（SARIMA），源码采样强调其在处理具有周期性波动的源码采样序列时的优越性。SARIMA模型在ARIMA模型的源码采样基础上加入了季节性成分，使得其能够更好地捕捉和预测季节性变化。
在SARIMA模型定义中，包含季节自回归（SAR）、季节差分（Sd）、季节移动平均（SMA）三个关键参数。这些参数对于模型的拟合和预测至关重要。通过合适的参数选择和模型调优，SARIMA模型可以有效地预测未来数据。
建模过程中，包括数据预处理、平稳性检验、参数选择与模型诊断等步骤。首先，对时间序列数据进行平稳性校验和季节性差分操作。短线妖股源码若数据非平稳，则通过差分操作使其平稳。同时，利用季节性差分消除季节性影响。随后，通过时序图观察序列的季节性、趋势性与周期性。
通过季节性分解（seasonal_decompose）可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分，有助于直观理解数据特性。
差分操作对于消除趋势和季节性有重要作用。通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图来估计模型参数，进而确定适当的p、d、q值。ADF检验用于验证时间序列的平稳性，若检验结果显著，表明序列平稳。
基于以上步骤，可以建立SARIMA模型，实现对未来水沙通量的预测。模型建立后，需要进行诊断和调优，确保预测结果的准确性。最后，根据预测结果制定最优的采样监测方案，以确保既能及时掌握水沙通量的动态变化，又能有效控制监测成本。基础k线图源码
本文提供了一套完整的方法论和理论框架，用于解决实际问题中的季节性时间序列预测与优化监测方案。通过深入分析数据特性、选择合适的模型参数与优化策略，可以为水文站的水沙通量管理提供科学依据。
html中src是什么意思(html语言里src是什么意思)
img src代码是什么意思imgsrc代码是html中显示的代码，当文件和html文件在同一路径下时，可采用，
html中显示的代码是“
alt="图像的替代文本"
width="图像宽度值"
height="图像高度值">”。
HTMLimg标签定义HTML页面中的图像，该标签的src属性规定显示图像的URL。
Src缩写是什么意思
src其全称是SampleRateConvertor（采样率转换器）的缩写；
在html语言中，基本用到的标签都是英文简写，src就是其中一个例子；
当然，在学习中，还会有其他英文简写，多看、多练、多用就能熟悉起来了。
src是什么意思
src是源代码的意思。
在HTML语言中,网页中插入所用标签,的src属性用来指定位置。如便是插入名为ming.bmp的图象.
html语言里src是什么意思
src是标签的必选属性，它的值是图像文件的URL，也就是引用该图像的文件的的绝对路径或相对路径。
是source的简写，意思就是资源位置，你所引用的位置。
绝对URL-指向其他站点（比如src="/"）。放量背离指标源码
相对URL-指向站点内的文件（比如src="/i/image.gif"）。
src是source的缩写，指向外部资源的位置，指向的内容将会嵌入到文档中当前标签所在位置；在请求src资源时会将其指向的资源下载并应用到文档内，例如js脚本，img和frame等元素。src和href之间有区别，可以混着用。src用于替换当前元素，href用于在当前文档和引用资源之间确立联系。
FFmpeg源码分析: AVStream码流
在AVCodecContext结构体中，AVStream数组存储着所有视频、音频和字幕流的信息。每个码流包含时间基、时长、索引数组、编解码器参数、dts和元数据。索引数组用于保存帧数据包的offset、size、timestamp和flag，方便进行seek定位。
让我们通过ffprobe查看mp4文件的码流信息。该文件包含5个码流，是双音轨双字幕文件。第一个是video，编码为h，帧率为.fps，源码大全手机版分辨率为x，像素格式为yuvp。第二个和第三个都是audio，编码为aac，采样率为，立体声，语言分别为印地语和英语。第四个和第五个都是subtitle，语言为英语，编码器为mov_text和mov_text。
调试实时数据显示，stream数组包含以下信息：codec_type（媒体类型）、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate、channels等编解码器参数。
我们关注AVCodecContext的编解码器参数，例如codec_type、codec_id、bit_rate、profile、level、width、height、sample_rate和channels。具体参数如下：codec_type - 视频/音频/字幕；codec_id - 编码器ID；bit_rate - 位率；profile - 编码器配置文件；level - 编码器级别；width - 宽度；height - 高度；sample_rate - 采样率；channels - 音道数。
AVStream内部的nb_index_entries（索引数组长度）和index_entries（索引数组）记录着offset、size、timestamp、flags和min_distance信息。在seek操作中，通过二分查找timestamp数组来定位指定时间戳对应的帧。seek模式有previous、next、nearest，通常使用previous模式向前查找。
时间基time_base在ffmpeg中用于计算时间戳。在rational.h中，AVRational结构体定义为一个有理数，用于时间计算。要将时间戳转换为真实时间，只需将num分子除以den分母。
Linux 性能调优必备：perf 使用指南
perf 是 Linux 内核源码树内嵌的性能剖析工具。
它运用事件采样原理，以性能事件为核心，支持对处理器和操作系统性能指标的剖析。通常用于查找性能瓶颈和定位热点代码。
本文目录包括：
安装 perf
在大多数 Linux 发行版中，perf 工具包含在linux-tools 包中。使用包管理器安装，如 Debian 系统上的：
在 Red Hat/CentOS 系统上：
基本使用
列出所有可用的性能事件，包括硬件事件和软件事件。
使用perf record 记录目标程序的性能数据。
例如：-g 表示记录调用栈，-a 表示对所有 CPU 进行采样，-F 表示每秒采样 次，sleep 6 是要分析的程序。
这会生成 perf.data 文件，包含采集的性能数据。
可以指定要分析的事件类型，如 CPU 时钟周期、缓存命中等。
支持跟踪点，一种在内核中预定义的事件，用于跟踪系统调用等。
（常用的）可选参数
每个参数的使用取决于具体需求。例如，使用-a 参数对整个系统进行性能分析；使用-p 或 -t 分析特定进程或线程；-g 对理解程序的函数调用关系非常重要。
实际使用中，先使用perf record ./your_program 进行简单性能记录，再尝试添加不同参数。
分析性能数据
使用perf report 分析记录的数据。
可以用-i 指定要分析的性能数据。
这将展示一个交互式报告，可使用键盘导航查看不同视图。
使用示例
以下是一个简单的 C++ 程序示例，创建一个 std::vector 并使用 push_back 和 emplace_back 方法添加元素，以比较这两种方法在性能上的差异。
ComplexObject 类有一个构造函数，接受一个整数参数并存储它。构造函数和析构函数都会输出一条消息，以便看到对象的创建和销毁。创建 万个这样的对象，并比较 push_back 和 emplace_back 的性能。
要编译和运行这个程序，需要一个支持 C++ 或更高版本的编译器。使用以下命令：
这将编译程序并运行生成的 vector_test 可执行文件。
使用 perf 分析程序性能。
确保有权限运行 perf。
使用以下命令记录性能数据：
perf record ./vector_test
运行结束后，使用perf report 查看性能报告。
在报告中，可以看到不同函数的调用次数、执行时间等信息。
进入交互界面后，
其他功能
perf 提供了许多其他工具，如 perf stat（显示程序运行时的性能统计信息），perf top（实时显示性能热点），perf annotate（显示源代码级别的性能分析）等。
使用perf top 查看实时性能数据。
对特定函数或代码行进行性能分析。
统计特定事件（如缓存未命中）的发生次数。
高级用法注意事项可能遇到的问题
问题1
根据错误信息，系统上的 perf_event_paranoid 设置为 4，意味着除了具有特定 Linux 能力的进程外，所有用户都无法使用性能监控和可观察性操作。
要解决这个问题，有几个选项：
使用以下命令临时更改设置：
sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=-1
或者，如果你只想允许使用用户空间事件：
sudo sysctl -w kernel.perf_event_paranoid=0
请注意，降低 perf_event_paranoid 的值可能会增加系统安全风险。
问题2
错误信息表明，由于 /proc/sys/kernel/kptr_restrict 设置的值，内核符号（kallsyms）和模块的地址映射被限制了。
当你尝试使用perf record 收集性能数据时，如果无法解析内核样本，将无法得到有关内核函数和模块的详细信息。
为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：
你可以临时更改 kptr_restrict 的值，以允许 perf 工具访问内核指针。
这将设置 kptr_restrict 为 0，允许所有用户访问内核指针。
如果你的系统上有 vmlinux 文件，perf 工具可以使用它来解析内核样本。
确保 vmlinux 文件与当前运行的内核版本相匹配。
如果 vmlinux 文件不存在或过时，你可能需要更新它。
降低 kptr_restrict 的值会降低系统的安全性。
PEARL:显著提高元强化学习采样效率（附源码）
学习代理在复杂多变环境中获得新技能，如同人类一般迅速，是人工智能领域的一大挑战。元强化学习（meta-reinforcement learning，meta-RL）为这一难题提供了解决方案。通过在执行相关任务中积累丰富经验，代理能够在有限数据下适应新任务，尤其适合行动与经验收集的代理，有望实现对新场景的快速适应。
然而，元训练过程往往需要大量数据，导致现有元强化学习算法的采样效率低下，限制了其在真实世界的应用。为解决这一问题，近期提出了一种名为 PEARL（Proximal Embedding for Meta-Reinforcement Learning）的算法。PEARL显著提高了采样效率，实现了数量级的提升，其源码已公开在GitHub上，有兴趣的读者可进行查阅。
PEARL算法的提出，标志着元强化学习领域的一大突破。它不仅提高了学习效率，还拓宽了元强化学习在实际应用中的可能性。随着更多研究的开展，元强化学习有望在更多领域展现其潜力，为人工智能技术的发展注入新动力。
