ការព្យាករណ៍ស៊េរីស៊េរីពេលវេលាចម្រុះ

ប្លុក

ការបង្រៀននេះត្រូវបានគេសន្មត់ថានឹងត្រូវបានបោះពុម្ពផ្សាយកាលពីសប្តាហ៍មុន។ លើកលែងតែខ្ញុំមិនអាចទទួលបានការងារ ( និងសមរម្យ ) គំរូរួចរាល់ក្នុងពេលវេលាដើម្បីសរសេរអត្ថបទអំពីវា។ តាមពិតខ្ញុំត្រូវចំណាយពេល ២ ថ្ងៃលើការសរសេរកូដដើម្បីធ្វើឱ្យមានភាពប្រហាក់ប្រហែលគ្នានៃលទ្ធផលដែលមានប្រយោជន៍និងអាចអានបានពីវា។



ប៉ុន្តែខ្ញុំមិនខឹងនឹងវាទេ ( ឥឡូវ​នេះ ) ។ នេះគឺជាគោលបំណងនៃការប្រកួតប្រជែងរបស់ខ្ញុំនៅទីនេះហើយតាមពិតទៅខ្ញុំពិតជាធុញទ្រាន់នឹងការដោះស្រាយបញ្ហាភារកិច្ចចំណាត់ថ្នាក់មុន ៗ ទាំងអស់ជាប់ៗគ្នា។ ហើយដំណឹងល្អគឺខ្ញុំបានរៀនពីរបៀបធ្វើគំរូទិន្នន័យក្នុងទំរង់សមស្របសម្រាប់ដំណើរការការធ្វើការវិភាគទិន្នន័យស្រាវជ្រាវលើទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលានិងការកសាងល្អ ( អ្វីដែលល្អបំផុតដែលខ្ញុំអាចរកបានដូចជាបន្ទាប់ពី ២ ថ្ងៃ ) គំរូ។

ដូច្នេះខ្ញុំក៏បានបង្កើតអនុស្សាវរីយ៍ដើម្បីរំលឹកដល់ដំណើររបស់ខ្ញុំ។ ខ្ញុំសន្យាថាការបង្រៀនត្រឹមត្រូវនៅផ្នែកម្ខាងទៀតរបស់វា។



កន្លែងដែលត្រូវទិញសញ្ញាសម្ងាត់ celsius

បាទ / ចាសខ្ញុំបានបង្កើតលេខកូដផ្ទាល់ខ្លួន



អំពីសំណុំទិន្នន័យ៖ _ សំណុំទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាហ្គាសទាញយកពី នៅទីនេះ ** , _ ** មានឧបករណ៍អានឧបករណ៏ចំនួន ៨ ដែលកំណត់ដើម្បីកំណត់កម្រិតកំហាប់នៃល្បាយឧស្ម័នអេទីឡែនជាមួយមេតានឬកាបូនម៉ូណូអុកស៊ីដ។ កម្រិតនៃការផ្តោតអារម្មណ៍កំពុងផ្លាស់ប្តូរឥតឈប់ឈរជាមួយពេលវេលាហើយឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាកត់ត្រាព័ត៌មាននេះ។

តំរែតំរង់គឺជាដំណោះស្រាយមួយប្រភេទដែលអាចអនុវត្តបានសម្រាប់សំណុំទិន្នន័យនេះប៉ុន្តែខ្ញុំបានជ្រើសរើសដោយចេតនាដើម្បីបង្កើតគំរូស៊េរីពេលវេលាចំរុះដើម្បីស្វែងយល់ពីខ្លួនខ្ញុំជាមួយនឹងបញ្ហាការព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលានិងកំណត់បញ្ហាប្រឈមចំពោះខ្លួនឯង។

ទិន្នន័យស៊េរីពេលវេលាប្រែប្រួលឥតឈប់ឈរជាមួយពេលវេលា។ អាចមានអថេរមួយដែលធ្វើដូច្នេះ (មិនប្រែប្រួល) ឬអថេរជាច្រើនដែលប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (ពហុវចនៈ) នៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

នៅទីនេះមានអថេរលក្ខណៈសរុបចំនួន ១១ ការអានឧបករណ៏ចំនួន ៨ (អាស្រ័យលើពេលវេលា) សីតុណ្ហភាពសំណើមដែលទាក់ទងនិងពេលវេលា (ត្រា) ដែលការថតត្រូវបានអង្កេត។

ដូចសំណុំទិន្នន័យភាគច្រើននៅក្នុងឃ្លាំងសិក្សាម៉ាស៊ីនរបស់យូស៊ីអាយអ្នកនឹងត្រូវចំណាយពេលសម្អាតឯកសាររាបស្មើបម្លែងវាទៅជាទ្រង់ទ្រាយស៊ីអេសវីហើយបញ្ចូលបឋមកថាជួរឈរនៅខាងលើ។

ប្រសិនបើនេះស្តាប់ទៅអស់កម្លាំងអ្នកអាចទាញយកបាន ឯកសារមួយបែបនេះ ខ្ញុំបានរៀបចំរួចហើយ។

aws vs azure ដែលល្អជាងសម្រាប់អាជីព

ធី

របស់គាត់នឹងក្លាយជាការបង្រៀនដ៏យូរអង្វែងជាមួយនឹងការពន្យល់យ៉ាងសំបូរបែបនៅទីនេះនិងទីនោះដើម្បីពន្យល់ពីទស្សនៈដែលអ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងភាគច្រើនប្រហែលជាមិនដឹង។ ដូច្នេះសូមអរគុណទុកជាមុនចំពោះការអត់ធ្មត់របស់អ្នកហើយខ្ញុំនឹងរក្សាការពន្យល់ឱ្យត្រង់និងខ្លីតាមដែលអាច។

ទិន្នន័យមិនស្ថិតស្ថេរមាននិន្នាការដែលមានវត្តមាននៅក្នុងទិន្នន័យ។ យើងនឹងត្រូវលុបបំបាត់ទ្រព្យសម្បត្តិនេះពីព្រោះគំរូវ៉ិចទ័រស្វ័យប្រវត្តិ (VAR) តម្រូវឱ្យទិន្នន័យស្ថិតស្ថេរ។

ស៊េរីស្ថានីគឺជាស៊េរីដែលតម្លៃមធ្យមនិងភាពប្រែប្រួលរបស់វាមិនផ្លាស់ប្តូរតាមពេលវេលា។

វិធីមួយដើម្បីពិនិត្យមើលភាពស្ថិតស្ថេរគឺតេស្ត ADF ។ តេស្ត ADF ត្រូវតែអនុវត្តចំពោះជួរឈរអានឧបករណ៏ទាំង ៨ ។ យើងក៏នឹងបែងចែកទិន្នន័យទៅជាសំណុំរងនិងតេស្តសាកល្បង។

#ការវិភាគពហុមុខងារ #ពេលវេលា-ស៊េរី-ការព្យាករណ៍ #វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ #ការរៀនម៉ាស៊ីន #ការវិភាគស៊េរីពេលវេលា #ការវិភាគទិន្នន័យ

ឆ្ពោះទៅរកដាស្កាស្យូម

ការព្យាករណ៍ស៊េរីស៊េរីពេលវេលាចម្រុះ

ការបង្រៀននេះត្រូវបានគេសន្មត់ថានឹងត្រូវបានបោះពុម្ពផ្សាយកាលពីសប្តាហ៍មុន។ លើកលែងតែខ្ញុំមិនអាចទទួលបានគំរូ (និងសមរម្យ) ដែលត្រៀមរួចជាស្រេចដើម្បីសរសេរអត្ថបទអំពីវា។