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tsfeatures

高效提取时间序列特征的R工具包

tsfeatures是一个R包,专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等,并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标,适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装,支持多种时间序列特征提取方法,使用简单灵活。

tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集
GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列
TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。
awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总
GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习
本项目汇集了时间序列预测领域的最新论文、代码和相关资源。内容涵盖M4竞赛、Kaggle时间序列竞赛、学术研究、理论基础、实践工具和数据集等。为研究人员和从业者提供全面的参考资料,促进时间序列预测技术的深入研究与应用。
pg_timeseries - PostgreSQL时序数据管理与分析扩展
GithubPostgreSQL开源项目数据分区数据分析数据压缩时间序列API
pg_timeseries是PostgreSQL的时序数据管理扩展,提供自动分区、压缩和保留策略等功能。它简化了时序表的创建和维护,并包含分析辅助函数以简化复杂查询。该扩展依赖columnar、pg_cron和pg_partman,支持Docker快速部署。pg_timeseries为时序数据提供了全面的管理和分析解决方案。
Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合
Github开源项目数据分析时间序列机器学习深度学习预测
这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库,整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务,提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码,为时间序列研究提供全面的参考。
Rcpp - R和C++的高性能集成框架
C++GithubRcppR语言开源项目数据分析集成
Rcpp是一个广受欢迎的R扩展包,实现了R与C++的无缝集成。它支持R数据类型到C++的自动映射,提供语法糖和模块功能,简化了C++函数在R中的使用。Rcpp大幅提高了R的计算效率,目前已被2791个CRAN包和254个BioConductor包采用,成为增强R语言性能的重要工具。
gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包
GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习
GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库,专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架,包括PyTorch和MXNet,提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景,如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。
RedisTimeSeries - Redis官方开发的时间序列数据库模块 支持高吞吐低延迟
GithubRedisTimeSeriesRedis模块开源项目数据存储时间序列分析时间序列数据库
RedisTimeSeries是Redis官方开发的时间序列数据库模块,支持高吞吐量数据插入和低延迟读取。该模块提供时间范围查询、聚合分析、可配置数据保留策略、自动数据压缩和二级索引等功能。适用于处理传感器数据、股票价格、流量统计等时间序列信息。RedisTimeSeries可与Prometheus和Grafana等工具集成,是一个全面的时间序列数据处理解决方案。
tensorflow - TensorFlow与R语言的深度学习框架集成
APIGithubR语言TensorFlow开源项目数据流图机器学习
TensorFlow for R是一个将TensorFlow深度学习框架集成到R语言环境的开源项目。它支持在R中构建和执行TensorFlow计算图,兼容CPU和GPU运算。该项目提供完整的TensorFlow API访问,并包含安装指南和使用文档。适合需要在R中进行机器学习和大规模数值计算的研究人员和数据科学家使用。
pytorch-ts - 概率时间序列预测开源框架
GithubPyTorchPyTorchTS开源项目时间序列预测概率模型深度学习
PyTorchTS是一个基于PyTorch的开源时间序列预测框架,利用GluonTS作为后端API。它提供先进的概率模型,支持数据处理和回测。该框架适用于单变量和多变量时间序列预测,安装简便,易于使用。PyTorchTS为数据科学家和研究人员提供了高效的时间序列分析工具。
usethis - R项目和包开发工作流程自动化工具
GithubR包usethis工作流开源项目自动化工具项目开发
usethis是一款为R项目和包开发而设计的工作流程自动化工具。它通过自动化项目设置和开发过程中的重复性任务,适用于R包和非包项目。usethis提供了一系列use_*()函数,用于快速创建项目结构、设置许可证、管理依赖、创建文档和测试文件等。这个工具的交互式提示和自动化操作提高了R项目开发的效率和一致性。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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