文章目录 J1939协议简介J1939主要特性报文格式及使用方法(J1939/21)地址和名称 (J1939/81)地址请求报文传递(J1939/21和J1939/7x)TP_BAM报文TP_CM报文报文接收(J1939/21和J1939/7x)ECU设计(J1939/1x，J1939/21和J1939/7x)接线布局 － 物理层(J1939/1x)如何…

“没错，这是一份SAE J1939协议的简单、实用指南。”—虹科开篇：在这篇介绍中，我们介绍了J1939协议的基本知识，其中包括PGN和SPN。因为这是一篇偏向应用的简介，所以您还将会学习到如何通过DBC文件解码J1939数据、如何记…

喜欢本篇文章的话记得💖点赞💬评论⭐收藏 1. 前言 在乘用车领域比较熟知的是CAN(FD)、LIN、FlexRay、Ethernet等通信协议，但对于J1939往往所知甚少。其实在CAN总线协议诞生之初，J1939协议便随之诞生，并且始终在商用车…

文章目录 前言一、SAE J1939物理层二、SAE J1939数据链路层1、帧结构1.1、帧起始（SOF）1.2、优先级（P）1.3、扩展数据页EDP（R）1.4、数据页（DP)1.5、替换远程请求Substitute Remote Request &#…

SAE J1939协议是基于CAN2.0B协议之上的应用层协议，但是SAE J1939协议并不仅仅是个应用层协议，她对物理层，数据链路层，网络层，应用层，故障诊断， 网络层管理层等都做了详细的规定,只不过这其中很多…

5年前prophet刚出来的时候试用过R版本的prophet： Rpython︱Facebook大规模时序预测『真』神器——Prophet（遍地代码图） 现在最近的一些研究涉及时序数据，所以回来再看看python版本的。 文章目录 1 趋势检测1.1 趋势检验案例1.2 P…

最近在写时间序列的预测模型，用到了Prophet 模型，总结一下。 了解什么是Prophet模型 自行百度，我参考别人的 https://blog.csdn.net/beiye_/article/details/123353123 Prophet适用于各种具有潜在特殊特征的预测问题包括广泛的业务时间序列…

（1）Prophet类 参数： growth: linear or logisticchangepoints: date 列表，如果没被指定，则自动选择n_changepoints: 自动选择模式下的变点数量，如果设置了changepoints，则这个参数失效&#x…

结合 Prophet 的原理理解 Prophet 的使用 前言 本文也是时序领域工作学习过程中的一些学习笔记，将会结合 Prophet 的原理，讲一讲如何成为一个合格的 Prophet 调包侠 使用者。如果有任何理解不到位的地方，请多多指正。 Why Prophet? Prop…

更多Python学习内容：ipengtao.com 时间序列预测在许多领域都有广泛应用，如金融市场预测、销售预测和流量预测等。Python的Prophet库提供了一种高效的方法来进行时间序列预测，特别适用于处理具有明显周期性和假期效应的数据。本文将详细介绍Pr…

ML之prophet：prophet的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 prophet的简介 1、四大特点 prophet的安装 prophet的使用方法 1、基础案例 2、进阶案例 ML之prophet：利用prophet算法对维基百科页面的日志每日页面浏览量实现回归预测(时间序列的趋势…

文章目录 一、简介二、项目的文件解读三、Prophet类主要方法和参数3.1 主要参数3.2 主要方法 四、用法示例 一、简介 Prophet 是由 Facebook 开发的一个开源工具，用于时间序列数据的预测。它特别适用于处理具有强季节性和趋势的时间序列数据，并且对节假…

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。在得物的时序数据挖掘场景中，时序预测Prophet模型使用频繁，本文对Prophet的原理和源码进行深入分析，…

本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验。 一 参数理解篇 class Prophet(object):def __init__(self,growthlinear,changepointsNone,n_changepoints25,changepoint_range0.8,yearly_seasonalityauto,weekly_seasonalityauto,daily_seasonalityaut…

0 理论部分 论文笔记：Forecasting at Scale（Prophet）_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客 Prophet 是一种基于加法模型预测时间序列数据的程序，其中非线性趋势、季节性以及假日效应相匹配。 它最适用于具有强烈季节性和有几个季节历史数据…

Prophet简介 Prophet是FaceBook公司在2017年开源的一款时间序列建模工具。Prophet的方法是将时间序列看成是关于t的一个函数，用你和函数曲线的方法进行预测，所以这和传统的时间序列模型有本质上的区别，他更倾向于机器学习的建模方式。 Prop…

Prophet参数介绍 growth：趋势函数-默认是线性趋势(linear),还可以选非线性(logistic). changepoints:突变点-默认是none，可以手动选择，如6-18节日有活动，就可以指点突变点在6-18。 n_changepoints:突变点个数-若未指定&#xff…

之前我们已经讲过了如何在Windows系统下安装Python版本的Prophet。详细见这里。 接下来的几个部分，我们说下如何使用Prophet，以此来体验下Prophet的丰富内容。内容会比较多，主要翻译自官方文档。教程中使用的数据集可在 Prophet 的 github 主…

用好小模型！这里提出了名为 Prophet 的框架，通过在 LLM 上游引入一个可学习的、任务相关的视觉问答小模型，来更好地激发大模型的潜力。 用小模型启发大语言模型解决外部知识图像问答 大规模语言模型（Large Language Model&#xf…

Prophet 是基于加法模型预测时间序列数据。适合于具有季节性影响的时间序列和具有多个季节的历史数据。Prophet对数据中的异常值和缺失值以及趋势的强烈变化有着较好的鲁棒性（耐操性），所以通常情况下都不需要对数据进行处理。 优点&#xff1…