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GET m-2fg-day/_search{ "size": 0, "query": { "bool": { "filter":[ {"term":{"2fg_year":"2017"}}, {"term":{"2fg_month":"09"}}, ARIMA和SARIMA使用金字塔自动Arima 这将与cron作业定期执行。 取决于您的实现,生产中应将其保留在其他机器上,因为对DeepAR的计算要求很高,并且与数据大小和预测大小成正比。 这是由python 3.7和elasticsearch 7.6组成的。 Python所需的软件包可在我使用pip冻结创建的requirements.txt中找到。 该程序有两个配置文件,都位于\configs : config.py :包含主要配置值。 在这里有变量要定义 Elasticsearch地址。 尚不支持多个elasticsearch地址 查询 评估。 这使您可以定义多个 查询 并仅测试一个子集 Gluon工具包培训纪
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Elasticsearch中 时间 可以表示为now, 也就是系统当前 时间 , 也可以是以||结尾的日期字符串表示 在日期之后, 可以选择一个或多个数学表达式: +1h —— 加1小时; -1d —— 减1天; /d —— 四舍五入到最近的一天 /M —— 四舍五入到最近的一个月 下面是Elasticsearch支持数学表达式的 时间 单位:
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Sonic是一种快速,轻量级且无模式的搜索后端。 它提取搜索文本和标识符元组,然后可以在一微秒的 时间 内对其进行 查询 。 在某些用例中,Sonic可以用作超重且功能齐全的搜索后端(例如Elasticsearch)的简单替代方案。 它能够规范自然语言搜索 查询 ,自动完成搜索 查询 并为 查询 提供最相关的结果。 Sonic是标识符索引,而不是文档索引; 在 查询 时,它返回ID,这些ID可用于在外部数据库中引用匹配的文档。 在设计Sonic时,已经非常关注性能和代码清洁度。 它旨在实现无崩溃,超快且对服务器资源的压力最小(我们的测量结果表明,Sonic(在负载下)对μs范围内的搜索 查询 做出响应,占用约