问题标签 [temporal]

我理解这些术语的定义，但我无法将它们的概念应用到代码中。对于一个练习，我们被要求描述以下代码是空间的还是时间的：

我觉得这是空间局部性，因为当访问数组的一个索引时，一旦循环迭代，就会访问下一个索引内存位置。这是看待它的正确方法吗？什么决定了代码是时间的还是空间的？更多的例子会很棒。

我遇到了一个问题，如下所述，

描述一个程序的一般特征和行为，它将表现出：
(a) 关于数据访问的
低时间局部性 (b) 关于指令提取的低时间局部性

我了解时间局部性，但我无法理解它对数据访问和指令获取的意义。如果有人可以向我解释，我将不胜感激。

我正在阅读这个问题，我想更多地了解他展示的代码，即

问题是，

1. 我了解时间局部性，我认为对 i 和 j 的引用应该是时间局部性。我对吗？
2. 我也理解空间局部性，因为我链接的问题是对 a[i] 的引用应该是空间局部性。我对吗？

3. 该人说，

   “当访问 a[i] 十次时，内部循环将调用相同的内存地址，所以我猜这是时间局部性的一个例子。但是在上面的循环中也有空间局部性吗？”

   我不同意他的猜测。由于 a[i] 生成的引用应该是空间局部性（它们将引用块中的下一个元素）。我对吗？

我想问一下时空局部性。如果我在一个带有循环变量的循环中，并且我正在遍历一个名为 的数组，那么当我访问 arr[i] 时，根据我的说法，它应该是时间和空间局部性，因为首先我会访问并找出什么是和然后转到该索引。我在这里做两件事，i arr[i]ii

1. 访问i（时间局部性）。
2. 访问地址arr[i]（空间位置）。

请告诉我我对这种特定情况是否正确。
提前致谢。

我的问题是，如何从时空和高维数据中进行聚类分析？我的目的是找到可以在空间和时间上显示模式的子空间集群。这里的空间意味着地理位置，所以我应该使用自相关定律（也称为托布勒定律或地理学第一定律）。这是对的吗？首先，我通过每个变量的小波变换（因为所有变量都具有时间和地理位置相关）进行时间到频率的变换，然后采用该系数并应用一个子空间聚类算法进行时间高维聚类. 一旦有了时间集群，我就会尝试通过时间集群之间的区域化来找到空间“集群”。

提前感谢任何光。

例如，我有一个数字Temporal Propertiesincome的每日数据集，例如：

我正在对其进行多项操作：

• 聚合：按周分组/按值求和；
• 插值；
• 随时间间隔移位/循环移位；
• 各种平滑；
• 加/减数据集（结合插值）；
• 计算与下一个值的差异 - 产生“每日收入变化”数据集；

另一个例子是有效间隔rate中给出的货币，例如：

以及以下操作：

• 将数据集乘以income数据rate集；
• income从一次性事件集转换为一系列（Effectivities直到下一个已知值），反之亦然；

此外，该Efiictivities集合可以是密集的（没有间隙）或具有间隙，可以允许或不允许重叠。

这个概念叫什么名字？例如，我在这个问题的答案中没有找到类似的东西。

它是一种函数的数字表示，但非常具体。

理想情况下，我正在寻找一个支持 Hibernate 的 Java 库来执行这些操作。

在编辑时保存所有版本的帖子很受欢迎（例如在 stackexchange 项目中），因为我们可以恢复旧版本。我想知道保存所有版本的最佳方法是什么。

方法1：将所有版本存储在同一张表中，并为订单或活动版本添加一列。这会使桌子太长。

方法二：创建存档表来存储旧版本。

在这两种方法中，我想知道如何处理作为文章主要标识符的行 ID。

我有一堆要转换为 RDF 格式的时间数据。有什么公认的方法吗？

应以某种方式转换为 RDF 格式的表格数据示例：

找到了一种方法来做到这一点，但是它相当麻烦并且引入了非常大的词汇表。假设语法（主语、谓语、宾语）

有谁知道更好的方法吗？

我正在寻找一种将时间意识尽可能直接地整合到我的课程中的方法。我处理的是随时间变化很大的数据，比如股价，所以这可能需要一些注意，并在一个地方处理以确保“关注点分离”。

您在时态数据/数据库方面有类似的经验吗？

你可以推荐阅读/了解什么？

（我正在考虑将我的计算包装在 TimeSlice(date) 计算表达式构建器中，以便将检索范围限定到构成我计算的“范围”的指定日期。像

我有一个带有 TIMESTAMP 列的实体。当我使用 EntityManager 在我的数据库中保留一个新条目时，我可以在我的表中看到正确设置的新行，但是如果我尝试使用preparedQuery 检索此实体，我会返回一个带有 TIMESTAMP 属性 Null 的实体，而它在表中不为空。

注意：直到我在持久性上下文中将验证模式设置为 null 之前，persist 方法会引发 EJBCallBackException。