关于ets_timer与os_timer

在ESP8266 non_os SDK的 osapi.h 中,做了一些关于ets_timer与os_timer的宏定义,但是需要注意一点这两者并不等价。os_timer_disarm() 等价于ets_timer_disarm(), os_timer_setfn()等价于ets_timer_setfn()。但是其他的就不能这样照搬了,比如ets_timer_arm()就不等价于os_timer_arm()了。所以两种不同的写法分别如下

static ETSTimer udpTimer;
ets_timer_disarm(&udpTimer);
ets_timer_setfn(&udpTimer, (ETSTimerFunc *)checkWifiState, NULL);
ets_timer_arm_new(&udpTimer,1000,true);
static os_timer_t udpTimer;
os_timer_disarm(&udpTimer);
os_timer_setfn(&udpTimer, (os_timer_func_t *)checkWifiState, NULL);
os_timer_arm(&udpTimer,1000,true);
### 关于 Timer 时序大模型的信息 Timer 时序大模型并非上述参考资料中的提及对象。然而,在时间序列分析领域,存在多种先进的时序建模框架和技术,其中 StatsForecast 提供了一套全面的时间序列预测解决方案[^1]。 StatsForecast 集成了多个经典时下流行的时间序列预测算法,例如自动 ARIMA、ETS、CES 和 Theta 模型,并且这些模型都经过 numba 加速以实现高效的执行效率。尽管这并不是特指 Timer 大模型,但对于处理大规模时间序列数据集以及追求高精度预测的应用场景来说,StatsForecast 是一个非常值得考虑的选择。 对于想要构建自己的时序大模型的需求而言,可以从以下几个方面入手: #### 数据准备 确保拥有高质量的历史时间序列数据作为训练基础。清洗并预处理原始数据,去除噪声点或缺失值等问题。 #### 特征工程 提取有助于提高预测效果的特征向量,比如日期周期特性(日/周/月)、节假日效应等外部因素的影响。 #### 模型选择调参 基于业务需求挑选合适的模型架构,如前述提到的各种传统统计学方法或是深度学习网络结构(LSTM, GRU),并通过交叉验证等方式调整超参数直至获得满意的结果。 #### 性能评估 采用合理的评价指标体系来衡量所建立模型的好坏程度,常见的有MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error)等等。 ```python from statsforecast.models import AutoARIMA, ETS, CES, Theta import pandas as pd # 假设 df 是已经加载好的包含 'ds' (时间戳列名) 和 'y'(目标变量列名) 的 DataFrame model = AutoARIMA(season_length=7) fit_result = model.fit(df['y']) predictions = fit_result.predict(horizon=30) ```
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