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Temporal部署指南：集群架构、服务器部署流程、部署细节及Temporal UI配置
本文详细介绍了Temporal的部署流程，包括集群架构、Temporal Server的部署流程、部署细节以及Temporal UI的配置。通过指南，您可以了解到如何部署Temporal到生产环境，并对服务器配置、数据库设置、以及UI部署有清晰的指导。
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Temporal部署指南：集群架构、服务器部署流程、部署细节及Temporal UI配置
本文详细介绍了Temporal的部署流程，包括集群架构、Temporal Server的部署流程、部署细节以及Temporal UI的配置。通过指南，您可以了解到如何部署Temporal到生产环境，并对服务器配置、数据库设置、以及UI部署有清晰的指导。
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Flink Temporal Join 系列 (4)：用 Temporal Table Function 实现基于处理时间的关联
博主历时三年精心创作的《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》一书现已由知名IT图书品牌电子工业出版社博文视点出版发行，点击《重磅推荐：建大数据平台太难了！给我发个工程原型吧！》了解图书详情，京东购书链接：https://item.jd.com/12677623.html，扫描左侧
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时序动作检测/定位(Temporal Action Detection)(Temporal Action Localization)-约40篇论文阅读笔记
1 时序动作检测(Temporal Action Detection)(Temporal Action Localization)-综述 介绍1 介绍2 介绍3（老） 综述 2 数据集介绍 THUMOS14（时序动作检测）（本实验采用） THUMOS14测试集（用于可视化） 单个视频 THUMOS14的np文件 THUMOS14的光流文件（google） 或者 THUMOS14的光流文件（腾讯云） EPIC-KITC
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Temporal 常见 F&Q 速查
1、启动 worker 失败 INFO No Lofigured for temporal client. Created default one. Unable to create client failed reaching server: upstream connect error or disconnect / reset before headers. reset reason: connection failure 解决：没找到链接资源，需检查服务发现相关代码再次重试即可。 2、Failed to poll for task 2023 /
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TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络）
实验表明，RNN 在几乎所有的序列问题上都有良好表现，包括语音/文本识别、机器翻译、手写体识别、序列数据分析（预测）等。 在实际应用中，RNN 在内部设计上存在一个严重的问题： 由于网络一次只能处理一个时间步长，后一步必须等前一步处理完才能
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Flink-SQL——时态表(Temporal Table)
这里我们需要注意一下的是虽然我们介绍的是Flink 的 Temporal Table 但是这个概念最早是在数据库中提出的 在ANSI-SQL 2011 中提出了Temporal 的概念，Oracle，SQLServer，DB2等大的数据库厂商也先后实现了这个标准。Temporal Table记录了历史上任何时间点所有的数据改动，Temporal Table的工作
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【Unity SRP】实现基础的Temporal AA（未完）
写在前面 【技术美术图形部分】简述主流及新的抗锯齿技术，花了点时间盘点了一些主流AA技术，再在SRP下的URP管线中实现一下目前游戏用得比较多的TAA。参考Unity的TAA（比较容易懂）以及sienaiwun的实现思路，也参考了很多文章（主要是这位大佬），可以说这次实现其实是对
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【大数据】Flink SQL 语法篇（六）：Temporal Join
《 Flink SQL 语法篇 》系列，共包含以下 10 篇文章： Flink SQL 语法篇（一）：CREATE Flink SQL 语法篇（二）：WITH、SELECT WHERE、SELECT DISTINCT Flink SQL 语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE） Flink SQL 语法篇（四）：Group 聚合、Over 聚合 Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、
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CTC Loss 数学原理讲解：Connectionist Temporal Classification
CTC Loss 是一种不需要数据对齐的，广泛用于图像文本识别和语音识别任务的损失函数。 论文：《Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks》 《连续形式的时序数据分类：用递归神经网络标记非分段序列数据》 论文发表时间：ICML 2006 到目
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Stable Diffusion+Temporal-kit 半虚半实应用
1.先下载temporal-kit，重启webui 2.下载好ffmpeg，配置好环境，下载Ebsynth 3.准备好你需要的视频，拖到预处理视频位置 4.填写参数，点解保存设置，然后并点击生成，会生成到目标文件夹的input位置 5.然后拉出input文件夹里面你想切换成处理的帧图片，然后填写prompt查看效果 6.生成
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【论文解读】2017 STGCN: Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks
使用历史速度数据预测未来时间的速度。同时用于序列学习的RNN(GRU、LSTM等)网络需要迭代训练，它引入了逐步累积的误差，并且RNN模型较难训练。为了解决以上问题，我们提出了新颖的深度学习框架 STGCN ，用于交通预测。 符号 含义 M 历史时间序列长度 n 节点数 C i C_i C i
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Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation 论文阅读
文章信息： 发表于：Pattern Recognition（CCF A类） 原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320321003940 源代码：https://github.com/ChangYunPeng/VideoAnomalyDetection 视频中的异常检测仍然是一项具有挑战性的任务，主要由于异常的定义模糊不清以及真实视频数据中视觉场景的复杂
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论文笔记：Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction
arxiv 2024 时空+大模型
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论文笔记：Traffic Flow Prediction via Spatial Temporal Graph Neural Network
WWW 2020 图神经网络+图注意力——空间依赖关系 RNN+Transformer——短期长期依赖关系 缺点：运用RNN于较长序列仍然会带来误差积累，并且RNN模型的运算效率并不高