Observações do modelo de média móvel

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita para ser 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais em vez disso. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha recta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear que se refere a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicado pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em células noutro local da folha de cálculo. General: Número ou quantidade que está entre (intermédias) várias quantidades e números. Veja também significa. Seguro geral: O termo sujeito à média significa que se a soma segurada no momento de uma perda é menor do que o valor segurável do imóvel segurado. O montante reivindicado ao abrigo da apólice será reduzido proporcionalmente ao sub-seguro. Também chamado de cláusula média. Veja também co-seguro. Seguro marítimo: Média significa perda parcial (perda) particular é suportada por uma parte. E a perda média geral é compartilhada por todos os interessados. Agora, em grande parte substituído pelas cláusulas de carga do instituto A, B ou C. Controle de qualidade: expressão mais comum da centralização de uma distribuição calculada dividindo os valores totais observados pelo número de observações. A Dow Jones Industrial Average (DJIA) Desempenho dos estoques de 30 as maiores corporações dos EUA, é um exemplo bem conhecido. A idade média em que as pessoas se tornam pais parece estar ficando maior como mais ênfase está sendo colocado no estabelecimento de carreiras antes de iniciar as famílias. A altura do macho americano médio é de cerca de 57, enquanto a altura do homem japonês médio é 56. O lar americano médio geralmente contém um casal e pelo menos dois filhos que todos vivem na mesma casa. Retorno sobre o investimento (ROI) Modelos de média móvel e suavização exponencial Como um primeiro passo para ir além dos modelos de média, modelos de caminhada aleatória e modelos de tendência linear, padrões e tendências não sazonais podem ser extrapolados usando um modelo de média móvel ou suavização. A suposição básica por trás dos modelos de média e suavização é que a série temporal é estacionária localmente com uma média lentamente variável. Assim, tomamos uma média móvel (local) para estimar o valor atual da média e, em seguida, usá-lo como a previsão para o futuro próximo. Isto pode ser considerado como um compromisso entre o modelo médio eo modelo randômico-sem-deriva. A mesma estratégia pode ser usada para estimar e extrapolar uma tendência local. Uma média móvel é chamada frequentemente uma versão quotsmoothedquot da série original porque a média de curto prazo tem o efeito de alisar para fora os solavancos na série original. Ajustando o grau de suavização (a largura da média móvel), podemos esperar encontrar algum tipo de equilíbrio ótimo entre o desempenho dos modelos de caminhada média e aleatória. O tipo mais simples de modelo de média é o. Média Móvel Simples (igualmente ponderada): A previsão para o valor de Y no tempo t1 que é feita no tempo t é igual à média simples das observações m mais recentes: (Aqui e em outro lugar usarei o símbolo 8220Y-hat8221 para ficar Para uma previsão da série de tempo Y feita o mais cedo possível antes de um determinado modelo). Esta média é centrada no período t (m1) 2, o que implica que a estimativa da média local tende a ficar aquém do verdadeiro Valor da média local em cerca de (m1) 2 períodos. Dessa forma, dizemos que a idade média dos dados na média móvel simples é (m1) 2 em relação ao período para o qual a previsão é calculada: é a quantidade de tempo que as previsões tendem a ficar atrás de pontos de viragem nos dados . Por exemplo, se você estiver calculando a média dos últimos 5 valores, as previsões serão cerca de 3 períodos atrasados ​​em responder a pontos de viragem. Observe que se m1, o modelo de média móvel simples (SMA) é equivalente ao modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se m é muito grande (comparável ao comprimento do período de estimação), o modelo SMA é equivalente ao modelo médio. Como com qualquer parâmetro de um modelo de previsão, é costume ajustar o valor de k para obter o melhor quotfitquot aos dados, isto é, os erros de previsão mais baixos em média. Aqui está um exemplo de uma série que parece apresentar flutuações aleatórias em torno de uma média de variação lenta. Primeiro, vamos tentar encaixá-lo com um modelo de caminhada aleatória, o que equivale a uma média móvel simples de um termo: O modelo de caminhada aleatória responde muito rapidamente às mudanças na série, mas ao fazê-lo ele escolhe grande parte do quotnoise no Dados (as flutuações aleatórias), bem como o quotsignalquot (a média local). Se preferirmos tentar uma média móvel simples de 5 termos, obtemos um conjunto de previsões mais suaves: a média móvel simples de 5 períodos produz erros significativamente menores do que o modelo de caminhada aleatória neste caso. A idade média dos dados nessa previsão é 3 ((51) 2), de modo que ela tende a ficar atrás de pontos de viragem em cerca de três períodos. (Por exemplo, uma desaceleração parece ter ocorrido no período 21, mas as previsões não virar até vários períodos mais tarde.) Observe que as previsões de longo prazo do modelo SMA são uma linha reta horizontal, assim como na caminhada aleatória modelo. Assim, o modelo SMA assume que não há tendência nos dados. No entanto, enquanto as previsões a partir do modelo de caminhada aleatória são simplesmente iguais ao último valor observado, as previsões do modelo SMA são iguais a uma média ponderada de valores recentes. Os limites de confiança calculados pela Statgraphics para as previsões de longo prazo da média móvel simples não se alargam à medida que o horizonte de previsão aumenta. Isto obviamente não é correto Infelizmente, não há uma teoria estatística subjacente que nos diga como os intervalos de confiança devem se ampliar para este modelo. No entanto, não é muito difícil calcular estimativas empíricas dos limites de confiança para as previsões de longo prazo. Por exemplo, você poderia configurar uma planilha na qual o modelo SMA seria usado para prever 2 passos à frente, 3 passos à frente, etc. dentro da amostra de dados históricos. Você poderia então calcular os desvios padrão da amostra dos erros em cada horizonte de previsão e então construir intervalos de confiança para previsões de longo prazo adicionando e subtraindo múltiplos do desvio padrão apropriado. Se tentarmos uma média móvel simples de 9 termos, obteremos previsões ainda mais suaves e mais de um efeito retardado: A idade média é agora de 5 períodos ((91) 2). Se tomarmos uma média móvel de 19 períodos, a idade média aumenta para 10: Observe que, de fato, as previsões estão ficando atrás de pontos de inflexão por cerca de 10 períodos. A quantidade de suavização é melhor para esta série Aqui está uma tabela que compara suas estatísticas de erro, incluindo também uma média de 3-termo: Modelo C, a média móvel de 5-termo, rende o menor valor de RMSE por uma pequena margem sobre o 3 E médias de 9-termo, e suas outras estatísticas são quase idênticas. Assim, entre modelos com estatísticas de erro muito semelhantes, podemos escolher se preferiríamos um pouco mais de resposta ou um pouco mais de suavidade nas previsões. O modelo de média móvel simples descrito acima tem a propriedade indesejável de tratar as últimas k observações de forma igual e ignora completamente todas as observações anteriores. (Voltar ao início da página.) Browns Simple Exponential Smoothing (média ponderada exponencialmente ponderada) Intuitivamente, os dados passados ​​devem ser descontados de forma mais gradual - por exemplo, a observação mais recente deve ter um pouco mais de peso que a segunda mais recente, ea segunda mais recente deve ter um pouco mais de peso do que a 3ª mais recente, e em breve. O modelo de suavização exponencial simples (SES) realiza isso. Vamos 945 denotar uma constante quotsmoothingquot (um número entre 0 e 1). Uma maneira de escrever o modelo é definir uma série L que represente o nível atual (isto é, o valor médio local) da série, conforme estimado a partir dos dados até o presente. O valor de L no tempo t é calculado recursivamente a partir de seu próprio valor anterior como este: Assim, o valor suavizado atual é uma interpolação entre o valor suavizado anterior e a observação atual, onde 945 controla a proximidade do valor interpolado para o mais recente observação. A previsão para o próximo período é simplesmente o valor suavizado atual: Equivalentemente, podemos expressar a próxima previsão diretamente em termos de previsões anteriores e observações anteriores, em qualquer uma das seguintes versões equivalentes. Na primeira versão, a previsão é uma interpolação entre previsão anterior e observação anterior: Na segunda versão, a próxima previsão é obtida ajustando a previsão anterior na direção do erro anterior por uma fração 945. é o erro feito em Tempo t. Na terceira versão, a previsão é uma média móvel exponencialmente ponderada (ou seja, descontada) com o fator de desconto 1- 945: A versão de interpolação da fórmula de previsão é a mais simples de usar se você estiver implementando o modelo em uma planilha: ela se encaixa em um Célula única e contém referências de células que apontam para a previsão anterior, a observação anterior ea célula onde o valor de 945 é armazenado. Observe que se 945 1, o modelo SES é equivalente a um modelo de caminhada aleatória (sem crescimento). Se 945 0, o modelo SES é equivalente ao modelo médio, assumindo que o primeiro valor suavizado é definido igual à média. A idade média dos dados na previsão de suavização exponencial simples é de 1 945 em relação ao período para o qual a previsão é calculada. (Isso não é suposto ser óbvio, mas pode ser facilmente demonstrado pela avaliação de uma série infinita.) Portanto, a previsão média móvel simples tende a ficar para trás de pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Por exemplo, quando 945 0,5 o atraso é 2 períodos quando 945 0,2 o atraso é de 5 períodos quando 945 0,1 o atraso é de 10 períodos, e assim por diante. Para uma determinada idade média (isto é, a quantidade de atraso), a previsão de suavização exponencial simples (SES) é um pouco superior à previsão de média móvel simples (SMA) porque coloca relativamente mais peso na observação mais recente - i. e. É ligeiramente mais quotresponsivequot às mudanças que ocorrem no passado recente. Por exemplo, um modelo SMA com 9 termos e um modelo SES com 945 0,2 têm uma idade média de 5 para os dados nas suas previsões, mas o modelo SES coloca mais peso nos últimos 3 valores do que o modelo SMA e no modelo SMA. Uma outra vantagem importante do modelo SES sobre o modelo SMA é que o modelo SES usa um parâmetro de suavização que é continuamente variável, de modo que pode ser otimizado com facilidade Usando um algoritmo quotsolverquot para minimizar o erro quadrático médio. O valor óptimo de 945 no modelo SES para esta série revela-se 0.2961, como mostrado aqui: A idade média dos dados nesta previsão é 10.2961 3.4 períodos, que é semelhante ao de uma média móvel simples de 6-termo. As previsões a longo prazo do modelo SES são uma linha reta horizontal. Como no modelo SMA e no modelo randômico sem crescimento. No entanto, note que os intervalos de confiança calculados por Statgraphics agora divergem de uma forma razoável, e que eles são substancialmente mais estreitos do que os intervalos de confiança para o modelo de caminhada aleatória. O modelo SES assume que a série é um tanto quotmore previsível do que o modelo de caminhada aleatória. Um modelo SES é realmente um caso especial de um modelo ARIMA. Assim a teoria estatística dos modelos ARIMA fornece uma base sólida para o cálculo de intervalos de confiança para o modelo SES. Em particular, um modelo SES é um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal, um termo MA (1) e nenhum termo constante. Também conhecido como um modelo quotARIMA (0,1,1) sem constantequot. O coeficiente MA (1) no modelo ARIMA corresponde à quantidade 1-945 no modelo SES. Por exemplo, se você ajustar um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante para a série aqui analisada, o coeficiente MA estimado (1) resulta ser 0,7029, que é quase exatamente um menos 0,2961. É possível adicionar a hipótese de uma tendência linear constante não-zero para um modelo SES. Para fazer isso, basta especificar um modelo ARIMA com uma diferença não sazonal e um termo MA (1) com uma constante, ou seja, um modelo ARIMA (0,1,1) com constante. As previsões a longo prazo terão então uma tendência que é igual à tendência média observada durante todo o período de estimação. Você não pode fazer isso em conjunto com o ajuste sazonal, porque as opções de ajuste sazonal são desativadas quando o tipo de modelo é definido como ARIMA. No entanto, você pode adicionar uma tendência exponencial de longo prazo constante a um modelo de suavização exponencial simples (com ou sem ajuste sazonal) usando a opção de ajuste de inflação no procedimento de Previsão. A taxa adequada de inflação (crescimento percentual) por período pode ser estimada como o coeficiente de declive num modelo de tendência linear ajustado aos dados em conjunto com uma transformação de logaritmo natural, ou pode basear-se em outra informação independente sobre as perspectivas de crescimento a longo prazo . (Voltar ao início da página.) Browns Linear (ie duplo) Suavização exponencial Os modelos SMA e SES assumem que não há tendência de qualquer tipo nos dados (o que normalmente é OK ou pelo menos não muito ruim para 1- Antecipadamente quando os dados são relativamente ruidosos), e podem ser modificados para incorporar uma tendência linear constante como mostrado acima. O que acontece com as tendências de curto prazo Se uma série exibir uma taxa de crescimento variável ou um padrão cíclico que se destaque claramente contra o ruído, e se houver uma necessidade de prever mais de um período à frente, a estimativa de uma tendência local também pode ser um problema. O modelo de suavização exponencial simples pode ser generalizado para obter um modelo linear de suavização exponencial (LES) que calcula as estimativas locais de nível e tendência. O modelo de tendência de variação de tempo mais simples é o modelo de alisamento exponencial linear de Browns, que usa duas séries suavizadas diferentes que são centradas em diferentes pontos do tempo. A fórmula de previsão é baseada em uma extrapolação de uma linha através dos dois centros. (Uma versão mais sofisticada deste modelo, Holt8217s, é discutida abaixo.) A forma algébrica do modelo de suavização exponencial linear de Brown8217s, como a do modelo de suavização exponencial simples, pode ser expressa em um número de formas diferentes mas equivalentes. A forma quotstandard deste modelo é usualmente expressa da seguinte maneira: Seja S a série de suavização simples obtida aplicando-se a suavização exponencial simples à série Y. Ou seja, o valor de S no período t é dado por: (Lembre-se que, Exponencial, esta seria a previsão para Y no período t1.) Então deixe Squot denotar a série duplamente-alisada obtida aplicando a suavização exponencial simples (usando o mesmo 945) à série S: Finalmente, a previsão para Y tk. Para qualquer kgt1, é dada por: Isto resulta em e 1 0 (isto é, enganar um pouco, e deixar a primeira previsão igual à primeira observação real) e e 2 Y 2 8211 Y 1. Após o que as previsões são geradas usando a equação acima. Isto produz os mesmos valores ajustados que a fórmula baseada em S e S se estes últimos foram iniciados utilizando S 1 S 1 Y 1. Esta versão do modelo é usada na próxima página que ilustra uma combinação de suavização exponencial com ajuste sazonal. Holt8217s Linear Exponential Smoothing Brown8217s O modelo LES calcula as estimativas locais de nível e tendência alisando os dados recentes, mas o fato de que ele faz isso com um único parâmetro de suavização coloca uma restrição nos padrões de dados que é capaz de ajustar: o nível ea tendência Não podem variar em taxas independentes. Holt8217s modelo LES aborda esta questão, incluindo duas constantes de alisamento, um para o nível e um para a tendência. Em qualquer momento t, como no modelo Brown8217s, existe uma estimativa L t do nível local e uma estimativa T t da tendência local. Aqui eles são calculados recursivamente a partir do valor de Y observado no tempo t e as estimativas anteriores do nível e tendência por duas equações que aplicam alisamento exponencial para eles separadamente. Se o nível estimado ea tendência no tempo t-1 são L t82091 e T t-1. Respectivamente, então a previsão para Y tshy que teria sido feita no tempo t-1 é igual a L t-1 T t-1. Quando o valor real é observado, a estimativa atualizada do nível é calculada recursivamente pela interpolação entre Y tshy e sua previsão, L t-1 T t-1, usando pesos de 945 e 1-945. A mudança no nível estimado, Nomeadamente L t 8209 L t82091. Pode ser interpretado como uma medida ruidosa da tendência no tempo t. A estimativa actualizada da tendência é então calculada recursivamente pela interpolação entre L t 8209 L t82091 e a estimativa anterior da tendência, T t-1. Usando pesos de 946 e 1-946: A interpretação da constante de suavização de tendência 946 é análoga à da constante de suavização de nível 945. Modelos com valores pequenos de 946 assumem que a tendência muda apenas muito lentamente ao longo do tempo, enquanto modelos com Maior 946 supor que está mudando mais rapidamente. Um modelo com um 946 grande acredita que o futuro distante é muito incerto, porque os erros na tendência-estimativa tornam-se completamente importantes ao prever mais de um período adiante. As constantes de suavização 945 e 946 podem ser estimadas da maneira usual minimizando o erro quadrático médio das previsões de 1 passo à frente. Quando isso é feito em Statgraphics, as estimativas se tornam 945 0,3048 e 946 0,008. O valor muito pequeno de 946 significa que o modelo assume muito pouca mudança na tendência de um período para o outro, então basicamente este modelo está tentando estimar uma tendência de longo prazo. Por analogia com a noção de idade média dos dados que é utilizada na estimativa do nível local da série, a idade média dos dados que são utilizados na estimativa da tendência local é proporcional a 1 946, embora não exatamente igual a . Neste caso, isto é 10.006 125. Isto não é um número muito preciso, na medida em que a precisão da estimativa de 946 é realmente de 3 casas decimais, mas é da mesma ordem geral de magnitude que o tamanho da amostra de 100, portanto Este modelo está calculando a média sobre bastante muita história em estimar a tendência. O gráfico de previsão abaixo mostra que o modelo LES estima uma tendência local ligeiramente maior no final da série do que a tendência constante estimada no modelo SEStrend. Além disso, o valor estimado de 945 é quase idêntico ao obtido pela montagem do modelo SES com ou sem tendência, de modo que este é quase o mesmo modelo. Agora, eles parecem previsões razoáveis ​​para um modelo que é suposto ser estimar uma tendência local Se você 8220eyeball8221 esse enredo, parece que a tendência local virou para baixo no final da série O que aconteceu Os parâmetros deste modelo Foram calculados minimizando o erro quadrático das previsões de um passo à frente, e não as previsões a mais longo prazo, caso em que a tendência não faz muita diferença. Se tudo o que você está olhando são 1-passo-frente erros, você não está vendo a imagem maior de tendências sobre (digamos) 10 ou 20 períodos. A fim de obter este modelo mais em sintonia com a nossa extrapolação do globo ocular dos dados, podemos ajustar manualmente a tendência de alisamento constante para que ele usa uma linha de base mais curto para a estimativa de tendência. Por exemplo, se escolhemos definir 946 0,1, então a idade média dos dados usados ​​na estimativa da tendência local é de 10 períodos, o que significa que estamos fazendo a média da tendência ao longo dos últimos 20 períodos. Here8217s o que o lote de previsão parece se definimos 946 0,1, mantendo 945 0,3. Isso parece intuitivamente razoável para esta série, embora seja provavelmente perigoso para extrapolar esta tendência mais de 10 períodos no futuro. E sobre as estatísticas de erro Aqui está uma comparação de modelos para os dois modelos mostrados acima, assim como três modelos SES. O valor ótimo de 945 para o modelo SES é de aproximadamente 0,3, mas resultados semelhantes (com ligeiramente mais ou menos responsividade, respectivamente) são obtidos com 0,5 e 0,2. (A) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3048 e beta 0,008 (B) Holts linear exp. Alisamento com alfa 0,3 e beta 0,1 (C) Suavização exponencial simples com alfa 0,5 (D) Suavização exponencial simples com alfa 0,3 (E) Suavização exponencial simples com alfa 0,2 Suas estatísticas são quase idênticas, portanto, realmente não podemos fazer a escolha com base De erros de previsão de 1 passo à frente dentro da amostra de dados. Temos de recorrer a outras considerações. Se acreditarmos firmemente que faz sentido basear a estimativa de tendência atual sobre o que aconteceu nos últimos 20 períodos, podemos fazer um caso para o modelo LES com 945 0,3 e 946 0,1. Se queremos ser agnósticos quanto à existência de uma tendência local, então um dos modelos do SES pode ser mais fácil de explicar e também dar mais previsões de médio-caminho para os próximos 5 ou 10 períodos. Evidências empíricas sugerem que, se os dados já tiverem sido ajustados (se necessário) para a inflação, então pode ser imprudente extrapolar os resultados lineares de curto prazo Muito para o futuro. As tendências evidentes hoje podem afrouxar no futuro devido às causas variadas tais como a obsolescência do produto, a competição aumentada, e os abrandamentos cíclicos ou as ascensões em uma indústria. Por esta razão, a suavização exponencial simples geralmente desempenha melhor fora da amostra do que poderia ser esperado, apesar de sua extrapolação de tendência horizontal quotnaivequot. Modificações de tendência amortecida do modelo de suavização exponencial linear também são freqüentemente usadas na prática para introduzir uma nota de conservadorismo em suas projeções de tendência. O modelo LES com tendência a amortecimento pode ser implementado como um caso especial de um modelo ARIMA, em particular, um modelo ARIMA (1,1,2). É possível calcular intervalos de confiança em torno de previsões de longo prazo produzidas por modelos exponenciais de suavização, considerando-os como casos especiais de modelos ARIMA. A largura dos intervalos de confiança depende de (i) o erro RMS do modelo, (ii) o tipo de suavização (simples ou linear) (iii) o valor (S) da (s) constante (s) de suavização e (iv) o número de períodos à frente que você está prevendo. Em geral, os intervalos se espalham mais rapidamente à medida que o 945 fica maior no modelo SES e eles se espalham muito mais rápido quando se usa linear ao invés de alisamento simples. Este tópico é discutido mais adiante na seção de modelos ARIMA das notas. (Voltar ao topo da página.)

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O ICCA é tudo sobre liderança, ousamos sonhar, somos impulsionados pela inovação, perseveramos em aperfeiçoar, buscamos a excelência, somos apaixonados pela qualidade e orgulhamo-nos do que fazemos. Nós somos mais do que apenas uma escola ICCA Dubai se esforça para dar aos seus alunos uma experiência culinária de classe mundial através de sua gama de cursos sob medida aprovados, que tem-lhe um status de Centro Credenciado de City Guilds, Londres. A ICCA Dubai entrou em parcerias estratégicas com muitos fabricantes de equipamentos líderes mundiais, Fornecedores e Fornecedores de Recursos de Treinamento, para ajudar a fornecer a mais alta qualidade de treinamento da Indústria Padrão para as últimas tendências de operação de tecnologia internacional. O ICCA é tudo sobre liderança, ousamos sonhar, somos impulsionados pela inovação, perseveramos em aperfeiçoar, buscamos a excelência, somos apaixonados pela qualidade e orgulhamo-nos do que fazemos. 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ApplicationFilterChain. internalDoFilter (ApplicationFilterChain. java:235) em org. apache. catalina. core. ApplicationFilterChain. doFilter (ApplicationFilterChain. Java: 206) at org. apache. catalina. core. StandardWrapperValve. invoke (StandardWrapperValve. java:233) at org. apache. catalina. core. StandardContextValve. invoke (StandardContextValve. java:191) at org. apache. catalina. core. StandardHostValve. invoke (StandardHostValve. java:127) em org. apache. catalina. valves. ErrorReportValve. invoke (ErrorReportValve. java:102) em org. apache. catalina. authenticator. SingleSignOn. invoke (SingleSignOn. java:394) at Org. apache. catalina. core. StandardEngineValve. invoke (StandardEngineValve. java:109) at org. apache. catalina. connector. CoyoteAdapter. service (CoyoteAdapter. java:298) at org. apache. coyote. ajp. AjpAprProcessor. process AjpAprProcessor. java:429) at org. apache. coyote. ajp. AjpAprProtocolAjpConnectionHandler. process (AjpA PrProtocol. java:384) em org. apache. tomcat. util. AprEndpointWorker. run (AprEndpoint. java:1665) em java. lang. Thread. run (Thread. java:662) Causado por: java. io. FileNotFoundException: softwaresjbossews1 .0.2tomcat6ASDRQRCOM04webappsiw-runtime. wartemplatedatacommongeneraldataecommerceenglrbbidubai considerações culturais (sem tal arquivo ou diretório) em java. io. FileInputStream. open (Native Method) em java. io. FileInputStream. (FileInputStream. java:120) em com. interwoven. livesite. file. impl. FileSystemDal. read (FileSystemDal. java:111). 31 mais Requisitos de viagem Qatar Airways vôos para Dubai terra em Dubai International Airport. Qatar Airways também voam para Dubairsquos Al Maktoum International Airport, também conhecido como Dubai World Central em Jebel Ali, 37 km a sudoeste de Dubai. As restrições de visto para a entrada no país dependem do seu país de origem, duração da estadia e se a sua viagem é para negócios ou lazer. Então, antes de voar para Dubai, verifique os requisitos de visto e passaporte. Inscrever-se para o boletim Qatar Airways XDubai Business Directory 038 Yellow Pages Online AllDubai. ae 8211 Dubai Local Business Directory, Encontre listas de empresas locais para concessionárias, advogados, dentistas e outros serviços locais em sua cidade. Quando você precisa encontrar um negócio ou um serviço em sua área, como você vai sobre ele As possibilidades são que você flip através das páginas amarelas ou ir online e fazer uma rápida pesquisa na web. O que você deve saber, no entanto, é que nenhum destes métodos são a opção mais eficiente e eficaz para encontrar as empresas e serviços que você precisa. Seu melhor curso de ação é recorrer a um diretório de negócios on-line confiável, como AllDubai. ae. Este site específico contém listagens de empresas para empresas e empresas em Dubai e cidades em todo os Emirados Árabes Unidos. Dubai Listagem de Diretórios Locais Diretório local de Dubai é nosso último guia para encontrar tudo em Dubai, Emirados Árabes Unidos. Descubra todos os that8217s possível na cidade de Dubai. Encontre o guia completo de Dubai e guia de informações de cidade com as melhores ofertas, ofertas e lista de diretórios para os melhores hotéis. Voos, restaurantes, compras, eventos locais e listagens de empresas com nomes de empresas, detalhes de contato, números de telefone, endereços de e-mail, sites, mapas de localização, rotas de carro, promoções, ofertas, preços, custos, opiniões e avaliações. 1 Emaar Boulevard, Downtown Dubai, Emirados Árabes Descrição: Burj Khalifa Dubai Burj Khalifa em Dubai 8211 Erguendo-se a 828 metros no centro de Dubai, Burj Khalifa é a estrutura sintética mais alta do mundo. A gloriosa torre é uma das atrações mais proeminentes em todo o Oriente Médio. Ele exibe excepcional obra de arte e não é sem razão que tem sido chamado a jóia de Dubai. Suba até o 124 º andar no deck de observação, no topo, para uma visão ininterrupta do skyline da cidade e além. Esta é uma das melhores maneiras de começar sua excursão turística de Dubai. Curiosamente, At The Top é o segundo maior deck de observação ao ar livre do mundo. A experiência de Burj é allhellip Leia mais. Palm Jumeirah, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Palm Jumeirah Island Dubai Palm Jumeirah em Dubai 8211 Um arquipélago artificial, Palm Jumeirah é uma das três Ilhas Palm planejado eo mais novo na lista de atrações que Dubai tem para oferecer. A ilha oferece aos turistas uma série de atividades para entrar em. De shopping centers up-market para hotéis de resorts de praia de luxo, Palm Jumeirah Ilhas têm tudo. É, de fato, apenas mais um exemplo de Dubais fantasias desinibidas colocadas perfeitamente em perspectiva. Uma ponte de estrada de 6 pistas conduz à ilha artificial que claramente se destaca entre todas as outras atrações de Dubai. A maravilha é também o lar da popular Atlantis 8211 The Palm e um número de emocionantes parques temáticos. Horário de Encerramento 9h 10hellip Leia mais. Al Fahidi Fort, Rua Al Fahidi, Duabi, Emirados Árabes Unidos Descrição: Museu do Dubai em Dubai Museu do Dubai em Dubai 8211 O Al Fahidi Fort, um deslumbrante forte do deserto e maravilha arquitetônica, abriga o Museu de Dubai. Um olhar dentro do museu irá levá-lo de volta no tempo para um Dubai mais tradicional com artefatos em exibição. A seção subterrânea faz uso da mais recente tecnologia para mostrar esta história Emirates. Esteja preparado para ser encantado como você testemunha muitos instrumentos antigos, armas artesanais eo túmulo re-feito das tumbas Al-Qusais. Dubai Fort está situado no sul de Dubai Creek, no Al Souk Al Kabir área que repleta de comércio vigoroso e está perto do Tribunal Ruler8217s (o divã monarch8217s). Foi construído em 1787, cerca de 200 anos atrás, hellip Leia mais. Jumeirah Road, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Mesquita Jumeirah em Dubai Mesquita Jumeirah em Dubai 8211 Mesquita Jumeirah não é apenas de significado religioso em Dubai, mas também é um marco importante da cidade. Exibindo arquitetura imaculada, esta mesquita lhe dará grandes idéias sobre a cultura islâmica e valores religiosos. Faça um passeio pela mesquita (realizada aos sábados, domingos, terças e quintas-feiras) para uma experiência encantadora. As mulheres viajantes devem usar roupas que cobrem os joelhos e têm mangas compridas junto com um lenço de cabeça. Horário de Fechamento de Abertura 10:00 (Passeios no Sábado, Domingo, Terça e Quinta) Taxa de Entrada Dh 10 Tags: Mesquita de Jumeirah em Dubai, Sobre Dubai, Atividades em Dubai, Atrações em Dubai, Melhores Lugares Para Visitar em Dubai, Dubai city, Dubaihellip Leia mais. Palm Jumeirah, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Atlantis Palm Jumeirah Atlantis Palm Jumeirah 8211 O Atlantis Palm Jumeirah é mais que apenas um hotel. Oferecendo o máximo em luxo e extravagância, tem um monte de atrações para fascinar você. Tenha perto encontros com golfinhos na baía de golfinho como escorregas de água, passeios de rio e mais esperam por você em Aquaventure. Não perca o Shark Safari e Cownose Ray alimentação no Aquaventure. Explore a vida marinha requintada, alimente os peixes e assista a um show de entretenimento no Aquatheatre no Aquário Lost Chambers. Além destes, Atlantis também oferece oportunidades para snorkelling e mergulho. 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Dubai Mall, Dubai, Emirados Árabes Descrição: SEGA Republic Dubai SEGA Republic Dubai 8211 Os entusiastas da aventura nunca podem ficar aquém de opções quando em Dubai. A república de SEGA é um parque temático interno e tem atividades adrenaline que apressam-se para buffs da aventura e lotes do outro entertainment para o não-assim-aventuroso. Sonic Hopper, Outrun 2 Excursões Especiais SDX, Whopper Water, SEGA UFO Catcher e Selva Selvagem proporcionam momentos de diversão para todos na família. Por outro lado, inicial D4 Limited, Tempestade-G, After Burner Climax, Spin Gear e Halfpipe Canyon são os passeios de adrenalina bombeamento que não são destinados para os fracos de coração Combine a sua sede de emoção na República SEGA onde passeios emocionantes, Jogos, jogos de arcade virtual proporcionar emoção suficiente para toda a família. Este familyhellip 76.000 sq. ft Leia mais. Mall of the Emirates, Sheikh Zayed Road, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Esqui Dubai Mall dos Emirados Ski Dubai Mall dos Emirados Duba 8211 Dubai, o destino turístico final, também se orgulha da primeira estância de esqui coberta no Oriente Médio, Esqui Dubai. Um belo cenário de inverno, 60000 toneladas de neve e diversão ilimitada são algumas coisas que irá cumprimentá-lo aqui. Construir um boneco de neve, jogar bolas de neve em si ou entrar em atividades como esqui, snowboard e tobogã enquanto você está aqui. Não perca a mais nova adição a esta estância de esqui 8211 cuddly Snow Penguins Não perca os restaurantes temáticos St Moritz Caf e Avalanche Caf ea loja de presentes Snow Pro. Winter ou verão Ski Dubai tem muitas surpresas na loja para todas as idades. Abrindo o Timehellip de Fim Leia mais. 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Motor City, Emirates Road, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Autodrome de Dubai em Motorcity Dubai Autodrome de Dubai em Motorcity Dubai 8211 Localizado apenas a 20 minutos do centro da cidade de Dubai, o Autodrome de Dubai é um estado-da-arte 5,39 km de motorsports Circuito que oferece uma grande experiência para os amantes do automóvel. O circuito tem seis configurações diferentes e permite que vários circuitos de corrida para operar simultaneamente. O circuito no Dubai Autodrome é um dos mais avançados do mundo e garante uma experiência emocionante ainda seguro para você. Obter treinamento na versão mais recente Audi por profissionais e, em seguida, prepare-se para a corrida em três voltas emocionantes atrás do Audio R8 V10 ou o Audi TT. Esta atração one-of-its-kind também se orgulha de um Kartdrome que tem um número de karts de lazer para o seu enjoyment. hellip Leia mais. 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Ras al-Khor Road, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Ras Al Khor Wildlife Sanctuary em Dubai Ras Al Khor Wildlife Sanctuary em Dubai 8211 Extremamente popular para o grande número de aves migratórias que vêm aqui, Ras Al Khor é uma bela reserva natural e Pantanal em Dubai. Flamingos rosa são o destaque de qualquer visita a este santuário em invernos. Localizado na foz do Dubai Creek, Ras Al Khor é o lugar para ser observadores de aves e amantes da natureza. Não perca as sessões de alimentação de aves aqui que são realizadas às 9:15 e 16:15 todos os dias. Ras Al Khor Wildlife Sanctuary, (árabe:), Dubai, Emirados Árabes Unidos, é uma reserva de zonas úmidas famosa por atrair aves migratórias em grande número. As zonas húmidas têm um grande número de lagos Leia mais. 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Passeie no exuberante verde rodeia que irá ajudar a rejuvenescer os seus sentidos e irá proporcionar uma boa pausa a partir da humdrum da vida da cidade. O que é mais, Safa Park também é uma ótima opção para atividades ao ar livre como piqueniques, churrasco ou um jogo de cricket. O parque também se orgulha de um pequeno centro de diversões, campo de futebol, campo de ténis e um lago onde pode desfrutar de passeios de barco. Taxa de entrada Dh 5 por pessoa Dh 40 por carro (se dirigir em) Tags: Safa Park em Dubai, Sobre Dubai, Atividades em Dubai, Atrações em Dubai, Melhores lugares para visitar em Dubai, Dubai, hellip Leia mais. Al-Mamzar Área Residencial, Deira, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Parque Al Mamzar em Dubai Parque Al Mamzar em Dubai 8211 Um bonito e paisagístico jardim, o Parque Al Mamzar se espalha por mais de 106 hectares. Ele está situado em uma entrada que empresta-lhe praias de areia branca e muitos mais belos pontos turísticos. Há também uma piscina, locais de churrasco, quiosques de comida e abundância de espaços abertos que as crianças vão especialmente amor. Deixe as ondas de diversão rolar sobre você em uma das praias pequenas (e limpas) aqui. Sextas-feiras no Al Mamzar Park são particularmente lotado por isso, se você quiser evitar a multidão, escolher qualquer outro dia. Horário de Encerramento 8h às 23h Taxa de Entrada Dh 5 por pessoa Dh 30 por carro (se dirigir) Tags: hellip Leia mais. Al Maktoum, Al Garhoud Bridge, Bur Dubai, Emirados Árabes Descrição: Creekside Park em Dubai Creekside Park em Dubai 8211 Piqueniques, jogging, patins e ciclismo estas são apenas algumas das coisas que você pode fazer no encantador Creekside Park. O Parque se orgulha de colinas, percursos de beira-mar, cais de pesca, belos jardins botânicos, playgrounds, churrasco locais, restaurantes e para o topo de tudo, um anfiteatro. Com tanta coisa para oferecer, não poderia haver um lugar melhor para uma excursão com sua família do que isso. Como o nome sugere, Creekside Park está à direita na borda do Dubai Creek tornando-se realmente se destacam dos outros espaços verdes da cidade. Passeie ao longo do calçadão pavimentado, ver os dhows balançando na água, alugar uma bicicleta e explorar, hellip Leia mais. Creekside Park, Rua Al Riyadh, Dubai, Emirados Árabes Descrição: Cidade Children8217s em Dubai Cidade Children8217s em Dubai Todas as suas fantasias childs e sonhos se tornarão realidade em Dubais Childrens City. Totalmente dedicado a crianças entre 2-14 anos de idade, Childrens City dá ao seu filho a oportunidade de explorar, jogar descobrir e, ao mesmo tempo, aprender muito sobre o mundo. Mais de 50 exposições interativas, planetários, piscinas de água, jogos educativos, oficinas, eventos divertidos e muita diversão indoor esperam por você aqui. Há áreas de jogo especial para crianças também. A cidade baseada em Dubai Children8217s é a primeira cidade educacional nos Emirados Árabes Unidos dedicada a crianças entre dois e quinze anos, onde eles podem investigar, explorar, brincar, descobrir e aprender sobre o mundo em que leia mais. Al Barsha South 3, Barsha, Área de DubaiLand, Dubai Emirados Árabes Unidos Descrição: Miracle Garden em Dubai Jardim Miracle em Dubai 8211 Como o nome sugere, Miracle Garden se orgulha de beleza milagrosa. Existem multi-hued flores paisagismo de uma forma que vai fazer você se sentir como em que você está em um paraíso. Uma grande variedade de espécies florais coloridas combinadas com habilidades de jardinagem brilhante cria um cenário que é extremamente agradável para os olhos. Você tem que ver o lugar para acreditar como é bonito. O Miracle Garden é como um dreamland para crianças e idosos. Como se isso não bastasse, as autoridades do jardim estão chegando com uma rodada em forma de jardim de borboletas em 3D, onde nove belamente projetado cúpulas serão preenchidas com inúmeras espécies de borboletas flamboyant. Miraclehellip Leia mais. Diretório de negócios de Dubai amp Páginas Amarelas Online Diretório de páginas amarelas de negócios de Dubai diretório online 8211 Uma das grandes coisas sobre o uso do diretório de negócios online de Dubai é que você pode procurar exatamente o que você precisa. Coloque uma palavra-chave ou dois na caixa de pesquisa e especifique sua localização, e você está pronto para ir. You8217ll imediatamente tem uma listagem abrangente de organizações relacionadas à sua pesquisa. Você poderá ver as informações de contato do business8217, assim como detalhes importantes, como horas de operação e serviços prestados. Você também será capaz de clicar em um link e visitar o site business8217 quando disponível, que é uma ótima maneira de descobrir mais sobre a organização. Talvez a melhor característica do diretório de negócios online de Dubai, no entanto, é que também inclui comentários de empresas individuais. Estes são diferentes dos depoimentos you8217ll encontrar no site real business8217. Esses são projetados para promover e anunciar para a empresa. Os comentários encontrados no diretório de negócios de Dubai são reais contas reais das experiências que as pessoas reais, como você teve com esse negócio particular. You8217ll instantaneamente ser capaz de aprender toda a verdade sobre o negócio e tomar uma decisão informada sobre se é ou não é um que você deseja trabalhar. E, depois que você usou o negócio sozinho, você pode até mesmo escrever uma revisão de sua própria experiência. Faça sua voz ser ouvida, e deixe povos saber o que sua experiência era como. Se você tiver uma boa experiência, escrevendo um comentário é uma maneira maravilhosa de dizer 8220thank você, 8221 e se you8217ve teve um mau, it8217s uma boa maneira de manter os outros a cometer o mesmo erro que você fez. Páginas Amarelas UAE é o melhor diretório de negócios on-line para empresas locais em Dubai Emirados Árabes Unidos. A partir de números de telefone e mapas de localização para links para sites de negócios, ajudamos os consumidores a se conectar com empresas locais e empresas nos Emirados Árabes Unidos, incluindo: empresas em Dubai, empresas em Abu Dhabi e Sharjah, etc Os usuários gozam de fácil acesso a informações locais úteis. Nosso diretório de negócios on-line oferece às empresas oportunidades incríveis para melhorar sua presença on-line e atrair clientes em potencial. 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Este evento estava fora das paradas Gary Vaynerchuk ficou tão impressionado com a TNW Conference 2017 que ele fez uma pausa para me aplaudir. O curso consiste em doze módulos que cobrem os fundamentos da fotografia de ferramentas de software para composição e luz. Há também um décimo terceiro módulo que serve como uma avaliação de tudo o que você sabe. Se você passar isso com uma pontuação de 80 por cento ou mais, e você pode obter-se um diploma para imprimir e pendurar em sua parede. Há uma ressalva embora: O curso em si é a partir de 2009, e enquanto os fundamentos ainda são verdade, algumas das lições sobre ferramentas de software arent exatamente atual. Harvard, obviamente, não é a única universidade de prestígio thats colocar seu material na Internet UCLA, Yale, Princeton ter lançado todos os seus próprios esforços. Mas a maioria destes tendem a ser voltada para a ciência da computação ou acadêmicos. Portanto, é bom ver um com mais criativo perseguições em mente. Atualização 0117: Nosso post afirmou anteriormente incorretamente que Harvard enviou este curso para ALISON. Este foi alterado para refletir que ALISON enviou o curso de Harvard OpenCourseWare-se sob uma licença Creative Commons. Update 0118: ALISON disse que o seu para remover o curso até 15 de fevereiro de 2017. O site diz que será substituído por um novo curso, criado a partir do zero pelos principais especialistas em fotografia.

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Um objeto concreto pertencente a qualquer uma dessas categorias é chamado de objeto de arquivo. Outros termos comuns são stream e arquivo-like object. Independently de sua categoria, Cada objeto de fluxo de concreto também terá vários recursos que pode ser somente leitura, somente gravação ou leitura-escrita. Também pode permitir acesso aleatório arbitrário procurando para frente ou para trás em qualquer local ou apenas acesso seqüencial, por exemplo, no caso de um Soquete ou pipe. Todos os fluxos são cuidadosos sobre o tipo de dados que você dá a eles Por exemplo, dando um objeto str para o método de gravação de um fluxo binário irá levantar um TypeError Então, vai dar um objeto bytes para o método de escrita de um texto Stream. Changed na versão 3 3 Operações que usaram para levantar IOError agora levantar OSError desde IOError agora é um alias de OSError.16 2 1 1 Texto I O. Text IO espera e produz str objetos Isso significa que sempre que a loja de apoio é nativamente feita De bytes, como no caso de um arquivo, codificação e decodificação de dados é feita de forma transparente, bem como a tradução opcional de personagens de nova linha plataforma específica. A maneira mais fácil de criar um fluxo de texto é com opcional aberto especificando uma codificação. In-memória Os fluxos de texto também estão disponíveis como objetos StringIO. A API de fluxo de texto é descrita em detalhes na documentação de TextIOBase.16 2 1 2 Binário I O. OBinary IO também chamado de buffer IO espera bytes-como objetos e produz bytes objetos Nenhuma codificação, , Ou tradução de nova linha é realizada Esta categoria de fluxos pode ser usado para todos os tipos de dados não-texto, e também quando o controle manual sobre o tratamento de dados de texto é desejada. A maneira mais fácil de criar um fluxo binário é com op En com b na seqüência de modo. Os fluxos binários de memória também estão disponíveis como objetos BytesIO. A API de fluxo binário é descrita em detalhes nos documentos de BufferedIOBase. Outros módulos de biblioteca podem fornecer formas adicionais de criar fluxos de texto ou binários Veja, por exemplo .16 2 1 3 Raw I O. Raw IO também é chamado de unbuffered IO geralmente é usado como um bloco de construção de baixo nível para fluxos de texto binário e de texto raramente é útil para manipular diretamente um fluxo em bruto do código do usuário. No entanto, você pode criar um Raw, abrindo um arquivo em modo binário com buffering disabled. The API fluxo bruto é descrito em detalhes no docs de RawIOBase.16 2 2 Interface de Módulo de Alto Nível. Um int contendo o tamanho de buffer padrão usado pelo módulo s buffered IO Classes open usa o arquivo s blksize como obtido por if possible. This é um alias para o builtin aberto function. exception io BlockingIOError. This é um alias de compatibilidade para o builtin BlockingIOError exception. exception io UnsupportedOperation. An exception Herdando OSError e ValueError que é gerado quando uma operação não suportada é chamada em um stream.16 2 2 1 Streams. It memória também é possível usar um objeto str ou bytes-like como um arquivo para leitura e escrita Para strings StringIO Pode ser usado como um arquivo aberto no modo de texto BytesIO pode ser usado como um arquivo aberto em modo binário Ambos fornecem recursos de leitura e gravação completos com acesso aleatório.16 2 3 Hierarquia de classe. A implementação de fluxos de IO é organizada como uma hierarquia de classes As classes base abstratas também fornecem implementações padrão de alguns métodos, a fim de ajudar na implementação de classes de fluxo de concreto. Por exemplo, BufferedIOBase Fornece implementações unoptimized de readinto e readline. At o topo da hierarquia IO é a classe base abstrata IOBase Ele define a interface básica para um fluxo N Ote, no entanto, que não há separação entre leitura e escrita para streams implementações são permitidos para aumentar UnsupportedOperation se eles não suportam uma determinada operação. O RawIOBase ABC estende IOBase Ele lida com a leitura e escrita de bytes para um fluxo FileIO subclasses RawIOBase Para fornecer uma interface para arquivos no sistema de arquivos da máquina s. O BufferedIOBase ABC trata de buffering em um fluxo de bytes brutos RawIOBase Suas subclasses, BufferedWriter BufferedReader e BufferedRWPair buffer streams que são legíveis, escritíveis e tanto de leitura e escrita BufferedRandom fornece uma interface de buffer Para fluxos de acesso aleatório Outra subclasse BufferedIOBase, BytesIO é um fluxo de bytes em memória. O TextIOBase ABC, outra subclasse do IOBase lida com fluxos cujos bytes representam texto e manipula codificação e decodificação de e para strings TextIOWrapper que o estende, é um Buffered text interface para um fluxo bruto armazenado em buffer BufferedIOBase Finalmente, StringIO é um in-memor Y para texto. Os nomes de argumentos não fazem parte da especificação e somente os argumentos de open devem ser usados ​​como argumentos de palavras-chave. A tabela a seguir resume os ABCs fornecidos pelo módulo io.16 2 3 1 IO Base Classes. The Classe abstrata para todas as classes IO, atuando em streams de bytes Não existe construtor público. Esta classe fornece implementações abstractas vazias para muitos métodos que classes derivadas podem substituir seletivamente as implementações padrão representam um arquivo que não pode ser lido, escrito ou seeked. Embora o IOBase não declare read read ou write porque suas assinaturas variam, implementações e clientes devem considerar esses métodos parte da interface Também, implementações podem gerar um ValueError ou UnsupportedOperation quando operações que não suportam são chamadas. O tipo básico usado para binário Os dados lidos ou escritos em um arquivo são bytes Outros objetos de tipo bytes são aceitos como argumentos de método também Em alguns casos, como readinto a Objeto gravável como bytearray é obrigatório Text IO classes trabalho com str data. Note que chamar qualquer método mesmo inquéritos em um fluxo fechado é indefinido Implementações podem aumentar ValueError neste case. IOBase e suas subclasses suporta o iterator protocolo, o que significa que um IOBase objeto Pode ser iterado sobre rendendo as linhas em um fluxo Linhas são definidas de forma ligeiramente diferente dependendo se o fluxo é um fluxo binário cedendo bytes ou um fluxo de texto produzindo cadeias de caracteres Consulte readline below. IOBase também é um gerenciador de contexto e, portanto, Neste exemplo, o arquivo é fechado depois que a instrução com s suite é concluída, mesmo se ocorrer uma exceção. OIOBase fornece esses atributos de dados e methods. Flush e fechar este fluxo Este método não tem efeito se o arquivo já está fechado Uma vez que o arquivo está fechado , Qualquer operação no arquivo eg leitura ou escrita irá levantar um ValueError. As uma conveniência, é permitido chamar este método mais de uma vez onl Y a primeira chamada, no entanto, terá um effect. True se o fluxo é closed. Return o descritor de arquivo subjacente um número inteiro do fluxo se ele existe Um OSError é gerado se o objeto IO não usa um descriptor. Flush o arquivo Buffers do fluxo, se aplicável Isso não faz nada para somente leitura e não-bloqueando streams. Return True se o fluxo é interativo, ou seja, conectado a um terminal tty device. Return True se o fluxo pode ser lido de Se False read levantará OSError. Ler e retornar uma linha do fluxo Se o tamanho for especificado, no máximo os bytes de tamanho serão lidos. O terminador de linha é sempre bn para arquivos binários para arquivos de texto, o argumento de nova linha a ser aberto pode ser usado para selecionar o terminador de linha s reconhecido. Ler e retornar uma lista de linhas da dica fluxo pode ser especificado para controlar o número de linhas de leitura não mais linhas serão lidas se o tamanho total em caracteres bytes de todas as linhas até agora excede hint. Note que já é possível iterar Em objetos de arquivo usando Para a linha no arquivo sem chamar. Alterar a posição do fluxo para o deslocamento de byte dado offset é interpretado relativo à posição indicada por whence O valor padrão para whence é SEEKSET Valores para whence are. SEEKSET ou 0 início do fluxo o deslocamento padrão deve ser Zero ou positivo. SEEKCUR ou 1 deslocamento de posição de fluxo atual pode ser negativo. SEEKEND ou 2 fim do deslocamento de fluxo é geralmente negativo. Retornar a nova posição absoluta. Novo na versão 3 1 As constantes SEEK. Novo na versão 3 3 Alguns sistemas operacionais Pode suportar valores adicionais, como ou Os valores válidos para um arquivo podem depender de ele estar aberto no modo de texto ou binário. Retornar True se o fluxo suporta acesso aleatório Se False seek tell e truncate raise OSError. Return o current stream position. Resize O fluxo para o dado tamanho em bytes ou a posição atual, se o tamanho não é especificado A posição do fluxo atual isn t alterado Este redimensionamento pode estender ou reduzir o tamanho do arquivo atual Em caso de extensão, th E o conteúdo da nova área de arquivo depende da plataforma na maioria dos sistemas, os bytes adicionais são preenchidos com zero O novo tamanho do arquivo é retornado. Changed na versão 3 5 O Windows agora zerará os arquivos ao estender. Return True se o fluxo suportar a escrita Se False escrever e truncar irá aumentar OSError. Write uma lista de linhas para o fluxo Separadores de linha não são adicionados, por isso é usual para cada uma das linhas fornecidas ter um separador de linha no final. Prepare para destruição de objeto IOBase fornece um padrão Implementação deste método que chama a instância s close method. Base classe para IO binário não processado Ele herda IOBase Não há construtor público. Raw binário IO normalmente fornece acesso de baixo nível a um dispositivo OS subjacente ou API e não tenta encapsular Ele em primitivos de alto nível isso é deixado para IO buffer e Text IO, descrito mais tarde nesta página. Além dos atributos e métodos de IOBase RawIOBase fornece os seguintes métodos. Leia até tamanho bytes do objeto T e devolvê-los Como uma conveniência, se o tamanho é não especificado ou -1, readall é chamado Caso contrário, apenas uma chamada de sistema é feita Menos de tamanho bytes podem ser retornados se a chamada do sistema operacional retorna menos de tamanho bytes. If 0 bytes são Retornado eo tamanho não era 0, isso indica o fim do arquivo Se o objeto estiver no modo sem bloqueio e nenhum bytes estiver disponível, None será retornado. Leia e retornará todos os bytes do fluxo até EOF, usando várias chamadas para o fluxo Se necessário. Lei os bytes em um objeto bytes-like pré-atribuído e gravável b e retorna o número de bytes lidos Se o objeto estiver no modo não-bloqueio e nenhum bytes estiver disponível, None será retornado. Escreva o dado bytes-like object B para o fluxo bruto subjacente e retornar o número de bytes escritos Isso pode ser menor que o comprimento de bytes, dependendo das especificidades do fluxo primário subjacente e, especialmente, se estiver no modo sem bloqueio Nenhum será retornado se o Não é possível bloquear e nenhum byte único pode ser Prontamente escrito para ele O chamador pode liberar ou mutar b após este método retorna, então a implementação deve acessar apenas b durante o método call. class io classe BufferedIOBase. Base para córregos binários que suportam algum tipo de buffer Ele herda IOBase Não há nenhum público A diferença principal com RawIOBase é que os métodos lidos readinto e escrevem tentarão respectivamente ler tanto input como pedido ou consumir toda a saída dada, à custa de fazer talvez mais do que uma chamada de sistema. Além disso, aqueles métodos podem levantar BlockingIOError se o fluxo primário subjacente está no modo não bloqueador e não pode ter ou dar dados suficientes ao contrário de suas contrapartes RawIOBase, eles nunca retornarão None. Besides, o método de leitura não tem uma implementação padrão que difers readinto. A típico BufferedIOBase implementação Não deve herdar de uma implementação RawIOBase, mas envolver um, como BufferedWriter e BufferedReader do. BufferedIOBase fornece ou substitui esses Métodos e atributo, além daqueles de IOBase. O fluxo raw subjacente uma instância RawIOBase que BufferedIOBase lida com isso não faz parte da API BufferedIOBase e pode não existir em algumas implementações. Separar o fluxo bruto subjacente a partir do buffer e retorná-lo. After O fluxo em bruto foi destacado, o buffer está em um estado inutilizável. Alguns buffers, como BytesIO não têm o conceito de um único fluxo bruto para retornar a partir deste método Eles levantar UnsupportedOperation. New na versão 3 1.Read e retornar até Size bytes Se o argumento for omitido, None ou negative, os dados serão lidos e retornados até EOF ser atingido. Um objeto bytes vazio é retornado se o fluxo já estiver no EOF. Se o argumento for positivo eo fluxo raw subjacente não for interativo, Várias leituras não processadas podem ser emitidas para satisfazer a contagem de bytes a menos que o EOF seja alcançado primeiro. Mas para fluxos brutos interativos, no máximo uma leitura em bruto será emitida e um resultado curto não implica que o EOF seja iminente. IngIOError é gerado se o fluxo bruto subjacente está em modo não bloqueador e não tem dados disponíveis no momento. Ler e retornar até tamanho bytes, com no máximo uma chamada para o fluxo brado subjacente s ler ou readinto método Isso pode ser Útil se você estiver implementando seu próprio buffer em cima de um objeto BufferedIOBase. Ler bytes em um objeto bytes-like pré-atribuído e com permissão de escrita b e retornar o número de bytes read. Like ler várias leituras podem ser emitidas para o fluxo subjacente em bruto, A menos que este último seja interativo. Um BlockingIOError é gerado se o fluxo primário subjacente estiver em modo sem bloqueio e não tiver dados disponíveis no momento. Ler bytes em um objeto bytes tipo bytes pré-alocado b usando no máximo uma chamada Para o fluxo primário subjacente s ler ou readinto método Retornar o número de bytes read. A BlockingIOError é gerado se o fluxo bruto subjacente está em modo não bloqueio, e não tem dados disponíveis no momento. Novo na versão 3 5.Escreva o Dado bytes-como objeto b e ret Urn o número de bytes escritos sempre igual ao comprimento de b em bytes, uma vez que se a gravação falhar um OSError será levantado Dependendo da implementação real, esses bytes podem ser prontamente escritos para o fluxo subjacente, ou mantidos em um buffer para o desempenho E razões de latência. Quando no modo de não-bloqueio, um BlockingIOError é gerado se os dados necessários para ser escrito para o fluxo bruto, mas não poderia aceitar todos os dados sem bloqueio. O chamador pode liberar ou mutate b após este método retorna, por isso A implementação deve apenas acessar b durante a chamada do método.16 2 3 2 Arquivo Raw I O. FileIO representa um arquivo de nível OS contendo dados de bytes Implementa a interface RawIOBase e, portanto, a interface IOBase também. O nome pode ser um dos dois Things. a seqüência de caracteres ou bytes objeto que representa o caminho para o arquivo que será aberto Neste caso closefd deve ser True o padrão caso contrário, um erro será raise. an um número inteiro que representa o número de um arquivo de nível OS existente descri Ptor para o qual o objeto FileIO resultante dará acesso Quando o objeto FileIO for fechado, este fd será fechado também, a menos que closefd esteja definido como False. O modo pode ser rwx ou a para leitura padrão, gravação, criação exclusiva ou anexação O arquivo Será criado se ele não existir quando aberto para escrever ou anexar será truncado quando aberto para gravação FileExistsError será aumentado se ele já existe quando aberto para criar Abrindo um arquivo para criar implica escrito, então este modo se comporta de forma semelhante Para Adicionar um ao modo para permitir a leitura simultânea e escrita. A leitura quando chamado com um argumento positivo, readinto e escrever métodos nesta classe só fará uma chamada de sistema. Um abridor de costume pode ser usado passando um callable como abridor O descritor de arquivo subjacente para o objeto de arquivo é então obtido pelo opener de chamada com nome abridor de sinalizadores deve retornar um descritor de arquivo aberto passando como abridor resulta em funcionalidade semelhante a passar None. See the ope N função embutida para exemplos sobre como usar o opener parâmetro. Changed na versão 3 3 O opener parâmetro foi adicionado O modo x foi added. Changed na versão 3 4 O arquivo agora não é herdável. Além dos atributos e métodos de IOBase e RawIOBase FileIO fornece os seguintes atributos de dados. O modo como dado no construtor. O nome do arquivo Este é o descritor de arquivo do arquivo quando nenhum nome é dado no construtor.16 2 3 3 Fluxos Buffered Os fluxos IO Buffered fornecem uma Interface de nível superior para um dispositivo IO do que o IO bruto. Uma implementação de fluxo usando um buffer de bytes na memória Ele herda BufferedIOBase O buffer é descartado quando o método close é chamado. O argumento opcional initialbytes é um objeto bytes que contém inicial Data. BytesIO fornece ou substitui esses métodos, além daqueles de BufferedIOBase e IOBase. Return uma visão legível e gravável sobre o conteúdo do buffer sem copiá-los Além disso, mutando a vista será transparente O objeto BytesIO não pode ser redimensionado ou closed. New na versão 3 2.Return bytes contendo todo o conteúdo do buffer. In BytesIO este é o mesmo que read. In BytesIO este é o mesmo que readinto. New na versão 3 5.class io BufferedReader buffersize bruto DEFAULTBUFFERSIZE. A buffer fornecendo acesso de nível superior a um objeto RawIOBase, legível e seqüencial Herda o BufferedIOBase Ao ler dados deste objeto, uma quantidade maior de dados Podem ser solicitados a partir do fluxo bruto subjacente e mantidos em um buffer interno. Os dados armazenados em buffer podem ser retornados diretamente em leituras subseqüentes. O construtor cria um BufferedReader para o dado stream legível e buffersize. Se buffersize for omitido, DEFAULTBUFFERSIZE será used. BufferedReader Fornece ou substitui esses métodos, além daqueles de BufferedIOBase e IOBase. Return bytes do fluxo sem avançar a posição No máximo, uma única leitura sobre a matéria-prima Stream é feito para satisfazer a chamada O número de bytes retornados pode ser menor ou mais do que requested. Read e retornar tamanho bytes, ou se o tamanho não é dado ou negativo, até EOF ou se a chamada de leitura seria bloquear no modo sem bloqueio. Ler e retornar até tamanho bytes com apenas uma chamada no fluxo bruto Se pelo menos um byte é armazenado em buffer, somente os bytes armazenados em buffer são retornados Caso contrário, uma chamada de leitura de fluxo bruta é feita. class io BufferedWriter buffersize raw DEFAULTBUFFERSIZE. A buffer providing higher - O acesso a um objeto RawioBase gravável e seqüencial Herda o BufferedIOBase Ao gravar neste objeto, os dados são normalmente colocados em um buffer interno O buffer será gravado no objeto RawIOBase subjacente em várias condições, incluindo. quando o buffer fica muito pequeno para Todos os dados pendentes. quando flush é chamado. quando uma busca é solicitada para objetos BufferedRandom. quando o objeto BufferedWriter é fechado ou destruído. O construtor cria um BufferedWriter para o r Aw stream Se o buffersize não for fornecido, o padrão será DEFAULTBUFFERSIZE. BufferedWriter fornece ou substitui esses métodos, além dos de BufferedIOBase e IOBase. Force bytes mantidos no buffer no fluxo bruto Um BlockingIOError deve ser aumentado se o fluxo bruto bloqueia. Escreva o bytes-como o objeto b e retornar o número de bytes escritos Quando no modo não-bloqueio, um BlockingIOError é gerado se o buffer precisa ser escrito, mas o fluxo bruto blocks. class io BufferedRandom buffersize bruto DEFAULTBUFFERSIZE. A buffered interface to Streams de acesso aleatório Ele herda BufferedReader e BufferedWriter e ainda suporta procurar e dizer funcionalidade. O construtor cria um leitor e um escritor para um fluxo raw buscável, dado no primeiro argumento Se o buffersize é omitido ele assume como padrão DEFAULTBUFFERSIZE. class io BufferedRWPair reader writer buffersize DEFAULTBUFFERSIZE. A objeto buffer IO combinando dois objetos RawioBase unidirecional legível, o outro Eable em um único ponto de extremidade bidirecional Ele herda BufferedIOBase. reader e writer são RawIOBase objetos que são legíveis e writeable respectivamente Se o buffersize é omitido ele assume como padrão DEFAULTBUFFERSIZE. BufferedRWPair não tenta sincronizar acessos a seus fluxos raw subjacentes Você não deve passá-lo a Mesmo objeto como leitor e escritor use BufferedRandom em vez.16 2 3 4 Texto I Classe O. Base para fluxos de texto Esta classe fornece um caractere e uma interface baseada em linha para fluxo IO Não há método readinto porque as seqüências de caracteres Python s são imutáveis ​​Ela herda IOBase Não existe nenhum construtor público. TextIOBase fornece ou substitui esses atributos de dados e métodos além daqueles de IOBase. O nome da codificação usada para decodificar os bytes do fluxo s em strings e para codificar strings em bytes. A configuração de erro do decodificador Ou um encoder. Uma string, uma tupla de strings, ou None indicando as newlines traduzidas até agora Dependendo da implementação e O sinalizador de construtor inicial, isso pode não estar disponível. O buffer binário subjacente a uma instância BufferedIOBase que TextIOBase lida com Este não faz parte da API TextIOBase e pode não existir em algumas implementações. Separar o buffer subjacente binário do TextIOBase e retorná-lo. Depois que o buffer subjacente foi destacado, o TextIOBase está em um estado inutilizável. Algumas implementações TextIOBase, como StringIO pode não ter o conceito de um buffer subjacente e chamar esse método irá aumentar UnsupportedOperation. New na versão 3 1.Read e retornar no máximo Size do fluxo como um str único Se o tamanho for negativo ou None lê até EOF. Read até newline ou EOF e retornar um único str Se o fluxo já estiver no EOF, uma string vazia é retornada. Se o tamanho é especificado, no máximo Size será lido. Altere a posição do fluxo para o offset dado Comportamento depende do parâmetro whence O valor padrão de whence é SEEKSET. SEEKSET ou 0 procurar desde o início de O fluxo o deslocamento padrão deve ser um número retornado por ou zero Qualquer outro valor de deslocamento produz um comportamento indefinido. SEEKCUR ou 1 procurar o deslocamento de posição atual deve ser zero, o que é uma operação sem operação, todos os outros valores não são suportados. SEEKEND ou 2 Procurar para o fim do deslocamento de fluxo deve ser zero todos os outros valores não são suportados. Retornar a nova posição absoluta como um número opaco. Novo na versão 3 1 As constantes SEEK. Retornar a posição do fluxo atual como um número opaco O número não costuma Representam um número de bytes no armazenamento binário subjacente. Escreva a seqüência de caracteres s para o fluxo e retornar o número de caracteres escritos. class io TextIOWrapper buffer de codificação Nenhum erros Nenhum newline Nenhum linebuffering False writethrough False. A fluxo de texto em buffer sobre um fluxo binário BufferedIOBase Ele herda TextIOBase. encoding dá o nome da codificação que o fluxo será decodificado ou codificado com It defaults to. errors é uma string opcional que especifica como enco Ding e decodificação erros devem ser tratados Passar estrito para levantar uma exceção de ValueError se houver um erro de codificação o padrão de Nenhum tem o mesmo efeito, ou passar ignorar para ignorar erros Observe que ignorar erros de codificação pode levar a perda de dados substituir faz com que uma substituição Marcador como para ser inserido onde há dados malformados backslashreplace faz com que dados malformados sejam substituídos por uma seqüência de escape backslashed Ao escrever, xmlcharrefreplace substituir com a referência de caracteres XML adequada ou namereplace substituir por N seqüências de escape pode ser usado Qualquer outro erro manipulando nome que has been registered with is also valid. newline controls how line endings are handled It can be None nr and rn It works as follows. When reading input from the stream, if newline is None universal newlines mode is enabled Lines in the input can end in nr or rn and these are translated into n before being returned to the caller If it is universal newlines mode is enabled, but line endings are returned to the caller untranslated If it has any of the other legal values, input lines are only terminated by the given string, and the line ending is returned to the caller untranslated. When writing output to the stream, if newline is None any n characters written are translated to the system default line separator, If newline is or n no translation takes place If newline is any of the other legal values, any n characters written are translated to the given string. If linebuffering is True flush is implied when a call to write contains a newline character. If writethrough is True calls to write are guaranteed not to be buffered any data written on the TextIOWrapper object is immediately handled to its underlying binary buffer. Changed in version 3 3 The writethrough argument has been added. Changed in version 3 3 The default encoding is now instead of Don t change temporary the locale encoding using use the current locale encoding instead of the user preferred encoding. TextIOWrapper pro vides one attribute in addition to those of TextIOBase and its parents. Whether line buffering is enabled. An in-memory stream for text I O The text buffer is discarded when the close method is called. The initial value of the buffer can be set by providing initialvalue If newline translation is enabled, newlines will be encoded as if by write The stream is positioned at the start of the buffer. The newline argument works like that of TextIOWrapper The default is to consider only n characters as ends of lines and to do no newline translation If newline is set to None newlines are written as n on all platforms, but universal newline decoding is still performed when reading. StringIO provides this method in addition to those from TextIOBase and its parents. Return a str containing the entire contents of the buffer Newlines are decoded as if by read although the stream position is not changed. class io IncrementalNewlineDecoder.16 2 4 Performance. This section discusses the performance of the pro vided concrete I O implementations.16 2 4 1 Binary I O. By reading and writing only large chunks of data even when the user asks for a single byte, buffered I O hides any inefficiency in calling and executing the operating system s unbuffered I O routines The gain depends on the OS and the kind of I O which is performed For example, on some modern OSes such as Linux, unbuffered disk I O can be as fast as buffered I O The bottom line, however, is that buffered I O offers predictable performance regardless of the platform and the backing device Therefore, it is almost always preferable to use buffered I O rather than unbuffered I O for binary data.16 2 4 2 Text I O. Text I O over a binary storage such as a file is significantly slower than binary I O over the same storage, because it requires conversions between unicode and binary data using a character codec This can become noticeable handling huge amounts of text data like large log files Also, and are both quite slow due to the reconstr uction algorithm used. StringIO however, is a native in-memory unicode container and will exhibit similar speed to BytesIO.16 2 4 3 Multi-threading. FileIO objects are thread-safe to the extent that the operating system calls such as read 2 under Unix they wrap are thread-safe too. Binary buffered objects instances of BufferedReader BufferedWriter BufferedRandom and BufferedRWPair protect their internal structures using a lock it is therefore safe to call them from multiple threads at once. TextIOWrapper objects are not thread-safe.16 2 4 4 Reentrancy. Binary buffered objects instances of BufferedReader BufferedWriter BufferedRandom and BufferedRWPair are not reentrant While reentrant calls will not happen in normal situations, they can arise from doing I O in a signal handler If a thread tries to re-enter a buffered object which it is already accessing, a RuntimeError is raised Note this doesn t prohibit a different thread from entering the buffered object. The above implicitly extends to t ext files, since the open function will wrap a buffered object inside a TextIOWrapper This includes standard streams and therefore affects the built-in function print as well. Forex Basics Video Tutorial. In fact, it is--as some economists like to say--the most unpredictable merchandise Forex Basics Video Tutorial The first thing you need to know when asking yourself what is forex Forecast Forex On March 8 2017 An Overview Of The Forex Market To Forex Basics Understanding how the pairs work and how to read the charts at a beginner level is what this video is Live Trade Setup Videos, Price Action Tutorials, Forex Strategies Harami Wzrostowe Mot Objcie Hossy Odwrcony Mot Przenikanie Hossy Rwne Dno Trjka Hossy Trzech Biaych onierzy Twezeer Bottom Forex Zoto Gospodarka i polityka Jak ulokowa pienidze Banki Fundusze Unijne Forum gwiazda poranna Autor. 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