大家好，我是邓飞，有时候我们做PCA图，图很漂亮，我们解释一通，充满自信。但是，你知道这个图解释变异的百分比吗？如果解释度很低，那也意义不大。这我们就需要在PCA图中，将PC1和PC2的解释百分比附上面，比如PC1解释8%的变异，PC2解释4%的变异，那么这个PCA图可以解释12%的变异。
持久化存储有3中基础的存储机制：文件、数据库(关系型和非关系型)以及一些混合类型。文件存储不适合大型项目，需要使用数据库存储，MySQL是目前持久化存储中最流行的解决方案。
离线强化学习算法 (Offline RL) 是当前强化学习最火的子方向之一。离线强化学习不与环境交互，旨在从以往记录的数据中学习目标策略。在面临数据收集昂贵或危险等问题，但是可能存在大量数据领域（例如，机器人、工业控制、自动驾驶），离线强化学习对比到在线强化学习（Online RL）尤其具有吸引力。
本篇通过管理数据输入输出MDIO配置PHY寄存器，使其工作在千兆通信模式下。FPGA通过ddio_out的IP核将数据单沿转双沿通过TX发送到PHY-A，PHY—B把收到的数据RX通过ddio_in的IP核双沿转单沿给FPGA采集，实现FPGA与PHY的交互通信。通过FPGA的SDRAM控制模块对SDRAM进行读写和刷新的操作，从而进行数据的存储与读取的操作。
用 Objective-C 实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 ^ ^.
用Objective-C实现几种基本的排序算法，并把排序的过程图形化显示。其实算法还是挺有趣的 。 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 01 选择排序 以升序为例。 选择排序比较好理解，一句话概括就是依次按位置挑选出适合此位置的元素来填充。 1.暂定第一个元素为最小元素，往后遍历，逐个与最小元素比较，若发现更小者，与先前的"最小元素"交换位置。达到更新最小元素的目的。 2.一趟遍历完成后，能确保刚刚完成的这一趟遍历中，最的小元素已经放置在前方了。然后缩小排序范围，新一趟排序从数
业务Mapper接口PorscheMappr通过继承Mapper<T>接口从而获取了一系列的方法，这一系列的方法也不是Mapper<T>接口本身就有的，而是通过继承其他Mapper如BaseMapper<T>、ExampleMapper<T>等，而这些BaseMapper<T>又继承简介继承了SelectOneMapper<T>才获得selectOne方法，因此我们根据实际需要对Mapper<T>进行定制。
在本节中，我们提出了一个 PoR 区块链来维护上述信誉机制和存储分配记录。 区块链为网络中节点进行的一系列交易提供了一个共识账本，同时也适应了声誉和存储分配的共识。 基于信誉机制，我们在设计中使用 PoR 作为共识机制，而不是经典的 PoW 或 PoS 机制。
本打算接入层使用gRPC,虽然基于HTTP 2.0 效率比较高，而且使用protobuf 能进行高效的序列化。但是本次系统需要和 JAVA进行对接，考虑到gRPC对JAVA的支持性不是很好，资源并不多，可能在踩坑上花过多的时间，所以综合考虑还是使用restful 进行对接 后续如果有机会还是会考虑使用gRPC。所以下面对几个go的http框架进行简单的对比
上次我们讲到GHOST算法[2]，它在中本聪共识的基础上提出的确定主链的算法，在保障了在高吞吐量的同时还保障了安全性（即不容易分叉，依然保证51%攻击）。但是GHOST算法的吞吐量是否还有进一步的提升空间呢？
IE9 Beta发布了，Windows Phone Developer Tools RTW也来了，开发者和发烧友又有得忙活了。园子里好多朋友已经开始了研究，包括马宁、张欣、Jake、randylee、chenkai等等，我也来加入吧。 刚刚安装了Windows Phone Developer Tools RTW，其中UI方面一些新特性，包括Bing Maps Silverlight Control for Windows Phone、Panorama Control for Windows
上一篇文章介绍了 冒泡排序和它的优化 。这次介绍的快速排序是冒泡排序演变而来的算法，比冒泡排序要高效的很多。
输出主键为null，实际插入数据库后已经生成了自增主键，只是程序没有获取到插入成功后生成的主键。 要获取生成的主键Value需要在Porsche实体类与数据主主键对应的属性上增加@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) 再次执行测试
Spring 整合 JavaWeb 可以实现由Spring来控制事务和管理数据库，Spring容器可以管理Java Bean，有助于降低代码耦合。
练习目标： 📷 技术简介： js外部引入 顺序结构 jQuery Dom操作 JavaScrip循环技巧 JavaScrip数据操作 资源地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1VZMGTKj3Aq9Zn6mtee0egw 提取码：1111 📷 关键字： 1、append()，像元素内添加 2、border-spacing，设置table的内边距与外边距，常设为border-spacing: 0 0 3、confirm()，JavaScript的确认函数 4、spl
通用Mapper都可以极大的方便开发人员。可以随意的按照自己的需要选择通用方法，还可以很方便的开发自己的通用方法。极其方便的使用MyBatis单表的增删改查。
在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
在这里我们可以遍历一次同时找到最小元素和最大元素，对应放到相应的位置， 基本代码如下：
快速排序算法是一种非常高效的排序算法，它采用“分而治之”的思想，将大的拆分为小的，小的拆分为更小的。
快速排序是一种被广泛运用的排序算法，虽然其最坏情况下的时间复杂度为 ，但其平均时间复杂度为 ，而且其常数因子非常小，所以实际情况下跑的很快。快速排序是不稳定的、原址的排序算法。
其实这个问题就是一个非常经典的快排问题，但是大多数人遇到这个问题时，总是被前面的数量级总认为这样的问题无法通过排序算法完成。问题的表现形式常常用以下方式描述: "如何从10万个数中找到最大的100个数"。实际上这个问题就是今天我们要探讨的算法题，设计一个算法，找出数组中最小的k个数，以任意顺序返回这k个数均可;
许多IC都包含上电复位（POR）电路，其作用是保证在施加电源后，模拟和数字模块初始化至已知状态。基本上电复位（POR）功能会产生一个内部复位脉冲以避免"竞争"现象，并使器件保持静态，直至电源电压达到一个能保证正常工作的阈值。
HTML 基础 概念 全写： HyperText Mark-up Language
我们之前学习了冒泡排序算法，我们知道，在冒泡排序过程中，只对相邻的两个元素进行比较，因此每次交换两个相邻的元素时只能消除一个逆序。如果能通过两个(不相邻)元素的一次交换，消除多个逆序，则会大大加快排序的速度。而这就是本篇文章讲述的另一种基本排序算法——快速排序算法。
冒泡排序的基本思想是：从前往后（或从后往前）两两比较相邻元素的值，若为逆序（即A[I-1]>A[I]）,则交换它们，直到序列比较完。我们称它为第一趟冒泡，结果是将最小的元素交换到待排序列的第一个位置（或将最大的元素交换到待排序列的最后一个位置），关键字最小的元素如气泡一样逐渐向上“漂浮”。最终一个一个排好了位置。
System Dashboard Pro 是对 System Dashboard 的现代重新诠释，提供比以往更多的信息。该应用程序已针对最新系统进行了完全重新开发和优化。
本文的思路是以从小到大为例讲的。 快速排序的基本思想是任取待排序序列的一个元素作为中心元素(可以用第一个，最后一个，也可以是中间任何一个)，习惯将其称为pivot，枢轴元素； 将所有比枢轴元素小的放在其左边； 将所有比它大的放在其右边； 形成左右两个子表； 然后对左右两个子表再按照前面的算法进行排序，直到每个子表的元素只剩下一个。
使用栈实现快速排序是对递归版本的模拟。在递归的快速排序中，函数调用栈隐式地保存了每次递归调用的状态。但是在非递归的实现中，你需要显式地使用一个辅助栈来保存子数组的边界
CF915E 题意：Q次区间(1~n)操作，k=2区间(l,r)变为1, k=1区间(l,r)变为0 ,一开始全是1问每次操作后1的数目
一、 算法介绍 快速排序是经常考查到的排序算法，这里对快排算法做一下总结。快速排序是“交换”类的排序，它通过多次划分操作实现排序！以升序为例，其执行流程可以概括为：每一趟排序选择当前所有子序列的一个关键字（通常是第一个）作为枢轴量，将子序列中比枢轴量小的移到枢轴前边，比枢轴大的移到枢轴后边，具体过程是一个交替扫描和交换的过程。当本趟所有子序列都被枢轴以上述规则划分完毕后会得到新的一组更短的子序列，它们会成为下一趟划分的初始序列集。 二、演示流程
插入排序是从一个乱序的数组中依次取值，插入到一个已经排好序的数组中。 这看起来好像要两个数组才能完成，但如果只想在同一个数组内排序，也是可以的。此时需要想象出两个区域：前方有序区和后方乱序区。
上一篇文章里给大家介绍了归并排序，今天首先给大家带来同样运用分治法来解决问题的快速排序。
查找一个序列中的最大/最小值时间复杂度均为 ，而查询一个序列中第 大的数时间复杂度最坏情况下即为排序的最好时间复杂度 只考虑比较排序），但利用快排的 思想也可以达到期望 的时间复杂度，最坏情况下 的时间复杂度。
顾名思义，归并排序就是利用归并的思想实现排序方法. 它的原理是假设初始序列含有n个记录,则可以看成n个有序的⼦序列. 每个子序列的长度为1,然后两合并.
快速排序是对冒泡排序的改进。其基本思想是基于分治法：在待排序L[1...n]中任取一个元素privot作为基准，通过一趟排序将待排序表划分为独立的两部分L[1...k-1]和L[k+1...n],使得L[1...k-1]中所有元素小于privot，L[k+1...n]中所有元素大于或等于privot，则privot最终放在了其最终位置L(k)上，这个过程称作一趟快速排序。而后分别递归地对两个子表重复上述过程，直至每部分内只有一个元素为空为止，即所有元素放在了其最终位置上。
快速排序的基本思想是基于分治法的，在待排序表中任选一个基准元素，通过一趟排序将待排序划分为独立的两部分，前半部分所有元素均比枢轴元素小，后半部分所有元素均比枢轴元素大，此时枢轴元素就放在了最终的位置，然后分别对两个字表递归重复上面的过程，直至每部分内只有一个元素或空为止，即所有元素放在了其最终位置上。
分享过很多小厂和大厂的后端面经，这次来分享互联网中厂的面经，面试难度也是刚好介于大厂和小厂之间。
在这个问题中，我们要使用一个称为"QuickSelect"的算法，这是一个用于在未排序的列表中查找第k小元素的算法。该算法基于"QuickSort"，但它只处理足够的元素以找到第k小的元素，而不是完全排序列表。
快速排序(Quick Sort)是对冒泡排序的一种改进，基本思想是选取一个记录作为枢轴，经过一趟排序，将整段序列分为两个部分，其中一部分的值都小于枢轴，另一部分都大于枢轴。然后继续对这两部分继续进行排序，从而使整个序列达到有序。
📚 文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 6.1. 参数的点估计 总体分布 X 的分布形式已知,未知的只是分布中的参数,要估计的只是参数或者参数的某一函数. 6.1.1. 矩估计法 公式 样本矩 总体矩 注意: 样本阶中的计算都是 n 而不会用到样本方差 S^2 6.1.2. 极大似然估计 估计参数值,使得出现
摘要——边缘计算指导协同工作具有不同传感、存储和计算资源。例如，传感器节点收集数据并然后将其存储在存储节点中，以便计算节点可以访问需要时提供数据。在本文中，我们关注的是质量边缘网络存储分配中的服务（QoS）。我们设计了一个边缘网络中节点的信誉机制，这使得交互节点评估服务质量以供参考。每个节点公开广播个人信誉列表给评估所有其他节点，每个节点都可以计算全局通过聚合个人声誉来获得所有节点的声誉。然后我们提出了一种存储分配算法，能将数据存在适当的位置。该算法考虑了公平性，效率和可靠性源于声誉。我们建立一个新颖的信誉证明（PoR）区块链来支持关于信誉机制和存储分配的共识。PoR区块链确保安全性能，节省计算资源，避免中心化。广泛的模拟结果表明我们提出的算法是公平、高效和可靠的。这结果还表明，在存在攻击者的情况下，成功诚实节点访问数据率可达99.9%。
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9.9.4 快速排序优化 刚才讲的快速排序还是有不少可以改进的地方，我们来看一些优化的方案。
编译固件 bitbake -k core-image-minimal //编译出的固件 core-image-minimal-imx8mmevk-20190508073946.rootfs.sdcard.bz2 //压缩固件 sudo bzip2 -d core-image-minimal-imx8mmevk.sdcard //得到固件 core-image-minimal-imx8mmevk.sdcard //写入SD卡 sudo dd if=imx8mmevk-avs-synaptics-1.9
GCTA这款软件，写了几篇了，后面将介绍单性状遗传力评估，以及多性状遗传力和遗传相关评估，感觉它与传统的评估软件，比如ASReml，DMU比较像，但是使用范围上更偏向医学。它的显著特征是速度快，里面还有很多GWAS方面不同模型的参数，真是一款强大的软件啊。“取法于上，仅得为中，取法于中，故为其下。”我学习好的软件，希望掌握个中不溜，就很不错了。
在数据分析行业，对数据提出的每一个问题都可以用多种潜在的语言和工具包来回答。每种语言都有其优势，它们之间也存在着不同的区别。不能否认的是，有些操作用Python执行起来要比SQL更加高效。这篇文章分享了4个能够节省时间的案例，在这几个案例中，Python在探索和分析数据集方面远远优于SQL。
Spring Boot默认使用Spring Data对SQL和NoSQL进行统一的访问处理，并添加了自动大量的自动配置，引入XxxTemplate如JdbcTemplate、RedisTemplate以及XxxRepository如JpaRepository、CrudRepository等来简化对数据访问层的操作，只需要进行简单的配置即可实现。
电压测试芯片是一种用于检测电压并将其转换为可读取信号的芯片。其中，低压检测复位IC是一种常见的电压测试芯片，它主要用于检测电源电压，当电源电压低于某个阈值时，会触发复位信号，使系统重新启动或进入低功耗模式。 低压检测复位IC通常由电压检测器、触发器和复位信号输出组成。电压检测器通过检测电源电压的变化，将其转换为相应的电信号。触发器则根据电信号的输出状态，触发复位信号的输出。复位信号通常是一个低电平有效的信号，当它被触发时，会使系统重新启动或进入低功耗模式。 在正常工作时，电源电压会持续稳定在一个阈值范围内。此时，电压检测器输出的电信号也会保持稳定，不会触发复位信号的输出。但是，当电源电压下降到阈值以下时，电压检测器输出的电信号也会发生变化，进而触发触发器输出复位信号。这个过程可以通过相应的电路进行监控和调试，以确保系统的稳定运行。 除了检测电源电压之外，低压检测复位IC还可以用于检测其他类型的电压，例如电池电压或信号电压等。这些检测可以用于触发相应的动作或报警信号，以确保系统的安全和可靠性。 总之，电压测试芯片中的低压检测复位IC是一种重要的芯片类型，它能够有效地监测电源电压的变化，确保系统的稳定运行。同时，它还可以用于检测其他类型的电压，为系统的安全和可靠性提供保障。
快速排序（Quicksort）是一种常用的排序算法，基于分治策略进行设计。默认情况下，快速排序会以递增序进行排序。若想修改快速排序以实现非递增排序，我们需要调整比较和交换的逻辑。
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