对于这个题目，我们曾经讨论过当数组元素全是整数时的情况，要找到满足条件的配对(i,j)，我们让i从0开始，然后计算m = k - A[i]，接着在(i+1, n)这部分元素中，使用折半查找，看看有没有元素正好等于...m，如果在(i+1,n)中存在下标j，满足A[j] == m 那么我们就可以直接返回配对(i,j)，这种做法在数组元素全是正数，全是负数，以及是绝对值排序时都成立，只是在绝对值排序的数组中，进行二分查找时...使用这种查找办法，算法的时间复杂度是O(n*lg(n))。 上面算法形式很紧凑，无论数组全是正数，负数，还是绝对值排序时，都有效。...因此在查找满足条件的元素配对时，我们先看看前两种情况是否能查找到满足条件的元素，如果不行，那么我们再依据第三种情况去查找，无论是否存在满足条件的元素配对，我们算法的时间复杂度都是O(n)。..." and " + this.sortedArray[this.indexJ]); } } } 类FindPairInAbsoluteSortedArray用于在绝对值排序的数组中查找满足条件的元素配对
滑动窗口的处理方式在实际的数据分析中比较常用，在生物信息中，很多的算法也是通过滑动窗口来实现的，比如经典的质控软件Trimmomatic, 从序列5'端的第一个碱基开始，计算每个滑动窗口内的碱基质量平均值...，当滑动窗后的平均碱基质量值小于给定阈值时，去除该窗口以及之后的剩余碱基，以此达到去除低质量碱基的目的。....count() 0 1.0 1 2.0 2 2.0 3 1.0 4 1.0 dtype: float64 window参数指定窗口的大小，在rolling系列函数中，窗口的计算规则并不是常规的向后延伸...以上述代码为例，count函数用于计算每个窗口内非NaN值的个数，对于第一个元素1，再往前就是下标-1了，序列中不存在这个元素，所以该窗口内的有效数值就是1。...，只有当满足这个条件时，才进行后续运算，否则返回NaN。
第三期：文末留言送书 Window Rolling 对象在处理时间序列的数据时，应用广泛，在Python中Pandas包实现了对这类数据的处理。...取值为int 时，每一个窗口宽度是固定的。 如果window 取值为offset，则表示每个窗口的时间周期，此时每个窗口的宽度随着窗口内的观测值变化。...窗内要求有值(非NaN)的观测值个数. 如果是取值为offset 的window，min_periods默认为1，否则min_periods 默认值为窗口的宽度。...，然后对每个窗口内的元素求和。...设置窗内最小非NaN元素个数：min_periods，如果设置为1就意味着窗内如果至少1个为非NaN值，则取值不会为NaN. df.rolling(2, min_periods=1).sum()
如果使用int，数值表示计算统计量的观测值的数量即向前几个数据。如果是offset类型，表示时间窗口的大小min_periods：每个窗口内最少包含的观测值的数量，如果小于这个值的窗口，则结果为NA。...截取窗的各种函数。字符串类型，默认为None。on：可选参数；对于dataframe而言，指定要计算滚动窗口的列，值可以是dataframe中的列名。.../window.htmlhttps://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.rolling.html使用一般在使用了移动窗口函数rolling...min_periods必须小于等于window值In 9:data.rolling(3, min_periods=2).mean() # 基于min_periods 求平均 图片图片因为在第二个元素...1这里，往前数刚好是两个元素，满足min_periods的值，所以能够进行求均值从第三个元素开始，往前数都满足窗口的3个元素，直接求均值注意：当min_periods的值大于窗口window的值时，则会报错
因此在一个时间段中，如果能够充分认识变量随平均状态的变化趋势，那么对于预测未来情况是非常有利的。那么这个所谓随着平均态的偏移值便可称为距平（异常，anomaly）. ?...距平 下面便提出一个问题：为什么要费尽心思研究变量的距平而非变量的原始数据？若针对于温度这个变量而言，即为什么要使用温度距平（偏离平均值的值）而不非研究绝对温度的变化？...某些地域的气象观测站点分布稀少（如撒哈拉沙漠地区、偏远的密林），这就意味着为取得格点数据（栅格数据）必须对离散的站点数据值在较大且站点分布稀疏区域内进行插值。这会带来很大的数据不真实性。...在同一时间范围内在一个更小的尺度下（即格点分辨率）考虑变量变化的基准参考值，然后基于这个基准参考值（多年平均值）计算相对于这个基准参考值的异常变化（距平）。...matplotlib.markers 注意：resample 仅能用于正确的日期、时间索引。 Rolling（时间窗移动） ?
HOG中的win ,block ,cell HOG最先是用来做行人检测的，显然这是一个目标检测的任务，当我们使用滑动窗遍历方法实现目标检测任务时，首先我们需要构建一个滑动窗，这个滑动窗就是HOG中win...可以理解为，在HOG特征提取时，一个窗口是最小的特征提取单元，在目标检测任务中，滑动窗将以一个设定的步长在整个图像中顺序的滑动，每一次滑动后，都会提取窗口内的HOG特征，提取到的特征将送入到预先训练好的分类器中...因为这是算法本身的一个硬性要求，所在这要求我们在做窗口尺寸，块尺寸，块步长，单元尺寸选择时，必须满足一下条件： 1.一个窗口内根据块步长与块尺寸滑动块时，必须可以滑动出整数个块。...可以采用幅值本身或者它的函数来表示这个权值，实际测试表明： 使用幅值来表示权值能获得最佳的效果，当然，也可以选择幅值的函数来表示，比如幅值的平方根、幅值的平方、幅值的截断形式等。...这些参数在自行设计时应该满足滑动出整数的条件，否则代码会出现异常。
另一个数据集也可以以同样的方法读入 1.2 数据预处理 股票数据并不存在缺失值，但是天气湿度数据却存在缺失值。使用参数为ffill的fillna()函数，用后一时刻的观测值进行填补。...默认是使用时间窗的结尾作为结果，例如2019年12月这个月的结果实际是12月31号的数据。...1.4 时间戳与时间窗 时间戳(Timestamps)用来表示某个时间点，时间窗(Periods)用来表示某个时间区间。时间窗常常用来检测在某个时间段内是否发生了特殊事件。...但是由于谷歌和微软单个股票的价格差异过大，很难比较，所以使用时间序列的第一个值进行标准化（思考一下，使用第一个值进行标准化其实并不是特别鲁棒） normalized_google = google.High.div...2.4 数据平滑 数据平滑可以用来检测时间序列在一定时期的趋势，分为rolling与expanding两个方法。其中rolling考虑几个时间窗内的数据，expanding考虑之前所有数据。
() Today，日期时间函数求出系统当前的日期 语法：=today() IF，判断函数 语法：=IF(条件,"True","False") Average,求区域内的平均数 语法：=average(区域...，替换内容） &，合并多个单元格内容 语法：=A1&B1&C1 COUNT，统计函数求出参数中数值的个数 COUNTIF，统计函数求出满足条件的值的个数 COUNTA，统计函数求出参数列表中非空值单元格的个数...-- 常规 --- 新建工作簿时：设置字号和字体 ---- 单个工作表另存为excel文件： 在工作表标签上右键 -- 移动或复制 -- 移动到”新工作簿” 让标题行始终显示在最上面： 视图 - 冻结窗格...日期按年年年年-月月-日日,代码：yyyy-mm-dd 手机号分段,代码：000 0000 0000 数字1显示成1月,代码: 0"月" 批量增加相同字符，"字符"0 查找重复值： 选取数据列...-- 开始 -- 条件格式 --- 突出显示单元格规则 --- 重复值 打印标题行： 页面布局 -- 打印标题 -- 点顶端标题行后的折叠按钮，选取要打印的标题行。
导言 XGBoost是一种强大的机器学习算法，广泛应用于各种领域的数据建模任务中。但是，在处理时间序列数据时，需要特别注意数据的特点和模型的选择。...本教程将深入探讨如何在Python中使用XGBoost建模时间序列数据，包括数据准备、特征工程和模型训练等方面，并提供相应的代码示例。 准备数据 在处理时间序列数据之前，首先需要准备数据。...通常，时间序列数据是按照时间顺序排列的，每个时间点都有相应的观测值。...常见的特征工程技术包括： 滞后特征（Lag Features）：将时间序列数据转换为具有滞后观测值的特征。 移动平均（Moving Average）：计算时间窗口内的观测值的平均值。...您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定时间序列数据建模的需求。
第三篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战（三）围绕日期操作展开，主要讨论了日期获取，日期转换，日期计算等内容。...我们可以使用Hive中的窗口函数，很方便的计算累计值。...pandas计算累计百分比 在pandas中，提供了专门的函数来计算累计值，分别是cumsum函数，expanding函数，rolling函数。...参数min_periods表示最小的观测窗口，默认为1，可以设置为其他值，但如果窗口内记录数不足该值，则会显示NA。 有了累计值，计算累计的百分比，可以按照cumsum中的方法进行，此处省略。...在MySQL中用了不等值连接的方法，在Hive SQL中使用了sum窗口函数。
Facade，允许最终用户在部署其应用时使用其所希望的日志系统。...我个人理解，appender作用类似于构造一个日志模板，而logger是真正的日志输出者，使用某个appender作为模板去写日志。...%d{yyyy-MM}：指定日志名称中间日期的格式，如果只有%d，将默认使用yyyy-MM-dd格式。...所以，我们要设置滚动策略，即满足一定条件，生成一个新文件，而旧日志文件进行归档。...JaninoEventEvaluato，也是默认的鉴别器，它以任意的Java布尔值表达式作为求值条件，求值条件在配置文件解释过成功被动态编译，布尔值表达式返回true就表示符合过滤条件。
[logo.jpg] SpringBoot默认选用logback进行日志管理，前一篇讲述了默认配置日志的参数，然而这些内容比较初级，并不一定能满足我们更加特殊的需求（比如输出到多个不同的配置文件，不同的包路劲选择不同的输出方式等...-- RollingFileAppender：滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件 --> <!
1）Y值：我们也称之为时序值。如下表中的销量字段； 2）时间戳：标记本条记录发生时间的字段，如下表中的统计日期字段。...1）时间戳本身特征 直接使用Pandas的series提取时间戳特征，比如说哪年、哪季度、哪月、哪周、哪日、哪时、哪分、哪秒、年里的第几天、月里的第几天、周里的第几天。...1）时间滑动窗口统计 基于某段时间窗，统计数据情况，也叫做Rolling Window Statistics，统计的方式一般有min/max/mean/median/std/sum等，比如我们选择滑动窗口为...在使用此类特征的时候，要注意一下多步预测的问题。 2）lag滞后值 lag可以理解为向前滑动时间，比如lag1表示向前滑动1天，即取T-1的时序值作为当前时序的变量。...05 时序值的衍生代码分享 1）时间滑动窗口统计 因为方法叫做Rolling Window Statistics，所以代码里关于这块的实现也有1个叫rolling的方法，这个方法在时序建模中很好用，后面单独一篇文章讲下
对于在无穷区间（即随机变量且和中至少有一个为无穷值）上取值的密度，峰度系数越大，意味着分布的尾部越厚，这是由密度积分为1的限制所决定的。...相同地，我们可以观察以某个特征为给定条件下的其他特征或目标变量的分布，方法类似。 异常识别 异常模式的识别与处理是一个非常复杂的活儿，幸好统计学中早有相关研究。...统计学中的假设检验，本质上就是一种异常处理，而值则对应了对于异常的容忍度。 方法是一类最为基本的异常处理检测机制，在一个数据分布中，处于均值加减三倍标准差之外的点，可以认为其是异常数据点。...对于时序中的异常数据，我们可以使用滑窗版本的方法进行识别。...下图中，我们可以看见对于几个较为明显的序列下转或上转区，都基本与使用滑窗方法的检验上下界发生了触碰： np.random.seed(6) s = np.random.randint(-2,3, 500)
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...bdate_range是一个类似与date_range的方法，特点在于可以在自带的工作日间隔设置上，再选择weekmask参数和holidays参数 它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS...（b）rolling的apply聚合 使用apply聚合时，只需记住传入的是window大小的Series，输出的必须是标量即可，比如如下计算变异系数 s.rolling(window=50,min_periods...【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？ ? 5.2....【练习二】 继续使用上一题的数据，请完成下列问题： （a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min_periods设为1） ?
Numpy教程第1部分可以参见专知公众号： Numpy教程第1部分 - 阵列简介（常用基础操作总结） ▌一、如何使用np.where获得满足给定条件的索引位置？...---- 1、有时候我们不仅仅需要知道array中满足条件的元素是什么，也需要知道满足条件的元素在array中的索引： import numpy as np arr_rand = np.array([8...您可以使用标准的YYYY-MM-DD格式的日期字符串创建一个。...---- 1、Digitize 用于查找x中的元素在bins的哪个范围，下例中三个范围为0-3；3-6；6-9；分别代表1,2,3，（其中范围取左边界，右边为开边界，即0-3包含0、1、2） x =...1、找出满足条件的值的索引（找到索引就找到了值）。 2、数组的排序（不管是整体排序，还是按列排序），一个排序好的数组某些时候有利于直接使用。 3、数组的拼接（数组之间进行拼接，横向或者纵向）。
时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。...（b）rolling的apply聚合 使用apply聚合时，只需记住传入的是window大小的Series，输出的必须是标量即可，比如如下计算变异系数 s.rolling(window=50,min_periods...是值前后元素的变化百分比，period参数与diff类似 s.shift(2).head() ?...【问题四】 给定一组非连续的日期，怎么快速找出位于其最大日期和最小日期之间，且没有出现在该组日期中的日期？ ? 5.2....【练习二】 继续使用上一题的数据，请完成下列问题： （a）以50天为窗口计算滑窗均值和滑窗最大值（min_periods设为1） ?
-- RollingFileAppender：滚动记录文件，先将日志记录到指定文件，当符合某个条件时，将日志记录到其他文件 --> <!
r-l+1 就是窗口大小同时移动 l 和 r判断窗口内的连续元素是否满足题目限定的条件可变窗口大小l r 都初始化为 0r 指针移动一步判断窗口内的连续元素是否满足条件满足，再判断是否需要更新最优解；...如果需要则更新，并尝试通过移动 l 指针缩小窗口的大小不满足，则继续双滑窗现象普通的不定滑窗都是先走 r 指针，然后到达触发条件，然后收缩 l 指针，收缩到不达标之后停止，然后 r 指针重新启动但是有那么一些题目...)，然后求出极值即可最后滑窗是双指针的一种特殊情况，我们在使用双指针处理问题的时候，可能不会考虑前一个窗口里的状态值，只是将所有情况都考虑进行，这样就会有很多计算是重复的，滑窗就是一种优化了的双指针情况...所以算法还是有点用的，起码在初级的时候，我们可以更好的理解我们使用的工具的内核，而不仅仅只是雾里看花，知其然不知其所以然；所以加油！！题目列表438....会减少对应字符的数量，当 rr 字符的值达到临界值的时候，valid 会发生变更当 valid === 4 的时候，表示滑窗外已经满足要求，只要改变滑窗长度的字符，就能实现平衡，这个时候固定 r 指针
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