1. 合并数组 array_merge()函数将数组合并到一起，返回一个联合的数组。所得到的数组以第一个输入数组参数开始，按后面数组参数出现的顺序依次迫加。其形式为： Php代码 array ar
分治算法，即分而治之：把一个复杂问题分成两个或更多的相同或相似子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，最后将子问题的解合并为原问题的解。归并排序就是一个典型的分治算法。
我们可以认为在递归的过程当中，我们通过函数自己调用自己，将大问题转化成了小问题，因此简化了编码以及建模。
预告: 下一次培训主要面向DBA, 讲一下ora工具的用法与用途,大概需要一天时间.
今天在粉丝交流群里有群友询问了一个已知每个货品的库存，求组合商品（就是多个货品捆绑组合成一个组合商品）的库存量。逻辑上讲，应该是组合商品里货品库存最低的那个货品存量决定整个组合商品的库存量（水桶原理），那么如何实现呢？
Name Disambiguation in AMiner: Clustering, Maintenance, and Human in the Loop
摘要 Simple features是一种在计算机中编码矢量空间数据（点、线、面等）的标准化方法。sf包在R语言中引入了simple features对象，它基本具备和sp、rgeos、rgdal一样的矢量空间数据处理能力。本文主要描述此包的基本功能，其在R语言诸多扩展生态系统中的地位，以及在连接R语言与其他空间计算系统中的潜在价值。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道； 针对不同通道使用不同阀值提取mask； 学会使用【通道分离】函数 cv.split； 学会使用【通道合并】函数 cv.merge； 学会使用【把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels； 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
编写软件过程中, 程序员面临着来自 耦合性, 内聚性以及可维护性, 可扩展性, 重用性, 灵活性等多方面的挑战, 设计模式是为了让程序(软件), 具有更好的
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
对于人而言，在我们学会阅读之前，仍然可以理解语言。比如当你开始上学时，即使你不知道名词和动词之间的区别，但是你已经可以和你的同学交谈了，比如“我喜欢吃香蕉”，孩子对于这些虽然不清楚，但是知道是什么意思的。在此刻，我们学会了把语音/语言变成一种书面语言，这样你就可以读写了。一旦你学会了将文本转换为声音，你就可以回忆使用之前学过的词义库。
Hadoop MapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。
合并排序是一种分而治之的算法。它的工作方式是将列表连续分成两半，直到两半都被排序，然后执行操作合并将两个列表组合成一个排序的新列表。
归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
划分步骤很简单：将当前数组分成两半（如果N是偶数，则将其完全平等，或者如果N是奇数，则一边稍大于一个元素），然后递归地对这两半进行排序。
思想：两堆已排好的牌，牌面朝下，首先掀开最上面的两张，比较大小取出较小的牌，然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小，取出较小值，依次类推......
Python之数据规整化：清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
作者 | 张逸 特别说明：本文包含大量代码片段，若要获得更好阅读观感，请点击文末“阅读原文”或访问我的博客。 响应式编程（Reactive Programming）的本质是异步非阻塞的高响应式处理，最核心思想则为Everything is stream，即针对流进行处理，这是其根本。从这个角度讲，我们可以将响应式编程的设计思想视为Stream-Oriented Design，即面向流的设计。 正如面向对象设计以对象为基本设计要素，函数式编程思想以函数为基本设计要素，响应式编程则应该以流为基本设计要素。这带来
今天我们照惯例来聊聊LeetCode周赛，这一次比赛的赞助商是中国银联，算是知名国企。当年我毕业的时候，薪水最高的同学就是去的银联。
1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说，一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话"在类的职责问题上，无知是福"。一个类应当做它该做的事，并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。
1.单一职责原则规定一个类有且仅有一个理由使其改变。换句话说，一个类的边界和职责应当是十分狭窄且集中的。我很喜欢的一句话”在类的职责问题上，无知是福”。一个类应当做它该做的事，并且不应当被它的任何依赖的变化所影响。
随着表的不断增大，对于新纪录的增加、查找、删除等(DML)的维护也更加困难。对于数据库中的超大型表，可通过把它的数据分成若干个小表，从而简化数据库的管理活动。对于每一个简化后的小表，我们称为一个单个的分区。
当表中的数据量不断增大，查询数据的速度就会变慢，应用程序的性能就会下降，这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后，逻辑上仍然是一张完整的表，只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间（物理文件上），这样查询数据时，不至于每次都扫描整张表。
最近去检查眼睛，发现度数又涨了，唉，各位猿多注意保护自己的眼睛吧！ 前面学了 RxJava 的三种关键操作符： 创建型操作符 过滤型操作符 变换型操作符 组合型操作符 组合型操作符即处理多个 Obse
之前总结的大部分模型都是基于正态性的假设，但实际上，正态性假设并不非常符合金融时间序列的特征。如果从其他分布假设出发，对于单个资产来说，已经有t-garch等模型可以用于波动率建模，相对容易，但对于资产组合来说，多元正态具有边际分布及线性组合也符合多元正态分布的良好性质，但多元t分布，多元渐进t分布等就不具有这么好的性质，因此需要一些新的模型来解决这一问题，本文总结一种可以用于资产组合分布建模的方法：Copula模型，通过Copula模型描述出组合的分布后，就可以利用之前蒙特卡洛的方法估计组合VaR。
断点续传中，我们需要将一个文件拆分多个文件，并通过多线程上传，今天利用JNI实现文件的拆分和合并，调用c/c++的方式，性能会有所提升。 1.创建文件工具类 这边将文件封装成c++类，减少了繁琐的操作 _FileClass.h // // Created by aruba on 2020/4/16. // #ifndef FILECLASS_H #define FILECLASS_H #include <stdio.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #
通过RandomAccessFile对象进行文件分割与合并 SplitFile类的初始化 类包含的变量 private String filePath; //源文件路径 private String fileName; //源文件名 private long blockSize; //块大小 private long length; //总长度 private String destPath; //目标路径 private List<String> blockPath; //块路径
需要说明的一点是，如果我们假设所有的单个资产收益率都服从正态分布，资产组合的收益率是单个资产收益率的加权和，也服从正态分布，这种情况下，计算VaR只需要对组合的波动率给出估计。如果单个资产收益率不服从正态分布，比如t分布，渐进t分布等等，组合的分布并不是非常容易刻画，因此本篇的实证都假设单个资产收益率均服从正态分布，对于其他分布的建模需要用到copula等模型，在之后几篇中会总结。
做了这么多数据地图，是时候该总结一些心得和理念了，今天这篇讨论ggplot2所支持的数据地图素材格式。 library("plyr") library("dplyr") library("rgdal") library("sf") library(maptools) library("ggplot2") library("ggthemes") library("geojsonio") options(stringsAsFactors=FALSE,warn=FALSE,encoding="UTF-8") 今
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
多层布局的嵌套会导致页面加载慢，影响用户的体验，今天我们就来学学如何使用 include，merge及viewStub。
SurfaceFlinger是一个系统服务，如：audioflinger，audiopolicyservice等等，系统的主要服务通过这个文章进行了解，Android的系统服务一览。这个系统服务主要实现了Surface的建立、控制、管理等功能。换种说法就是，在Android 的实现中它是一个service，提供系统范围内的surface composer功能，它能够将各种应用程序的2D、3D surface进行组合。
上一篇数据结构与算法 --- 排序算法（一）中，学习了冒泡排序，插入排序，选择排序这三种时间复杂度为
导读：图像是由若干个像素组成的，因此，图像处理可以看作计算机对像素的处理。在面向Python的OpenCV中，可以通过位置索引的方式对图像内的像素进行访问和处理。
作为一个测试人员，保证产品的软件质量是其工作首要目标，为了这个目标，测试人员常常会通过很多手段或工具来加以保证，覆盖率就是其中一环比较重要的环节。
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，如果每天都要使用pandas执行同样的操作，如何制作一个有界面的软件更高效的完成？本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。
由于在工作中需要处理很多日志文件数据，这些数据并不存在于数据库，而是以每日1个单文件的形式存在，为了让我们在日常数据处理中更方便的进行一些基础的数据合并、清洗筛选以及简单的分组或数据透视处理，结合PyQt5与pandas库，制作了一个简单的数据处理可视化工具。
作者 | Merlin Schäfer 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
今天小浩给大家分享一篇关于归并排序的文章。考察归并排序的题目可以形态各异，但是万变不离其宗，希望看完今日之章，你能掌握归并排序及其思想大成。
在我们的开发过程中，需要获取XML布局文件中的ViewId，以便其赋值显示，我们习惯使用findViewById进行操作，可这样会导致很多的模版代码出现。
在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。
这个教程我将通过一些实用的实例和最佳实践的方式列举出 PHP 中常用的数组函数。每个 PHP 工程师都应该掌握它们的使用方法，以及如何通过组合使用来编写更精简且易读的代码。
本中你将学习在R中数据处理简洁的方法，称为tidy data。将数据转换为这种格式需要一些前期工作，但这些工作从长远来看是值得的。一旦你有了整洁的数据和一些包提供的整洁工具，您将花费很少时间将数据从一种表示转换到另一种，从而可以将更多的时间花在分析问题上。
首先很幸运拿到TIANCHI天池-OGeek算法挑战赛大赛的亚军，同时非常感谢大佬队友的带飞，同时希望我的分享与总结能给大家带来些许帮助，并且一起交流学习。（作者：王贺，知乎：鱼遇雨欲语与余）
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
大型数据集通常是高度结构化的，结构使得我们可以按不同的方式分组，有时候我们需要关注单个组的数据片断，有时需要聚合不同组内的信息，并相互比较。
首先对VaR的定义做一回顾，上一篇提到，如果我们假设资产标准化的收益率符合正态分布，那么VaR的理论表达式为
归并操作(merge)，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。 如 设有数列{6，202，100，301，38，8，1} 初始状态：6,202,100,301,38,8,1 第一次归并后：{6,202},{100,301},{8,38},{1}，比较次数：3； 第二次归并后：{6,100,202,301}，{1,8,38}，比较次数：4； 第三次归并后：{1,6,8,38,100,202,301},比较次数：4； 总的比较次数为：3+4+4=11； 逆序数为14； 归并排序是稳定的排序，速度仅次于快速排序
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