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动态规划：不同的子序列

115.不同的子序列 给定一个字符串 s 和一个字符串 t ，计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。...字符串的一个 子序列 是指，通过删除一些（也可以不删除）字符且不干扰剩余字符相对位置所组成的新字符串。...（例如，"ACE" 是 "ABCDE" 的一个子序列，而 "AEC" 不是） 题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。 ?...提示： 0 <= s.length, t.length <= 1000 s 和 t 由英文字母组成 思路 这道题目如果不是子序列，而是要求连续序列的，那就可以考虑用KMP。 这道题目相对于72....但相对于刚讲过的动态规划：392.判断子序列就有难度了，这道题目双指针法可就做不了了，来看看动规五部曲分析如下： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：以i-1为结尾的s子序列中出现以

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【GEE】8、Google 地球引擎中的时间序列分析【时间序列】

1简介 在本模块中，我们将讨论以下概念： 处理海洋的遥感图像。 从图像时间序列创建视频。 GEE 中的时间序列分析。 向图形用户界面添加基本元素。...该产品成为 Google 地球的基础地图。创建无云拼接后，使用 GEE 基础设施制作的下一个产品是主要景观变化的延时视频。这些视频非常引人入胜，对我们星球表面发生的剧烈变化进行了令人恐惧的描述。...我们将研究两种不同的方法来观察藻类生产力随时间的变化趋势。 6 MODIS 系列的趋势分析 遥感数据的趋势分析是一个很大的研究领域。...我们将使用两种不同的方法准备这些数据，以突出平均值和每日测量值随时间的变化。两种方法都突出了不同的趋势，并提供了有关溢油对藻类种群影响的独特信息。 6.1中值法。...很容易看出汇总数据和单个图像数据如何讲述略有不同的故事。单个图像数据的复杂性清楚地表明，藻类浓度是一个非常动态的特征，并且对随着时间的变化做出科学合理的声明将需要大量的额外工作。

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时间序列中的动态模态分解

features)，这种方法的强大之处在于它不依赖于动态系统中的任何主方程。...作为衍生，动态模态分解可以被用来分析多元时间序列 (multivariate time series)，进行短期未来状态预测。...动态模态分解是一种数据驱动的方法，其在描述一些动态过程时具有很多优势，包括： 动态模态分解不依赖于任何给定的动态系统表达式； 不同于奇异值分解，动态模态分解可以做短期状态预测，即模型本身具备预测能力。...具体而言，若多元时间序列是由 M 条时间长度为 T 的时间序列组成，则对于时刻 t , 动态模态分解的表达式为： 其中，A 表示 Koopman 矩阵，大小为 M x M，当然，在向量自回归里面，我们会称矩阵...在这里，如果令 则动态模态分解的表达式可以写成： 不过与向量自回归不同的是，A 作为动态模态分解中的 Koopman 矩阵时，它可以用一个低秩结构进行逼近。

1.6K10

Leetcode No.115 不同的子序列（动态规划）

如果 t 是 s 的子序列，则 s 的长度一定大于或等于 t 的长度，即只有当 m≥n 时，t 才可能是 s 的子序列。如果 m<n，则 t 一定不是 s 的子序列，因此直接返回 0。...当 m≥n 时，可以通过动态规划的方法计算在 s 的子序列中 t 出现的个数。 创建二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示在 s[i:]的子序列中 t[j:]出现的个数。...考虑动态规划的边界情况： 1、当 j=n时，t[j:] 为空字符串，由于空字符串是任何字符串的子序列，因此对任意0≤i≤m，有 dp[i][n]=1； 2、当 i=m且 j<n时，s[i:]为空字符串...Solution2(); System.out.println(solution2.numDistinct("rabbbit","rabbit")); } } 四、复杂度分析 时间复杂度...创建了 m+1 行 n+1列的二维数组 dp。

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时间序列 | 字符串和日期的相互转换

若读取excel文档时还能保留原本日期时间格式，但有时却差强人意，读取后为字符串格式，尤其是以csv格式存储的数据。此时就需要用到字符串转日期格式。 ?...本文将介绍比较常用的字符串与日期格式互转的方法，是属于时间序列中部分内容。 ---- datetime.datetime datetime以毫秒形式存储日期和时间。...类型 说明 date 以公历形式存储日期（年、月、日） time 将时间存储为时、分、秒、毫秒 datetime 存储日期和时间日、秒、毫秒 timedelta 表示两个datetime 值之间的差...to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...在数据处理过程中，特别是在处理时间序列过程中，常常会出现pandas.

6.9K20

TODS：从时间序列数据中检测不同类型的异常值

自动构建用于时间序列异常值检测的机器学习管道。 ? 时间序列异常值检测旨在识别数据中意外或罕见的实例。...Discords 分析利用滑动窗口将时间序列分割成多个子序列，并计算子序列之间的距离（例如，欧几里德距离）以找到时间序列数据中的不一致。...子序列聚类也将子序列分割应用于时间序列数据，并采用子序列作为每个时间点的特征，其中滑动窗口的大小为特征的数量。...带有标签信息的自动模型发现 除了手动创建管道之外，TODS 还利用 TODS API 提供自动模型发现。自动模型发现的目标旨在根据验证集中的标签信息和给定的计算时间限制搜索最佳管道。...我希望你喜欢阅读这篇文章，在接下来的文章中，我将详细介绍在时间序列数据中检测不同类型异常值的常见策略，并介绍 TODS 中具有合成标准的数据合成器。

1.9K10

AAAI 2024 | MSGNet：学习多尺度序列之间的相关性以进行多元时间序列预测

然而，在理解多个时间序列在不同时间尺度上的变化序列间相关性方面，仍存在重大的研究空白，这一领域在文献中受到的关注有限。...通过利用频域分析，MSGNet可以有效地提取显著的周期性模式，并将时间序列分解为不同的时间尺度。...因此，MSGNet的引入和其在时间序列分析中的应用，特别是在捕捉不同时间尺度上的变化序列间相关性方面，为解决这一领域的重要问题提供了新的途径。 模型框架 MSGNet模型的整体架构如下图所示。...MSGNet的这种多尺度学习和图卷积的结合，使得模型能够更全面地理解时间序列数据，并准确地预测未来趋势。此外，多头注意力的引入进一步增强了模型捕捉序列内复杂模式的能力。...下图为飞行预测结果的可视化图，MSGNet紧密地反映了真实情况，而其他模型在特定时间段内出现了明显的性能下降。图中的峰值和谷值与关键的飞行数据事件、趋势或周期性动态相一致。

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Google 因果推断的CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十二）

之前一篇:跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十一） 这里另外写一篇来继续研究一下CausalImpact这个开源库的一些细节的 1 CausalImpact...Horseshoe prior是一种稀疏bayes监督学习的方法。通过对模型参数的先验分布中加入稀疏特征，从而得到稀疏的估计。...其中 叫做local shrinkage parameter，局部压缩参数，对于不同的 可以有不同的压缩系数， 叫做global shrinkage parameter其中，half-Cauchy...现在我们只想做一点定性分析，了解一下 的先验的形状，所以简单起见假设 ，于是 因此 ，来看 的先验分布，这里可以看到 = =0.5的时候，就会出现马蹄状，基于这种先验的贝叶斯方法被称为马蹄估计...和 global的 的相乘。

1.7K30

Spring Boot和Feign中使用Java 8时间日期API（LocalDate等）的序列化问题

LocalDate、 LocalTime、 LocalDateTime是Java 8开始提供的时间日期API，主要用来优化Java 8以前对于时间日期的处理操作。...LocalDate的反序列化有关。...从上图中我们就可以理解上面我所提到的困惑了，实际上默认情况下Spring MVC对于 LocalDate序列化成了一个数组类型，而Feign在调用的时候，还是按照 ArrayList来处理，所以自然无法反序列化为...的情况下不需要指定具体的版本，也不建议指定某个具体版本 在该模块中封装对Java 8的时间日期API序列化的实现，其具体实现在这个类中： com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310...在配置了依赖之后，我们只需要在上面的应用主类中增加这个序列化模块，同时开启标准的 ISO8601格式： @Bean public ObjectMapper serializingObjectMapper

2.9K90

《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其

to_datetime方法可以解析多种不同的日期表示形式。...比如说，它会把一些原本不是日期的字符串认作是日期（比如"42"会被解析为2042年的今天）。 datetime对象还有一些特定于当前环境（位于不同国家或使用不同语言的系统）的格式化选项。...这里，我们创建了在DST转变之前的时间戳。...如果两个时间序列的时区不同，在将它们合并到一起时，最终结果就会是UTC。...11.8 总结 与前面章节接触的数据相比，时间序列数据要求不同类型的分析和数据转换工具。

6.4K60

CIKM21序列推荐：时间切片+图神经网络学习用户和item的动态表征

背景 本文是图神经网络应用于序列推荐方向的文章，利用图神经网络挖掘用户和item之间的动态时序关系，主要包含以下创新点： 本文提出时间切片的图神经网络，从全局角度对丰富且高阶的用户-item交互进行建模...，以获得更好的动态用户和项目表示。...方法 如图所示为所提方法DRL-SRe的整体框架图，时间切片的图神经网络用于从序列数据中学习user和item的表征。将从时间序列中得到的表征和静态表征结合后用于预测。...不同层包含不同的语义，本文采用GRU从这些表征中得到User和Item的序列表征 \bar{X}_U^{s},\bar{X}_I^{s} ，公式如下，其中 GRU()|_{L+1} 表示第L+1个迭代后的...总结 本文针对序列推荐问题，一方面，将历史行为序列等时间间隔地划分为多个时间片，然后通过GNN对每个时间片进行信息传播，并且针对不同层得到的表征利用GRU融合（这部分作者是试验出来的），针对不同时间片的表征采用

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Python数据可视化大全：Matplotlib、Seaborn、Bokeh和Plotly实战指南

高级主题：时间序列可视化和面向对象的绘图 时间序列可视化 在许多数据分析任务中，我们需要处理时间序列数据。Matplotlib和Seaborn提供了强大的工具来可视化时间序列。...'D') data = {'value': [1, 3, 7, 2, 5, 8, 4, 6, 9, 10]} df = pd.DataFrame(data, index=date_rng) # 绘制时间序列折线图...plt.gcf().autofmt_xdate() # 显示图表 plt.show() 在这个例子中，我们使用了Pandas创建了一个简单的时间序列数据，并使用Matplotlib绘制了折线图。...通过autofmt_xdate可以自动调整日期标签的格式，确保它们在图上显示得更加美观。 面向对象的绘图 Matplotlib支持两种不同的绘图接口：MATLAB风格的plt接口和面向对象的接口。...高级主题： 涵盖了时间序列可视化、面向对象的绘图和性能优化等高级主题，使读者能够更好地应对不同场景下的数据可视化任务。

1.1K30

《Pandas Cookbook》第10章 时间序列分析1. Python和Pandas日期工具的区别2. 智能切分时间序列3. 只使用适用于DatetimeIndex的方法4. 计算每周的犯罪数5.

Python和Pandas日期工具的区别 # 引入datetime模块，创建date、time和datetime对象 In[2]: import datetime date...和to_timedelta也可以用来表示一定的时间量。...智能切分时间序列 # 从hdf5文件crime.h5读取丹佛市的crimes数据集，输出列数据的数据类型和数据的前几行 In[44]: crime = pd.read_hdf('data/crime.h5...# 注意到有三个类型列和一个Timestamp对象列，这些数据的数据类型在创建时就建立了对应的数据类型。 # 这和csv文件非常不同，csv文件保存的只是字符串。...-16 13:40') dt + pd.DateOffset(months=1) Out[80]: Timestamp('2012-02-16 13:40:00') # 一个使用更多日期和时间的例子

4.7K10

从诱发反应中解码动态脑模式：应用于时间序列神经成像数据的多元模式分析教程

使用脑磁图数据的例子，我们说明了解码分析流程中的不同选项对实验结果的影响，目的是解码不同的知觉刺激或认知状态随时间的动态大脑激活模式。...对时间序列神经影像数据进行解码正变得越来越流行。迄今为止，大多数研究都是将这些方法应用于理解视觉刺激和物体类别加工的时间动态。...例如，对于物体表征，早期出现在脑磁图数据中的表征结构与fMRI测量到的初级视觉皮层中的表征相对应，而后期则反映了颞下皮层中的表征。时间序列解码的优势在于，可以检查大脑表征的动态进化。...对于像MEG这样具有高时间分辨率的数据，可以为每个时间点创建一系列RDMs（表征不同矩阵），并用于研究随时间变化的表征的时间动态。...总讨论 时间序列解码方法为研究人脑信息处理的时间动态和组织结构提供了有价值的工具。

1.3K10

【数据集】开源 | 变点检测数据集，来自不同领域的37个时间序列，可以做作为变点检测的基准

J. van den Burg 内容提要 变化点检测是时间序列分析的重要组成部分，变化点的存在表明数据生成过程中发生了突然而显著的变化。...虽然存在许多改变点检测的算法，但是很少有研究者注意评估他们在现实世界时间序列的性能。算法通常是根据模拟数据和少量不可靠的常用序列的ground truth进行评估的。...为了实现这一点，我们提出了第一个专门设计用于评估变化点检测算法的数据集，包括来自不同领域的37个时间序列。...每个时间序列都由5名专业的注释员进行标注，以提供关于变化点的存在和位置的ground truth。...我们分析了人类标注的一致性，并描述了在存在多个ground truth标注的情况下，可以用来衡量算法性能的评价指标。随后，我们提出了一项基准研究，在数据集中的每个时间序列上评估了14种现有算法。

1.5K00

没有时序数据不能做异常检测？那就超快速度造一个！ | PBI实战技巧

| PBI实战应用》，里面用一组销量数据作为例子讲解了Power BI的异常数据检测功能： 然后，眼尖儿的朋友就发现：这个方法只适用于按时间序列发生的数据啊！...官方文档也是这么说的：只有“轴”（及坐标轴啦）字段中包含时序数据的折线图视觉对象才支持异常情况检测！ 但是，有很多数据可能并不带明确的时间序列，那该怎么办？...没有时间序列，那就造一个呗！而且非常简单：添加索引，直接改为日期类型！...（我们并不需要关心这些日期是哪一天） 有了时间序列后，数据异常检测也就很简单了： 1、创建折线图，以“索引（日期）”为轴，“数据”为值： 2、创建“查找异常”点并设置格式 很多时候...，有些问题本身可能并不能直接解决，但换个方法、尝试创造一些条件，也许就能找到解决问题的答案。

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C++ Qt开发：Charts与数据库组件联动

在之前的文章中详细介绍了关于QCharts绘图组件的使用方式，本章将继续延续这个知识点，通过使用QSql数据库模块动态的读取某一个时间节点上的数据，当用户点击查询数据时则动态的输出该事件节点的所有数据，...首先我们需要生成一些测试数据，在文章课件中有一个InitDatabase案例，该案例中通过QSql组件动态创建一个Times表，该表中有三个字段分别记录了主机IP地址、时间、以及数据，并动态的想表中插入一些随机测试数据...随后，通过隐藏图例提高图表的美观度。接着，创建一个QLineSeries对象，表示折线图中的数据序列，并将其添加到图表中。为确保正确显示，创建了X轴和Y轴的坐标轴对象，并设置了范围、格式和刻度。...最后，将X轴和Y轴与折线序列关联，以便在图表中显示数据。这段代码实现了一个简单的折线图的初始化，为进一步添加和展示数据提供了基础。...计算时间差并限制查询范围在3600秒内，然后判断记录是否在指定的时间范围内，并将符合条件的数据点添加到折线序列中。如果查询范围超出定义，输出错误消息。

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《Learning ELK Stack》7 Kibana可视化和仪表盘

Kibana还支持多级聚合来进行各种有用的数据分析 创建可视化 创建可视化分三步 选择可视化类型 选择数据源（使用新建的搜索或已保存的搜索） 配置编辑页面上的可视化聚合属性（度量和桶） 可视化的类型 区域图...） 日期直方图 需要一个日期类型的字段 和时间区间配置。...可视化 区域图 对于创建累积时间线或分布数据非常实用 Y轴：度量 X轴：桶。...还可以在桶中定义子聚合，用来实现图表分割（Split Charts，分割成基于不同聚合的多个图表）或者区域分割（Split Area，分割成基于不同聚合的区域）的功能 ?...折线图 适用于高密度的时间序列，而且在比较两个序列的时候非常有用 ? Markdown小部件 用来在仪表盘中显示信息或者指令，可以显示任意需求的Markdown格式的文本 ?

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