首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据结构007:合并两个有序链表

题目 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。...[], l2 = [0] 输出:[0] 题解 根据题意我们首先能想到的是依次遍历list1和list2,并判断其val的大小,小的接入我们新合成的链表,并将小的链表指针往后更新一位,再继续比较当前两个链表第一个元素的大小...因此使用递归的方法需要确定两个问题: 结束条件 如何递归 在本题目中,递归的结束条件应为当list1或list2有一个为空的时候,在不满足上述条件的时候,应该不断地判断当前list1->val和list2...空间上,由于一般情况下需要迭代 次,使用了 个栈,因此空间复杂度为 。

67710

Hadoop和大数据两个世界是合并还是冲突?

点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘翻译 作者:Valentina Craft 翻译:袁君洋 校对:晨璐 转载请保留 在数据库格式领域将会发生一场战争吗?...Hadoop和大数据两个世界在企业界会合并还是冲突?就在Janath Manohararaj蓝十字蓝盾协会(Blue Cross and Blue Shield Assoc....谈及数据库以及深入探讨Hadoop的现状时,Manohararaj提醒电视观众在发展初期只存在关系数据库,大数据是如此的新颖以至于它属于市场中截然不同的阵营。...就蓝十字蓝盾协会所涉及到的而言,这家健康保险供应商未看到数据库与大数据冲突的风险。恰恰相反,它预感到两个事物正在向着数据管理的目的而相互融合。 Vellante想探寻这家公司历史上是如何使用数据的。...“第一步是从传统的DBMS(数据库管理系统----译者注)转移到列为基础的数据模式。

71050
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    怎么把两个excel表合成一个表合并保持相同数据

    根据数据内容不同,我们会设置不同的excel表,但是如果它们之间还存在着同样的内容,为了方便查看,可以把它们放在同一个表格里进行编辑,今天我们带来的课程是:怎么把两个excel表合成一个表并合并相同数据...2、会发现这两个excel表格的A列是相同类型的,都是“id”,不同的是Sheet1有“第一列”,而Sheet2有“未知列”,现在就是需要把2个excel合并成一个表格。...8、这时C列的C2显示232,表示红1“第一列”属性是232,因为刚才的函数公式是跟红1对应的,所以出现了红1的数据,如果想要其他的数据时,可以把鼠标放到C2选项框的右下角,等到出现一个小“+”号时,双击鼠标左键...9、这时候所有的数据都出来了,成功将Sheet1的数据导入Sheet2,合并成一个表格数据。...把两个excel表合成一个表并合并相同数据的方法小编已经细致的把步骤和内容都展示出来了,数字量有些多,还需要大家课下花点时间去认真的消化,学会这个方法可以方便很多数据的查看。

    5.2K10

    合并两个不同物种的单细胞转录组数据集注意harmony的参数

    两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的,文献标题是:《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell...其实在进行跨物种的基因研究时,研究人员需要仔细核对基因的命名和序列信息,确保研究的准确性。可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...所以我对两个表达量矩阵取了共有基因的交集,然后就可以合并两个矩阵啦, 如下所示: sceList = list( mouse = CreateSeuratObject( counts =..., 如下所示: 两个物种仍然是泾渭分明的 但是一般人都会忽略它,其实是RunHarmony函数可以修改参数的,比如同时抹去样品和数据集的差异,代码如下所示; seuratObj <- RunHarmony...: 两个物种就比较好的整合在一起 而且也是可以比较好的进行亚群的命名,跟原文一样的有两个泾渭分明的内皮细胞,然后就是t细胞和巨噬细胞代表的淋巴细胞和髓系免疫细胞啦 ,同样的文献里面的巨噬细胞和平滑肌细胞的界限也是模糊不清

    20610

    Android精通:布局篇

    属性 常用的几种属性: stretchColumns为设置运行被拉伸的列的序号,如android:stretchColumns="2,3"表示在第三列的和第四列的一起填补空白,如果要所有列一起填补空白,...android:layout_span="3"表示合并3个单元格,就是这个组件将占据3个单元格。... FrameLayout布局 FrameLayout布局是什么样的呢?...常用属性: android:foreground为设置改布局容器的前景图像,什么是前景图像,前景图像是永远处于布局容器的最上面的图像,就是不会被覆盖的图片。...相对布局: 指子控件控件之间的相对位置或子控件相对于父容器的位置排列。 布局: 指所有子控件均放在左上角且后面元素直接覆盖在前面元素之上。

    2K40

    Android精通:TableLayout布局,GridLayout网格布局,FrameLayout布局,AbsoluteLayout绝对布局,RelativeLayout相对布局

    属性 常用的几种属性: stretchColumns为设置运行被拉伸的列的序号,如android:stretchColumns="2,3"表示在第三列的和第四列的一起填补空白,如果要所有列一起填补空白,...android:layout_span="3"表示合并3个单元格,就是这个组件将占据3个单元格。... FrameLayout布局 FrameLayout布局是什么样的呢?...常用属性: android:foreground为设置改布局容器的前景图像,什么是前景图像,前景图像是永远处于布局容器的最上面的图像,就是不会被覆盖的图片。...相对布局: 指子控件控件之间的相对位置或子控件相对于父容器的位置排列。 布局: 指所有子控件均放在左上角且后面元素直接覆盖在前面元素之上。

    4K20

    用Python批处理指定数据-WRF输出结果为例演示按照指定维度合并(附示例代码)

    但在处理数据的时候呢,比如想画一个时间趋势图之类的时候,挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来,让其按照指定的维度,如时间维度来排序并整合成一个文件。...list_names_sort = np.sort(list_names) 到这里,输出结果如下(未截图完全): 下面分别展示选择单个变量进行合并以及将所有变量按照指定维度进行合并。...一、单个变量P为例(可按需更改),按照时间顺序进行合并 #单个变量P为例(可按需更改),按照时间顺序进行合并 file_list = [] for i in list_names_sort:...pressure'].attrs['units']='Pa' data['pressure'].attrs['stagger']=' ' data.to_netcdf('wrf_data.nc') 结果如下(四个时刻为例...后面的数据处理,无论是求平均还是计算趋势,按照个人需求来好了。

    2.4K52

    python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹(制作数据集)

    此操作目的是为了制作自己的数据集,深度学习框架进行数据准备,此操作步骤包括对文件夹进行操作,将两个文件夹合并至另一个文件夹 该实例为一个煤矿工人脸识别的案例;首先原始数据集(简化版的数据集旨在说明数据准备过程...)如下图所示: 该数据集只有三个人的数据,A01代表工人甲的煤矿下的照片,B01代表工人甲下矿前的照片,同理A02、B02代表工人乙的矿下、矿上的照片数据。。。...将该文件夹分为四个小文件夹(空),train代表训练集,val代表测试集,valb代表矿井下的测试集,vall代表矿井上的测试集,注:后边两个测试集可有可无 最终制作的数据集如下所示: ? ?...path 读取文件夹 A01、A02、A03、存入c列表中B01、B02、B03,将其存入d列表中 c=[] d=[]#创建两个空列表 for i in range(len(data)): a=data...image_datasets['train'][0]) img, label = image_datasets['val'][11] print(label)#输出为2即第三类 以上这篇python实现将两个文件夹合并至另一个文件夹

    1.2K20

    梳理 | 立体视觉相机的优势

    它覆盖了两个视差图像的视图,产生深度错觉。现在,当我们想到3D技术时,脑海中浮现的主要是戴着一副偏光眼镜在影院观看3D电影。...两者之间的另一个区别是,立体相机捕捉的数据量更大,因此它们产生的遮挡更少,并提供互补的数据光谱。与此相比,单个相机无法在前场景对象阻挡表面遮挡的情况下捕获数据。...两个成像模块同时工作的立体视觉相机依靠双视图来收集数据:可以通过左右图像数据的像素进行三角测量。...也就是说,他们将能够拾取图像的模糊边缘,并使用先进的处理算法来“填补空白”。这意味着最终的结果将明显减少噪音。相反,它会更敏锐、更真实。...3.5 连续之间更流畅的连接 如果是拍摄视频,立体视觉的两个镜头将允许连续的更好地相互融合。这将对现实生活中的动作进行更准确的描绘,并为电影实验和创造性的视觉效果提供理想的支持。

    45530

    无监督学习?Yann LeCun说:或许应该叫它预测性学习

    监督学习需要标记非常非常多的数据,也因此在给定情况下教给模型较为正确的答案。 无监督学习和监督学习恰恰相反,使用未标记的数据训练AI,通常仅用于对数据进行聚类和分组。...但是获取标签数据仍然是一个问题。这是非常昂贵的,并且始终会有偏差的数据。偏差的数据会使模型产生偏差,因此开发者始终需要了解模型行为异常的极端情况。...科学家们解决这个问题的方法是:如果可以避免使用带标签的数据,而改为使用无标签的数据,则可以更低的成本和更少的偏差机会去处理更多的数据。 ?...无监督学习(预测性学习)正在登上历史舞台 正如Yann LeCun所说,无监督学习是「填补空白」。填补空白不仅仅是将相似的事物归类,填补空白就像是想象。...图像不完整时,模型想「填补空白」。预测性学习可以做到这一点。 ? 该模型可以预测上下文中可能缺少的内容。 另一个非常好的例子是来自OpenAI的GPT-3。

    55930

    迁移学习新视角

    映射维度 这让我思考: 观察一个或两个数据集来学习一个或多个任务的不同方法是什么。...至少,该网络已经能够辨认这种模式(例如,使用 ImageNet 分类模型骨干来在乳腺癌 X 光上运行目标检测) 数据合并(Dataset Merging): 如果你想在同一个任务上同时训练来自同一个域的两个数据集...,可以随意合并它们(例如,将从 Instagram 上爬下来的图片添加到 ImageNet 数据集中来训练一个更好的分类器)。...我喜欢沉浸思考过去的咨询工作,把它们扩展到一个更大的矩阵中,让我可以在填补空白领域的同时思考全新的情景。...这包括了一些相当明显的案例(例如“数据合并”和“ 并行训练”) ,以及一些还没有常用名称的已知过程(例如“任务微调”)。

    41130

    多会话、面向定位的轻量级激光雷达(LiDAR)建图方法

    子地图包括轻量级地标,包括线和平面,以及关键和地标之间的共视连接。地图服务器通过从头开始粗到精的方式实现多会话地图制作,首先进行全局地图合并,然后进行局部优化。...B.全局地图合并 构建语义图:为了合并不同位置的子地图,必须全局解决地点识别和相对位姿估计这两个关键挑战,而无需初始猜测。传统方法通常使用完整的激光扫描数据构建手工制作或基于学习的全局描述符。...线和平面的捆集调整:在合并了子地图之间的重叠地标之后,引入了一种新的捆集调整公式,共同优化关键的位姿、线地标和平面地标,提高地图的准确性。 图4....在合并了子图之间的重叠地标之后,引入了一个新的捆集调整公式,联合优化关键的姿态、线地标和平面地标,提高地图的精度。...这两个数据集提供了大量的语义辅助扫描和地面真实姿势,可以用来构建和评估我们的地图制作框架。 图5. CARLA模拟器上地图合并和鸟瞰视图的共视连接案例。

    37730

    1句话生成视频AI爆火!Meta最新SOTA模型让网友大受震撼

    因此,我们需要一个能够更强大的方式理解世界的模型,并且让它按照这种理解水平来生成一系列连贯的图像。只有这样,这些图像才可以天衣无缝地融合在一起。...因为这些数据很难获得,并且训练成本非常昂贵。 因此,研究人员开了脑洞,采用了一种全新的方式。 他们选择开发一个文本到图像的模型,然后把它应用于视频。...这是通过一个插值网络完成的,它可以采取已有的图像来填补空白,生成中间的信息。在空间维度上,它会做同样的事情:放大图像,填补像素的空白,使图像更加高清。...因为添加了空间和时间模块,只要简单地让模型适应这些新数据就可以了,而不必重新训练它,这就节省了大量的成本。...这种重新训练使用的是未标记的视频,只需要教模型理解视频和视频的一致性就可以了,这就可以更简单地建立数据集。

    1.1K40

    Yann LeCun推荐!自监督学习、全景FPN...内容平台的四大技术指南

    为了使所有这些系统更加有效,我们需要在两个方面继续改进 AI 技术:理解内容以及使用少量的标记训练数据高效工作。 我们最近在 NLP和 CV 方面取得的进展表明,内容理解方面的工作如何产生效益。...这种方法与我们的跨语言预训练研究一起,将提高我们多种语言处理仇恨言论、欺凌和其他违规行为的能力,而无需额外语言标记的训练数据。...通过将音频合并到此模型也可以获得更好的结果。...一旦系统这种未标记的方式进行了训练,我们就可以使用标记数据对特定任务进行微调,例如用来识别仇恨言论。...在使用两个卷积神经网络对原始的、未标记的音频数据进行预训练模型后,系统优化后解决一项越来越困难的任务:预测不同时间的音频,箭头表示未来进一步的预测。

    62930
    领券