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Java输入整型或连续多所有最大。 要时间复杂度为O(n)。输入: nums = 输:

By CaesarChang 合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品知识 见注释 简单动态规划问题 将前面之和做更新 Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面和 int cur=0; //记录当前 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面和>0,当前字+前面和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur; } pre=cur; //更新前面和 } return Max; } } ?

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优化法之指移动加权

全文字:4208字 阅读时间:11分钟 前言 (1)加权VS 定义:,对于 ? ? 我们把 ? 叫做这 ? ,简称记作 ? ,读作 ? 加权实际问题据里重要程度未必相同。因而,时候,往往给每权。加权般来说,如果 ? , ? ? 次, ? 现 ? 是加权种特殊情况(他特殊各项权相等为1);实际问题,各项权不相等时,计时就要采用加权,当各项权相等时,计就要采用。 当产品需既不增长也不快速下降,且不存季节性因素时,移动法能有消除预测随机波动,是非常有用。 简单移动法 (次移动法)是收集观察,计观察,利用这作为下预测移动包括过去观察实际,必须开始就明确规定。

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    基于功能点分析法(FPA)度量体系建设简析

    该标准指不同阶段,采用不同,比如产品初期阶段,需尚未完全明确以及拆分,FPA只计ILF和ELF 据文件即可初步获得软件规模。 除了表格展示度量要素外,该织还收集了其他度量据,如挣分析据、客户满意度等。   注1:表2功能点初始据来源于估功能点方法,默认项目需已经明确,否则可按预估功能点方法进估。    例如,上述织通过分析近3年据,发现财务管理类应用系统生产率是11.2人时/功能点、核心业务类应用系统生产率为14.6人时/功能点、办公自动化类应用系统生产率为9人时/功能点 ,这样做类似项目或售后维护时,就可将该类应用生产率作为基准,结合调整后功能点,估应用系统工作量。 此外,经过统计分析,该织3年内承接应用系统规模变更系为1.2,则功能点时将规模变更调整因定为1.2。

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    文看懂据预处理最重要3种思想和方法

    定量属性(如价格)通常通过和或进行聚集。定性属性(如商品)可以忽略,也可以用更层次类别来概括,例如电视和电产品。 表2.4据也可以看作多维,其属性是维。 对于总,实际变差大于单对象)变差,但是变差百分比较小;而对于,实际变差小于单对象)变差。聚集缺点是可能丢失有趣细节。 某些情况下,使用抽样法可以压缩据量,以便可以使用更好但开销较大据挖掘法。 有抽样主要原理如下:如果样本是有代表性,则使用样本与使用整据集果几乎样。 反过来说,若样本近似具有与原据集相同(感兴趣)性质,则称样本是有代表性。如果据对象)是感兴趣性质,而样本具有近似于原据集,则样本就是有代表性。 假定每对象度相似,但是不同对象不太相似。图2.10a显示了理想簇(集合,这些点可能从抽取。 ? ▲图2.10 从10具有代表性点 使用抽样可以有解决该问题。

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    机器学习是如何借鉴物理学思想?从伊辛模型谈起(万字长文)

    Z被称为“配分函”或者“正则常”,它是每状态下玻尔兹曼因和。 ? 为了阐述为什么我们不能分布精确解,我将这和明确来:我们需要将所有可能和。 这种相变以及温度对其影响方式衡量伊辛模型与真实世界物质匹配程度发挥着重要作用。 别忘了我们配分函Z。想要回答磁化强度等此类有趣问题,我们似乎陷入了无解。 然而谢天谢,通过独立分析每自旋粒并估近似,这问题就被进步简化了。 物理学场理论 鉴于我们无法通过计配分函所需,我们就改换山头转向场理论吧。 更具体说,我们应该如何评价我们从场理论所得到结论呢? 我们可以通过直接研究这棘手配分函来重新得到之前部分结果。我们可以试着用简单来估计这配分函场伊辛模型,我们独立处理每自旋粒,因此系统能量函就分解为独立部分: ? 这里ΔH是有磁场强度。这是配分函下界取最大

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    据处理基础(

    实验,测量无限多时,根据误差分布定律,正负误差现几率相等。再经过细致消除系统误差,将测量加以,可以获得非常接近于真。但是实际上实验测量总是有限。 用有限测量只能是近似真,常用有下列几种: (1) 是最常见。 ? 这里插入图片描述 (2) 几何 几何是将 n 测量连乘并开 n 次方。即 ? 这里插入图片描述 (3)方根方法是先方、再、然后开方。 这里插入图片描述 变量总小于 以上介绍各是要从测定最接近真化工实验和科学研究分布较多属于正态分布,所以通常采用。 三字相加时,应写为 ? 。 乘除运,各所保留,以各字位最少为准;其结果字位亦应与原来各字最少相同。 例如: ? 应写成 ? 。

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    大神是怎样用函式JavaScript计

    译者按: 有时候直观、简洁、是需要作取舍。 reduce()会复杂些,我之前写过篇文章介绍为什么人们难以掌握reduce()方法,其原因于很多入门资料都仅仅用作为例。我写了很多用reduce()来做以外。 用reduce()来计常用模式。 代码看起来非常简单,不过最终结果之前你需要做两准备工作: 长度 所有元素之和 这两事情看起来都很简单,那么计并不是很难了吧。 但是如果据结构变得复杂了,就没那么简单了。比如,里面元素是对象,你需要先过滤掉某些对象,然后从对象字。这样场景让计变得复杂了点。

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    101因新测评,会有哪些新发现?

    处理方式、调仓周期改变会对测试结果造成定影响 本文测试,大部分选股果较好做行业及市性处理时IC_IR,说明剔除了行业、市这两最重要风险因素后因果得到了普遍提升 筛选7构建逻辑类似,都是选择存价量背离现象股 我们筛选7构建逻辑比较类似,核心法都是f(X,Y,d),其f为计相关系或协方差,变量X为日频价格据,变量Y 我们分别计101技与对总市、过去20日收益率、过去20日换手率、过去20日波动率因日频截面因相关系,并时间阶段内分别,如下表所示(若某因时间阶段与任相关系都不大于 也即,若存分层测试结果显示,其Top和Bottom长期稳定差于Middle,则该因对收益预测存稳定非线性规律,但回归法和IC分析过程很可能被判定为无。 我们分别计了这7两两之间日频截面因相关系,并全回测期内,如下表所示。可以发现,它们彼此之间还是存比较明显共线性现象。 ?

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    据计原理1+0=1这你都不会No.77

    HyperLogLog Counting 其实就是 LC 基估计法从换成调和。先补充下小学,什么叫什么叫调和哈。首先是,其实就是加起来和。 第二是调和,其实就是倒和除n。 呐,这样就可以解释清楚了。LC 里边是对 m 桶里边进行然后直接进行基估计,而 LLC 则是使用调和。 对比下,LLC 是第,HyperLogLog Counting 是第二。 看得差别了吗?是直接是倒。 其 LLC 使用,那么如果比较稀疏时候,也即是有些偏离时候,整和会变得很偏远。用人话来说就是,我跟姚明两米。。。非常容易受到异常影响。 而 HyperLogLog Counting 使用调和则可以有降低偏离影响。虽然来说也有点影响但是影响程度没有那么大。

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    每周学点大据 | No.38

    但是需要记住点是, combiner 是可选优化,不论有没有 combiner,程序都必须能正确运行结果;而 combiner 现,只是提了系统运行率。 小可想了想,说:这里 Reducer 做就是,如果把它用作 combiner 话,间就会产生很多只带有结果。 Mr. 王:用这样结果,能最终吗? 小可:不是所有,所以结果不对。 Mr. 王:好,那我们来看看版本 2。 ? ? ‍ ‍ 小可:这版本 combiner 携带了每 count,我们可以通过这 count 来还原每,最后通过 count 和与每和来所有,这样就能 Reducer 了。

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    据科学篇| Numpy 库使用(

    你可以用 median() 和 mean() ,同样也可以 axis=0 和 1 两轴上。你可以自己练习下看看运行结果。 1.25 方差是指每之差,即 mean((x - x.mean())** 2)。 标准差是方差方根。学意义上,代表据离分散程度。所以 np.var(a)=1.25, np.std(a)=1.118033988749895。 NumPy 排序 排序是使用频率最种,也是据分析工作常用方法,计机专业同学会大学期间法课学习。 NumPy 重新对进行了定义,同时提供了和统计运,你也可以使用 NumPy 自带排序功能,句话就搞定各种排序法。

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    十大经典排序法 -- 动图讲解

    分区退之后,该基准就处于间位置。这称为分区(partition)操作; 3. 递归(recursive)把小于基准元素列和大于基准元素列排序; ? 分为两种方法: 大顶堆:每节点都大于或等于其节点堆排序用于升序排列; 小顶堆:每节点都小于或等于其节点堆排序用于降序排列; 法分析 最佳情况:T(n) = 重复步骤 2,直到堆尺寸为 1。 ? 计排序 计排序核心于将输入转化为键存储额外开辟空间。作为种线性时间复杂度排序,计排序要输入据必须是有确定范围。 统计为i元素,存入C第i项 3. 对所有累加(从C元素开始,每项和前项相加) 4. 反向填充目标:将每元素i放第C(i)项,每放元素就将C(i)减去1 ? 桶排序 桶排序是计排序升级版。它利用了函映射关系,与否关键就于这映射函确定。

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    Python据分析之据探索分析(EDA)

    (mean) ----是统计学最常用统计量,用来表明资料各观测相对集较多心位置。 ----和与之比。 易受极端影响,受max影响程度 > 受min影响程度 简单:所有 加权:反映不同成分重要程度 频率分布表和频率: 调和(harmonic 易受极端影响,受min影响 > 受max影响 调和总小于项为0就无法计H 简单调和: 加权调和: 几何(geometric mean) ----n变量乘积 易受极端影响,但受极端影响比和调和要小, 适用于对比率, 主要用于计增长率, 看作是种变形, 有项为0就无法计H 简单几何: 加权几何: 将据从小到大排列后 为奇(Mode) ----指统计分布上具有明显集趋势点,代表般水。也是现次最多,有时众有好几

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    现代通信理论与新技 - 填空自测

    统计时分多路复用STDM :根据用户实际需要动态分配线路资源 优点:线路传输利用率,特别适合于计机通信突发性或断续性据传输 波分复用WDM:根光纤同时传输多波长光信号 分类: 两部分成 ? 和 ? 共同建立呼叫 操作维护管理系统OMS负责管理控制整移动网 多址接入技 定义:是解决网络用户如何共享物理链路,涉及 ? ,利于信号设计 OFDM信道估计:信道衡简化为预测每载波 ? 。发射信号插入 ? ,接收机通过 ? 得到每载波网灵活、维护方便 投资成本低、风险小 路由概念: 定义:网络层软件部分,负责确定进来应该被传送到哪条输线路上 特性:正确性、简单性、健壮性、稳定性、公性 因载波量多,造成峰比PAPR较,调制信号动态范围大,提了对功放 下行多址方式: ? ;将传输带宽划分成系列正交载波资源,将不同载波资源分配给不同用户实现多址。

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