在给定其他项的情况下对列表中出现的项进行计数 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。满足这种要求的

题目：设线性表中每个元素有两个数据项k1和k2,现对线性表按一下规则进行排序：先看数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后。...（不知道有没有人有这种想法，反正我第一次做时就是这么想的。但是这种排序方法要多一个对k1分组的时间，时间复杂度增大了）。另外特别注意“在k1值相同的情况下，再看k2”这句话。...这说明k1排序的优先级要比k2高，如果我们对k1先进行排序，后面对k2进行排序时就会打乱之前k1的排序。所以排序顺序是k2、k1。...接着讨论要用的算法，题中没有给什么特殊的要求，所以我们要满足的只是“数据项k1，k1值小的元素在前，大的在后；在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。...，可能k2不满足“在k1值相同的情况下，再看k2，k2值小的在前，大的在后”。

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USE方法：系统性能分析第一步

在排除系统瓶颈后，可以在 USE 方法之后检查缓存命中率和其他性能属性。功能框架图另一种获取资源列表的方法是查找或者绘制系统的功能框架图。我们不仅能从中知道资源情况，还可以知道数据的流动情况。...例如在一个高I/O场景中，如果磁盘饱和，CPU可能就会出现饥饿的情况。云计算环境的资源在云计算环境中，租户使用的系统资源可能是会被限制的。...因此在这种情况下，我们需要考虑租户的资源限制，而不是考虑整体的情况。指标给定资源，我们需要考虑三种监控类别：使用率、饱和程度和错误情况。...幸运的是，最常见的问题都是很容易发现的，我们借助已有的工具就可以快速的发现大部分的问题。对于检查项，Gregg编写了一份针对不同系统的检查项列表，在附录可以找到。...我们可以通过等待队列的长度或等待队列所花费的时间来衡量；错误情况：非零错误计数器值得研究，特别是如果它们在性能较差的情况下仍在增加使用策略我们可以基于如下的流程图来进行USE方法的实践： USE

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数据摘要的常见方法

关于这些名字在其他数据集中的流行程度，您能得出什么结论？完整数据集中的几乎所有其他名称也都是唯一的。或者，示例中的每个唯一名称在剩余的数据中重复出现数十次或数百次。...寻找一种更紧凑的方式来对项目计数进行编码是很自然的事情，尽管可能会失去一些精确度。 Count-Min 也是一种数据结构，允许进行这种权衡，它在一个小数组中对大量的记录类型进行编码。...对于给定的一个数据项，Count-min允许对其计数进行估计: 检查第一行中由第一个哈希函数映射项的计数器，以及第二行中由第二个哈希函数映射项的计数器，依此类推。...每一行都有一个计数器，该计数器已按该项的每次出现次数递增。但是，由于预期会发生冲突，计数器还可能因映射到同一位置的其他项。给定包含所需计数器和噪声的计数器集合，将这些计数器中的最小值作为估计值。...例如，Web 网站可能希望跟踪有多少不同的人接触到了特定的广告。在这种情况下，不希望对同一个用户浏览进行多次计数。当记录项数量不太大时，保持一个列表或二进制数组是一个自然的解决方案。

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【机器学习】关联规则代码练习

n项候选集前面的部分相同 # 因为除了候选1项集外其他的候选n项集都是以二维列表的形式存在，所以要将候选1项集的每一个元素都转化为一个单独的集合。...self.count = numOccur # 出现次数，在构造时初始化为给定值 self.nodeLink = None # 指向下一个相似节点的指针，默认为...keys = list(headerTable.keys()) # 因为字典要求在迭代中不能修改，所以转化为列表 for k in keys: if headerTable...basePet表示输入的频繁项，treeNode为当前FP树中对应的第一个节点 # 函数返回值即为条件模式基condPats，用一个字典表示，键为前缀路径，值为计数值。...def mineTree(inTree, headerTable, minSup, preFix, freqItemList): # 对频繁项按出现的数量进行排序进行排序 sorted_headerTable

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手把手教你深度学习强大算法进行序列学习(附Python代码)

临床事件预测：根据患者病史对疾病进行鉴别诊断（译者注：鉴别诊断指根据患者主诉，与其他疾病鉴别，并排除其他疾病可能性的诊断方法）。天气预报：根据过去的天气情况预测下一时段的天气。...当序列中包含在以前的训练迭代中没有出现过的项时，就需要重新训练。这个过程代价特别高，在经常遇到新项的情况下是不可行的。...预测树预测树带有多个节点，每个节点有三个元素：数据项-存储在节点中的实际数据项。子节点-该节点的所有子节点的列表。父节点-指向此节点的父节点的链接或引用。...我们从A开始，检查作为根节点的子节点A是否存在。如果没有，我们将A添加到根节点的子列表中，在带有值为seq 1的倒排索引中添加一个A的条目，然后将当前节点移到A。...查看下一项，即B，看看B是否作为当前节点A的子节点存在。如果不存在，我们将B添加到A的子列表中，在带有seq1值的倒排索引中添加B的条目，然后将当前节点移动到B。

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使用Python进行数学建模(语言基础2)

Python 中的 for 语句并不总是对算术递增的数值进行迭代（如同 Pascal），或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力（如同 C），而是对任意序列进行迭代（例如列表或字符串），条目的迭代顺序与它们在序列中出现的顺序一致...（例如字符串、元组或列表）或其他可迭代对象中的元素进行迭代: for_stmt ::= "for" target_list "in" expression_list ":" suite...第一个子句体中的 continue 语句在执行时将跳过子句体中的剩余部分并转往下一项继续执行，或者在没有下一项时转往 else 子句执行。 for 循环会对目标列表中的变量进行赋值。...这将覆盖之前对这些变量的所有赋值，包括在 for 循环体中的赋值: for i in range(10): print(i) i = 5 目标列表中的名称在循环结束时不会被删除，但如果序列为空...当序列在循环中被修改时会有一个微妙的问题（这只可能发生于可变序列例如列表中）。会有一个内部计数器被用来跟踪下一个要使用的项，每次迭代都会使计数器递增。当计数器值达到序列长度时循环就会终止。

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用 @Audited 注解增强 Spring Boot 应用，打造健壮的数据审计功能

了解@Audited 在Spring Boot中，@Audited注解用于对实体进行审计，提供对数据随时间变化的详细记录。在需要跟踪修改、用户操作或符合合规要求的场景中，这一功能非常有价值。...审计表中的字段包括：REV: 修订号（递增）REVTYPE: 修订类型（插入、更新、删除）AUDITEDFIELD: 审计字段的值MODIFIEDBY: 进行修改的用户MODIFIEDDATE: 修改的日期和时间检索审计数据使用...List: 结果是一个审计实体列表（YourEntity_AUD），列表中的每一项代表该实体的一个修订版本。...在Hibernate Envers中，当为实体启用审计功能时，它会生成一个对应的审计实体，默认情况下带有后缀“_AUD”。这个审计实体会跟踪原始实体随时间的所有更改。...因此，这行代码实际上是在查询具有给定ID的实体的所有修订历史，并将结果存储在审计实体的列表中。然后，可以使用该列表来分析或显示不同修订版本对实体所做的更改。

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Python指南：组合数据类型

，列表是可变的，因此我们可以对列表中的项进行删除或替换，插入、替换或删除列表中的分片也是可能的。...使用list作为参数时，返回该参数的浅拷贝其他参数时，尝试将给定的对象转换为list类型 1.3.2 列表索引和分片语法描述 lst[1] 读取第二个元素 lst[-2] 反向读取；读取倒数第二个元素...(x, start, end) 返回数据项x在L中（或L的start: end分片中）最左边出现的索引位置，如果没找到x，则产生ValueError异常 L.insert(i, x) 在索引位置i处插入元素...2.1.1 集合的创建使用set()创建一个集合：不指定参数时，返回一个空集合使用set作为参数时，返回该参数的浅拷贝其他参数时，尝试将给定的对象转换为集合集合中包含的每个数据项都是独一无二的...参数时，将返回改参数的浅拷贝，对于任何其他类型的参数，都尝试将给定的对象转换为一个forzenset。

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Python学习手册之内部方法、操作符重

__delitem__ 删除给定键对应的元素 __iter__ 用来遍历对象 __contains__ 用来做 in 操作还有许多其他的神奇方法，我们在这里就不一一谈论了，例如__call__ 用于将对象作为函数调用...在此之前，调用类的 __new__ 方法，这通常仅在特殊情况下会被重写。在此以后，该对象就可以使用了。现在，其他代码可以通过调用对象上的函数或访问其属性与对象进行交互。最后它使用完毕并可被销毁。...当一个对象被销毁时，分配给它的内存会被释放，并可以用于其他目的。当对象的引用计数达到零时，对象将销毁。引用计数是指引用对象的变量和其他元素的数量。...del 语句调用对象的方法 __del__。在不再需要对象是删除对象的过程称为垃圾收集。对象的引用计数在分配新名称或放在容器 (列表、元组或字典) 中时会增加。...1 del a #删除变量a，解除a对1的引用 del b #删除变量b，解除b对1的引用 del c #删除变量C，解除C对1的引用上面的例子，创建了一个含 1 的对象，对象的计数器加了

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深入机器学习系列之：关联规则挖掘基础篇

定义6（项集的支持度）项集X在D中的支持度表示包含X的事务在D中所占的比例，其形式化定义如下: support(X)={Ti|X⊆Ti，Ti∈D} 定义7（频繁项集）如果项集X的支持度不小于用户给定的最小支持度阈值...在遍历的过程中，该算法采用了先验原理（如果一个项集是频繁项集，则其任意子集均是频繁项集。）来对解空间进行剪枝，减少候选项集的数量。 ?...DHP技术在计算候选1-项集的支持度计数的同时，对每一条事务所包含的2-项集进行枚举，根据Hash函数将其映射到对应的bucket。每一个bucket记录了其所包含的项集的数量。...具体地，在遍历事务数据集来计算候选k-项集的支持度计数时，对于每一条事务，统计每一个数据项在候选项集中出现的次数，并将那些出现次数小于k次的数据项删除。...然后，再一次扫描事务数据集，根据频繁1-项集对每一条事务进行过滤，删除其中不满足最小支持度阈值的1-项集，并按照支持度计数递减排序。 ?

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ECCV 2020 亮点摘要（上）

，检测，分割和姿态估计 End-to-End Object Detection with Transformers （https://arxiv.org/abs/2005.12872）目标检测的任务包括对给定图像中的可见对象进行定位和分类...但是，由于引入了后处理，整个网络并不能像其他计算机视觉任务一样进行端到端的训练。。...这样，每个子网络都可以学会适应不同网络尺寸与输入大小的多尺度表达。在部署过程中，在给定特定资源限制的情况下，可以选择网络规模和输入规模的最佳组合进行推理。...，另一项则是一个一元项，表征了给定的 key 像素对哪个 query 像素影响最大。...然后，当锚点映射到负图像的位置比正图像的位置更近时，对模型进行惩罚。接着，在优化的过程中，模型会在锚图像与负样本图像的距离小于锚图像与正样本图像的距离时给予惩罚。

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特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

如果单词"aardvark"在文档中出现三次，则该特征向量在与该单词对应的位置上的计数为 3。如果词汇表中的单词没有出现在文档中，则计数为零。...通常单词保留自己的计数，可以通过停用词列表或其他频率进一步过滤方法。这些难得的单词会失去他们的身份并被分组到垃圾桶功能中. ?...原来的程序是用 ANSI C 编写的，但是很多其他程序包已经封装它来提供对其他语言的访问。尽管其他语言的努力正在进行，但大多数词干工具专注于英语。...为了计算这个概率，我们必须对如何生成数据做出另一个假设。最简单的数据生成模型是二项模型，其中对于数据集中的每个单词，我们抛出一个硬币，并且如果硬币朝上出现，我们插入我们的特殊单词，否则插入其他单词。...然而，在实践中，寻找非连续词组的计算成本要高得多并且没有太多的收益。因此搭配抽取通常从一个候选人名单中开始，并利用统计方法对他们进行过滤。所有这些方法都将一系列文本标记转换为一组断开的计数。

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「数据结构与算法Javascript描述」十大排序算法

最后，第二个和第三个元素还会再次互换，得到最终顺序：「A B D E H」下图演示了如何对一个大的数字数据集合进行冒泡排序。在图中，我们分析了插入数组中的两个特定值：2 和 72。...以下是一个对只有五个元素的列表进行选择排序的简单例子。初始列表为：「E A D H B」第一次排序会找到最小值，并将它和列表的第一个元素进行互换。...然而，在实际情况中，归并排序还有一些问题，当我们用这个算法对一个很大的数据集进行排序时，我们需要相当大的空间来合并存储两个子数组。...算法的步骤如下：找出待排序的数组中最大和最小的元素统计数组中每个值为i的元素出现的次数，存入数组C的第i项对所有的计数累加（从C中的第一个元素开始，每一项和前一项相加）反向填充目标数组：将每个元素...「算法描述」取得数组中的最大数，并取得位数； arr为原始数组，从最低位开始取每个位组成radix数组；对radix进行计数排序（利用计数排序适用于小范围数的特点）「基数排序动图演示」 img

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ECCV 2020 亮点摘要（上）

识别，检测，分割和姿态估计 End-to-End Object Detection with Transformers （https://arxiv.org/abs/2005.12872）目标检测的任务包括对给定图像中的可见对象进行定位和分类...但是，由于引入了后处理，整个网络并不能像其他计算机视觉任务一样进行端到端的训练。。...这样，每个子网络都可以学会适应不同网络尺寸与输入大小的多尺度表达。在部署过程中，在给定特定资源限制的情况下，可以选择网络规模和输入规模的最佳组合进行推理。...，另一项则是一个一元项，表征了给定的 key 像素对哪个 query 像素影响最大。...然后，当锚点映射到负图像的位置比正图像的位置更近时，对模型进行惩罚。接着，在优化的过程中，模型会在锚图像与负样本图像的距离小于锚图像与正样本图像的距离时给予惩罚。

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手把手教你挖掘数据：怎样创造一个“尿布与啤酒”的都市传奇？

在数据挖掘工具箱中，计量某个模式的频率是一项关键任务。在某些情况下，较频繁出现的模式可能最终成为更加重要的模式。如果我们可以发现经常同时出现的两个或者三个项目，就更为有趣了。...什么是好的关联规则？我们将根据数据库中的支持程度、对规则本身的置信度以及我们找出的规则所增加的价值，学习描述特定关联规则的价值。 01 什么是频繁项集寻找频繁项集是一种计数活动。...如果你对频繁项集或者关联规则挖掘进行了研究，就会明白市场篮子分析在现实世界中应用的这个故事是个很恰当的例子。关于关联规则的几乎每本书、每篇文章和每次演示都用到了它。 ? 2....有时候，某些组合因为天气、假日或者地区偏好而比其他组合更可能出现。和任何数据挖掘活动一样，重要的是理解你所研究的领域。在购物篮的例子中，由于不同的食物偏好，可能有广泛的地区性差异。...从那时起，人们提出了许多其他算法，对其进行优化，包括利用并行性和更有趣数据结构（如树）的方法。还有用于特种篮子数据的算法；例如，我们的篮子中是有序的项目，或者篮子中包含分类或者层次数据。

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【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程 )

) ★ 【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 ) 一、生成函数应用场景 ---- 生成函数应用场景 : 求解递推方程多重集 r 组合计数...不定方程解个数整数拆分多重集 r 组合计数 , 之前只能计数特殊情况下的组合数 , 也就是选取数 r 小于多重集每一项的重复度 , 才有组合数 N= C(k + r - 1, r)..., 如果 r 大于重复度 , 就需要使用生成函数进行求解 ; 不定方程的解个数 , 之前只能求解没有约束的情况 , 如果对变量有约束 , 如 x_1 只能在某个区间取值 , 这种情况下 ,...使用 +6x^2 乘以 G(x) , 得到如下三个式子 , -5x 乘以 G(x) 得到的第一项就是 x 的一次方项 , 将该项对应到 G(x) 中的 x 一次方项下面 , +...+6x^2} 使用给定生成函数 , 求对应的级数的方法 , 将上述式子展开 , 参考【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 ) 二、给定生成函数求级数

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第二轮 Python 刷题笔记一：数组

在此基础上优化的话，可以检测到 0 时，交换 0 与下一位非 0 的值。交换值的好处在于不用每次对其它值都进行操作，只在必要时进行调整。...题目二「LeetCode 第26题：删除排序数组中的重复项」难度：简单给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。...比较常用的可能是如下两种解法，首先是用列表记录出现的项： class Solution: def climbStairs(self, n: int) -> int: # 列表记录前两项的值...同时，我们可以将数组先排序，这样在移动指针过程中，对重复出现的元素进行跳过，以此规避出现重复结果，从而不用检测结果中是否包含当前解，降低时间复杂度。...引用计数法中，当对象的别名被赋予新的对象时，旧对象引用计数 -1，在我们代码中就会被回收掉了，所以这里不用考虑因此导致的额外空间。

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TensorRT LLM--In-Flight Batching

请求ID出现在对标记为final（第三个参数设置为true）的SendResponseCallback回调的调用中后，可以重用。...该字符串包含三个字段：时间戳，请求的时间戳（使用std:：put_time（&tm，“%m-%d-%Y%H:%m:%S”）获得），迭代计数器（Iteration Counter）是与给定请求的执行相对应的计数器值...在启用流模式的请求的情况下，此响应可以是单个令牌，或者在禁用流模式时，此响应是完整响应。...当批处理管理器在SendResponseCallback中通知（通过final_response布尔参数）完成时，服务器可以安全地从其工作项池中撤回请求。...给定节点上可见的GPU数量可以使用CUDA_visible_DEVICES环境变量进行控制。

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【机器学习 | 数据挖掘】智能推荐算法

要准确评价一个推荐算法，除了离线实验，还需要一个相对真实的环境进行测试。在无法确定算法是否会降低用户满意度的情况下，直接进行上线测试会有较高的风险，因此通常会在上线测试前进行一次用户调查测试。...推荐系统的健壮性的评测主要通过模拟攻击进行，在给定一个数据集和算法的情况下，利用算法给数据集中的用户生成推荐列表。之后用常用攻击方法向数据集中注入噪声后再使用相同的算法生成推荐列表。...对给定的最小支持度阈值，对1项候选集 C_1 ，剔除小于该阈值的项集得到1项频繁项集 L_1 ；下一步由 L_1 自身连接产生2项候选集 C_2 ，保留 C_2 中满足约束条件的项集得到2项频繁项集，记为...最后，基于对未评分商品的预测分值排序，得到推荐商品列表。 2. 基于用户的个性化的电影推荐通过个性化的电影推荐的实例演示基于用户的协同过滤算法在Python中的实现。...这种情况是由于在目前的数据集中，观看该电影的只有单独一个用户，使用协同过滤算法计算该电影与其他电影的相似度为0，所以出现了无法推荐的情况。小结本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标。

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关联分析

项可以用二元变量表示，如果项在事务中出现则它的值为1，否则为0。因为通常认为项在事务中出现比不出现更重要，所以项是非对称asymmetric二元变量。典型的购物篮数据及其二元表示如下： ?...购物篮数据 4.项集和支持度计数令 ? 是购物篮数据中所有项的集合，而 ? 是所有事务的集合。在关联分析中，包含 ? 个或多个项的集合被称为项集itemset。如果一个项集包含 ? 个项则称为 ?...中出现的频繁程度 ? 支持度主要是用于删去无意义的规则（说明这些规则可能是偶然出现），置信度衡量推理出的规则的可靠性。对于给定的规则 ? ，置信度越高， ? 包含在 ? 中的可能性也就越大。...在 ? 给定情况下的条件概率。 6.关联规则发现给定事务的集合 ? ，关联规则发现指的是找出支持度大于等于minsup并且置信度大于等于minconf的所有规则。...频繁项集的产生最笨的方法是挨个确定格结构中每个候选项集candidate itemset的支持度计数，需要进行 ? 次比较，其中 ? 表示事务数， ? 表示候选项集数， ? 是事务的最大宽度。

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