np.array([[1,2,100,4,5,6],[1,1,100,3,5,5],[2,2,4,4,6,6]]) 方法一： count = np.bincount(arr[:,2]) # 找出第3列最频繁出现的值
23 Apr 2016 我使用最频繁的10个git命令 现在基本每天都在使用git，但是git的命令特别多，要全部搞懂需要花大量时间去实践学习，由于我使用...git只是为了维护我的博客、平时写的一些代码和翻译一些书，用不到git很多的高级功能。...（remote）：可以认为这是你的github或者你自己的git服务器。...你会在执行该命令的目录下发现一个update_hosts目录（这个仓库主要功能是自动更新你电脑的hosts文件上谷歌）。...此时该文件就版本的概念了，本次提交就是一个版本。 6）git log 该命令主要是查看每次提交的日志的。
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。本篇是《开发小程序被问到最频繁的问题（上）》的续篇。 9、用户不登录小程序时，能否有唯一标识？...在小程序里是有唯一标识的——unionid，但是unionid是需要用户登录之后才能获取到。 所以，在不登录小程序时，是没办法获取到唯一标识的。...个人类型的小程序，每个身份证号可以注册5个。个人类型的小程序，有部分权限是没有的，比如获取微信用户绑定的手机号码，微信支付功能，微信卡券功能都必须是企业类型的小程序才有权限。...12、搜索小程序时，有个附近小程序，那请问下要这个附近是根据什么定位的？ “附近的小程序”功能，可以搜索到方圆5KM以内的小程序。这个位置信息是自己在小程序后台添加的，需要微信审核通过之后才能使用。...如果需要上传和下载其他类型的文件，就只能自己处理了，比如，可以小程序内嵌入一个H5，H5里面实现文件的上传和下载。连胜老师已经发现过，有内嵌H5去上传PDF和word文件的小程序。
连胜老师在自己的微信小程序开发群里，也经常帮人解答问题，在这里整理一下最频繁被问到的小程序问题。希望对那些还不了解小程序的同学有帮助，同时也欢迎各位小程序大牛指正错误。...这个问题最近很多同学都在讨论，快应用是九大手机厂商基于硬件平台共同推出的新型应用生态。可以说是和微信小程序走的同样的路线：无需安装，即点即用。...初学者经常会问到这个问题，因为在有选择的时候，大家都会出现选择困难症。 连胜老师的建议是，不管是原生，还是第三方框架，请选择你最擅长的。...mpvue是美团点评推出的，项目负责人胡成全，是连胜老师的老同事；wepy是腾讯官方推出的，使用的同学也不少。...小程序的审核，可能是小程序开发者最痛苦的一关，大家可以查看这篇介绍：https://developers.weixin.qq.com/blogdetail?
子集和问题 Description 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ x1 ， x2 ，…，xn }是一个正整数的集合，c是一个正整数。...子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得： 。 试设计一个解子集和问题的回溯法。...对于给定的正整数的集合S={ x1 ， x2 ，…，xn }和正整数c，计算S 的一个子集S1，使得： 。...Input 输入数据的第1 行有2 个正整数n 和c（n≤10000，c≤10000000），n 表示S 的大小，c是子集和的目标值。接下来的1 行中，有n个正整数，表示集合S中的元素。...Output 将子集和问题的解输出。当问题无解时，输出“No Solution!”。
小豆芽这里介绍下德国Fraunhofer IZM在玻璃基板的相关工作，供大家参考。 Fraunhofer IZM研究组认为基于玻璃的光子集成系统是解决带宽增大、通道数变多的核心技术。...基于该低损耗的玻璃光波导，Fraunhofer IZM提出了两种混合封装集成的方案， 1）Thin glass layer 该方案采用一层较薄(百微米量级)的玻璃层，玻璃中含有用于光信号routing的波导...（图片来自文献1） 采用激光加工玻璃夹具，并配合一个含有SSC的玻璃芯片，可以实现亚微米级的对准精度，耦合损耗只有0.5dB, 如下图所示， （图片来自文献1） 基于该glass board方案，...（图片来自文献1） 该方案可以实现多颗芯片封装在一起的panel级系统，如下图所示， （图片来自文献1） 简单总结一下，Fraunhofer IZM正在推进两种基于玻璃基板的封装方案，glass...玻璃基板方案目前还处于比较初级的阶段，需要更多的工艺开发与积累，这可能是研究机构与公司的区别。如何发挥玻璃基板低光学损耗、低RF损耗的优势？
简单的说给定一个事务集list = {A,B,C,...}，一个数据集D的每条记录都是list 的子集，要找出数据集中频繁共同出现次数超过阈值t即支持度的所有组合。...舍弃掉子集不是频繁项集即不在频繁k-1项集中的项集 2.3 扫描数据库，计算2.3步中过滤后的k项集的支持度，舍弃掉支持度小于阈值的项集，生成频繁k项集。 3....n缺点： 1.FP-Tree第二次遍历会存储很多中间过程的值，会占用很多内存。 2.构建FP-Tree是比较昂贵的。...6.数据缓存 程序性能分析和优化的目标：性能优化接近尾声的时候，剩下的大多数性能瓶颈都是有I/O关联的代码造成的。 优化一段代码（函数）最常用的手段，是函数返回值缓存。...关联规则可以用来发现很多有趣的规律，笔者将在后续跟进。 以上内容基于个人工作的总结。
题目 给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，同时给你一个整数 key ，它在 nums 出现过。 统计 在 nums 数组中紧跟着 key 后面出现的不同整数 target 的出现次数。...换言之，target 的出现次数为满足以下条件的 i 的数目： 0 <= i <= n - 2 nums[i] == key 且 nums[i + 1] == target 请你返回出现 最多 次数的...测试数据保证出现次数最多的 target 是唯一的。...target = 2 是紧跟着 key 之后出现次数最多的数字，所以我们返回 2 。...提示： 2 <= nums.length <= 1000 1 <= nums[i] <= 1000 测试数据保证答案是唯一的。
题目 给定一个字符串，我们想知道满足以下两个条件的子串最多出现了多少次： 子串的长度在之间 [minLength, maxLength] 子串的字符种类不超过 maxUnique 写一个函数 getMaxOccurrences...，其返回满足条件的子串最多出现次数。...void help(string &s, int len, int maxUnique) { unordered_map count;//字符串哈希值，...len || m.size() > maxUnique) { // 长度超了，或者 字符种类超了 hash -= pow[i-j]*(s[j]-'a');//最前面的字符哈希值减去...子串的最大出现次数 ----
C语言 利用指针方法求数组的最大值和最小值 问题：编写程序，利用指针方法求数组的最大值和最小值。 下面展示一下 结果``。...头哥平台链接 :https://wwww.educoder.net 挺好的一个平台，推荐。...我是刚入门的小白，还请多多指教。有不对的地方还请批评指正。
用来切换到对应记录的,可以基于分支,提交,标签。...，因为多人在上面协作， revert 可以平稳的回滚代码,但却保留提交记录,不会让协作的人各种冲突 git revert commit-sha1 git rebase 变基在项目中算是很频繁的，为什么这么说...比如你开发一个新的 feature, 遵循最小化代码提交的理念。...--show-toplevel git rev-parse --git-dir git rev-parse --all git diff 对于这个命令，在终端比对用的不是很频繁，除了少量改动的时侯可能会用这个看看...总结 git 的常用命令其实很好掌握，很多命令都有 Linux 的影子。 列出来的命令都是高频使用的，或许有一些更骚的姿势没有摸索到， 有更好建议的，或者发现不对之处的请留言，会及时修正，谢谢阅读。
A：小程序和APP的区别，主要分两点： 1、微信用户就是小程序的潜在用户； 2、官方对小程序的定义是实现“触手可及”，也就是无需安装。 以上两点可以说是小程序的优点，也是缺点。...这个问题最近很多同学都在讨论，快应用是九大手机厂商基于硬件平台共同推出的新型应用生态。可以说是和微信小程序走的同样的路线：无需安装，即点即用。...初学者经常会问到这个问题，因为在有选择的时候，大家都会出现选择困难症。 连胜老师的建议是，不管是原生，还是第三方框架，请选择你最擅长的。...mpvue是美团点评推出的，项目负责人胡成全，是连胜老师的老同事；wepy是腾讯官方推出的，使用的同学也不少。...并且在小程序和公众号后台，都有取消关联的入口，用户可根据需要，随时取消关联。 感谢连胜老师在这里整理：小程序开发过程中频繁被问到的一些问题，希望能给各位同学带来帮助。 ——连胜《知晓程序员》
接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...大致的思路是这样： 先将数组分成两半，分别找出这两半数组的最大值和最小值，然后max就是两个最大值中更大的那个，min就是两个最小值中更小的那个。...首先肯定是两个子集中的最大值比较，如果p1比q1大，p1显然就是原集合A的最大值；此时就不用考虑q2了，因为q1大于q2，第二大的值只需要在q1和p2中选择即可。else 分支同理。...对于第一个求最大值和最小值的问题的分治算法和这道题基本一样，只是最后合并子问题答案的部分不同，而且更简单，读者可以尝试写一下第一题的分治解法。...其次，对于同时求最大值最小值的那个问题，怎么想到一次前进 2 步的呢？这个其实也是有技巧的，这就是「归纳技巧」。
kallisto等alignment-free转录本定量软件，会给出TPM值的定量结果。基于这种类型的结果进行差异分析时，有两种策略可以选择。...本章主要介绍sleuth的使用。...所有差异分析需要的都是定量结果和样本分组这两个基本元素，只不过不同的R包要求的格式不同。...通过这样的一个数据框，就包含了差异分析所需的所有信息。...，更多的用法请参考官方文档。
有趣的算法（十一）——分治法：快速求最值 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、需求 一个数组，里面有若干的数字，现需要得到这一组数字的最大值和最小值。...二、简单分析 最基本的做法，是两两比对，可以区分出临时的最大值和最小值，再拿临时的最大值和最小值往后比较，有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。 三、优化 使用分治法快速求最值。...即把数组分到最小的1-2个数，两两比较后，仅将最大值和最小值回传，再两两比较最值，回传新的最值，最终得出最大值和最小值。 分析需要比较的次数。当数组只有1个数时，T(1)=0；2个数时，T(2)=1。...php $x = 0; //快速求最值-返回 array(min, max) function quickMost(array $nums) { $len = count($nums)...quickMost($testArr); var_dump($res); echo $x; 结果如下： aarray(2) { [0]=> int(1) [1]=> int(9) } 10 正确算出了最值
直接丢掉带有缺失值的行/列 reduced_X_train = X_train.dropna(axis = 1) reduced_X_valid = X_valid.dropna(axis = 1) axis...Imputation Imputation就是用每一列的均值/中位数/最大频率的数等去补充缺失值。值得注意的是对于valid的数据而言，fit的时候仍然要用train的数据。...strategy也可以修改为其他的方法。...) imputed_X_train.columns = X_train.columns imputed_X_valid.columns = X_valid.columns 以上方法来自与kaggle的机器学习课程
Python采用基于值的内存管理方式，如果为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只保存一份，多个变量指向同一个值的内存空间首地址，这样可以减少内存空间的占用，提高内存利用率。...Python启动时，会对[-5, 256]区间的整数进行缓存。也就是说，如果多个变量的值相等且介于[-5, 256]区间内，那么这些变量共用同一个值的内存空间。...对于区间[-5, 256]区间之外的整数，同一个程序中或交互模式下同一个语句中的同值不同名变量会共用同一个内存空间，不同程序或交互模式下不同语句不遵守这个约定。例如： ?...Python不会对实数进行缓存，交互模式下同值不同名的变量不共用同一个内存空间，同一个程序中的同值不同名变量会共用同一个内存空间。短字符串会共同一个内存空间，而长字符串不遵守这个约定。
题目 给你一个整数数组 nums ，请你找出 nums 子集 按位或 可能得到的 最大值 ，并返回按位或能得到最大值的 不同非空子集的数目 。...如果数组 a 可以由数组 b 删除一些元素（或不删除）得到，则认为数组 a 是数组 b 的一个 子集 。如果选中的元素下标位置不一样，则认为两个子集 不同 。...示例 1： 输入：nums = [3,1] 输出：2 解释：子集按位或能得到的最大值是 3 。...有 2 个子集按位或可以得到 3 ： - [3] - [3,1] 示例 2： 输入：nums = [2,2,2] 输出：7 解释：[2,2,2] 的所有非空子集的按位或都可以得到 2 。...总共有 23 - 1 = 7 个子集。 示例 3： 输入：nums = [3,2,1,5] 输出：6 解释：子集按位或可能的最大值是 7 。
[j]表示从i位置开始的后2^j个数中的最大值 用f[i][j]表示从j到j+2^i-1的最小值（长度显然为2^i）。...②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值 关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...因为位置过了一半,所以x到y的最小值可以表示为min(从x往后2^t的最小值，从y往前2^t的最小值),前面的状态表示为f[t][x] 设后面（从y往前2^t的最小值）的初始位置是k，那么k+2^t-...)预处理，O(1)查询最值 但不支持修改 预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。
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