本期大猫课堂将继续上期的R Tricks系列。在这一期中，大猫将向大家介绍“Gaps & Islands Problem”。这是在处理时间序列或者基因组数据中常见的一项任务。虽然常见，但要高效解决可不容易哦！
这是 LeetCode 上的「1751. 最多可以参加的会议数目 II」，难度为「困难」。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
本文是 NeurIPS 2019 程序委员会主席对近期作者反馈阶段工作的几点说明，主要介绍了审稿进度以及本届 NeurIPS 为防止一稿多投现象做所的努力，并宣布了提交至 NeurIPS 的论文中有 19 篇由于存在一稿多投的问题将被拒收的决定。以下为 NeurIPS 2019 程序委员会主席的声明全文。
之前我们介绍了关于 PubMed 里面关键词检索的注意事项，以及使用 PubMed 检索的三个方法, 具体可见 [[pubmed-使用指南#pubmed 关键词检索]]。今天对高级检索进行一下说明。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样。写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。请参见下图，您可以看到在这段时间内，实施了这些优化措施后写入速率从 ~22.5k docs/s 提升到了 ~25.5k docs/s。
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将使用折线图为例，但这些技巧也可以应用于其他类型的图。我创建了一个数据集模拟价格和销售数据。 import pandas a
有一张促销活动表 promotion，它记录了各品牌进行促销活动的开始时间和结束时间，同一个品牌在某段时间内可能会参与多次促销活动，即同一个品牌的活动时间范围可能会重叠。为了减少干扰，我们只保留了 brand、start_date、end_date 这几个字段。promotion 现有的记录如下：
来源：DeepHub IMBA 本文约2300字，建议阅读5分钟 本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧 Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。 Matplotlib提供了很大的灵活性，因此您可以自定义或调整几乎所有的图表。但是想要完全控制可视化就需要编写更多的代码。 在本文中，我们将介绍3个可以用于定制Matplotlib图表的技巧： 减少x轴或y轴上的刻度数 添加一个辅助y轴 共享x轴的子图坐标对齐 本文中我们将
Matplotlib是Python的数据可视化库的基础。它是其他可视化工具(如Seaborn)的基础。
折线图通常是用来表达某个数值指标的波动特征，表现的是一种时间维度下的变化。那么问题来了，读者在使用Python绘制时间维度的折线图时是否遇到过这样的问题：怎么让时间轴表现的不拥挤，又能够友好地呈现呢？就如下图的方式：
甘特图（Gantt chart ）又叫横道图、条状图(Bar chart)。它是以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。它是在第一次世界大战时期发明的，以亨利·L·甘特先生的名字命名，他制定了一个完整地用条形图表进度的标志系统。由于甘特图形象简单，在简单、短期的项目中，甘特图都得到了最广泛的运用。
用户管理在任何规模的企业中都担任着重要角色，其中的挑战在于如何确保每位团队成员都拥有合适的权限来履行其职责，同时不过度暴露与企业无关的数据。
本指南分享了从 GPT 获得更好结果的策略和战术。有时可以结合使用此处描述的方法以获得更好的效果。我们鼓励进行实验以找到最适合您的方法。
直接一个类实现。不用再建个对象来存储。支持String，Date ,LocalDate。
供应链数据主要描述公司之间存在的商业关系，即客户-供应商关系（customer-supplier）。最近越来越清楚的是，这种关系与上市公司股价的表现具有一定的相关性。Cohen和Frazzini (2008) 发现在美国市场中，分别为供应商和客户的上市公司之间股票价格有明显的相关性和领先滞后效应。Shahrur等 (2009)也在其他22个发达国家股票市场验证了Cohen和Frazzini (2008) 的发现。Wu和Birge (2014) 在此基础上使用中心度等度量指标构建了多个量化交易策略。但有些时候领先滞后效应的方向似乎随着时间和地点的变化而变化，因此对于应该是哪一个没有明确的、最终的一致意见。
文章：Design and Evaluation of a Generic Visual SLAM Framework for Multi-Camera Systems
NASA 制作用于研究环境的地球系统数据记录 (MEaSURE) 全球土地覆盖绘图和估算 (GLanCE）每年30米（m）版本1数据产品提供来自Landsat 5专题制图器（TM）、Landsat 7增强型专题制图器Plus（ ETM+）和 Landsat 8 运行陆地成像仪 (OLI)。这些地图为用户社区提供土地覆盖类型、土地覆盖变化、表征每个像素绿化程度和季节性的指标以及变化幅度。 GLanCE 数据产品将使用一组七个大陆网格提供，这些网格使用参数化的兰伯特方位角等面积投影，以最大限度地减少每个大陆的失真。目前，北美和欧洲大陆均可用。该数据集可用于广泛的应用，包括生态系统、气候和水文建模；监测陆地生态系统对气候变化的反应；碳核算；和土地管理。
数据可视化是一种将密集复杂数据信息以视觉图形的形式呈现。设计出来的视觉效果简化了数据，让用户分析研究比较数据变得容易以及可以更好地向领导或者团队讲述“故事”——可以帮助用户更好地做出决策。
但那个是静态的，除非一切都能按照图中计划的进行，否则计划图并不实用，只能在项目开始阶段用来做计划。
原文出处： 汤雪华 前言 春节期间，无意中看到一篇文章， 文章中讲到12306的业务复杂度远远比淘宝天猫这种电商网站要复杂。后来自己想想，也确实如此。所以，很想挑战一下12306这个系统的核心领域模
你知道吗，于 2012年12月在纽约曼哈顿正式对外开放的美国国家数学博物馆没有一个固定的馆标，它有无数个馆标！博物馆官方使用的标志不是由专业人士设计的，而是由博物馆的参观者设计的。馆标本身就是博物馆的展品之一。 博物馆独特的元徽标 (Meta-Logo) 概念是由 Wolfram Research 构思并实现。我所说的“实现”不是“计算”或“描绘”，而是“用程序设计”，这是一个需要参观者亲自实际制作的 Logo。 故事要从 2009 年 Stephen Wolfram 加入博物馆的董事会开始。Stephen
项目规划是电子游戏开发项目中最重要也是最困难的一步。它将通过努力，时间和金钱去明确游戏的范围和功能。我将在此分享我和我们团队用于衡量QA需要多少人力，时间和金钱时所使用的一些窍门和技巧。 我们所依赖的最基本的外因规则是： 10%规则 QA/调试开发规则 我们所使用的主要内因技巧是“谜题技巧”，即包含： 游戏内容 功能重叠 “乘数法”（即正面和负面的QA项目/比例影响元素） 10%规则 10%规则是基于你分配给QA的预算值。之所以将其称作10%规则是因为大多
数据仓库 与操作系统分离 , 基于标准的企业模型集成 , 带时间属性 , 面向主题 , 不可更新 的 数据集合 ;
weakfilescan 基于爬虫，动态收集扫描目标相关信息后进行二次整理形成字典规则，利用动态规则的多线程敏感信息泄露检测工具，支持多种个性化定制选项，包括： 规则字典多样化定义（支持正则、整数、字符、日期） 扫描域名策略（域名全称、主域名、域名的名字） 自定义HTTP状态码 支持动态配置HTTP脚本扩展名 自定义判断文件是否存在正则 返回结果集误报清洗选项 HTTPS服务器证书校验 线程数定义 HTTP请求超时时间 是否允许URL重定向 是否开启Session支持，在发出的所有请求之间保持cookie
自从使用大型语言模型（LLMs）后，自然语言处理领域已经迅速发展。通过其令人印象深刻的文本生成和文本理解能力，LLMs已经在全球范围内得到了广泛的应用。
go-echarts 是 Go 中将数据绘制成各种图表的开源库，是 Apache Echarts 的 Go 版接口，用来控制生成 Apache Echarts 图表。
“特征工程”这个华丽的术语，它以尽可能容易地使模型达到良好性能的方式，来确保你的预测因子被编码到模型中。例如，如果你有一个日期字段作为一个预测因子，并且它在周末与平日的响应上有着很大的不同，那么以这种方式编码日期，它更容易取得好的效果。 但是，这取决于许多方面。 首先，它是依赖模型的。例如，如果类边界是一个对角线，那么树可能会在分类数据集上遇到麻烦，因为分类边界使用的是数据的正交分解（斜树除外）。 其次，预测编码过程从问题的特定学科知识中受益最大。在我刚才列举的例子中，你需要了解数据模式，然后改善预测因子的
本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时候，会丢失掉一部分信息。 例如,
Bedtools是由犹他大学昆兰实验室开发的基因组算法工具集，用于广泛的基因组学分析任务。它堪称是基因组分析工具中的瑞士军刀。其设计灵活，可以轻松地与其他命令行工具集成，如 awk、grep、sort 等，使得它成为基因组研究和数据分析中不可或缺的工具之一。此外，bedtools 支持多种基因组数据格式，其中最常用的是 BED 格式，但也支持 VCF、GFF 和其他一些标准格式。由于其广泛的应用和功能，bedtools 成为了生物信息学家和基因组学者工具箱中的标准工具之一
生成 N X = 1024 个由正弦曲线和组成的信号样本。正弦波的归一化频率为 2π/5 rad/sample 和 4π/5 rad/sample。较高频率的正弦波幅度是另一个正弦波的幅度的 10 倍。
对于一些给定了元素数据范围的题目，建议使用数据来进行统计，这样对于 Java 语言来说，代码会短些。
作者 ｜ 褚杏娟、核子可乐 “说实在的，我的梦想就是拥有个几千 star 的 GitHub 项目。”有开发者说道。 虽然 GitHub star 数现在可能跟公众号的“阅读量”或者微博的“转发量”一样，是一种虚无飘渺的虚荣心指数，但不妨碍它成为开源社区中展示普遍认同的一大重要指标。项目 star 数也会影响很多重大的高风险决策，包括选择哪些项目、为哪些初创项目注资，甚至选择哪家企业入职等。 但是，现在人们已经不相信 star 数这个指标了。“GitHub 项目的 star 数我倒是不在乎，因为这东西太容
作者：Eryk Lewinson 翻译：汪桉旭校对：zrx 本文约4400字，建议阅读5分钟本文研究了三种使用日期相关的信息如何创造有意义特征的方法。 标签：时间帧，机器学习，Python，技术演示 想象一下，你刚开始一个新的数据科学项目。目标是建立一个预测目标变量Y的模型。你已经收到了来自利益相关者/数据工程师的一些数据，进行了彻底的EDA并且选择了一些你认为和手头上问题有关的变量。然后你终于建立了你的第一个模型。得分是可以接受的，但是你相信你可以做得更好。你应该怎么做呢？ 这里你可以通过许多方式跟进。
给你一个 events 数组，其中 events[i] = [startDayi, endDayi, valuei] ，表示第 i 个会议在 startDayi 天开始，第 endDayi 天结束，如果你参加这个会议，你能得到价值 valuei 。 同时给你一个整数 k 表示你能参加的最多会议数目。
返回每个区间起始索引的列表（索引从 0 开始）。如果有多个结果，返回字典序最小的一个。
主存被划分为若干个与Cache大小相同的块。Cache也被划分为若干行，每行的大小与主存块相同。主存的块号直接映射到Cache的行号，通常是通过将主存块号的一部分直接用作Cache行号
PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时
Carmel是eBay内部基于Apache Spark打造的一款SQL-on-Hadoop查询引擎。通过对Apache Spark的改进，我们为用户提供了一套高可用高性能的服务，以满足eBay内部大量分析型的查询需求（如今单日查询量已超过30万）。
导读： 传统的网络神经科学均以节点为中心，将一些神经元素定义为节点，将节点间的交互关系作为网络的边来搭建网络模型，但这种方法只刻画了节点之间的拓扑关系，没有考虑边与边之间是否存在交互关系，如果存在这种关系又是一种什么样的表现形式，皆不明确。近日于神经科学领域顶级期刊《自然：神经科学》中发表一篇研究就为解答这些问题提供了一种新的网络模型框架。
/** * 日期工具类 * * 使用LocalDateTime存取或判断 * */@Componentpublic class DateUtils { /** * 判断两个时间段是否重叠 * @param slot1 * @param slot2 * @return */ public static boolean overlapped(TimeSlot slot1, TimeSlot slot2) { TimeSlot previous, next;
* 使用LocalDateTime存取或判断 *
时间序列是按发生的时间先后顺序排列而成的数据，一般数据中会有一列是日期。时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
文章：CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
文章采用了GPU加速的trick，本质上还是描述的LI-SLAM,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。时间上通过GPU加速体素格GICP因子和IMU预积分因子的计算以及融合。
仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法 进行了深入研究，提出了很多方法，比如基于邻域的方法(neighborhood-based)、隐语义模型 (latent factor model)、基于图的随机游走算法(random walk on graph)等。在这些方法中， 最著名的、在业界得到最广泛应用的算法是基于邻域的方法。
上半周，我们发布了 Android 9 Pie，这是 Android 的最新版本，它的机器学习应用使您的手机更简单易用。 Android 9 中有一项功能是 Smart Linkify，这是一种新的 API，可在文本中检测到某些类型的实体时添加可点击链接。 这个功能很有用，例如，当您从朋友的消息传递 app 中收到一个地址，想要在地图上查找时，如果使用 Smart Linkify-annotated 文本，它就变得容易多了！
在上一篇博文《移动端各种各样的列表的制作方法(一)》中,我们通过两个简单的DEMO,演示了一下在移动端H5中的列表制作.不过,这两个演示还是太简单了.可能大家觉得不过如此嘛.这一章,我们将制作稍微复杂一点点的列表.
从开始到结束，设计稿的每个版本都是很重要的，设计师需要无数次的对比，才能无数次的优化，回想那些恐怖的场景：
从搜索引擎，一直到自动问答系统，自然语言处理（NLP）系统的发展已经极大地增强了我们获取文本信息的能力，帮我们节省了很多用来记忆和查找的时间精力。今天，每当我们脑海中涌现出问题的时候，我们的第一反应都是去搜索引擎（谷歌、百度、必应）上搜索一下。
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