2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数，通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。如果一个字符序列与它反转后的字符序列一致，那么它是 回文字符序列。...不同。注意：结果可能很大，你需要对 10^9 + 7 取模。答案2023-03-31：题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...因此，我们可以将dpi初始化为0并按照以下公式更新：dpi = dpi+1 * 2 - dpl+1 + 2 或dpi+1 * 2 + 1 或dpi+1 * 2 - dpl+1其中l和r分别表示字符串中从第...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。如果si!=sj，则有两种情况：1.包含右边字符的回文子序列数量；2.包含左边字符的回文子序列数量。...，以及空字符串和两个字符本身两种情况 } else if l == r { // 内部只有一个相同字符
2023-03-31：给定一个字符串 s，返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数， 通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。...如果一个字符序列与它反转后的字符序列一致，那么它是 回文字符序列。 如果有某个 i , 满足 ai != bi ，则两个序列 a1, a2, ... 和 b1, b2, ... 不同。...答案2023-03-31： 题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数，并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...或 dp[i+1][j-1] * 2 - dp[l+1][r-1] 其中l和r分别表示字符串中从第i个字符到第j个字符之间的一个相同字符的最左侧位置和最右侧位置。...例如，在字符串"bccb"中，当i=0且j=3时，l=1，r=2。 如果s[i]!=s[j]，则有两种情况： 1.包含右边字符的回文子序列数量； 2.包含左边字符的回文子序列数量。
比如我们使用一个test1.sh的脚本，这个脚本会根据输入参数动态生成java代码然后自动编译运行。...another是否一样（忽略大小写）； oracle中实现方式略有不同，不过可以直接转换为大写或者小写即可。...prefix字符串开头； public boolean endsWith(String suffix) 判断一个字符串是否以suffix字符串结尾； oracle中的实现可以通过匹配符%来实现，也可以使用正则表达式...，返回分隔后的字符串数组 oracle中目前没有发现有现成的方法实现，只能自己DIY通过pl/sql来实现，内部也是在使用substr来递归解析。...COLUMN_VALUE) -------------------------------------------------------------------------------- ABCD ABCD 所以通过对比的学习能够分析出一些共同点和不同点
面试题01：如何使用random模块生成随机数、实现随机乱序和随机抽样？...random.choices(population, weights=None, *, cum_weights=None, k=1) 函数可以从总体中随机抽取（有放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表...，可以通过参数指定个体的权重，如果没有指定权重，个体被选中的概率均等。...random.sample(population, k) 函数可以从总体中随机抽取（无放回抽样）出容量为k的样本并返回样本的列表。...进阶 random模块提供的函数除了生成均匀分布的随机数外，还可以生成其他分布的随机数，例如random.gauss(mu, sigma)函数可以生成高斯分布（正态分布）的随机数；random.paretovariate
这里的目标是了解如何根据不同的变量类型选择“正确”的图表，其次是如何使用代码生成这些图表。 7.3 分布概述 分布描述了变量中唯一值的频率。...例如，HIV 率在不同国家之间的分布的峰值数量取决于我们绘制的直方图箱数。 如果我们将箱数设置为 5，则分布呈单峰分布。...下面的单元格计算了我们转换数据的 m 和 b 。我们将在未来的讲座中讨论这段代码是如何生成的。...庞大的样本量并不能弥补糟糕的取样方法。我们的主要目标是收集代表所在人口的样本。在本节中，我们将探讨不同类型的取样及其优缺点。 便利样本是你能够得到的任何样本；这种取样是非随机的。...在概率样本中，我们提供了任何指定的个体集将被选入样本的机会（人口中的个体可以有不同的被选中机会；它们不必全部一致），我们根据这个已知的机会随机取样。因此，概率样本也被称为随机样本。
SUBSTR(s,p,n) 从字符串s中的第p个字符开始抽取n个字符长的子串 TRANWRD(s,s1,s2) 从字符串s中把所有字符串s1替换成字符串s2后的结果。...它提供了常见分布的伪随机数生成函数。 1．均匀分布随机数 有两个均匀分布随机数函数：UNIFORM(seed)，seed必须是常数，为0，或5位、6位、7位的奇数。...RANUNI(seed)，seed为小于2**31-1的任意常数。在同一个数据步中对同一个随机数函数的多次调用将得到不同的结果，但不同数据步中从同一种子出发将得到相同的随机数序列。...9．一般离散分布随机数 RANTBL(seed, p1, …, pn)生成取1，2，…，n的概率分别为p1，…，pn的离散分布随机数。...这些样本统计函数只对自变量中的非缺失值进行计算，比如求平均时把缺失值不计入内。
2022-04-06：go中proto文件能跨平台，那是因为能生成不同语言的代码，做框架开发用protoc+插件生成代码是不合适的，需要解析，请问如何解析？...reader) definition, _ := parser.Parse() for _, d := range definition.Elements { fmt.Printf("%T %+v\r\
我在 R 社区呼吁帮助，包括通过 R Finance 邮件列表发送我的博客文章。 反馈没有让我感到失望。...with R Examples中），所以我非常感谢这个建议。...我将探讨包支持的不同优化程序。我不会像我在第一篇文章中那样画图，这些图只是为了表明存在的问题及其严重性。相反，我将考察由不同优化程序生成的估计器的特性。...garchOrder 是模型中 ARCH 和 GARCH 部分的阶数向量。...无论模型选择如何，我都没有看到参数估计有偏的证据，但我不相信“最佳”估计器真正最大化对数似然，特别是对于较小的样本量。β 的估计值特别糟糕。
'SAMME'使用了对样本集分类效果作为弱学习器权重。 'SAMME.R'使用了对样本集分类的预测概率大小作为弱学习器权重。 'SAMME.R'使用了概率度量的连续值，迭代一般比'SAMME'快。...； Random_State实例，则random_state是一个随机数生成器； None，随机数生成器会是np.random模块中的Random_State实例。...这里我们选择了'SAMME'算法，最多200个弱分类器，步⻓0.8，在实际运用中可通过交叉验证调参而选择最好的参数。拟合完了后，用网格图来看看它拟合的区域。...其值对应了对k个弱分类器中的第i个样本的误差的处理。...； Random_State实例，则random_state是一个随机数生成器； None，随机数生成器会是np.random模块中的Random_State实例。
– payload (C.dll) 特别感谢 MalwareHunterTeam 和 Yonathan Klijnsma 提供的样本 0x02 行为分析 勒索软件通过邮件钓鱼活动，伪装成一个服务更新的文档文件...原始文件和大小： 加密后的文件： 压缩文件的原因之一可能是加速文件加密过程。 不同的样本加密后的文件内容是不同的。然而，相同的文件加密后的文件是相同的。...加密完成之后，就会弹出如下窗口： 提供给受害人指定格式的key：82个，每个单元5个字符（单元格式：[A-Z0-9]{5}）。样本文件再次运行时，key也会重新生成。...32byte随机数（基于AES key），通过RSA加密buffer： 输出使用预定义的字符集转化为受害人使用的可视化ID: 这就是为什么，当使用者提交他/她的个人ID，该攻击者，使用适当的私钥，可以解密原始数据...首先，文件内容由专用函数压缩： 之后buffer中保存着AES加密后的数据，使用CryptEncrypt 加密后的数据保存在一个生成的后缀名的文件中。
以如下图3为例，当一条样本x进来之后，遍历两类树到叶子节点，得到的特征作为LR的输入。当AD曝光不充分不足以训练树时，其它树恰好作为补充。 ? 通过GBDT 映射得到的特征空间维度如何？...估算一下，通过GBDT转换得到的特征空间较低，Base树、ID树各N颗，特征空间维度最高为N+N*广告数+N*广告主数+ N*广告类目数。...其中广告数、广告主数、广告类目数都是有限的，同时参考Kaggle竞赛中树的数目N最多为30，则估算通过GBDT 映射得到的特征空间维度并不高，且并不是每个ID训练样本都足以训练多颗树，实际上通过GBDT...如何使用GBDT 映射得到的特征？ 通过GBDT生成的特征，可直接作为LR的特征使用，省去人工处理分析特征的环节，LR的输入特征完全依赖于通过GBDT得到的特征。...不同场景，GBDT融合LR/FM的思路可能会略有不同，可以多种角度尝试。 参考文献： [1].Chapelle O, Manavoglu E, Rosales R.
基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式（compound expression）。 一行中，从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释。 R是动态类型、强类型的语言。...加载资源 search()——通过search()函数，可以查看到R启动时默认加载7个核心包。...参见 R语言进阶之4：数据整形（reshape） 字符串处理 nchar()——获取字符串长度，它能够获取字符串的长度，它也支持字符串向量操作。...是五数总和的扩展，probs设置分位数分位点，用seq(0,1,0.2)设置，表示以样本值*20%为间隔划分数据。...，其中X~A+B中A和B是不同因素的水平因子（不考虑交互作用），A：B代表交互作用生成的因子 p.adjust()——P值调整函数 pairwise.t.test(x
该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...字符串变量 对于字符串类型变量，您将获得不同（唯一）值、不同百分比、缺失、缺失百分比、内存大小以及所有具有计数表示的唯一值的水平条表示。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。 类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...在熊猫分析报告中，可以访问 5 种类型的相关系数：Pearson's r、Spearman's ρ、Kendall's τ、Phik (φk) 和 Cramér's V (φc)。...计数图是一个基本的条形图，以 x 轴作为列名，条形的长度代表存在的值的数量（没有空值）。类似的还有矩阵和树状图。 5. 样本 此部分显示数据集的前 10 行和最后 10 行。 如何保存报告？
(2).如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。 (3).如果为None，则使用默认的随机数生成器。...，N_t_L是分裂后左子节点的样本数， N_t_R是分裂后右子节点的样本数。...(2).如果为RandomState实例，则指定了随机数生成器。 (3).如果为None，则使用默认的随机数生成器。...– N_t_L / N_t * left_impurity) 其中N是样本的总数，N_t是当前节点的样本数，N_t_L是分裂后左子节点的样本数， N_t_R是分裂后右子节点的样本数...(2).如果class_weight=’balanced’，则分类的权重与样本中每个类别出现的频率成反比。
详细步骤可以用RSA加密实现如下：A生成一对RSA公钥私钥对，同时生成n个随机字符串$r_1$，$r_2$，$r_3$ $...$ $r_n$A将公钥pubKey发送给B，并将n个随机字符串发送给BB生成一个随机数...y，用pubKey加密随机数y，得到encryptedY，再和选择数据$x_i$对应的随机字符串$r_i$做异或操作，得到encryptedYOpB将加密后的encryptedYOp发送给AA遍历$x_...详细步骤可以用RSA加密实现如下：A生成一对RSA公钥私钥对，同时生成n个随机字符串$R_1$，$R_2$，$R_3$ $...$ $R_n$A将公钥pubKey发送给B，并将n个随机字符串发送给BB生成...$X_n$，以及生成的与其对应的n个随机字符串$R_1$，$R_2$，$R_3$ $...$ $R_n$， 公钥pubKey，私钥priKey；B为接收方，有A的n条数据的k个选择，即长度为k的索引不同的向量...安全样本对齐 安全样本对齐，又称隐私集合求交（Private Set Intersection, PSI），是指多方（一般是两方）在进行样本对齐的过程中，各方不会获取其他方除交集之外的任何信息。
kmeans法（K均值法）是麦奎因提出的，这种算法的基本思想是将每一个样本分配给最靠近中心（均值）的类中，具体的算法至少包括以下三个步骤： 1.将所有的样品分成k个初始类； 2.通过欧氏距离将某个样品划入离中心最近的类中...但是两者的不同之处也很明显：系统聚类对不同的类数产生一系列的聚类结果，而K均值法只能产生指定类数的聚类结果。具体类数的确定，离不开实践经验的积累。...可以看出，我们通过kmeans顺利的将这些数据分到五个类中（有一类颜色为白色），足以见得kmeans在对常规数据的聚合上效果较好，下面我们假装事先不知道样本数据准确的分类数目，利用肘部法则来选取最优k值...R 在R中做K-means聚类就非常轻松了，至少不像Python那样需要安装第三方包，在R中自带的kmeans(data,centers,iter.max)可以直接用来做K-means聚类，其中data...二、高维 当样本数据的维度远远大于3时，就需要对其进行降维至2维以进行可视化，和前面所说的TSNE类似，R中也有同样功能的降维包Rtsne，下面我们就对一个维度较高的（10维）的样本数据集进行聚类及降维可视化
生成随机数 random() 函数从生成的序列中返回下一个随机浮点数。所有返回值都在 0<= n < 1.0 范围内。...这对于生成唯一值及其变体很有用，但有时以不同的方式处理相同的数据集是很有用的。一种技术是用一个程序生成随机数并保存他们以通过单独的步骤进行处理。...$ python3 random_randrange.py 15 20 85 随机选择序列值 随机数生成器的一个常见用途是从枚举序列中返回随机项，既是这些值不是数字。...通过每次向四个列表中添加一张卡片，并且将其从牌桌上移除以使其无法再次使用而创建默认的 「hands」。...sample() 函数用于生成不重复样本值，并且不改变输入序列。这个例子展示了从系统字典中打印随机样本单词。
接下来我们会介绍一些评估样本纯度的方法。之前我们有介绍基于甲基化评估肿瘤纯度的R包InfiniumPurify。...TPES的第一个过滤步骤： (i)通过对每个基因组片段的log2R值（肿瘤与正常细胞覆盖率进行log2转化），进行保守筛选，如[-0.1，0.1]，来识别拷贝数中性片段中SNVs。...(ii)通过染色体倍性(TPES输入参数为连续值)来调整log2R分布，解释非整倍性基因组。...在第二个过滤步骤中，TPES从设置的cnn-SNV中删除假定的亚克隆突变。通过使用一定范围的带宽值的核密度评估（KDE）使观测cnn-SNVs的VAF分布平滑化。...密度图表示密度函数如何根据不同的带宽值变化；只考虑导致最多两个峰值的带宽值。
即使不存在过拟合，如果样本数量和分类数量是一个海量的级别，也需要预剪枝，因为计算资源不足以支撑生成完整的决策树，这也是强化学习中蒙特·卡罗尔树必须剪枝的原因。...此时可能存在不同类别的样本同时存于同一结点中，按照多数投票原则判断该结点所属类别。预剪枝对于何时停止决策树生长有以下几种方法。 当树达到一定深度时，停止树的生长。...但如何准确地估计何时停止树地生长（即上述方法中的深度或者阈值），针对不同情况下的问题会有很大差别，需要一定的经验进行判断。...： p=\frac{\sum_{i=1}^{L}E_i+0.5L}{\sum_{i=1}^LN_i} 我们假设在子树中每一个样本的误判服从一个二项分布 B(N,p) ，其中 N 表示子树所包含的所有样本个数...\frac{R(t)-R(T_t)}{|N|-1} 其中， R(t) 表示结点的错误代价， R(t)=r(t)*p(t) r(t) 表示结点 t 的错分样本率； p(t) 表示结点 t 中样本占全部样本的比例
如果是整数，代表考虑的特征绝对数。如果是浮点数，代表考虑特征百分比，即考虑（百分比xN）取整后的特征数。其中N为样本总特征数。...一般来说，如果样本特征数不多，比如小于50，我们用默认的"None"就可以了，如果特征数非常多，我们可以灵活使用刚才描述的其他取值来控制划分时考虑的最大特征数，以控制决策树的生成时间。 ...，如果对如何产生随机数据不熟悉，在另一篇文章机器学习算法的随机数据生成中有比较详细的介绍。...# 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，500个样本,2个样本特征，协方差系数为2 X1, y1 = make_gaussian_quantiles(cov=2.0,n_samples=500..., n_features=2,n_classes=2, random_state=1) # 生成2维正态分布，生成的数据按分位数分为两类，400个样本,2个样本特征均值都为3，协方差系数为2 X2, y2
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