在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...使用 len（） 函数（返回对象中的项数）获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
利用Java中的现有方法实现对集合元素进行排序。...(1) Collections.sort(集合名); 如果参与排序的集合中存储的是自定义类型的对象，则对象对应类需要实现java.lang.Comparable接口，同时实现接口中 compareTo(...name + ", age=" + age + ", salary=" + salary + "]"; } } 补充： Collections工具类 (1) 位于java.util包中对集合元素进行操作的工具类...c. static void sort(List list)：对集合元素进行排序。...注：如果参与排序的集合中存储的是自定义类型的对象，则对象对应类需要实现java.lang.Comparable接口，同时实现接口中 compareTo方法指定排序规则。
在Excel中，如果想对一个一维的数组（只有一行或者一列的数据）进行排序的话（寻找最大值和最小值），可以直接使用Excel自带的数据筛选功能进行排序，但是如果要在二维数组（存在很多行和很多列）的数据表中排序的话...先如今要对下面的表进行排序，并将其按顺序排成一个一维数组 ?...另起一块区域，比如说R列，在R列的起始位置，先寻找该二维数据的最大值，MAX(A1:P16)，确定后再R1处即会该二维表的最大值 然后从R列的第二个数据开始，附加IF函数 MAX(IF(A1:P300...< R1,A1:P300))，然后在输入完公式后使用Ctrl+shift+Enter进行输入（非常重要） 然后即可使用excel拖拽功能来在R列显示出排序后的内容了
小伙伴们大家下午好，我是小编豆豆，时光飞逝，不知不觉来南京工作已经一年了，从2018年参加工作至今，今年是我工作最快乐的一年，遇到一群志同道合的小伙伴，使我感觉太美好了。...今天是2022年的最后一天，小编在这里给大家分享一个好用的脚本，也希望各位小伙伴明年工作顺利，多发pepper。...pip install biopython pip install pandas 查看脚本参数 python Fasta_sort_renames.py -h 实战演练 # 只对fasta文件中的序列进行命令...python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s F -a rename_fasta.fna # 对fasta文件中序列根据序列长短进行排序...，并对排序后的文件进行重命名 python Fasta_sort_renames.py -a NC_001357.1.fna -p scoffold -s T -a rename_fasta.fna
GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析...从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的 GEOquery limma GEOquery...在网页上可以看到GEO2R的按钮，点击这个按钮就可以进行分析了, 除了差异分析外，GEO2R还提供了一些简单的数据可视化功能。 1....点击Sample values, 可以看到对应的表达量值，示意如下 ? GEO2R进行差异分析的步骤如下 1....第一个参数用于选择多重假设检验的P值校正算法，第二个参数表示是否对原始的表达量进行log转换，第三个参数调整最终结果中展示的对应的platfrom的注释信息，是基于客户提供的supplement file
Leetcode -147.对链表进行插入排序 题目: 给定单个链表的头 head ，使用 插入排序 对链表进行排序，并返回 排序后链表的头 。...插入排序 算法的步骤 : 插入排序是迭代的，每次只移动一个元素，直到所有元素可以形成一个有序的输出列表。...每次迭代中，插入排序只从输入数据中移除一个待排序的元素，找到它在序列中适当的位置，并将其插入。 重复直到所有输入数据插入完为止。...，所以需要改变节点的相对位置 //至于需要与哪个节点交换，就要重新定义一个指针prev //prev从哨兵位开始走，直到prev->next->val 大于 cur...注意，删除节点并不是指从内存中删除它。这里的意思是： 给定节点的值不应该存在于链表中。 链表中的节点数应该减少 1。 node 前面的所有值顺序相同。 node 后面的所有值顺序相同。
用TransBigData进行栅格划分时，首先需要确定栅格化的参数（可以理解为定义了一个栅格坐标系），参数可以帮助我们快速进行栅格化： # 定义研究范围边界bounds = [113.75, 22.4,114.62...取得栅格化参数后，我们便可以用TransBigData中提供的方法对GPS数据进行栅格匹配、生成等操作。...grid_agg.plot(column = 'VehicleNum',cmap = 'autumn_r') 结果如图5所示： ▲图5 数据栅格化的结果 对于一个正式的数据可视化图来说，我们还需要添加底图...我们重新定义一个2km*2km的栅格坐标系，将其参数传入tbd.odagg_grid方法对OD进行栅格化聚合集计并生成GeoDataFrame： # 重新定义栅格，获取栅格化参数params=tbd.area_to_params...区域间OD可视化结果 5、交互可视化 在TransBigData中，我们可以对出租车数据使用简单的代码在jupyter notebook中快速进行交互可视化。
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。 ...在文章R语言raster包读取栅格遥感影像中，我们介绍了基于R语言raster包，对单张或多张栅格图像加以平均值、标准差计算的方法；但这一篇文章中的标准差计算方法仅仅可以对一张栅格图像的全部像元加以计算...，即标准差计算结果是一个具体的数值，而不是一景结果影像；无法对多张、多时相的栅格图像进行计算。...当然，前述提到的文章R语言raster包读取栅格遥感影像中的方法也是可以对多个栅格图像计算平均值的。...tif_sd_new <- tif_sd / 100 plot(tif_sd_new) 随后，重新绘制结果图；确认无误后，即可依据writeRaster()函数，通过如下代码保存我们刚刚得到的标准差结果栅格图像
而在这个过程中，我们一方面对Map-Reduce原理、分布集群的管理等hadoop技术框架有了更深刻的理解，另一方面，也对大数据分布式技术所能提供的算力之强大，有相当震撼的感受。 ?...栅格的划分是整个栅格化展示的基础，有了它，我们就可以进行数据预处理了。后台的数据预处理包括以下步骤：1）MR数据定位；2）分级汇总；3）按KEY排序（写入HBASE）。...由于栅格数据进行了按栅格号排序方式存储，在查询小量栅格时性能还是比较高的，但查询数十万甚至数百万的大量栅格时，由于需要进行逐个栅格枚举检索，检索性能极其低下。...为了提升查询效率，必须调整栅格只进行简单排序的方式，以实现批量检索数据。一般来说，栅格数据的存储结构包括：直接编码、链式编码、游程编码、块式编码、四叉树编码等。直接编码就相当于我们的简单排序方式。...我们对直接编码进行改进，采用方阵64*64=4096个栅格（称为栅格组）合并到一个KEY的方式存储，可大幅度减少所需要检索的KEY量。 优化三：分布式栅格查询。
在此示例中，我们将重点放在锡拉库扎市以减少生成地图的计算时间。...（在包中sp）简单地创建疾病图： library(viridis) ## Loading required package: viridisLite spplot(NY8[syracuse, ], "SMR...Poisson模型，因为这将提供与其他模型进行比较的基准。...因此，我们可能想对\（X_i \）回归 \（y_i \）。除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。 可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据： 广义线性模型（具有空间随机效应）。...Applied spatial data analysis with R. Springer-Verlag. New York. 本文摘选 《 R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析 》
Expected 疾病作图 在流行病学中，重要的是制作地图以显示相对风险的空间分布。...（在包中sp）简单地创建疾病图： library(viridis) ## Loading required package: viridisLite spplot(NY8\[syracuse, \],...混合效应模型 泊松回归 我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的Poisson模型，因为这将提供与其他模型进行比较的基准。 模型 ： 请注意，它的glm功能类似于该功能。...因此，我们可能想对\（X_i \）_回归_ \（y_i \）。除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。 可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据： 广义线性模型（具有空间随机效应）。..._Applied spatial data analysis with R_. Springer-Verlag. New York. ---- 本文摘选《R语言使用贝叶斯层次模型进行空间数据分析》
我们对PLVS框架在一些公开可用的数据集上进行了定性和定量评估，并且该软件是开源的。 图1. 三维重建的三个方面 (a) 线段 (b) 点云 (c) 分割点云。为简单起见，我们没有显示点特征。...以下是PLVS的主要贡献： PLVS是一个开源框架，它(i)同时利用关键点和关键线进行相机跟踪和稀疏建图， (ii)集成了不同的栅格建图方法：特别是八叉树、八叉树地图以及带有截断有符号距离场（TSDFs...VOMA构建，是通过从关键帧K反投影的点云的“集成”结果，为了保持两个地图之间的一致性，只要SLAM地图或其底层的位姿图经历全局优化（例如检测到环路闭合时），就会重新构建栅格地图。...图6显示了一个使用配备了Realsense R200的追踪机器人获得的栅格地图（自定义八叉树方法）。...图6，配备Realsense R200的机器人和构建的栅格地图（基于八叉树模型） 图8显示了我们使用手持式Asus Xtion Pro实时获得的实验室的3D重建和分割结果。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。 ...这里请注意，在运行代码前我们需要在资源管理器中，将上述三个路径下的各文件以“名称”排序的方式进行排序（每一景遥感影像都是按照成像时间命名的）。...我们前面选择好了50个随机位置的像元，此时就可以遍历这些像元，对每一个像元在不同时相中的数值加以读取——通过.ReadAsArray()函数将栅格图像各波段的信息读取为Array格式，并通过对应的行号与列号加以像素值的获取...随后，再对每一张曲线图的图名、图例与坐标轴标签等加以配置，并通过plt.savefig()函数将生成的图片保存在指定路径下。 ...最终，我们得到的多张曲线图结果如下图所示，其文件名通过列号与行号分别表示了当前这张图是基于哪一个像元绘制得到的；其中，每一张图的具体样式就是本文开头所展示的那一张图片的样子。 至此，大功告成。
*思路为：在预测的下一位姿上做一些细小的调整(对x、y、theta做细小调整)；对于某一次调整后的预测下一位姿，利用下一位姿的扫描数据，构建下一位姿的栅格地图；以下一位姿的栅格地图与当前位姿的栅格地图的重合度作为目标函数...(7)判断下一位姿与当前位姿间的差距是否达到设定的阈值？若是，进行更新（AddAKeyScan.m）；否则，不进行更新。...落在 当前扫描得到的栅格中 的坐标 ix = Sx(isIn);%提取出下一位姿扫描栅格 落在当前栅格地图区域的部分 的横坐标(单位:栅格)...= iter + 1; end (9)AddAKeyScan.m %将预测下一位姿的地图添加到全局地图中 %或者如果判断下一位姿出现了错误，回到的距其最近的正确位姿，重新往后进行 function [...map为在当前全局地图基础上 添加了下一位姿测量数据的地图 % pose为 如果预测的下一步位姿出现错误 返回到的距其最近的正确位姿 再重新往后进行 %--------------------
Expected 疾病作图 在流行病学中，重要的是制作地图以显示相对风险的空间分布。...在此示例中，我们将重点放在锡拉库扎市以减少生成地图的计算时间。...（在包中sp）简单地创建疾病图： library(viridis) ## Loading required package: viridisLite spplot(NY8\[syracuse, \],...01 02 03 04 混合效应模型 泊松回归 我们将考虑的第一个模型是没有潜在随机效应的Poisson模型，因为这将提供与其他模型进行比较的基准。...因此，我们可能想对\（X_i \）_回归_ \（y_i \）。除了 协变量，我们可能还需要考虑数据的空间结构。 可以使用不同类型的回归模型来建模晶格数据： 广义线性模型（具有空间随机效应）。
而在这个过程中，我们一方面对Map-Reduce原理、分布集群的管理等hadoop技术框架有了更深刻的理解，另一方面，也对大数据分布式技术所能提供的算力之强大，有相当震撼的感受。 ?...如果数据量少的话，那么，最直接就展现就是打点：在图上什么位置，指标是多少，就用不同的色系去着色。就象这张图，就是我们生产系统上对研究院旁边的华南师范大学校园的路测数据打点可视化。...后台的数据预处理包括以下步骤： MR数据定位 分级汇总 按KEY排序（HBASE） 而前台进行实时展示的处理流程包括以下步骤： 计算关注区域的外接矩形 计算外接矩形内包含的所有栅格的KEY 剔除在关注区域外的栅格...，效率较低（右图查询曲线图）栅格数据只进行了简单的按栅格号排序方式存储，在查询小量栅格时性能高，但查询数十万甚至数百万的大量栅格时，由于需要进行逐个栅格检索，检索性能极其低下。...全高分辨率下，清象素量多达200多万（1920*1080=2，073，600）一般来说，栅格数据的存储结构可以有以下几种方式： 直接编码/链式编码/游程编码/块式编码/四叉树编码 我们对直接编码进行改进采用方阵
损失函数：首先，这个λ是bounding box坐标损失的权重，外层求和是多少个栅格，内层求和是每个栅格的B个Boxes，这个像一的符号，它代表当前box中是否含有真实标签对象，坐标预测我们只计算有对象的栅格...，其他的栅格不进行计算，这个Ci代表当前栅格含有对象的概率，不光要计算含有对象的，也要计算没有含有对象的，最后的类别，只计算含有对象的栅格，没有包含对象的不考虑。...在YOLOv1中，最后是使用全连接层来生成bounding box的坐标，然而使用全连接的缺点在于丢失了特征图的空间信息，造成定位不准，作者借鉴了Faster Rcnn中锚框的思想，利用锚框直接在卷积特征图滑窗采样...，因为卷积不需要Reshape，所以很好的保留的空间信息，最终使特征图的每个特征点和原图的每个栅格一一对应。...然后使为了让YOLOv2对不同尺寸图片的具有鲁棒性，引入了多尺寸的训练，每10batch，选择新的图像尺寸对网络进行训练，最后使精度提升了2个百分点。 ?
r=gii 信息： 如果你通过本机以外的机器访问 Gii，请求会被出于安全原因拒绝。...如果生成过程中覆写过文件， 还会有一条信息说明代码是重新生成覆盖的。 生成 CRUD 代码 CRUD 代表增，查，改，删操作，这是绝大多数 Web 站点常用的数据处理方式。...选择 Gii 中的 “CRUD Generator” （点击 Gii 首页的链接）去创建 CRUD 功能。...r=country/index 可以看到一个栅格显示着从数据表中读取的国家数据。支持在列头对数据进行排序， 输入筛选条件进行筛选。 可以浏览详情，编辑，或删除栅格中的每个国家。...还可以点击栅格上方的 “Create Country” 按钮通过表单创建新国家。 ? ? 下面列出由 Gii 生成的文件，以便你研习功能和实现， 或修改它们。
本文思想的核心就是使用密集的体素直接对三维几何进行建模。同时，开发与视角先关的颜色表征不包含在本文的主要工作中，本工作仅仅使用了简单地颜色混合表示来实现。...图2 算法的整体流程示意图 体素栅格的表征 体素栅格的表征方式是在每一个体素单元内对感兴趣的性质进行显式的建模。...通过后激活实现的尖锐的决策边界 对体素的体密度进行插值后得到的值还需要经过 softplus 函数的激活以及在体密度计算公式中推导光线在某一点被反射的可能性（ \alpha 值）。...在图 4 中，作者使用二值图像回归作为例子用以比较三种顺序的能力，也证实了 post-activation 在栅格单元的使用上具有更高的效率。...图3 三种激活方式的结果比较 图4 三中激活方式以二维图像为例的结果示意图 快速直接的体素栅格优化 粗几何搜索 一般来说，场景的大部分区域都是空白区域。
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