最大子数组和【中等】 给你一个整数数组nums请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。子数组 是数组中的一个连续部分。...综上分析，以第2个元素作为子数组尾元素的最大和 就是在：以第1个元素作为数组尾元素最大和 + 第2个元素，第2个元素 中选一个较大的。...如果再加入第3个元素，以第3个元素作为子数组尾元素的最大和选择同理也是：第3个元素，第3个元素+以第2个元素作为子数组尾元素的最大和中选一个较大的。...定义状态： 确定问题的状态，即描述问题局部情况的变量。状态的选择对问题的建模至关重要，不同的状态选择可能导致完全不同的动态规划解法。...初始化： 定义问题的初始状态并进行初始化。 确定边界条件： 确定问题的边界条件，即在最小规模下直接解决问题的情况。这是递归或递推开始的基础，通常是问题的最小子问题。
增加聚集索引 算法代码演示 数据差距范围 此部分计算的逻辑是将每个用户分组下本来连续的序号中，缺失了某些记录，这些缺失的部分对应的区间范围，若缺失的为连续的，返回连续的区间，若缺失为单个记录，返回首尾相同的序号...10万个用户测试，100天打卡天数，足够满足一般互联网中等规模的活动场景使用。 数据岛范围的SQL代码及结果 原理：使用排名窗口函数，对用户进行分组计算。...下一步对排名产生的相同的数值进行分组汇总，连同用户字段，最终可统计出某用户在某个差异值grp下的连续区间。...，致使同样都是对数据集合进行运算，但因为缺失窗口函数特性支持，性能上仍然和SQL中的窗口函数处理有非常大的差距。...现实场景更靠谱的是日期维度的数据序列，日期和序列原理一样，只需使用DateAdd函数处理下即可，书中也有相应的例子，有兴趣可自行翻阅。 想必有人好奇地问，这些内容在其他数据库中是否同样可以？
一、贪心算法的介绍 贪心的基本原理:每一步都选择局部最优解，而尽量不考虑对后续的影响，最终达到全局最优解。 贪心的局限性:贪心算法不能保证获得全局最优解，但在某些问题上具有高效性。...现在他需要将这 n 名队友分成两组 a和b，分组必须满足以下条件: 每个队友都属于 a 组或b组。 a 组和b组都不为空。 战斗力差距最小。...数据范围保证:2 ≤n ≤ 1e5,1 ≤ wi≤ 1e9 输出格式 输出一个整数，表示可以得到的最小战斗力差距 简单排序模型。...为了使参加晚会的同学所获得的纪念品价值相对均衡，乐乐需要将购来的纪念品根据价格进行分组。但每组最多只能包括两件纪念品，并且每组纪念品的价格之和不能超过一个给定的整数 w。...贪心策略是：每次选取最贵的礼物，并尝试为它配对一个最便宜的礼物，以确保每组的容量得到最大化利用。这样做既高效又实用，因为最贵与最便宜的礼物组合往往能最有效地占满一组的容量。
在上面的代码中可以看出，是按照产品的类型去分组，在组内以价格的顺序升序排列，运行的结果如下。（rank的排序下面会单独说） ?...2、连续登录问题 假设有一张含两列(用户id、登陆日期)的表，查询每个用户连续登陆的天数、最早登录时间、最晚登录时间和登录次数。...运行的代码及结果为： ? ? 第二步，用user_id和辅助列作为分组依据，分到一组的就是连续登录的用户。...在每一组中最小的日期就是最早的登陆日期，最大的日期就是最近的登陆日期，对每个组内的用户进行计数就是用户连续登录的天数。 运行代码及结果为： ? ? 若求解每个用户的最大登录天数。...示例：数据还是上题中的数据，求解连续登录五天的用户 第一步，用lead函数进行窗口偏移，查找每个用户5天后的登陆日期是多少，如果是空值，说明他没有登录。运行的代码为 ?
计算连续分组赋值相同的分组ID判断连续条件，有两种处理思路：1.双排序差值法；2.累积求和法；1.双排序差值法双排序差值法是指对一列连续数据得到排序1，对符合条件数据进行排序的到排序2，两列排序差值作为分组...统计分析得到最终结果在得到分组ID之后，根据分组ID与特定分组的列，进行分组，即可得到每个连续的段。然后使用聚合函数统计连续行数（连续天数）或者max或者min得到最大最小值等。...或者对结果再次筛选得到对应的用户等。或者对数据进行拼接聚合等，总之后续添加逻辑即可。三、详细题目拆解普通连续问题1....常见大数据面试SQL-连续点击三次用户该题目是在得到连续分组ID 之后，增加了聚合逻辑的考察，count()统计连续登陆天数，然后对统计结果进行筛选；中等难度连续问题1.常见大数据面试SQL-销售额连续...京东大数据面试SQL-合并数据该题目属于在得到分组ID之后，增加了数据进行拼接聚合的的要求。高难度连续问题1.
目前市面上说的几英寸是对角线的英寸数 为简便起见，Android 将所有实际屏幕尺寸分组为四种通用尺寸：小、 正常、大和超大。...具体来说，设备的smallestWidth 是屏幕可用高度和宽度的最小尺寸（您也可以将其视为屏幕的“最小可能宽度”）。...使用 smallestWidth 定义一般屏幕尺寸很有用，因为宽度 通常是设计布局时的驱动因素。UI 经常会垂直滚动，但 对其水平需要的最小空间具有非常硬性的限制。...可用的宽度也是 确定是否对手机使用单窗格布局或是对平板电脑使用多窗格布局的关键因素。因此，您可能最关注每部 设备上的最小可能宽度。...下面以图标设计为例进行介绍。 在设计图标时，对于五种主流的像素密度（MDPI、HDPI、XHDPI、XXHDPI 和XXXHDPI）应按照 2:3:4:6:8 的比例进行缩放。
查询中的计算功能有两类，一类是系统预定义的计算，如合计，计数、求平均值、求最大和最小值等常用的功能，另一类是自定义的计算，即通过编辑表达式，在表达式中对一个或多个字段进行计算。...接下来是汇总查询时需要注意的，点击右上角“汇总”在下侧新增“总计”行。选择“平均值”选项。 [hfhufsdp3t.gif] 点击左上角的“运行”执行该查询，得到查询结果，获得所有单价的平均值。...[mrz0t0va7h.gif] 这样示例的求平均值与统计函数是一样的，这个示例演示了最简单的汇总查询，主要展示如何设置汇总的计算。 2、示例二 问题：统计每个出版社出版的书的种类数量？...要求结果显示出版社名称和书种类的数量。 分析：需要的查询的数据分别来自出版商表和图书表。...[wo5qru9hda.gif] 然后点击左上角的“运行”图标，查看运行后的结果。（如果想改变查询结果中列的名称。可以在查询设计中，在字段之前加上要改的名称和英文冒号。）
答案： 方法2是首选，因为它创建了一个可用于采样二维表格数据的索引变量。 43.用另一个数组分组时，如何获得数组中第二大的元素值？ 难度：2 问题：第二长的物种的最大价值是什么？...难度：2 问题：根据sepallength列对iris数据集进行排序。 答案： 45.如何在numpy数组中找到最频繁出现的值？ 难度：1 问题：找到iris数据集中最常见的花瓣长度值（第3列）。...输入： 输出： 答案： 54.如何使用numpy排列数组中的元素？ 难度：2 问题：为给定的数字数组a排序。 输入： 输出： 答案： 55.如何使用numpy对多维数组中的元素进行排序？...难度：2 问题：创建一个长度为10的numpy数组，从5开始，在连续数字之间有一个3的步长。 答案： 69.如何填写不规则的numpy日期系列中的缺失日期？ 难度：3 问题：给定一个不连续的日期数组。...通过填补缺失的日期，使其成为连续的日期序列。 输入： 答案： 70.如何在给定一个一维数组中创建步长？
Java默认堆区空间大小是物理内存的六十四分之一(1/64).默认最大堆空间是物理内存的1/4 想要对JVM调优的话，就先要知道自己的家底。默认情况下，当前服务的JVM最大和最小内存是多少呢？.../64 -Xmx 最大分配内存，默认为物理内存的1/4 -XX:+PrintGCDetails 输出详细的GC处理日志 修改好了之后，重新运行程序，我们看看控制台打印的信息： 编辑 修改后，我们发现堆内存的最大和最小的值是相等的...需要说明一点，在生产环境中，我们最好也把最大和最小值设置一样。这样可以减少空间差距切换从而影响了程序的稳定健壮性。 在上图2部分区域，就是打印出了jvm的详细信息。...在物理上区分是2个，分别是新生代和老年代，怎么证明呢？ 编辑 还记得我们参数设置的是1024m吧。把新生代和老年代的total相加，是不是就是打印出最大和最小堆内存的值？...再来看看新生代和老年代空间占用比例：305664/699392是不是于等于1/2。 怎么证明新生代是有伊甸园区、from区、to区三部分组成呢？三部分占用比例怎么证明是8/1/1呢？
解法 数据范围很小，我们可以随意操作。 不难发现这是一道典型的贪心问题。 首先考虑对糖果进行排序，显然对于最大的两颗糖果是必须要花钱买的。...解法 由于我们已经知道了原数组中每两个相邻元素的差值，也就是说只要我们确定了其中任意一个数字，就可以确定其他的。 进而我们可以想到，原数组的最大和最小值的差值也是确定的。...最简单的做法就是给原数组的第0位一个假定的值，然后求最大最小值计算gap。当然我们也可以不这么做，直接求解。为了方便理解， 我们可以简单做个图，以样例[3,-4,5,1,-2]为例。...求最大顺差和最大逆差用到了求数组区间最大和的思路：维护一个tmp值，保存中间结果。每次读入新值时和tmp相加，接着判断tmp大小。当tmp小于0时，说明之前的序列已经不构成增益，舍弃，将tmp置为0。...用一个字符串进行表示，其中S表示座位，P表示植物。 要求将这些椅子和植物分组，保证每组当中必须有两张椅子，植物数量可以随意，要求满足条件的方案数。
,可以使用DESC设置降序排列 select * from user order by classid,age DESC 以上语句就是先对classid进行升序排序,然后在结果中对age进行降序排序...允许两者结合以进行复杂和高级的过滤。 但是，组合AND和OR带来了一个有趣的问题。...计算字段是运行时在SELECT语句内创建的 拼接 Concat vendors表包含供应商名和位置信息。...使用这些函数，MySQL查询可用于检索数据，以便分析和报表生成 确定表中行数（或者满足某个条件或包含某个特定值的行数）。 获得表中行组的和。...这使我们能够对行进行计数，计算和与平均数，获得最大和最小值而不用检索所有数据 目前为止的所有计算都是在表的所有数据或匹配特定的WHERE子句的数据上进行的。
数据安全平台（DSP，Data Security Platforms）的概念来源于Gartner的《2021数据安全技术成熟度曲线》，DSP定义为以数据安全为中心的产品和服务，旨在跨数据类型、存储孤岛和生态系统集成数据的独特保护需求...高级别集成和简化部署，以API方式和云交付，比如代理软件或网关，以最小侵入性方式创建DSP的架构，可作为独立工具和基于云的服务产品提供。...数据脱敏（Data Masking） 数据脱敏转换数据，使其无法读取或至少无法识别，从而允许以合规的方式进行处理。...相反，未授权访问敏感信息的实体将获得脱敏后的数据。...现阶段DSP现状差距 以上为Gartner的构想，但在企业当前的环境、数据安全厂商的产品方案与之相比，仍有不少差距，阻碍DSP 发展的重要差距包括： 数据安全的孤岛——数据安全的孤岛致使难以扩展，也难以支持业务的数字化转型
一个好的安全解决方案一定要有利于三大支柱的集成。反之，如果一个安全方案没有跨这三个支柱来运行，也没有促进三大支柱的互操作性和数据集成，那么它就是一个孤岛解决方案。...本文试图以世界顶级IAM和PAM专家的视角，反映身份和权限的攻击向量和防御之道。 看见是王道！孤岛很糟糕。你是在创造“看见”，还是在创造“孤岛”？你能同时看见漏洞、身份、权限吗？...5.从IAM(身份访问管理)到PAM(特权访问管理) 6.洞察和见解 01 网络安全的三大支柱 作者认为：在宏观层面上，如果对所有安全解决方案进行分组，就会发现每个方案都属于三个逻辑分组之一。...话再说得狠一点：如果一个安全厂商没有跨这三个支柱来运行，也没有促进三大支柱的互操作性和数据交换的集成/整合策略，那么它确实就是一个单点/孤岛解决方案。请慎用这样的方案。...分析是指通过持续收集和处理与身份相关的配置、分配、使用数据，获得运营和安全洞察。 高级身份分析支持更明智、更具预测性的治理方法。
例如企业资源计划（ERP），其更紧密的集成将让团队从大量的数据中获得更多的洞察力，其中大部分都是敏感的数据。拥有开放的生态系统是必不可少的，但只有授权用户才能访问。...在过去，安全性阻碍了云迁移，尤其是在无法使用合适的工具来维护对组织应用程序及其处理的敏感数据的控制和可见性的时候。...这些团队所寻求的证据很容易获得并且采用通用格式，使他们能够验证系统是否受到与其敏感性和重要性相关的控制。如果确定了差距，那么缩小差距将适用于所有环境，而不是零碎的修复。...DevOps团队需要一个安全控制，它可以扩展和发送关于单个控制平台上显示的性能，或者可以用最小的进程开销为其创建和管理警报。...集成和编排 没有安全控制将成为孤岛，保护跨环境工作负载的安全控制也不应该是孤岛。对于具有成熟DevOps功能的团队，需要在控件之间存在紧密的集成，以构建自动编排和管理功能。
，分析路由表表项： 目标子网号 子网掩码 下一跳 端口 获得IP数据报的目标地址，将其与子网掩码进行与运算，得到网络号 对照路由表的目标子网号进行匹配： 如果找到，则按照表项对应的接口转发该数据报...，主机用32位全零的地址作为本机地址，以32位全一的地址进行广播 DHCP 返回: IP 地址 第一跳路由器的IP地址（默认网关） DNS服务器的域名和IP地址 子网掩码 (指示地址部分的网络号和主机号...），如果一个IPv6的“孤岛”想向另一个IPv6的“孤岛”发送信息，只需要给分组在IPv4的“网络海洋”之中准备一艘“小船”就好，或者是隧道。...全面部署IPv6还需要很长一段时间，当慢慢地网络变成IPv6的“海洋”时，IPv4称为“孤岛”，那么则使用IPv6的隧道进行数据报传输，直到最后全面部署IPv6，完成平滑过渡。...routing protocol：内部网关协议 不同的AS可能运行着不同的内部网关协议（如：LS，DV） 能够解决规模和管理问题 如：RIP,OSPF,IGRP 网关路由器：AS边缘路由器，可以连接到其他
5：按步骤四形成的用户和最终日期基准分组，过滤出次数大于等于4的数据 6：按照用户分组去重，获得最终结果 方法二：采用超过两天的登录间隔为分界线分组 SELECT id FROM ( SELECT...：根据基准日期分组，过滤出大于等于4天的数据 5：根据步骤四结果去重，获得最后结果 方法三：采用过滤掉连续登录的数据 SELECT id FROM ( SELECT id,...2：如果日期差小于等于2，则连续登录，记为0，否则记为1，记为日期基准 3：添加一个row_number和 count 窗口函数 4：取出日期基准为1的数据和最后一条数据 5：比较当前行和前一行rn的差...并过滤出连续登录超过4天的用户 6：根据用户分组去重，获得结果 五、拓展 1：连续登录其实是分组问题的一个特例，只要把合适的数据划分到同一个组内，结果肯定是水到渠成的事 2：本文给的几个例子都是先求最基本的基准...1的和最后一条提取出来，然后计算前后的序列差，但是要注意最后一条要特殊处理 方法四巧妙的利用sum窗口，基准为0的数据sum后还是数据本身，然后就能生成分组的基准 3：个人对类似分组操作，更倾向于方法二和方法四
将适应于特定问题的深层神经网络扩展到具有数千个节点的大型系统是一项具有挑战性的工作。事实上，这是将人工智能（AI）和高性能计算机（HPC）进行融合时面临的几个障碍之一。...除了上述扩展性问题，Dubey还写道：“更加困难的是，传统的HPC程序员对用于并行编程和分布式编程的低级应用程序接口（API）（如OpenMP或MPI）非常熟悉，而与此不同的是，一个典型的数据科学家可能只熟悉某些基于高级脚本语言的框架...我们将在2017年11月12日至17日在美国丹佛市举行的超级计算机大会上分享这项工作。” 该博客链接到一篇有趣的论文--对深度学习的大分组数据训练：泛化差距和夏普最小值（Sharp Minima）。...这篇文章是英特尔和西北大学的研究人员为解决上述扩展性问题而撰写的。 其中一段摘要如下：“我们调查大分组机制中泛化性下降的原因，并给出了数值证据，以证明大分组方法将收敛于训练和测试函数的最小值。...我们讨论了几种实验性策略，以帮助大分组方法消除这种泛化差距。” 该博文具有很好的阅读价值，并对英特尔的工作与思考进行了简述。
存储视频文件，支持视频上传、分组、增删改查等操作。内容加工：根据不同的应用场景和渠道，对内容进行格式转换、编辑优化等处理。内容存储：提供安全、高效的内容存储解决方案，支持大规模内容的存储和检索。...这些数据经过处理后，可以被多个业务场景复用，避免了数据孤岛和重复建设的问题，提高了数据的利用效率。...数据服务层：这一层提供对处理后的数据的访问和使用接口，使得业务应用和分析工具可以方便地获取和使用数据。这通常通过API、数据服务引擎或数据虚拟化工具来实现。...政务领域：随着政府部门信息化建设投入的不断加大和政务云化进程的加速，数据中台在政务领域的应用也逐渐增多。政府部门可以利用数据中台打破数据孤岛，实现跨部门、跨系统的数据共享和协同工作。...这样可以提高内容的复用性，减少重复工作，并且有助于保证内容的一致性和质量。 数据中台则是一个集中管理企业数据的平台，它旨在解决数据孤岛、数据质量问题，提供数据服务和促进数据驱动的决策。
这里我们用北京空气质量数据作为案例进行演示，需求是找出北京空气质量连续污染最长持续多久并确定其周期。 ?...图3：处理后数据 2. 求连续污染持续天数 结合上次的《利用Python统计连续登录N天或以上用户》案例，我们这里再提供1种新的解题思路，合计2种解题思路。 以下解法来自小明哥和才哥 2.1....图5：辅助列 步骤3：分组计数获得连续天数，分组求最小最大值获得连续 污染起止日期 t.groupby(groupids).agg({ 'time': lambda x:f'{x.min()}~...图7：辅助列值预览 我们可以发现，按照辅助列分组进行计数即可获得连续污染天数，如上红色标记区域。...图9：辅助列创建思路预览 我们也可以发现，按照辅助列分组计数即可获取空气质量连续天数（优良和污染均可），如上红色区域。
来自加拿大和捷克的几位计算机科学研究者提出一种新算法 DeepStack，在一对一无限注德州扑克中打败了人类对手。这是AI 在不完美信息博弈中堪称里程碑式的突破。...在一项有数十名参赛者进行的44000手扑克的比赛中，DeepStack 以显著差异在一对一无限注德州扑克中击败职业扑克玩家。...在过去20年中，对完全策略（complete strategies）进行抽象（abstraction）和离线计算（offline computation）是这类问题的主要方法。...这些是在完美信息博弈中取得成功的两个核心原则，尽管在这些设置中从概念上来说更简单就能实现。因此，完美信息博弈和不完美信息博弈之间的差距已经消除。...由于包含信息不对称的许多现实世界的问题，DeepStack 也对不符合完美信息假设的环境有影响。处理不完美信息的 abstraction 范式可以用于保护战略资源以及在医疗中进行稳健的决策。
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