折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复

折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复是一种数据处理技术，用于将连续重复出现的元素进行压缩，使其最多重复k次。这种技术可以减少数据的存储空间和传输带宽，提高数据处理效率。

在前端开发中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于优化数据传输和渲染性能。例如，在一个列表中，如果有大量连续重复的元素，可以使用折叠/压缩技术将这些重复元素压缩成一个元素，减少数据量，加快数据传输和渲染速度。

在后端开发中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于数据压缩和存储优化。例如，在存储大规模数据时，如果有大量连续重复的元素，可以使用折叠/压缩技术将这些重复元素压缩成一个元素，减少存储空间占用。

在软件测试中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于测试数据生成和测试用例设计。例如，在测试一个排序算法时，可以使用折叠/压缩技术生成包含大量连续重复元素的测试数据，以验证算法在处理重复元素时的性能和正确性。

在数据库中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于数据去重和查询优化。例如，在一个包含大量重复元素的数据表中，可以使用折叠/压缩技术将这些重复元素压缩成一个元素，减少数据冗余，提高查询效率。

在服务器运维中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于优化数据传输和存储。例如，在服务器之间传输大量数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少传输数据量，提高传输速度。

在云原生应用开发中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于优化容器镜像和应用部署。例如，在构建容器镜像时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减小镜像大小，提高应用部署效率。

在网络通信中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减少数据传输量和网络延迟。例如，在传输大量数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少数据传输量，提高网络传输速度。

在网络安全中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于数据加密和防止数据泄露。例如，在加密敏感数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少加密后的数据量，提高数据安全性。

在音视频和多媒体处理中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减小音视频文件大小和提高播放性能。例如，在压缩音频文件时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减小文件大小，提高音频播放效果。

在人工智能和物联网领域，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减小数据传输和存储开销。例如，在传输传感器数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少数据传输量，降低能耗。

在移动开发中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减小移动应用的数据传输量和存储空间占用。例如，在移动应用中传输大量数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少数据传输量，提高应用性能。

在存储系统中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于优化存储空间和数据读写性能。例如，在存储大规模数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少存储空间占用，提高数据读写效率。

在区块链技术中，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减小区块链数据的存储空间和提高交易处理效率。例如，在区块链中存储交易数据时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少存储空间占用，加快交易处理速度。

在元宇宙领域，折叠/压缩重复元素向量至最大k次重复可以用于减小元宇宙场景的数据传输量和存储开销。例如，在构建元宇宙场景时，可以使用折叠/压缩技术将连续重复的元素压缩成一个元素，减少数据传输量，提高场景渲染效率。

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x>3x==3#(4)初级统计max(x) #最大值min(x) #最小值mean(x) #均值median(x) #中位数var(x) #方差sd(x) #标准差sum(x) #总和length(x)...#长度unique(x) #去重复，从左往右第一次出现不叫重复，此后出现叫重复duplicated(x) #对应元素是否重复，从左往右第一次出现不叫重复，此后出现叫重复!...：中括号里是由x的下标组成的向量按条件挑选某个向量中两种类型的子集x为向量 y为条件x[x%in%y]5.修改向量中的某个/某些元素：取子集+赋值#改一个元素x[4] <- 40x#改多个元素x[c(1,5...)] <- c(80,20)x变量的修改需要赋值操作6.简单向量作图k1 = rnorm(12);k1k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 #each和times...不同，plot(k1)boxplot(k1~k2) #k1纵坐标，k2横坐标补充练习题#生成10个随机数: rnorm(n=10,mean=0,sd=18)，用向量取子集的方法，取出其中小于-2的值rnorm

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三、数据结构：向量

一个向量只能有一种数据类型，可以有重复值。...[1] 1 3 5 一个向量从左向右看，第一次出现叫做没重复，第二次或第多次出现叫重复。...> duplicated(x) #判断对应元素是否重复，没重复返回FALSE，重复返回TRUE，即第一次出现返回FALSE。...80，把第二个元素改成20 > x [1] 80 9 10 40 20 七、简单向量作图 k1 = rnorm(12);k1 k2 = rep(c("a","b","c","d"),each =...boxplot(k1~k2) ###默认k1是纵坐标，k2是横坐标。

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当所有元素互异时，r 即是 S 中小于 S[r] 的元素数目。一般地,，若小于、等于 S[r] 的元素各有i、k 个，则该元素及其雷同元素应集中分布于 S[i, i + k)。...，故lo - 1即不大于e的元素的最大秩 if(A[p] == e) return p; //有多个命中元素时，总能保证返回秩最大者 return -1; //查找失败时，返回 -1...} 解释：只有当有效区间的宽度缩短至 0 时，查询结束。...如找到，则删除该元素，如没有找到，则转到该元素的后继，继续重复上述操作。...对于有序向量，重复的元素必然是连续的区间，因此我们可以对重复的元素进行区间删除，从而实现有序向量的去重操作。

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5#法3：有重复的用rep(),有规律的序列用seq(),随机数用rnormrep("x",times=3)#"x"重复三次seq(from=3,to=21,by=3) #从3到21 间隔3取一个数rnorm...sum(x) #总和# 重要的函数 length(x) #长度数向量里元素的个数unique(x) #去重复重复的元素去掉，第二次第多次出现的去掉duplicated(x) #对应元素是否重复返回逻辑值...，短向量发生循环补齐至与长向量一直的长度，返回来的逻辑值数量与长向量一致。...8,9,10,11,12);x##改一个元素x=x[4] <- 40;x#改多个元素x=x[c(1,5)] <- c(80,20);x简单向量作图k1 = rnorm(12);k1k2 = rep(c(..."a","b","c","d"),each = 3);k2plot(k1)小知识#编程语言里，空格和减号-都是特殊字符，不要随意使用，建议使用下划线_#向量的组成部分是元素，长度（length）是数元素的个数

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possible allocate strategy 接着上面的内容可以知道一个可行的分配的方法是为每一个元素分配一个最大空间，以上面的三角形为例，此时最大空间为5。...在CSR格式中，我们需要设置三个向量对矩阵进行压缩，分别是： Value Vector(值向量)：用于存储非0值，左边的矩阵展开后得到向量 [a b c d e f] Column Vector（列向量...2) 并行方法复杂度上图中的需要排序的元素数量很少，如果数量达到一百万会怎么样呢？由下图可以看到如要使用归并排序，首先需要将1M的数据分成两半，即500K+500K。...然后再重复分半，直到最后得到1M单独的元素。很明显Step复杂度为O(log(n)),work复杂度为O(nlog(n))。 ? 仔细观察，上面的计算其实可以划分成如下3个阶段： ?...基数排序的时间复杂度是 \({\displaystyle O(k\cdot n)}\)，其中 {\displaystyle n} n是排序元素个数， k是数字位数。

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R语言学习day2

unique(x) #去重复，从左往右开始，读取第一次出现的元素） duplicated(x) #对应元素是否重复 k=duplicated(x);!...9 10 40 12 > x[c(1,5)] = c(80,20) #改多个元素 > x [1] 80 9 10 40 20 简单向量作图 > k1 = rnorm(12);k1 #分号后面的k1...boxplot(k1~k2) #结果是一张图2，k1 是纵坐标，k2是横坐标一些杂七杂八的小记录：向量里是元素，长度就是元素的个数 paste0(rep("x",3),1:3)可省略times，...加一个函数，可以查询help each和times 的区别： > rep(c("a","b","c","d"),each = 3) #每个元素重复三次 [1] "a" "a" "a" "b" "b"..." "a" "b" "c" "d" "a" "b" "c" "d" > rep(c("a","b"),times = c(4,3)) # 第一个元素循环4次，第二个元素循环3次 [1] "a" "a"

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5.多个数据的组织——数据结构 -向量一个向量内部只能有一种数据类型，可以有重复值重复值允许，不同的数据类型不允许！...#(3)根据某条件进行判断,生成逻辑型向量 x>3 x==3 -(4)初级统计 #(4)初级统计 max(x) #最大值 min(x) #最小值 mean(x) #均值 median(x) #中位数...var(x) #方差 sd(x) #标准差 sum(x) #总和 length(x) #长度/函数个数，函数思想 unique(x) #去重复（从左往右看过去，第一次出现不算重复，第二次或多次出现的算重复...） duplicated(x) #对应元素是否重复 table(x) #重复值统计 sort(x) #默认从小到大排序——R语言里的默认思想 sort(x,decreasing = F) sort(x,...简单向量作图 k1 = rnorm(12);k1 k2 = rep(c("a","b","c","d"),each = 3);k2 plot(k1) # plot()默认以下标作为横坐标，以输入的向量为纵坐标进行画图

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doris 数据库优化

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正交匹配追踪

OMP算法和MP算法类似，都是从字典中找出哪一个原子对 y 值的贡献最大，接下来是哪个原子的贡献值大，以此类推. 我们现在知道这个过程需要 N 次迭代， N 是字典中原子的个数....最后一次迭代这一步不是必须的，因为残差已经完全消除了（很多实现OMP的软件都需要输入稀疏度 K 参数，这样经过 K 次迭代以后，无论残差大小都会停止迭代）....需要注意的问题通过上面的迭代计算过程，我们应该注意如下几点： OMP中最大贡献值的计算需要对基向量进行标准化处理，不是由原始基得到的. 如果给定的基向量已经是单位向量，则不需要进行标准化....迭代的次数最多等于 \mathrm{A} 矩阵的行数M，或者如果给定了稀疏度 K ，则迭代 K 次. 如果 K < M ，则已知的 K 可以加快计算结束，如果 K 未知，则迭代 M 次....这意味着一个原子不会被选择两次，结果会在有限的几步收敛。 OMP算法步骤描述：输入：字典矩阵 \mathrm{A} ，采样向量 y ，稀疏度 k .

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生信马拉松 Day2

变量名称不允许以数字开头，也不可以包括空格和减号，可以使用_代替空格，用.代替-例如命名为，'x_1'，'x.daytime'（2）初级统计（极其常用，要背诵）max(x) #最大值min(x) #...，仍然为向量duplicated(x) #返回逻辑值，无重复时为FALSE，随后每一次重复为TRUEtable(x) #重复值统计sort(x) #默认从小到大排序！！...,sep=' ')，可以连接多个向量，间隔默认是空格paste0() #paste0()=paste(sep='')，也就是0距离连接以上三个均为等位运算，也就是向量与向量 | 元素与元素之间一对一的计算...如何修改向量中的某个/某些元素依据向量的下标（索引，index）修改x[4] = 40x[c(1,5)]=c(2,4) ！！R里面的修改需要经过赋值，没有赋值就相当于没有修改过6....简单向量作图k1=rnorm(12);k1 #这是随机数，随机的数不同，后面的图也不会相同，很正常plot(k1) #该图横坐标是下标，即k1的下标12个数字k2=rep(c('a','b','c','

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压缩感知重构算法之压缩采样匹配追踪（CoSaMP）

因为y的每一个s向量的结合的能量与信号x中s个向量的能量相对应。（我觉得这里的Phi应该是理解为字典矩阵的，因为计算内积的时候我们是选择将字典矩阵与残差相乘，残差初始化为观测向量也就是Phi*x）。...接着是伪代码中所说的Identify large components，也就是找到内积值中最大的2K项，复制给Ω，对应上述代码的第10行。...“b|Tc←0”中的“Tc”应该是T的补集(complementary set)，向量b的元素序号为全集，子集T对应的元素等于最小二乘解，补集对应的元素为零。...以下测试代码基本与OMP单次重构测试代码一样。...clear all;close all;clc; %% 参数配置初始化 CNT = 1000;%对于每组(K,M,N)，重复迭代次数 N = 256;%信号x的长度 Psi = eye(N);%

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从零开始的异世界生信学习 R语言部分 06 R应用专题

The birch canoe slid on the smooth planks." x ### 1.检测字符串长度 str_length(x) #计算字符串中有多少字符 length(x) #计算向量中元素的个数...，生成与向量元素相等的逻辑值向量，可以用来取子集 str_starts(x2,"T") ##检测是否以T开头 str_ends(x2,"e") ##检测是否以e结尾图片 5. str_replace...distinct(test,Species,.keep_all = T) ##某一个数据第一次出现视为不重复，之后出现的为重复图片 2.mutate（）数据新增列 # mutate，数据框新增一列...= str_detect(samples,"tumor");k1 ifelse(k1,"tumor","normal") k2 = str_detect(samples,"normal");k2 ifelse...（向量）实施相同的操作 test <- list(x = 36:33,y = 32:35,z = 30:27);test #返回值是列表，对列表中的每个元素（向量）求均值(试试方差var,分位数quantile

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