处理 n 位数字串问题 ( 考试题 ) 多重集全排列公式 给定多重集 , 有 k 种元素 , 每种元素 n_i 个 ; S = \{n_1 \cdot a_1 , n_2 \cdot a_...其中 n=n_1 + n_2 + n_3 + \cdots + n_k ; ---- 指数型母函数 处理多重集排列问题 引入 给定多重集 , 有 k 种元素 , 每种元素 n_i 个 ;...n 位数的方案数 , 同时还要满足以下要求 ; 3,7 出现的此处为 偶数 ; 1,5,9 出现次数不加限制 ; 分析 : 相当于把 n 个不同的球放到 1,3,5,7,9 五个盒子中...3^n + 1 ) 种 ; ---- 指数型母函数 处理 n 位数字串问题 ( 考试题 ) 题目 : 把 n 个编号的球 , 放入 3 个不同的盒子里 , 同时还要满足以下要求 ; 第...前的系数为 \cfrac{1}{4} ( 3^n - (-1)^n - 2^n + (-2)^n) , 那么对应的 n 个编号的球 放入 3 个不同的盒子中 , 满足一系列条件的方案数为 \cfrac
先介绍成本优化器，常使用选择性和基数开始 基数Cardinality： 基数的官方定义来自数学概念：一个集合中的值的数量。...但当应用于数据库时，其含义有点不同：某列唯一键的数量，称为基数，即某列非重复值的数量。如性别列，男女两个值，即此列的基数为2。 在实际应用中，我们通常不会将基数作为数字来讨论。...很多不同的值是高基数；很多重复的值是低基数。基数对性能影响很大，因为它影响查询执行计划。优化器将检查列统计数据，并使用它们来计算查询可能匹配的值数量，以及其他内容。...根据发现的内容，它可能会使用不同的查询执行计划来尝试获得最佳性能。 选择性Selectivity： 某列基数与总行数的比值再乘以100%，则称为某列选择性。...Project集合和投影列序数与基数（非重复列记录数）映射关系Map，选择最大NDV（非重复值个数量number of distinct value） /** * 从投影列集合中选列最大基数
目录 背景 非重复值数NDV估算 TableScan的NDV估算 Join的NDV估算 Filter的NDV估算 Aggregate的NDV估算 Project的NDV估算 总结 背景 NDV全称为Number...，其中如非等值谓词Predicate选择率和函数Function选择率是使用NDV来估算的，还有计算最大NDV方法、平滑选择率Selectivity计算方法、指数后退选择计算方法、getMaxNDVForJoinSelectivity...）四类信息，再针对不同Operator操作符特性来计算NDV方法。...即PART_COL_STATS基于列的记录，记录里含有NUM_DISTINCTS非重复值数，再对所有列的NDV累乘，即非重复排列组合，构成非重复记录数的基数Cardinality，最后与TableScan...例如，如果您选择100个介于1和100之间的随机值，那么最终很可能会得到少于100个不同的值，因为您将多次选择一些相同的值。
本文主要是通过对比GEE、PIE和AI Earth平台，主要是计算不同平台，同一个NDVI的均值计算，我们已测试结果如何。 1....PIE-engine PIE获取北京市获取某一个区域的区域的NDVI平均值，但是结果却显示没有，只能通过加载图层点击图层上的点获取某一个点的NDVI值，而且这里用到区域统计使用的函数仅有min,max,...- reducer(Reducer) 统计类型，包括最大值、最小值和求和。 - geometry(Geometry) 统计区域范围。默认是影像第一个波段的范围。...，两者的函数构造是不同的，如果直接用PIE中的function代码直接放入GEE中是无法运行的，主要问题如下面所示和代码区别： //PIE——NDVI函数 function imgCalculate (..., [ 117.1224239290218, 40.20026024458343 ] ]] ) # 归一化植被指数
动荡指数（Turbulence Index） 假设： 表示所有资产的数量； 表示这n个资产在过去 时期的平均收益率向量； 表示这n个资产在过去 时期的收益率协方差矩阵； 表示n个资产在t时期的收益率向量...动荡指数的定义如下： 动荡指数（The Turbulence Index）是衡量统计异常程度的指标，它既考虑了回报率的大小，也考虑了它们之间的相互作用。 动荡指数量化了给定资产范围内异常行为的程度。...实证 接下来，我们基于以下资产大类分析动荡指数应用在组合管理的效果： 与之前文献中不同的是，我们在每个周最后一个交易日，基于前6个月的窗口滚动计算动荡指数。...我们可以在组合管理中，以动荡指数作为优化目标。特别是，知道动荡指数上升的时期往往对应于低于通常资产回报的时期，就有可能通过控制动荡指数的峰值来增强投资组合的风险回报。...具体策略逻辑如下，在每个周末： 计算前文定义的全球金融市场动荡指数的值； 确定动荡指数相历史值高出的百分比s%； 将投资组合的s%配置为现金，将投资组合的1-s%配置为美国股票。
CBO 认为那些消耗系统 I/O 和 CPU 资源最少的执行路径就是最佳的执行路径。...distinct值的数量，num_rows指的是目标列的count数，num_nulls指的是目标列null值的数量)。...: 50 Nulls: 3 Density: 0.020000 多列a1、a2的density是0.02，NDV50表示有50个不同值 ColGroup (#1, VC) SYS_STU...创建age + boyfriend组合索引 从执行计划中可以看到在索引的前缀字段age传入的是范围值的情况下，后缀字段boyfriend='no'会在access和filter中都出现（access方式是指根据该行执行计划的执行方式去定位记录...如果索引的前缀字段是数量不多的IN查询，那么执行计划会变成INLIST ITERATOR方式的扫描，方式类似循环中的相等条件查询。
50 厘米卫星图像的建筑物轮廓数据集_此星光明的博客-CSDN博客 归一化建筑指数： NDBI是查勇等在杨山提出的仿归一化植被指数基础上提出的, 它可以较为准确地反映建筑用地信息, 数值越大表明建筑用地比例越高...计算公式如下: 式中，RNIR、RMIR分别为图像的近红外、中红外的反射辐射值，对应OLI数据的5波段、6波段。...NDBI图像颜色越深，代表值越大，表明建筑用地比例越高，建筑密度越高，通过目视解译，不断调整NDBI阈值，直到找到合适的阈值，提取建设用地，调整阈值后获得不透水面分布 。...function ndv_LANDSAT_8(image) { var ndbi = image.normalizedDifference(['B6', 'B5']);....filterBounds(hh) .filterDate("2015-1-1", "2016-1-1") .map(rmCloud).map(ndv_LANDSAT
2022-03-19：已知一棵二叉树上所有的值都不一样， 给定这棵二叉树的头节点head， 给定一个整型数组arr，arr里放着不同的值，每个值一定在树上 返回数组里所有值的最低公共祖先。
2021-05-21：给定一个数组arr，先递减然后递增，返回arr中有多少个绝对值不同的数字？ 福大大 答案2021-05-21： 双指针。左指针最左，符合条件时右移；右指针最右，符合条件时左移。
通过比较不同模型的结果并评估其性能可以对使用哪些模型、如何改进现有模型以及如何优化给定任务的性能做出正确的决定，所以评估指标在机器学习模型的开发和部署中发挥着至关重要的作用。...精度高意味着假阳性的数量低，而召回率高意味着假阴性的数量低。对于给定的模型，通常不可能同时最大化精度和召回率。为了进行这种权衡，需要考虑问题的特定目标和需求，并选择与它们相一致的评估度量。...分数范围从 -1 到 1，值越接近 1 表示聚类结构越强。 Calinski-Harabasz指数:它衡量的是簇间方差与簇内方差的比值。较高的值表示更好的聚类解决方案。...** Davies-Bouldin 指数:它衡量每个簇与其最相似的簇之间的平均相似性。较小的值表示更好的聚类解决方案。...Adjusted Rand 指数:它测量真实类标签和预测聚类标签之间的相似性，并根据概率进行调整。较高的值表示更好的聚类解决方案。
本文的目的是：(i) 改进不同森林类型（即阔叶林、针叶林和混交林）的 AGB 估算；(ii) 确定遥感数据的最佳组合，以提高使用 ML 方法估算森林 AGB 的准确性；(iii) 对太岳山下霍东煤矿区域内的森林进行勘探...通过比较不同变量组合建立的生物量模型，结果表明变量数量与模型精度并无直接关系，两个变量组合的模型精度优于三个或更多变量组合的模型。...在不同的变量组合中，用光谱指数和 K-T 构建的最佳模型对阔叶林的 AGB 预测最好，而对针叶林和混交林的最佳变量组合是光谱指数、纹理特征、光谱指数和波段。...结论 本研究在 GEE 云平台中使用了四种 ML 方法，利用单源和多源变量组合构建了森林 AGB 模型，并利用变量重要性值和预测 AGB 值与测量 AGB 值之间的皮尔逊相关系数对其性能进行了评估。...森林生物量预测应用程序以上述应用程序为基础，但对其进行了扩展，允许用户使用本分析中使用的 30 种多源变量组合选择不同的 ML 方法进行生物量模型预测，并可在线比较森林 AGB 估计值和准确性（即 R2
这里还是先简单提一下Cardinality基数和Selectivity选择率概念： 基数：某列唯一键的数量，称为基数，即某列非重复值的数量。...选择率：某列基数与总行数的比值再乘以100%，则称为某列选择率 当有多列组合的记录时，就把基于某列的基数和选择率概念扩展到元组或整个记录行的基数和选择率概念，分别非重复记录数（元组基数）和非重复记录与总记录的比率...这样做好处： 两个RelNode进行Join时，Join返回记录数多少由的主键侧记录数选择率和外键侧非重复值共同决定的。...通过对Join两侧的RelNode进行分析，确定哪一侧为重复PK side，哪一侧为含有非重复值FK side就显得异常重要了。...//基数的概念是基于列的,可以是多列组合。
决策树算法是一类常用的机器学习算法，在分类问题中，决策树算法通过样本中某一维特征属性值的分布，将样本划分到不同的类别中，而这一功能就是基于树形结构来实现的。...熵（Entropy）是度量样本集合纯度最常用的一种指标，对于包含m个训练样本的数据集D{(X(1),y(1)),(X(2),y(2)),…,(X(m),y(m))}，pk为数据集D中第k类别数量所占比例...将数据集D按照某个特征的值划分为两个子数据集，此时数据集D的信息熵减小了，对于给定的数据集，划分前后信息熵的减少量称为信息增益为： ?...，需要设置划分的终止条件，通常在算法的过程中，设置划分终止条件的方法主要有：①结点中的样本数小于给定阀值(前剪枝)；②样本集的基尼指数小于给定阀值(后剪枝)；③没有更多特征。...分类树的构建过程可以分为以下几个步骤： 对于当前训练数据集，遍历所有特征及其对应的所有可能切分点，寻找最佳切分特征及其最佳切分点，使得切分之后的基尼指数最小，利用该最佳特征及其最佳切分点将训练数据集切分成两个子集
Spark CBO 原理 CBO 原理是计算所有可能的物理计划的代价，并挑选出代价最小的物理执行计划。其核心在于评估一个给定的物理执行计划的代价。...[,columnn]; 从如下示例可见，customer 表的 c_customer_sk 列最小值为 1， 最大值为 280000，null 值个数为 0，不同值个数为 274368，平均列长度为 8...对于每个 bin，匀记录其最小值，最大值，以及 distinct count。 值得注意的是，这里的 distinct count 并不是精确值，而是通过 HyperLogLog 计算出来的近似值。...Filter 后 A.ndv = ndv(<B.value) = ndv(<15)。...该值可根据 A < 15 的 5 个 bin 的 ndv 通过 HyperLogLog 合并而得，无须重新计算所有 A < 15 的数据。
NP 问题（多项式时间可验证问题）：这就像你找到了一个宝藏箱，装有一个巨大的数字锁，但你没有解锁工具。你可以尝试不同的密码组合，但你无法确定哪一个是正确的。...这就是与多项式函数不同之处，在指数函数中，x 出现在指数部分，它的幂是一个常数倍数。这导致指数函数的增长非常快，与 x 的增加呈指数级增长。...旅行推销员问题是一个经典的组合优化问题，通常描述为以下情景： 假设有一个推销员，他需要访问一组不同的城市，然后返回出发城市，使得他在旅途中经过每个城市恰好一次，同时总路程最短。...TSP 是一个组合优化问题，其难度随着城市数量的增加而指数级增加。 当城市数量较少时，可以使用穷举法（枚举所有可能的路径）来找到最优解，但随着城市数量增加，穷举法的复杂度急剧上升，变得不切实际。...动态规划方法的时间复杂度随着城市数量的增加呈指数级增长，所以并不高效。 回溯法 回溯法是一种解决组合优化问题的方法，它通过穷举所有可能的路径，然后选择最短的路径。
# 默认情况下，它检查从2个聚类到15个聚类的情况 # 花费时间 休伯特指数 休伯特指数是一种确定聚类数量的图形方法。...number of clusters ## ## ***** 结论***** ## ## * 根据多数规则，集群的最佳数量是...在26个指数中，大多数（10个）投票给2个聚类，8个投票给3个聚类，其余8个（26-10-8）投票给其他数量的聚类。 直方图，断点=15，因为我们的算法是检查2到15个聚类的。 ...给定一个数字向量或数据框架的一列 根据其最小值和最大值生成统一的随机数 runif(length(x), min(x), (max(x)))# 2....计算随机数据集的霍普金斯统计量hopkins_stat ---- 最受欢迎的见解 1.R语言k-Shape算法股票价格时间序列聚类 2.R语言中不同类型的聚类方法比较 3.R语言对用电负荷时间序列数据进行
概率质量函数给出了一个变量可以等于某个值的概率，相反，概率密度函数的值本身并不是概率，因为它们首先需要在给定范围内进行积分。...许多机器学习模型被设计为遵循正态分布的最佳使用数据。...例如，保险公司经常使用泊松分布来进行风险分析（例如，在预定时间范围内预测车祸事故的数量），以决定汽车保险的价格。...指数分布 最后，指数分布用于对不同事件发生之间的时间进行建模。 举例来说，假设我们在一家餐厅工作，并且希望预测到到不同顾客进入餐厅之间的时间间隔。针对此类问题使用指数分布，可能是一个理想的起点。...指数分布的另一个常见应用是生存分析（例如，设备/机器的预期寿命）。 指数分布由参数λ调节。λ值越大，指数曲线到十年的速度就越快（下图）。 ? ? 指数分布使用以下公式建模（下图）。 ?
物种的有效数量是指在多样性测量中给予同样多样性值所需要的平等丰富的物种数量。...对于物种多样性，所有物种在分类学上都是同等的不同，所以特征值对每个种都是相同的。 对于系统发育多样性，特征值为各分支的长度。因此，所有单位长度的分支(作为系统发育实体)被视为系统发育上同等的不同。...与其他多样性指数相比，Hill指数有六个明显的优势： 首先，给定q阶的希尔数服从生物学家多样性概念中隐含的复制原则或加倍性质。大多数其他多样性指数不服从这个特性。...我们测量的不是物种，而是系统发育实体的有效数量，也就是属性值的有效总数。换句话说，“物种”被系统发育上同样不同的实体所取代。例如，一个长度为5单位的分支被计算为5“物种”(即5个系统发育实体)。...这样我们就可以将Hill数的概念应用到这三种不同类型的实体的新集合中。提出的q阶属性多样性为新实体集合q阶的Hill数: 这被解释为实体的有效数量或属性值的有效总和，因为每个实体都有一个属性值。
介绍 使用精度和召回率评估目标检测模型可以为模型在不同置信度下的表现提供有价值的见解。类似地，F1分数在确定平衡给定模型的精度和查全率值的最佳置信度时特别有用;但是，该值跨越了从0到1的置信值域。...当以不同的置信值评估模型时，这些度量标准可以很好地协同工作，为模型如何执行以及根据设计规范哪些值优化模型性能提供了有价值的见解。...P 是给定索引处的 Precision 值，R 是给定索引处的召回值。指数伽玛 1/c 已被给定指数的平均置信度值所取代。...注意，随着数据点数量的增加，这个值会越来越小。浅橙色条表示所有计算的单数据点得分的累计。 由于伽玛因子，大多数F1得分在置信值为0.1或更少的情况下被推到零，F1得分贡献被抑制直到置信值为0.4。...用来评价控制惩罚程度和惩罚点的变量的度量的方程形式可以用以下方式描述: ? 其中f用于控制惩罚的数量(默认值1)，这已经在上面讨论过了。注意，将f增加到大于1的值将显著影响分数。
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