给定一个长度为偶数的整数数组 arr，只有对 arr 进行重组后可以满足 “对于每个 ，都有 ” 时，返回 true；否则，返回 false。
给定一个字符串 s 和一些长度相同的单词 words。找出 s 中恰好可以由 words 中所有单词串联形成的子串的起始位置。
在日常的性能测试中，「流量回放」是一个非常优秀的方式，不仅可以快速构建测试用例且无限贴近预设场景，而且借助许多优秀的回放框架如「goreplay」等，可以极大地降低测试门槛，节省时间成本。此方式非常适合进行快速的性能排查，于在有限的资源下快速发现解决问题。
终于来到了最后两个算法，非比较类的线性时间复杂度算法，计数排序和基数排序。上一篇也提到过，这几种排序算法理解起来都不难，时间、空间复杂度分析起来也很简单，但是对要排序的数据要求很苛刻，上一篇提到的桶排序就是适用于外部排序中，即所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中。
数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007。
计数排序需要根据原始数列的取值范围，创建一个统计数组，用来统计原始数列中每一个可能的整数值所出现的次数。
Input是将输入（比如数据库，网络，文件等）转化为Hadoop可以处理的标准输入。这里我们拿文件输入举例，假设我们有如下两个文件作为输入流：
统计是六西格玛质量改进方法的核心，了解一些常用的六西格玛统计工具是非常重要的。本文总结了如下四种：
今天拿到这样一个需求：有Map A和Map B，这两个Map都持有着一个同样的key——id，其对应的value可能相同，也可能不相同。现在需要对两个Map中该key对应的value相同的键值对做些特殊的操作。
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
按文件性质和用途分类（UNIX），一般分为普通文件、目录文件、特殊文件（设备文件）、管道文件、套接字
开门见山的说，第一次接触到多线程处理同一个任务，是使用IO多线程下载文件，之后也一直没有再处理这一块的任务，直到前几天有同事问我，为什么多线程处理一个list集合会出现各种bug，以及如何使用多线程的方式处理同一个list集合。
输入一个只包含小写英文字母和数字的字符串，按照不同字符统计个数由多到少输出统计结果，如果统计的个数相同，则按照ASCII码由小到大排序输出。
返回的答案应该按单词出现频率由高到低排序。如果不同的单词有相同出现频率，按字母顺序排序。
---- 只能说受益匪浅 1 判定入栈，出栈序列是否匹配 // 思路：用辅助栈来模拟出入栈 import java.util.Stack; public class Solution { public boolean IsPopOrder(int [] pushA,int [] popA) { int cnt = 0; // 记录出栈个数或下标 Stack<Integer> stack = new Stack<>(); // 辅助
题目：给定一个字符串 s，统计并返回具有相同数量 0 和 1 的非空（连续）子字符串的数量，并且这些子字符串中的所有 0 和所有 1 都是成组连续的。
前面的文章咱们讲了 MyBatis 批量插入的 3 种方法：循环单次插入、MyBatis Plus 批量插入、MyBatis 原生批量插入，详情请点击《MyBatis 批量插入数据的 3 种方法！》。
训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务。多年来，研究人员提出了不同的方法来加速和稳定学习过程。归一化是一种被证明在这方面非常有效的技术。
Datax根首先据配置文件，确定好channel的并发数目。然后将整个job分成一个个小的task，然后划分成组。从JobContainer的start()方法开始，进入split()方法，split方法里执行后续所有的切分；
今天分享的题目来源于 LeetCode 上第 347 号问题：前 K 个高频元素。题目难度为 Medium，目前通过率为 56.9% 。
哈夫曼编码是一种编码格式，属于可变字长编码的一种，该方法依照字符出现的概率来构建异字头的平均长度最短的码字，最终实现根据使用频率来最大化节省码字（字符）的存储空间和提高传输效率的目的，在数据压缩和通讯领域应用的非常广泛。
上一篇文章：(2条消息) 【JDK8 新特性4】方法引用_一切总会归于平淡的博客-CSDN博客
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目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术，对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理，从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等，这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识，用于分析站点的被访问情况，辅助站点管理和决策支持等。 1、以改进web站点设计为目标，通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径，修改站点的页面之间的链接关系，以适应用户的访问习惯，并且同时为用户提供有针对性的电子商务活动和个性化的信息服务，应用信息推拉技术构建智能化Web站点。 2、以分析Web站点性能
在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数， 例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
在对线性表的操作中，经常需要查找某一个元素在线性表中的位置。此问题的输入是待查元素x和线性表L，输出为x在L中的位置或者x不在L中的信息。
求出1~13的整数中1出现的次数,并算出100~1300的整数中1出现的次数？为此他特别数了一下1~13中包含1的数字有1、10、11、12、13因此共出现6次,但是对于后面问题他就没辙了。ACMer希望你们帮帮他,并把问题更加普遍化,可以很快的求出任意非负整数区间中1出现的次数（从1 到 n 中1出现的次数）。
然后从最小的数开始，以它作为顺子的开头，然后看顺子里的数在不在 map 里，在就次数减一，不在就直接返回 false 。
遇到一大堆复杂的问题时，直接上手解决的话是非常困难的。面对这种情况，我们可以将这个大问题细分成许多小问题，逐一的去研究解决这些小问题，累积下来，这个大问题也会被我们解决。
一说起循环，大家都会说一个例子：“从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚在讲故事，从前有座山，山里有座庙，庙里有个和尚，和尚在讲故事，从前有座山...” 这是一个死循环，假如加上一个终止条件，第五个和尚就结束故事了，那就是一个循环了。
批量插入功能是我们日常工作中比较常见的业务功能之一，之前我也写过一篇关于《MyBatis Plus 批量数据插入功能，yyds！》的文章，但评论区的反馈不是很好，主要有两个问题：第一，对 MyBatis Plus（下文简称 MP）的批量插入功能很多人都有误解，认为 MP 也是使用循环单次插入数据的，所以性能并没有提升；第二，对于原生批量插入的方法其实也是有坑的，但鲜有人知。
接下来我们将使用 Spring Boot 项目，批量插入 10W 条数据来分别测试各个方法的执行时间。
许多Web应用都将数据保存到RDBMS中，应用服务器从中读取数据并在浏览器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。memcac
目前大部分的企业系统和互联网应用都是采用的Web形式提供服务能力，根据系统的组织和部署结构，软件架构的演化过程大概分成以下阶段：1、单体架构； 2、SOA架构；3、微服务架构
本文就将采用K-means算法和层次聚类对基于用户特征的微博数据帮助客户进行聚类分析。首先对聚类分析作系统介绍。其次对聚类算法进行文献回顾，对其概况、基本思想、算法进行详细介绍，再是通过一个仿真实验具体来强化了解聚类算法，本文的数据是由所设计地软件在微博平台上获取的数据，最后得到相关结论和启示。
问题描述 编写一个程序，读入一组整数，这组整数是按照从小到大的顺序排列的，它们的个数N也是由用户输入的，最多不会超过20。然后程序将对这个数组进行统计，把出现次数最多的那个数组元素值打印出来。如果有两个元素值出现的次数相同，即并列第一，那么只打印比较小的那个值。 输入格式：第一行是一个整数N，N £ 20；接下来有N行，每一行表示一个整数，并且按照从小到大的顺序排列。 输出格式：输出只有一行，即出现次数最多的那个元素值。 输入输出样例 样例输入 5 100 150 150 200 250 样例输出 150
集合按照其存储结构可以分为两大类，分别是单列集合java.util.Collection和双列集合java.util.Map。
这里有一个额外要求即时间复杂度要优于O(n log n)，也就是说我们无法采用先排序再顺序计算的方式来进行统计，因为最好的排序算法其平均的时间复杂度也需要O(n log n)。那么有没有别的方法可以让我们达到更好的效率呢？
建一个K个数的最小堆，与堆顶比较，大于（等于）堆顶，依次插入堆，超过K个数，踢出堆顶
事先启动一个web应用程序，用jps查看其进程id，接着用各种jdk自带命令优化应用
输入: ["the", "day", "is", "sunny", "the", "the", "the", "sunny", "is", "is"], k = 4 输出: ["the", "is", "sunny", "day"] 解析: "the", "is", "sunny" 和 "day" 是出现次数最多的四个单词， 出现次数依次为 4, 3, 2 和 1 次。
给你一个二叉树，请你返回其按 层序遍历 得到的节点值。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
这行代码的意思是将所有最开始读取数据时的tensor变量copy一份到device所指定的GPU上去，之后的运算都在GPU上进行。
随着业务的快速发展，对标签的生成方式要求越来越高，如何高效快速的生产出业务想要的标签变成迫在眉睫需要处理的事情。当前标签体系支持创建标签方式有以下四种：1.基础标签 2.规则标签 3.逻辑标签 4.复合标签。 接着详细的介绍这四种标签的配置方式及实现形式。
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
这是 LeetCode 上的「902. 最大为 N 的数字组合」，难度为「困难」。
(2) 熟悉 Logisim 平台基本功能，能在 logisim 中实现多位可控加减法电路。
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