计算坡度数，SQL中值变化的次数 - 腾讯云开发者社区

基本思想可以理解为：我们从山上的某一点出发，找一个最抖的坡走一步（也就是找梯度方向），到达一个点之后，再找最陡的坡，再走一步，直到不断的走，走到最低点（最小花费函数收敛点）梯度下降法有三种不同的形式：...缺点：（1）当样本数目 m 很大时，每迭代一步都需要对所有样本计算，训练过程会很慢。从迭代的次数上来看，BGD迭代的次数相对较少。...也就是说，在收敛时，BGD计算了 10×30W 次，而SGD只计算了 1×30W 次。从迭代的次数上来看，SGD迭代的次数较多，在解空间的搜索过程看起来很盲目。...Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。 ...一般图像处理时使用线性归一化方法，比如将灰度图像的灰度数据由[0,255]范围归一化到[0,1]范围。

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计算机视觉为雨绸缪（附溺水检测论文）

随着白沟河河道水位回落，旁边的兰沟洼蓄滞洪区挖出了一条退水口，洪水源源不断流向河道。最新数据显示，六个小时蓄滞洪区内水位下降20厘米左右；保定涞水县三坡镇下庄村全村被山洪围困，多数房屋的一层被淹。...游泳池的主流背景建模方法包括统计平均、时间中值滤波器和高斯混合模型。高斯混合模型（GMM）是一种流行的背景建模算法，在许多论文中都有提及。然而，GMM需要大量的计算，不适合实时监控。...它也容易受到光照变化的影响。在游泳池多变的光照条件下，时间中值滤波器也容易受到光照变化的影响。因此，统计平均方法被用于背景重建。...统计平均的优点是不需要大量的计算，并且在建模过程中对光照变化有很强的鲁棒性。目标检测视频序列中的帧可能由背景区域和前景对象组成。通过背景减法，可以从背景中提取那些前景对象。...根据观察，我们发现波动引起的反射是由于水流而产生的动态变化。

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为何溃坝事故频发，大坝安全如何保障？

图片大坝安全监测需求表面位移监测监测目的：掌握大坝边坡整体表面位置的变化及其变化速率(包括平面位移和垂直沉降)，确定边坡整体位移变形的情况，是确定边坡稳定性重要指标之一。...内部位移监测监测目的：掌握大坝边坡内部的位移变化及其变化速率，结合表面综合位移信息可确定尾坝坝体整体位移变形情况。为边坡稳定性评价提供重要的数据参考。...渗流及含水量监测监测目的：掌握大坝边坡内部地下水的分布情况。监测设备：渗压计、土壤含水量、水位计等。环境气象监测监测目的：掌握大坝边坡所在地的水位、水温、气温、降雨量等环境状态。...运行状态实时监测大坝安全监测可以对大坝结构的形变、应力变化、渗流情况、土、石料的裂缝、位移等进行实时监测，以及发现可能造成破坏或失效的因素，为及时防范、预防潜在危险提供依据。...多点位移计、裂缝计、闸门开度仪、倾角传感器及微型气象监测站等一系列物联传感设备对大坝结构安全、气象水文环境监测进行实时数据采集，并通过物联网网关做初步的边缘计算后，将数据通过4G或有线的方式传输至漫途大坝安全在线分析物联网平台中进行统计分析

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露天矿边坡监测系统方案

图片露天矿边坡变形是露天开采最大的安全隐患，我国矿产资源丰富，矿山开采量大，一旦发生险情，对于矿山的开采与人员安全会造成极大的威胁，为保证露天矿的安全生产、全面监测矿山边坡的变形情况，河北稳控科技充分利用在边坡监测方面的技术积累...，建立了一套科学完善的滑坡监测预警平台，实现了边坡防治管理的科学化、信息化、标准化和可视化。...监测系统建构：露天矿边坡监测与预警系统主要由一体化监测站设备、现场通讯设备、基于物联网技术、云计算的监测与预警云服务平台、用户终端信息设备及应用软件等部分组成。...2、边坡深部位移监测，采用复合式深部位移监测仪完成岩土内部变形监测数据的采发，包括变形初期的小位移以及中后期的大位移变形。3、降雨量监测。...采用翻斗式降雨量监测仪或红外雨量计完成该地区降雨量变化监测数据的采发。4、地下水位监测。采用地下水位监测仪完成岩土深部水位变化监测数据的采发。

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数据科学家需要知道的5个基本统计概念

箱形图（也称为盒须图）中值的线是数据的中位数（median ）。由于中位数对离群值的鲁棒性更强，因此中位数要比均值更常用。...如果中值接近底部，那么我们知道大多数数据具有较低的值。...如果中值接近顶部，那么我们知道大多数数据具有更高的值。基本上，如果中值的线不在框的中间，则表明数据偏斜。须很长吗（whisker，指盒的延长线）？...这意味着数据具有较高的标准偏差和方差，即数值分散且变化很大。如果盒子的一侧有须，而另一侧没有，那么你的数据可能只在一个方向上变化很大。所有这些信息来自一些易于计算的简单统计特征！...使用泊松分布，我们必须很小心地选择一种对空间分布具有鲁棒性的算法。降维降维这个术语很容易理解。我们有一个数据集，我们想减少它的维度数。在数据科学中，维度数是特征变量的数量。如下图： ?

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大数据去重方案

数据库中有有一张表专门存储用户的维度数据，由于随着时间的推移，用户的维度数据也可能发生变化，故每一次查看都会保存一次记录。...对数据内容求MD5值 MD5值的特点： 1.压缩性：任意长度的数据，算出的MD5值长度都是固定的。 2.容易计算：从原数据计算出MD5值很容易。...根据MD5值的特点，对每条记录的维度数据内容计算MD5值，然后根据MD5值判断重复记录。对数据入库之后利用sql直接查出重复数据，然后将重复数据移除或者标记。...并记录其地址和信息长度和重复次数，1千万条信息，记录这几个信息还放得下。同Hash Code且等长就疑似相同，比较一下。相同记录只加1次进hash table，但将重复次数加1。...一次扫描以后，已经记录各自的重复次数，进行第二次hash table的处理。用线性时间选择可在O（n）的级别上完成前10条的寻找。

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美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

数据明细层：业务领域整合提取事实数据，离线全量和实时变化数据构建实时维度数据。 3. 数据汇总层：使用宽表模型对明细数据补充维度数据，对共性指标进行汇总。 4....实时计算引擎可以通过监听消息消费消息队列内的数据，进行实时计算。而在高速 KV 存储上的数据则可以用于快速关联计算，比如维度数据。其次在应用层上，针对数据使用特点配置存储方案直接写入。...在关联 UDF 的时候内置了缓存机制，可以根据命中率和时间对缓存进行淘汰，配合用关联的 Key 值进行分区，显著减少了对外部服务的请求次数，有效的减少了处理延迟和对外部系统的压力。 2....在几次数据口径发生修改的场景中，我们通过对仓库明细和汇总进行改造，在完全不用修改应用代码的情况下就完成全部应用的口径切换。在开发过程中通过严格的把控数据分层、主题域划分、内容组织标准规范和命名规则。...使数据开发的链路更为清晰，减少了代码的耦合。再配合上使用 Flink SQL 进行开发，代码加简洁。单个作业的代码量从平均 300+ 行的 Java 代码，缩减到几十行的 SQL 脚本。

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美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

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Spark推荐系统实践

比如A、B两点：保持A点位置不变，B点朝原方向远离坐标轴原点，则二者之间的余弦距离是保持不变的（因为夹角没有变化），但A、B两点的距离明显发生变化。...,141,浏览,261,浏览,11,收藏,12,浏览,152,浏览,82,浏览,122,浏览,10 根据用户id和院校id分组获得各个用户对院校的操作类型的次数，从而计算最终对应院校的分值（score...ratings：用户评分数据RDD[Rating] rank：隐因子个数，越大计算量越大，一般越精确 iterations：迭代次数 lambda：控制正则化过程，值越高正则化程度越高计算不同参数下...1.原始加载的院校数据是最基层、完整的数据（包括下线院校），所以推荐院校集要过滤掉已下线院校再进行推荐【也可以在加载院校数据时通过sql语句过滤已下线院校，通过离线计算获得的推荐院校集也就不包含已下线院校...,但计算量为200*200+；下面的方式麻烦一点但相对计算量会少很多] 1）改变院校在其他院校redis中TopN列表计算该院校与其他院校的相似度数据，将该值与TopN列表最后一个院校相似度数据进行比较

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SQL的常用函数-聚合函数

本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。一、聚合函数聚合函数是SQL中的一类特殊函数，它们用于对某个列或行进行计算，并返回一个单一的值作为结果。...SQL中常用的聚合函数包括：COUNT函数COUNT函数用于计算某一列中值的数量，可以用于任意数据类型的列，包括NULL值。...例如，从students表中计算年龄小于18岁的学生的数量：SELECT COUNT(*) FROM students WHERE age 计算某一列中值的总和，只能用于数值类型的列...) FROM sales;AVG函数AVG函数用于计算某一列中值的平均数，只能用于数值类型的列。...AVG(score) FROM students WHERE age 计算某一列中值的最大值，可以用于任意数据类型的列。

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微服务架构下：集成服务性能测试从0到1实践分享

，定时查询任务日志表多条日志数据，返回日志数据所关联的业务数据通过分支节点修改发送次数，记录操作次数，当操作次数超出3次，日志仍处于同步失败状态，则不再同步该条日志的业务数据通过映射处理器转换数据，...5.基准测试基准测试（benchmarking）是在某个时间点通过基准测试建立一个已知的性能水平线（称为基准线），当系统的软硬件环境发生变化之后，通过再次基准测试建立新基准线，对新旧基准线进行比较，以确定哪些变化对性能的影响...#批量制造数据SQL BEGIN for i in 1 .. 100000 loop #插入SQL INSERT INTO INSERT INTO "库名"."...同时，对每个变量设定中值线（下表调度频率变量3秒每次），在中值线基础上设置下限值（下表调度频率变量1秒每次）和上限制（下表调度频率变量5秒每次），其中中值线通过和现场开发人员、产品经理沟通确定，测试过程中会发现确定的中值线不一定准确...，因此需要额外场景测试找到中值线。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （254）-- 算法导论18.2 7题

chatgpt：要最小化B树的查找时间，我们需要选择一个合适的最小度数t。为了确定最优值t，我们可以通过计算不同的t值对应的查找时间，并选择具有最小查找时间的t值。...混元：为了最小化 B 树的查找时间，我们需要找到一个最优的最小度数 t，使得磁盘访问次数最少 1. 计算每个节点的最大容量： max_keys = 2t - 1 2....计算磁盘访问次数：磁盘访问次数 D = a + bh 4. 最小化磁盘访问次数：我们需要找到一个最优的 t 值，使得磁盘访问次数 D 最小。可以通过求导数并令其等于零来找到最优解。...(float64(max_keys))) // 计算磁盘访问次数 D := a + b*h fmt.Printf("最优的最小度数 t: %d\n", int(t))...注意，这个值可能会随着键值对数量 n 的变化而变化。在实际应用中，可以根据实际情况调整 n 的值。

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单片机数字滤波算法，看这篇

4、在单片机系统中常用的滤波算法有限幅滤波法、中值滤波法、算术平均滤波法、加权平均滤波法、滑动平均滤波等。...A的大小由被测对象的具体情况而定，如果小于或等于允许的最大差值，则本次采样有效;否则取上次采样值作为本次数据的样本。...若被测量值变化比较慢，采用中值滤波法效果会比较好，但如果数据变化比较快，则不宜采用此方法。 (3)算术平均滤波算法该算法的基本原理很简单，就是连续取N次采样值后进行算术平均。...一般来说采样次数越靠后，取的比例越大，这样可增加新采样在平均值中所占的比重。加权平均值滤波法可突出一部分信号抵制另一部分信号，以提高采样值变化的灵敏度。...为计算方便，a取一整数，1-a用256-a，来代替，计算结果舍去最低字节即可，因为只有两项，a和1-a，均以立即数的形式编入程序中，不另外设表格。虽然采样值为单元字节(8位A/D)。

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MCM2022A，道路模型+速度约束

道路是我们的主要战场，因为上面人体的能量是大幅度在这个地方消耗。不同的道路耗能是不一样的，而且这个骑行策略也是不一样的。...基础的路面就是这样的情况为了问题的简单性，我们把路面的情况按照两个变化段为一个单元，也就是说共有以下几种情况：也就是说你任意把路面都可以分解成任意两个基础路面的组合。...道路模型的参数是：长度坡度，(梯度是不错的东西) 摩擦系数一个放大的赛段是这样的，其实起伏不是很严重一个带高程的奥林匹克的赛段局部放大的赛段坡比是坡面的垂直高度(h)和水平宽度(l...即坡角的正切值(tan∠a值∠a为斜坡与水平面夹角)。「亦即tan∠α」。通常用“i”表示。角a的正切=垂直距离/水平距离，也可写作：tan∠α=h/l。...计算取0.65 这边给出一个分级的标准：依据现有标准，对坡道进行模型建立，同时定义爬坡行为。

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机器学习中常见问题_几种梯度下降法

梯度下降法有很多优点，其中，在梯度下降法的求解过程中，只需求解损失函数的一阶导数，计算的代价比较小，这使得梯度下降法能在很多大规模数据集上得到应用。...基本思想可以这样理解：我们从山上的某一点出发，找一个最陡的坡走一步（也就是找梯度方向），到达一个点之后，再找最陡的坡，再走一步，直到我们不断的这么走，走到最“低”点（最小花费函数收敛点）。...1、批量梯度下降法BGD 　　批梯度下降法(Batch Gradient Descent)针对的是整个数据集，通过对所有的样本的计算来求解梯度的方向。　　...从迭代的次数上来看，BGD迭代的次数相对较少。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下： ?...从迭代的次数上来看，SGD迭代的次数较多，在解空间的搜索过程看起来很盲目。其迭代的收敛曲线示意图可以表示如下： ?

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数据暴雷事件频发，行业洗牌在即，合规的大数据运营怎么做？

引发这次数据产业“震荡”的导火索是网贷，也是一直以来数据滥用的“重灾区”，这项服务需要利用各种数据对贷款人进行资格审查，其中不可避免涉及对公民信息的采集，如何保证数据安全和用户隐私？...“数据铁笼”是浪潮提出的一套数据封印系统（Inspur Date Seal），从三个层面保障安全： 1、利用虚拟化技术实现数据处理过程的封闭隔离、用后即焚； 2、经过授权的计算，可以保证计算的结果是可信赖的...当一贷通服务接受到政府授权的数据后，就将数据封印在系统中，这个系统只有一个出口，征信模型在铁笼里计算产生结果，计算结束后用户的数据自动销毁，实现数据的“用后即焚”。...数据共享如登顶珠峰，BAT爬南坡，浪潮选择北坡即使解决了数据安全问题和政府数据价值释放这两大问题，要脱颖而出成为一家领先的大数据运营商还有很长的路要走。 “就像登顶珠峰。”...而浪潮选择从北坡登顶，属于从G、B端入手打通逻辑型的企业。北坡需要技术的积累，重在拉通整个数据共享的模式，道路漫长却步履坚实，这也是浪潮对自己的定位。

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机器学习_分类_数据聚类

最后，重复上述步骤，进行一定次数的迭代，直到质心的位置不再发生太大变化。当然你也可以在第一步时多初始化几次，然后选取一个看起来更合理的点节约时间。...这个缺点导致的结果是质心点的位置不可重复且缺乏一致性。 K-Medians是与K-Means相关的另一种聚类算法，不同之处在于它使用簇的中值向量来重新计算质心点。...该方法对异常值不敏感（因为使用中值），但在较大数据集上运行时速度会慢很多，因为每次计算中值向量，我们都要重新排序。...之前提到了，这是个爬山算法，它的核函数会随着迭代次数增加逐渐向高密度区域靠近。 2、在每轮迭代中，算法会不断计算圆心到质心的偏移均值，然后整体向质心靠近。漂移圆圈内的密度与数据点数成正比。...随着迭代次数增加，黄点在聚类中的位置也完成了“右下→左下”的移动。因此，标准差的变化调整着聚类的形状，以使它能更适合数据点的分布。 4、迭代步骤2和步骤3，直至收敛。 GMM有两个关键优势。

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基于中值滤波或双边滤波方式的图像去雾效果的研讨。

，因为在论文1中的描述没有讲清楚如何通过获得的雾浓度数据来获取无雾的图像。 ...简单的来说，算法的流程可描述如下：　　1、定义F(X)=A（1-t（x）），称之为大气光幕或者为雾浓度。 2、计算 ? ，并使用和何博士论文中类似的方式计算全局大气光值A。 ...3、计算 ? ,即对M(x)进行中值滤波。 4、计算 ? ，注意式子中的绝对值。 5、计算 ? ，式中P为控制去雾程度的因子，取值范围[0,1]。 6、通过式子 ?...在大气光幕的公式中，我们看到有全局大气光A的影响，但是上述计算F(X)的过程确没有涉及到A，很是无语啊。 ...上述都是用中值滤波做的效果，在部分图像对应大气光幕图上可以看出，图像的边缘处有一些小圆弧，这些都是矩形半径中值滤波的明显痕迹，而基于双边滤波的我也实践过，并没有像参考论文2说的那样有多少改进，感觉彼此彼此

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Python【statistics】 — 统计学计算（总结一）

阅读本文需要3.9分钟目的：常见的统计计算实现。...因为 mode() 将输入视为一组离散值，并计算重复次数，输入实际上不需要是数值。 $ python3 statistics_mode.py 2 计算中位数或中值有四种变化。...()，将输入视为连续数据，并通过优先使用提供的间隔宽度找到中值范围，然后使用落在该范围内的数据集中的实际值的位置在该范围内插值来计算 50％百分位中值。...median_grouped(data, interval=2))) print('3: {:0.2f}'.format(median_grouped(data, interval=3))) 随着间隔宽度增加，针对相同数据集计算的中值改变了...这个例子使用 wc 来计算所有示例程序的输入文件中的行数，然后使用 pvariance() 和 pstdev() 计算整个总体的方差和标准差，然后再使用 variance() 和 stddev() 用于计算通过使用找到的每个第二个文件的长度创建的子集的样本方差和标准差

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R语言量化技术分析的百度指数关注度交易策略可视化

交易策略基本思想投资者的当期关注和股票当期收益呈现正向变动关系，而投资者的滞后关注对股票当期收益表现为负面影响，根据这一结论，投资者应该根据关注度的变化情况适当的做出交易策略，当股票的关注度高时卖出股票...利用百度指数的日度数据衡量投资者的日度关注状况，但日度以内就无法在进行细分了，无法实现同一天内投资者关注度变化的衡量，所以自能以日度数据为基础研究前一期或者前数期投资者关注度的变化对当前投资决策的指导作用...关注度数据：绝对高关注度交易策略绝对高关注度就是设定一个数值为关注度达到的偏高标准，一般情况下就是根据股票关注度的历史数据来定义绝对关注度偏高标准，具体的定义如下：上式中，表示当期投资者关注度，其中为对应标的样本区间前三个月历史日关注度的前... up=(cdata[i]-cdata[i-1])/(cdata[i-1])#计算涨幅从上式可以看出，如果关注度偏低，就执行买入策略，如果关注度偏高，就执行卖出策略，这一操作思想是完全根据投资者关注度有没有达到设定的高标准...三种策略最后的结果汇总，如下图项目收益均值收益为正次数平均交易次数收益与最大回撤比值均值数值1.831098.34911286.6%三种策略下每只股票的具体结果 116*3=348个具体结果每个策略运行的是

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批量梯度下降法（BGD）、随机梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）

计算机视觉为雨绸缪（附溺水检测论文）

为何溃坝事故频发，大坝安全如何保障？

露天矿边坡监测系统方案

数据科学家需要知道的5个基本统计概念

大数据去重方案

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

美团点评基于 Flink 的实时数仓建设实践

Spark推荐系统实践

SQL的常用函数-聚合函数

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （254）-- 算法导论18.2 7题

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