而二分查找直接从有序列表的中间开始，一次就将排除一半的数字： 随后再从剩下的数字(50-100)的中间数(75)进行判断，又将排除掉一半的数字： 随后再从数字(50-75)的中间数进行判断...大O表示法用于描述算法在最坏情况下的时间复杂度，即随着输入数据量增长，算法执行时间增长的速度。它关注的是上界分析，帮助我们理解算法在大规模数据处理时的性能表现。...简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作。使用大 O 表示法，这个运行时间为 ()。单位秒呢？没有——大 O 表示法指的并非以秒为单位的速度。...其时间复杂度为()，意味着随着数据量的增加，查找时间线性增长。 二分查找：在有序列表中通过不断缩小搜索范围来查找目标值。...时间增速对比 简单查找的时间增速与数据量成正比，直观理解就是数据每增加一倍，查找时间大致也增加一倍。在大数据集上，这种增长速度很快变得不可承受。
stack：栈 栈是项的有限序列，并满足序列中被删除、检索和修改的项只能是最进插入序列的项（栈顶的项），后进先出。...以下是其中一些常见容器的查找时间复杂度以及原因： vector（向量）：查找时间复杂度为O(n)，因为vector是基于数组实现的，需要线性遍历整个数组来查找元素。...list（链表）：查找时间复杂度为O(n)，因为链表是一种线性结构，需要从头开始顺序查找元素。...清空容器： 清空容器会使容器内的所有元素被删除，这样迭代器指向的元素就会失效。...这保证了红黑树的关键性质：最长路径不超过最短路径的两倍。 2.
监控提供了大量的数据，帮助洞察关键的产品和技术决策，并衡量这些项目是否成功。监控也是产品管理生命周期以及与内部客户关系的基础，有助于验证项目资金是否得到充分利用。...一个常见的例子是监控每台主机上的CPU、内存和磁盘，但不监控可以指示主机上应用程序是否正常运行的关键服务 根据服务价值设计自上而下的监控系统是一个很好的方式，这会帮助明确应用程序中更有价值的部分，并优先监控这些内容...观察的集合称为时间序列 ? 1.4.2 指标类型 测量型 测量型（gauge），这种类型是上下增减的数字，本质上是特定度量的快照 ?...例如，我们可能会将统计函数应用于指标或指标组 计数：计算特定时间间隔内的观察点数 求和：将特定时间间隔内所有观察点的值累计相加 平均值：提供特定时间间隔内所有值的平均值 中间数：数值的几何中点，正好50...主要关注的不是系统级的时间序列数据，更多是针对应用程序或面向用户的部分： 延迟：服务请求所花费的时间，需要区分成功请求和失败请求。
在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。...，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。...n-1，其中关键字的比较次数和记录移动次数是依赖于给出的待排序序列是否基本有序。...，就直接在(0+i-1)/2~i-1半个范围内进行搜索；反之在0~(0+i-1)/2半个范围内搜索，这就是所谓的折半； （2）在半个范围内搜索时，按照（1）的方法不断地进行折半搜索，这样就可以将搜索范围缩小到...再来看一下最佳情况（待排序序列有序），此时关键字比较次数并不为o（1），时间复杂度为o（n*log2n）。（其中折半查找时间复杂度o(log2n)，这个在以后写查找的时候再分析，这里不做详细讲解。）。
涉及数据结构有哪些？涉及的设计原理及理论有哪些？发展历史是怎样的？希望本文能带给您一点帮助！...时间序列数据的本质 设计初衷： PromQL专注于时间序列数据，这意味着它需要处理随时间变化的数据点。其语法设计是为了让用户能够轻松地查询、分析和聚合这些时间序列数据。...以下是一些关键的理论和原理： 1. 时间序列分析（Time Series Analysis） 数学理论： 时间序列分析是统计学中的一个重要分支，关注随时间变化的数据点序列。...哈希算法（Hashing Algorithms） 计算机原理： 哈希算法用于高效地管理和查找时间序列。标签集合通过哈希函数生成唯一标识符，这使得 Prometheus 能够快速定位相关的时间序列。...这一步骤进一步巩固了 Prometheus 在云原生监控领域的地位，也标志着它正式成为全球开源社区的一部分。CNCF 的支持帮助 Prometheus 在更大范围内推广，并促成了更广泛的企业采用。
,raph面板会从时间序列中获取样本数据，并绘制到图表中。...Options中可以设置图例的显示方式以及展示位置， Values中可以设置是否显示当前时间序列的最小值，平均值等。 Decimals用于配置这些值显示时保留的小数位。...Graph面板重新计算了Bucket边界，如下所示，在0到1ms范围内的任务次数为2，在1~2ms范围内的运行任务次数为34。...这里使用如下PromQL查询当前主机负载： node_load1{instance="localhost:9100"} 默认情况下，当前面板中会显示当前时间序列中所有样本的平均值，而实际情况下，我们需要显示的是当前主机当前的负载情况...除了通过数字大小反应当前状态以外，在某些场景下我们可能更关心的是这些数字表示的意义。例如，在Promthues监控服务的健康状态时，在样本数据中会通过0表示不健康，1表示健康。
2.判断 单条件判断，我们就需要用到if 程序的正常执行流程是从上往下依次执行 我们可以使用流程控制语句中的if语句来根据不同的情况执行不同的代码 单个条件的判断使用if关键字 两个条件使用if…else...多个条件使用if…elif…else if关键字判断后面的条件，如果为真，就进行下面代码的编译 如果为假，那么就直接跳过这串代码运行后面的代码 格式：if 判断条件: 这里的格式一定要有冒号 然后直接换行...第一种格式 #遍历：从序列中依次拿取数据，每次循环回拿一个，拿完了循环就结束了 for i in "python":#对这个字符串进行遍历 #从字符串里面拿字符依次进行遍历 print...，每次拿一个元素 直到整个序列内都拿完了就停止循环了 for else 只要程序正常执行就能运行else中的代码 9.range for循环中的range的使用方法： for 变量 in range()...之间的数字: sum=0#累加的和 for i in range (1,11,1): sum+=i print(sum) 我们在循环的时候，如果是正常运行的话是会运行这个循环后面的else代码的
您选择销售数量的总和，按商品ID分组，取销售量前10个商品即可。 要更改查询以了解在过去五分钟内销售最多的商品，需要在时间戳上添加一些限制。无论何时需要查看该值，都需要重新运行该查询。...每当发生任何变化时，无论何时有任何新数据进入该窗口，该汇总查询都将重新运行，并显示最近五分钟内每件商品的所有售出数量的总和。 其优点是不再需要更改日期并继续运行该查询。一切都是自动的。...这就是为什么流分析系统更适合任何基于时间的分析。流式分析是时间序列分析的最佳解决方案。 能够按某种因素对流数据进行分组，对其进行聚合，使其不断变化并在每次更改时都有输出，这是聚合的关键。...例如，要计算平均值，只需选择平均列值。 然而，在数据库表上按时间生成移动平均值是非常困难的。数据库表并没有设计成这样。查询需要相当复杂。...它还可以帮助进行预测性维护。例如，基于实时信息，我们可以识别出特定电动机在未来两周内可能会磨损，而不是预期的全年使用寿命，因为它的数据已经与机器学习分析进行了匹配，过去对故障电机进行过处理。
p=22788 原文出处：拓端数据部落公众号 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。...请注意，期望收益不是投资者认为他们将获得的收益，而是反映了所有经济情况下所有可能结果的平均值。 风险价值（VaR）告诉你在一个给定的时间段内，在预先确定的置信水平下，你能损失多少钱。...在方差-协方差方法中，我们使用的是参数方法，假设收益是正态分布。因此，我们只需要计算两个参数，即给定收益的平均值和SD（即标准差）。...后者对Excel的计算很有用，我们用Average函数计算收益的平均值，然后STDEV将帮助我们计算标准偏差，最后得出NORMINV将达到VaR计算的目标，VaR(95)和VaR(99)的概率分别为0.05...例如，对于h=10天的收益， ，我们可以从正态分布中计算出99%的风险值，如下所示 h = 10. # 为10天mu_h = 0.1 # 这是10天内收益率的平均值 - 10%。
严格来讲，统计学上，正态分布的定义是：66%的数据在平均值的一个标准差内，95%的数据在平均值的两个标准差内，99%的数据在平均值的三个标准差内。 3.什么是推荐系统?...也就是说，线性回归之类的线性模型在数据方面性能更优越。 此外，对函数进行平方和立方运算也有助于整理数据，或突出重点信息。 9.分析项目中的关键步骤有哪些?(主题：组织) 了解业务问题以及分析目标。...12.在时间序列建模中，如何处理不同形式的季节性现象?(主题：时间序列) 通常在真实世界的时间序列数据中(比如，在玩具厂购买的泰迪熊)，不同形式的季节性现象可能会相互干扰。...年度的季节性(如圣诞节前后的旺季和夏天的低谷期)可能会与每月、每周、甚至每天的季节性现象重叠。由于变量在不同时间段的平均值不同，导致时间序列具有非平稳性。...因此，当结果不需要进行解释，而只是作为数字(可能用于模型之间的比较)时，可以选择MSE;但是当结果需要进行解释时(例如，模型平均下降4美元左右)，选择MAE更佳。 22.什么是ROC曲线?
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放，例如LSTM递归神经网络。...缩放器对象需要将数据提供为行和列的矩阵。加载的时间序列数据作为Pandas序列加载。...标准化序列数据 标准化数据集涉及重新计算值的分布，使观测值的平均值为0，标准偏差为1。 这可以被认为是减去平均值或居中的数据。...检查这些大致的估计值，并使用领域知识或求助领域专家帮助改进这些估计，以便他们将来对所有的数据有用。 保存系数。您将需要以完全相同的方式将未来的新数据归一化，就像用于培训模型的数据一样。...保存用于文件的系数，稍后在需要在进行预测或扩展新数据时加载它们。 数据分析。使用数据分析来帮助您更好地了解您的数据。例如，简单的直方图可以帮助您快速获得数量分布的看法，看看标准化是否有意义。
散列表 最有用的基本数据结构之一。查找时间都为O(1)，O(1)被称为常量时间，即所需的时间都相同。 散列函数将输入映射到数字。...它需要满足下列几个条件： 1）他必须是一致的，即你不管什么时候每次输入相同时，输出都要一样。如果不是这样，散列表将毫无用处。 2）它应将不同的输入映射到不同的数字。...广度优先搜索是一种用于图的查找算法，可帮助回答两类问题： 第一类：从节点a出发，有前往b的路径吗 第二类：从节点a出发，前往节点b的哪条路径最短 队列是一种先进先出（First In First Out...FIFO）的数据结构，可用于广度优先搜索算法。...有序列表中，如果任务A依赖于任务B，在列表中任务A就必须在任务B后面，这种被称为拓扑排序，使用它可以根据图创建一个有序列表。如下图就是拓扑顺序。 下面的图被称为树。
在处理上亿条数据时，快速找到其中一条特定的数据是一个非常具有挑战性的任务。以下是几种常用的高效算法和数据结构，它们可以帮助你快速定位目标数据： 1....哈希表（Hash Table） 原理 哈希表通过将数据映射到一个固定范围的哈希值，从而实现快速查找。哈希表的查找时间复杂度为 O(1)。...分区查找（Partition Search） 原理 将数据划分为多个区块，每个区块内使用适当的查找算法。常见的方法是将数据划分为若干个区块，然后在特定区块内进行查找。可以结合二分查找提高效率。...示例 假设你有上亿条文本数据，可以使用倒排索引快速查找包含特定关键词的记录。...java复制代码// B+ 树的实现较为复杂，这里不展示具体代码 // 可以使用现成的数据库或文件系统来利用B+树结构 总结 在处理上亿条数据时，选择合适的算法和数据结构是关键。
要确定某个算法的阶次，我们常常需要确定某个特定语句或某个语句集运行的次数。因此，我们要分析算法的复杂度，关键就是要分析循环结构的运行情况。...所以这个循环的时间复杂度为O(logn)。 04 平方阶 下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...而平均运行时间也就是从概率的角度看，这个数字在每一个位置的可能性是相同的，所以平均的查找时间为n/2次后发现这个目标元素。平均运行时间是所有情况中最有意义的，因为它是期望的运行时间。...也就是说，我们运行一段程序代码时，是希望看到平均运行时间的。 现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算出来的。一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏时间复杂度。...一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元，若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可
p=22788 Python计算获得多资产投资组合的风险度量。 关键概念 随着价格的变动，投资经理所持有的市场价值也会发生变化。后者就是所谓的市场风险，衡量它的最流行的方法之一是定义为风险价值。...请注意，期望收益不是投资者认为他们将获得的收益，而是反映了所有经济情况下所有可能结果的平均值。 风险价值（VaR）告诉你在一个给定的时间段内，在预先确定的置信水平下，你能损失多少钱。...在方差-协方差方法中，我们使用的是参数方法，假设收益是正态分布。因此，我们只需要计算两个参数，即给定收益的平均值和SD（即标准差）。...后者对Excel的计算很有用，我们用Average函数计算收益的平均值，然后STDEV将帮助我们计算标准偏差，最后得出NORMINV将达到VaR计算的目标，VaR(95)和VaR(99)的概率分别为0.05...例如，对于h=10天的收益， ，我们可以从正态分布中计算出99%的风险值，如下所示 h = 10. # 为10天 mu_h = 0.1 # 这是10天内收益率的平均值 - 10%。
返回一个长度为 的数组，包含所有缺失的观测数据，且满足这 次投掷的平均值是 。 如果存在多组符合要求的答案，只需要返回其中任意一组即可。如果不存在答案，返回一个空数组。...个数字的 平均值 为这些数字求和后再除以 。 注意 是一个整数，所以 次投掷的总和需要被 整除。...提示： m == rolls.length 1 <= n, m <= 10^5 1 <= rolls[i], mean <= 6 构造 根据题意，我们需要构造长度为 的序列 ，使得...由于最终的平均值 已知，我们可以直接算得两序列之和为 。 使用 减去 可得 。...我们知道一个长度为 的有效序列的元素和范围为 （骰子编号为 ），根据 与 关系进行分情况讨论： 如果 不落在 范围内，无解，直接返回空数组； 如果 落在
用于序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络（如长短期记忆递归神经网络）时进行缩放。...缩放对象需要将数据作为矩阵的行和列提供。加载的时间序列数据以Pandas序列的形式加载。...根据以往得出的经验法则，输入变量应该是很小的值，大概在0～1的范围内，或者用零平均值和标准差1来标准化。 输入变量是否需要缩放取决于要解决的问题和每个变量的具体情况。我们来看一些例子。...你可以从训练数据中估计系数（归一化的最小值和最大值或标准化的平均值和标准差）。检查这些初始估算值，并使用领域知识或领域专家来帮助改进这些估算值，以便将来对所有数据进行有用的校正。 保存系数。...将来需要使用与用于训练模型的数据完全相同的方式对新数据进行归一化。保存用于文件的系数，当你需要再次进行预测并缩放新数据时加载它们。 数据分析。使用数据分析来帮助你更好地了解数据。
： 机器学习分析数字货币价格变化的原理 在经典的时间序列分析中，我们认为观察到的时间序列是模式和随机变量的组合。...在本项目中，搜索的关键词由 Google 关键词工具选择，这个工具不仅让你知道关键词的流行程度，还提供了相关关键词的列表。...在数字货币的例子中没有明显的季节性成分。下面的箱线图表明，以太坊在一天24小时内每小时的价格平均值相对恒定。其方差不同，但没有明显的模式。...之后数据被清理并分成测试集和训练集。 ACF & PACF：数据已经确定，我们需要 1）确定时间序列是自回归或是移动平均过程；2）确定我们需要在模型中使用自回归和移动平均过程的顺序。...在 1-100 步内，预测的均方误差为 0.039，而 101-600 步的均方误差为 0.119。 ?
Bridge软件是由Adobe公司推出的一款图形文件管理软件，它被广泛应用于数字媒体领域，尤其是在协同设计、图像批处理、文件自动化排版等方面。...3、智能化搜索：Bridge软件能够自动扫描文件的元数据信息，如文件名、关键词、标签等，以便于用户快速定位和管理文件，减少查找时间。...总之，Bridge软件是一款非常实用和高效的文件管理工具，具有丰富的功能和特性，能够帮助用户更好地管理和处理大量的媒体素材，提高工作效率和生产力。...如果你是数字媒体从业人员，那么Bridge软件绝对是一个不错的选择，帮助你更好地完成工作。 软件安装教程 1.把资源下载到电脑上面，右键压缩包选择解压到当前文件夹。...2.双击打开解压出来的Br 2022文件夹； 3.鼠标右键set-up.exe以管理员身份运行； 4.默认安装在C盘，可以自行修改，然后点击继续； 5.软件正在安装中，请稍等... 6.软件安装完成
理想情况下，如果所有的键都是唯一的，那么每个键都将映射到数组的不同位置，这样我们就可以在O(1)的时间复杂度内进行查找、插入和删除操作。...在这种情况下，查找时间将变为O(n)，因为我们需要遍历这个链表来找到我们要查找的关键字。...散列表（Hash Table）是一种用于实现快速查找、插入和删除的数据结构。它通过将关键字映射到特定的索引位置来存储和检索数据。散列表有两个重要的性能指标：装填因子和查询时间。...在这种情况下，如果我们需要查找 U 中的一个特定关键字，由于 S 中的所有关键字都存储在同一个链表中，我们只需要遍历这个链表即可。由于链表的长度为 n，因此查找时间最坏情况下为 O(n)。...为了使查找时间最坏情况下为O(n)，我们需要使这些关键字排列成一个有序链表，这样在查找时就可以按照顺序遍历链表，最坏情况下需要遍历n个关键字。
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