简介 React的组件简单理解起来其实就是一个函数，这个函数会接收props和state作为参数，然后进行相应的逻辑处理，最终返回该组件的虚拟DOM展现。...在React中数据流向是单向的，由父节点流向子节点，如果父节点的props发生了改变，那么React会递归遍历整个组件树，重新渲染所有使用该属性的子组件。那么props和state究竟是什么？...它们在组件中起到了什么作用？它们之间又有什么区别和联系呢？接下来我们详细看一下。...我们还可以通过propType去约束规范prop的类型，可以通过getDefaultProps方法设置prop的默认值。（可参见我的上一篇笔记） State state是用来描述组件视图状态的。... ); } }); ReactDOM.render( , document.querySelector("body")); 上例中 getInitialState
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 解题思路 我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据： 最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...然后，我们要保证左边的最大堆的size等于右边的最小堆的size或者最大堆的size比最小堆的size大1。
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...Integer> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边
题目描述 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路 为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆
原文作者：Kin Lane 原文地址：https://dzone.com/articles/data-streaming-in-the-api-landscape 译者微博：@从流域到海域 API场景中的数据流...我正在重新审视my real-time API research(我的实时API研究)作为上周我所进行的一些“数据流”和“事件溯源”对话的一部分。...StreamData：将任何API转换为实时数据流，而不需要在服务器上执行任何一条代码。 Fanout.io：Fanout的反向代理可以帮助您立即将数据推送到连接的设备。...Apache Flink：ApacheFlink®是一款面向分布式、高性能、始终可用并且始终准确无误的数据流应用程序的开源流处理框架。...Spark Streaming是Spark API核心的扩展，它支持实时数据流的可扩展、高吞吐量、可容错流处理。
Pooling层的反向传播 我们知道Pooling操作会使得feature map的尺寸发生变化，假如做$2\times 2$的池化，假设$l+1$层的feature map有16个梯度，那么第$l$层应该需要...那么反向传播的过程就是把某个元素的梯度等分成n份，分配给前一层，这样就保证了池化前后的梯度之和保持不变，还是比较好理解的，图示如下 ?...，max pooling的前向传播是把patch中最大的值传给后一层，而其他像素的值直接被舍弃掉。...max pooling和avg pooling操作的不同点在于需要记录池化时，到底哪个像素的值是最大的，也就是max_id，这个可以看caffe的源码的pooling_layer.cpp，下面是caffe...，这个变量记录的就是最大值所在的位置，因为在反向传播中要用到。
细说卷积 卷积是CNN的重心，也是这篇博客的重点....CNN的卖点 我的个人理解是两个卖点: 局部连接 参数共享 局部连接 对待像图像这样的高维数据，直接让神经元与前一层的所有神经元进行全连接是不现实的，这样做的害处显而易见: 参数过多，根本无法计算....为何说局部连接是CNN的卖点呢？通过局部连接的方式避免了参数的爆炸式增长(对比全连接的方式). 通过下面的参数共享可以大大的缩减实际的参数量，为训练一个多层的CNN提供了可能....当然可以用一个类似于划窗那样的方式去实现，但是考虑到实现效率一般都是用im2col的方式实现，这样可以高效的利用优化之后的矩阵乘法，具体可以参考Caffe中的im2col的实现....将fc转换为全卷积的高效体现在下面的场景上: 让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作.
题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。 思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆 这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦 这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue
其实 CNN 被用在语音识别中由来已久，在 12、13 年的时候 Ossama Abdel-Hamid 就将 CNN 引入了语音识别中。...一些通用框架如Tensorflow，caffe等也提供CNN的并行化加速，为CNN在语音识别中的尝试提供了可能。 下面将由“浅”入“深”的介绍一下cnn在语音识别中的应用。...而在CLDNN中，作者将CNN，LSTM和DNN串起来融合到一个网络中，获得比单独网络更好的性能。...尝试Deep CNN的过程中，大致也分为两种策略：一种是HMM 框架中基于Deep CNN结构的声学模型，CNN可以是VGG、Residual 连接的 CNN 网络结构、或是CLDNN结构。...其次，从模型结构来看，DFCNN与传统语音识别中的CNN做法不同，它借鉴了图像识别中效果最好的网络配置，每个卷积层使用3x3的小卷积核，并在多个卷积层之后再加上池化层，这样大大增强了CNN的表达能力，与此同时
后面实习要解决实例分割中的目标多尺度问题(当然不只是这个问题，还有其他的)，为此对CNN中这几年的多尺度处理方法进行简要总结~_~，时间紧任务重，只记录了一点点东西，核心的还是要去看论文读代码。...级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN目标识别框架同样采用该方式，但对图像金字塔中的每一层分别进行CNN提取特征，耗时与内存消耗均无法满足需求...而在CNN网络中应用更为广泛，现在也是CNN中处理多尺度的标配。目前特征提取部分基本是FCN，FCN本质上等效为密集滑窗，因此不需要显示地移动滑动窗口以处理不同位置的目标。...因此，分析CNN中的多尺度问题，其实本质上还是去分析CNN的感受野，一般认为感受野越大越好，一方面，感受野大了才能关注到大目标，另一方面，小目标可以获得更丰富的上下文信息，降低误检。...上下文模块加强多尺度信息 各种添加模块确实是CNN论文中的利器！
CNN刚刚入门，一直不是很明白通过卷积或者pooling之后图像的大小是多少，看了几天之后终于搞清楚了，在这里就结合keras来说说各层图像大小是怎么计算的，给刚入门的一点启发吧！...keras中的convolution和pooling keras我们以0.2的版本来介绍，0.1对的版本有不一样的地方。...0.1的版本的border_mode可以有三种：valid，same，full，0.2版本中的只有两种少了full。 ?...就是说2*2=4个像素取值大的那个作为pooling之后的值，看下图： ?...mnist网络的图解 结合下经典的mnist网络，说下各层算完之后的大小 ?
数据流的中位数 思路：维护一个大顶堆和一个小顶堆； import heapq class MedianFinder(object): def __init__(self): ""
数据流图和数据字典是结构化分析方法中常用的两种工具。本文中基础资料收集于网络，顶层数据流图部分加入里自己的理解。...数据流图分类 事务型数据流图 事务型结构的数据流图则呈束状 变换型数据流图 变换型结构的数据流图呈线性 顶层数据流图 顶层流图只包含一个加工，用以表示被开发的系统，然后考虑该系统有哪些输入数据、输出数据流...顶层数据流图示例 ? 顶层图的作用在于表明被开发系统的范围以及它和周围环境的数据交换关系。 上面的话语比较抽象，有几个重点 1）虽然顶层数据流图只有一个加工，但是需要包含系统所有的既定功能的数据流转。...比如注册时的注册申请，注册结果的通知单。这就是两个单据了。 2）顶层数据流图也需要有存储文件，就是现实世界中的实体，软件设计与开发中与数据表对应。...3）数据的源点更多的对应系统涉及到的角色，如客户，学生，教师，旅客等实际系统用户。在功能描述中涉及到的角色都应该在顶层数据流图中有所体现。 ? 基本加工 不再分解的加工称为基本加工。
数据流中的中位数 Desicription 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。...如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数。...维护一个大根堆和一个小根堆 2，大根堆比小根堆长度大1或者相等 3，如果相等，先插入小根堆，弹出小根堆队首元素，插入大根堆 4，如果不等，先插入大根堆，弹出大根堆队首元素，插入小根堆 5，最后取队首元素的平均值或者长度更长的队首元素
优先级队列 在之前的学习中，我们知道队列有着先进先出的特点。那么优先级队列是什么呢？主要体现在修饰词"优先级"三字上面。比如在一组数中，我们规定最大值先出或者最小值先出，并按照这个约束依次出队。...那么从生活中例子来看，比如火车站窗口通常都有军人优先的类似字样，因为这些特性让其有了特殊权利，他们就可以先买票。 小顶堆及基本实现机制 小顶堆是如下图树的形式(树和图等后续再详细介绍)。...1 Leetcode703 数据流中第k大元素 设计一个找到数据流中第K大元素的类（class）。注意是排序后的第K大元素，不是第K个不同的元素。...你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器，它包含数据流中的初始元素。每次调用 KthLargest.add，返回当前数据流中第K大的元素。...01 题目解析 保存前k个最大的值，每次进来一个元素A，如果元素A比这k个元素中的最小值还要小就踢出去。那么我们如何保存这k个数呢？
今天在刷题时候，遇到一个hard问题，也是挺有意思，在剑指offer的第41题和力扣【数据流中的中位数】。 题目描述是这样的： 中位数是有序列表中间的数。...例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中...那么就要将其中少的加到多的中。...但是文初提到的场景问题还是要仔细思考一下，面试场景很可能会问到： 1.如果数据流中所有整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？...2.如果数据流中 99% 的整数都在 0 到 100 范围内，你将如何优化你的算法？ 对于第一个问题，应该用什么方法优化呢？
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/9be0172896bd43948f8a32fb954e1be1 来源：牛客网 如何得到一个数据流中的中位数...如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业（job）是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。...Hadoop在存储有输入数据（Hdfs中的数据）的节点上运行map任务，可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。...一个reduce任务的完成数据流如下：虚线框表示节点，虚线箭头表示节点内部数据传输，实线箭头表示节点之间的数据传输。 ?...每个分区有许多键（及其对应的值），但每个键对应的键/值对记录都在同一分区中。分区由用户定义的分区函数控制，但通常用默认的分区器。通过哈希函数来分区，这种方法很高效。...一般情况多个reduce任务的数据流如下图所示。该图清晰的表明了为什么map任务和reduce任务之间的数据流成为shuffle（混洗），因为每个reduce任务输入都来自许多map任务。
1、pooling是在卷积网络（CNN）中一般在卷积层（conv）之后使用的特征提取层，使用pooling技术将卷积层后得到的小邻域内的特征点整合得到新的特征。...因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计。这个均值或者最大值就是一种聚合统计的方法。 3、做窗口滑动卷积的时候，卷积值就代表了整个窗口的特征。...所以平移不变性不是pooling带来的，而是层层的权重共享带来的。...8x8特征矩阵，主要的特征我们捕获到了，同时又将问题的规模从16x16降到了8x8，而且具有平移不变性的特点。...图中的a（或b）表示，在原始图片中的这些a（或b）位置，最终都会映射到相同的位置。
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