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数据结构与算法 -4、5 ：两数相加&&两数之和

无非注意一点就是： 本题是对链表的操作，即将两个链表对应节点数据加和存入另一个链表的对应节点 注意链表对应数据相加时的进位 以下给出C++和JavaScript两种解法，但是思路都一样，所以请读者自行选择适合自己的语言...逐个遍历，好一点使用两个指针（头尾指针），根据target值与头尾指针所指数据域对应数值的大小之和来决定头尾指针的移动方向。...组合拆分 还记得上一篇推文（就是罗马数字与整数的相互转换那篇），我们提到了组合拆分的方法，即对于一个从大到小排序的数组，用目标值与数组元素逐一开始比较，当且仅当目标值大于或等于某一项数组元素时，此时用目标值减去当前数组元素...(target-nums[i])，然后用余数继续与当前数组元素的下一个数组元素进行比较，同样找出余数大于或等于数组元素的那一项，重复此操作，直至target被完全拆解或者数组元素遍历完成之后target...举个栗子： 给定数组[11,8,6,2,1] 给定目标值target=12 则：判断12与所有数组元素的大小关系，因为12>11且12-11=1，用余数继续与后面的元素进行比较，直至余数大于或等于数组元素时

70710
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Google Earth Engine（GEE）——实现 LandTrendr 光谱-时间分割算法的指南

我们还在API 函数部分提供了执行这些操作的快捷函数，这大大简化了这些步骤。 6.1获取段信息 该“LandTrendr”波段输出存在含有对于每个输入集合中未被掩蔽的观察信息的图像阵列。...在本节中，我们将获取分段信息并从给定像素时间序列中的所有分段中仅提取最大量级的植被损失分段。为此，我们可以按照变化的幅度对分段信息数组进行排序，然后切出第一个（幅度最大）分段的信息。...年度图像合成是使用 medoid 方法生成的：对于给定的图像像素，medoid 是给定波段的值，该值在数值上最接近所考虑图像（提供的年度数据范围之间的所有图像）中所有相应像素的中值。...类似地，如果某个给定像素在一年内的所有观测值都因为包含在 mask这些列表中而被屏蔽，则该像素将被屏蔽。...请参阅此 GitHub存储库，了解从 Google Earth Engine 获取源数据和运行应用程序的桌面旧版所需的所有文件和说明。

61521

面试|海量文本去重~simhash

IDF是词组在所有文章中的出现比例，出现越多说明词组对文章的区分度越低越不重要，但是IDF因为需要基于所有文章统计，所以一般是离线去批量计算出一个IDF字典。...优化的方法就是”抽屉原理”，因为2个simhash相似的标准是<=3比特的差异，所以如果我们把64比特的simhash切成4段，每一段16比特，那么不同的3比特最多散落在3段中，至少有1段是完全相同的。...同理，如果我们把simhash切成5段，分别长度 13bit、13bit、13bit、13bit、12bit，因为2个simhash最多有3比特的差异，那么2个simhash至少有2段是完全相同的。...根据抽屉原理，至多3比特的差异会导致至少有2段是相同的，所以一共有这些组合需要索引： a,b a,c a,d a,e b,c b,d b,e c,d c,e d,e 一个simhash需要索引10份，一个集合的大小是...存储选型 毫无疑问选择hbase，特别适合SCAN遍历集合。 rowkey设计：4字节的segment+1字节的段标识flag+8字节的simhash。

2.6K30

Java学习笔记-全栈-web开发-03-JavaScript基础

JavaScript 与 Java 是两种完全不同的语言 通过javascript可以改变html内容,改变html样式,进行验证输入，实现动态页面。...JavaScript 变量名称的规则： 变量对大小写敏感（y 和 Y 是两个不同的变量） 变量必须以字母或下划线开始 注意：由于 JavaScript 对大小写敏感，变量名也对大小写敏感。...4.3.3 强制类型转换 ECMAScript 中提供了三种强制类型转换： 1.把给定的值转换成Boolean类型 2.把给定的值转换成数字 3.把给定的值转换成字符串 ? ? ?...在javascript中有一个特殊的对象arguments,我们可以通过它来获取所有函数中的参数。 ? 6.3 全局函数 全局函数，只需要理解为：在js中可以直接使用的函数 ? 7....这些扩展包括： 弹出新的浏览器窗口 移动、关闭浏览器窗口以及调整窗口大小 提供 Web 浏览器详细信息的定位对象 提供用户屏幕分辨率详细信息的屏幕对象 对 cookie 的支持 IE 扩展了 BOM

70320

医学影像分割难题获突破：可自动调参，适应所有数据集

虽然到目前为止这个过程完全由人为驱动，但我们首先尝试根据给定数据集的属性自动执行必要的调整，例如数据预处理、图像分块大小、批量大小和推理设置。...在这一步中，较大的h图像分块大小优先于批量大小（最小批量大小为2），以获取更多的空间上下文信息。每个轴的大小会pooling到4个体素以下。...通过沿所有轴翻转来进行测试数据增强。 nnU-Net集成由两个U-Net组合而成(2D、3D和cascade)，并根据交叉验证结果自动选择用于测试集预测的最佳模型或集成。...医学分割十项全能（Decathlon） 该挑战的第一阶段包括上述七个数据集，参与者使用这些数据集来开发可推广的分割算法。在第二阶段，提供了以前未知的三个其他数据集。...算法不进行进一步更改或用户交互应用于这些数据集。两个阶段的评估都是在官方测试集上完成的。在第一阶段和第二阶段，nnU-Net在十项全能挑战上有明显的优势。

88420

Elasticsearch索引、搜索流程及集群选举细节整理

了解每个文档都被它所在的每个分片单独索引是很重要的，并且所有这些都必须在给定文档被标记为'indexed'之前完成。...这与上述所有过程是分开的。 总体结果是，在任何给定时间，任何特定可用索引都由磁盘上一组不同大小的永久段和文件缓存中的一些新段组成。加上仅在内存中的索引但尚不可用的段，等待刷新间隔。...请注意，此缓存由给定节点上的所有分片共享，最多为堆大小的 1%。 虽然过滤器有缓存，但查询（评分搜索）不是，因此对于查询和任何未缓存的过滤器或字段，搜索必须命中倒排索引以构建文档 ID 列表。...大文档大小和列表同样会导致 RAM 使用量增加。 聚合通常是根据分片返回的聚合结果构建的，聚合似乎没有获取阶段，但如果查询大小>0，协调器仍会为客户端获取底层文档数据。...对于搜索请求，会搜索 Elasticsearch 索引的给定分片中的所有 Lucene 段，但是，获取所有匹配文档或位于排名结果深处的文档对您的 Elasticsearch 集群来说是危险的。

1.6K20

影响带宽的因素有哪些？

带宽是有线或无线网络通信链路在给定时间内通过计算机网络或互联网连接将最大数据量从一个点传输到另一个点的容量。就是指在一段时间内可通过互联网提供商传输的最大数据量。...虽然成本相对较高，但可自由使用带宽量，保证速度和网络质量，因此独享带宽是比较适合对带宽有较高要求的大、中型企业的。...共享带宽，带宽资源供机架内的所有服务器共同使用，成本相对更低，机架内的所有服务器去共享使用这些带宽，不去关心每台服务器具体的带宽使用情况，因此共享带宽一般应用于对带宽几乎没有特殊要求的用户。...可以根据版本补丁大小、预计同时在线玩家数、是否有玩家资源这些情况来选择合适的服务器配置，刚开服50M用的会比较多，当人气更高后，就可以根据情况升级服务器带宽。 四、消耗服务器带宽的因素有哪些？...1、网站布局更改 如果更改网站布局，那么网站页面大小也会增加。用户在访问时，获取的数据也会越大，那么对于带宽的消耗也会更大。

8.2K20

为什么LONGNET可以处理10亿个令牌

传统的自注意力机制 在传统的Transformers中，给定输入Q (query)、K (key)和V (value)，自注意力机制计算输出O为: 每个查询Q都会关注所有键K和值V，这使得最终计算是序列长度的二次复杂度...给定输入段Q、K、V，分段计算可表示为: 这里的w为段长度，r为区间(扩张率)。这些片段会被并行地输入到注意力机制中。...扩张注意力的优点 1、并行计算: {O∣ri,wi}k表示注意力机制在不同扩张率(ri)和段大小(wi)下的输出。这些输出的计算是并行的。因为不同膨胀率和段大小的计算之间没有相互依赖关系。...3、分散后注意力的混合: 在不同注意力计算中处理键，整合方法将这些注意力组合在一起，就像从不同的段收集键一样，然后计算它们的softmax。...传统的Transformers:利用密集和完全连接的注意力层，由于计算限制序列长度上限为32K。 框架:所有模型都基于FlashAttention平台，并针对不同的注意力配置进行了定制。

17630

simhash的应用范围_Simplorer

第一种是方案是查找待查询文本的64位simhash code的所有3位以内变化的组合，大约需要四万多次的查询，参考下图： 另一种方案是预生成库中所有样本simhash code的3位变化以内的组合，大约需要占据...优化的方法就是”抽屉原理“，因为2个simhash相似的标准是<=3比特的差异，所以如果我们把64比特的simhash切成4段，每一段16比特，那么不同的3比特最多散落在3段中，至少有1段是完全相同的。...根据抽屉原理，至多3比特的差异会导致至少有2段是相同的，所以一共有这些组合需要索引： a,b a,c a,d a,e b,c b,d b,e c,d c,e d,e 一个simhash需要索引10份，一个集合的大小是...（6）存储选型 毫无疑问选择hbase，特别适合SCAN遍历集合。 rowkey设计：4字节的segment+1字节的段标识flag+8字节的simhash。...我们可以把 64 位的二进制签名均分成 4 块，每块 16 位。根据鸽巢原理（也成抽屉原理，见组合数学），如果两个签名的海明距离在 3 以内，它们必有一块完全相同。

45620

自定义类型：结构体+枚举类型+联合体+（内存对齐原则）

结构体 定义 结构是一些值的集合，这些值成为成员变量。结构的每个成员可以是不同类型的变量。...因为编译器会把它们当做完全不同的两个类型，所以是非法的。...结构体的定义 1，  定义一个结构体时 逐个给定值 2， 在初始化的同时给定值。 3, 在定义结构体的时候在末尾顺便加上一个个体名....其次，内存的获取是一次四个字节，像图中第二种方式，那么获取一个int型就要获取两次，而第一种只需要一次，在性能上大大改善了。 总的来说:结构体内存的对其就是拿空间换取时间的做法。...{}中的内容是枚举类型的可能取值，也叫枚举常量 。这些可能取值都是有默认值的，默认从0开始，逐个+1。当然也可以在最开始给定初值，但是在外面就不能改变了，因为这是一个常量。

40630

Python计算股票投资组合的风险价值（VaR）

风险价值（VaR）用于尝试量化指定时间范围内公司或投资组合中的财务风险水平。VaR提供了一段时间内投资组合的最大损失的估计，您可以在各种置信度水平上进行计算。...简而言之，方差-协方差方法着眼于给定回溯期内给定股票或股票投资组合的历史价格走势（标准差，平均价格），然后使用概率理论来计算指定置信区间内的最大损失。我们将在下面使用Python逐步进行计算。...* port_st 接下来，我们可以将这些变量插入下面的百分比函数（PPF）中。...n天时间段内的风险价值 如果我们想在更大的时间范围内计算该怎么办？只需获取1天的VaR并将其乘以 时间段的平方根即可 （这是由于股票收益的标准偏差往往随时间的平方根而增加）。...当然，我们无法预测这种情况，但我们至少可以检查历史收益如何分配，以帮助我们评估VaR是否适合用于我们的投资组合。

3.8K10

Web前端JQuery面试题（二）

$(document).ready(function(){ // 程序段 }) window.onload=...DOM对象，DOM为文本对象模型，DOM的每一个页面都是一个DOM对象。通过JavaScript方法获取页面元素的对象，就是DOM对象。...基本选择器： #id 根据给定的id进行匹配一个元素 element 根据给定的元素名进行匹配所有元素 .class 根据给定的类匹配该类的所有元素 * 匹配所有元素 selector1,selector2...:lt(index) 获取小于给定索引值的元素 :gt(index) 获取大于给定索引值的元素 :eq(index) 获取给定的索引值的元素，从0开始 :odd 获取奇数的元素 :even 获取偶数的元素...) 获取包含给定文本的元素 :empty 获取所有不包含子元素或文本的空元素 如： :has(selector) 获取含所选择器的所有元素 :parent 获取含有子元素或文本的元素

1.9K30

使用模式构建：模式版本控制模式

这种停机时间会导致糟糕的用户体验。此外，如果迁移没有完全成功，会发生什么？恢复到先前的状态通常是一个更大的挑战。...这个字段允许我们的应用程序知道如何处理这个特定的文档。或者，我们可以让应用程序根据某些给定字段的存在或不存在来推断版本，但最好还是使用前一种方法。...结论 模式版本控制非常适合于这样的情况：不允许应用程序停机、更新文档可能需要数小时、数天或数周才能完成、不需要将文档更新到新版本，也不是这些要求的组合。...所有这些都会帮助减少未来的技术债务，这是这个模式的另一大优势。 与本系列中提到的其它模式一样，使用模式版本控制模式也需要一些考量。...本系列的下一篇文章将总结我们迄今为止介绍的所有模式，并提供一些我们发现特别适合于每个模式的场景示例附加信息。 译者 ? 牟天垒 野生程序员一枚。 长期关注分布式系统及通用型数据库技术。

1.2K30

Uber 大规模运行 Apache Pinot实践

段存储 Pinot 具有段存储的概念，用于对其不可变数据段进行归档。对于任何给定的实时或脱机的 Pinot 表，一旦数据段被密封（基于某些标准），它就变为不可变的。...完全 SQL 支持 如前所述，我们已经将 Pinot 和 Presto 集成在一起，以实现对这些数据集的标准 PrestoSQL 查询。...对于实时 Pinot 表（具体地说，从流数据源获取），并不完全支持向现有模式添加新列。尽管较旧的数据段准确地反映了这一点，但新列在最活跃的数据段中并不可见，从而导致查询失败。...借助一流租户的支持，这些表可以在裸机上组合在一个单一租户名下，并分配给该租户的主机。这提供了强大的隔离性，并避免了嘈杂的邻居问题。...将 Pinot 与段存储去耦合 在段深度存储的操作过程中，我们发现当前的 LLC 协议存在两个主要问题： 深度存储是实时获取流的单点故障 所有段的上传和下载都通过 Pinot 控制器进行 第一个问题特别严重

84910

听GPT 讲Prometheus源代码--tsdb

HeadOptions是Head段的配置选项，用于定义Head的一些行为和属性，例如块的大小、持久化等。...LabelValueFor：这个函数返回给定标签名的所有标签值。 LabelNamesFor：这个函数返回给定标签值的所有标签名称。...newBlockBaseQuerier: 创建一个新的基本查询器。 LabelValues: 获取指定标签名的所有标签值。 LabelNames: 获取所有标签名。 Close: 关闭查询器。...xorRead 函数：通过XOR操作从指定的字节缓冲区中读取一个无符号整数。 这些结构体和函数的组合和实现，提供了对时间序列数据块进行编码、解码和操作的功能。...DeleteCorrupted：删除损坏的文件。 Size：返回所有Chunk文件的大小。 curFileSize：返回当前文件的大小。 Close：关闭HeadChunk。

27220

时间序列数据和MongoDB：第b二部分 - 架构设计最佳实践

设计时间序列模式 让我们首先说，没有一个架构设计能适合所有的应用场景规范。无论哪种架构，都需要权衡利弊。...但是，即使使用这些优化，正确的模式设计对于防止失控的索引大小也很重要。...查询不再针对特定的主节点。相反，它们由称为查询路由器（mongos）的中间服务处理，该服务将查询发送到包含满足查询的数据的特定节点。这对应用程序完全透明 - MongoDB会处理所有路由。...离线档案策略 归档数据时，与数据检索相关的 SLA 是什么？是否恢复可接受的数据备份，或者数据是否需要在线并准备好在任何给定时间查询？这些问题的答案将有助于推动您的档案设计。...这可能需要您的应用程序代码中的一些查询才能知道应该删除哪些集合。当您发出删除时，MongoDB 也必须从所有受影响的索引中删除数据，这可能需要一段时间，具体取决于数据和索引的大小。

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时间序列数据和MongoDB：第二部分 - 架构设计最佳实践

设计时间序列模式 让我们首先说，没有一个架构设计能适合所有的应用场景规范。无论哪种架构，都需要权衡利弊。...但是，即使使用这些优化，正确的模式设计对于防止失控的索引大小也很重要。...查询不再针对特定的主节点。相反，它们由称为查询路由器（mongos）的中间服务处理，该服务将查询发送到包含满足查询的数据的特定节点。这对应用程序完全透明 - MongoDB会处理所有路由。...离线档案策略 归档数据时，与数据检索相关的 SLA 是什么？是否恢复可接受的数据备份，或者数据是否需要在线并准备好在任何给定时间查询？这些问题的答案将有助于推动您的档案设计。...这可能需要您的应用程序代码中的一些查询才能知道应该删除哪些集合。当您发出删除时，MongoDB 也必须从所有受影响的索引中删除数据，这可能需要一段时间，具体取决于数据和索引的大小。

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