LeetCode第3题，“无重复字符的最长子串”，曾经面试的过程中遇到过的一道算法题。通过这道题，我们能够学到算法中一个比较常见的解题方法：滑动窗口算法。
导读：本文主要介绍Hulu在NIPS 2018上发表的《Fast Greedy MAP Inference for Determinantal Point Process to Improve Recommendation Diversity》中，提出的DPP算法解决视频推荐中的多样性问题。
DStream 无状态转换操作 map：每个元素采用操作，返回的列表形式 flatmap：操作之后拍平，变成单个元素 filter：过滤元素 repartition：通过改变分区的多少，来改变DStream的并行度 reduce：对函数的每个进行操作，返回的是一个包含单元素RDD的DStream count：统计总数 union：合并两个DStream reduceByKey：通过key分组再通过func进行聚合 join：K相同，V进行合并同时以元组形式表示 有状态转换操作 在有状态转换操作而言，本批次
这是力扣的 1493 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
给定m个不重复的字符 [a, b, c, d]，以及一个长度为n的字符串tbcacbdata， 问能否在这个字符串中找到一个长度为m的连续子串，使得这个子串刚好由上面m个字符组成，顺序无所谓，返回任意满足条件的一个子串的起始位置，未找到返回-1。比如上面这个例子，返回3。
滑动问题包含一个滑动窗口，它是一个运行在一个大数组上的子列表，该数组是一个底层元素集合。一般用来求最值问题。
生成高质量的3D内容对于视频游戏、电影制作、VR/AR等领域至关重要。当前3D-AIGC领域主要关注固定空间范围的3D内容生成，例如单个物体。 今天介绍我们团队最近被SIGGRAPH 2024 journal track接收的论文。 本文提出了一种可以生成可扩展（即无限）的3D场景的方法，这对于开放世界游戏尤其有价值。 论文标题为“BlockFusion: Expandable 3D Scene Generation using Latent Tri-plane Extrapolation”。BlockFusion算法基于3D扩散生成模型（Diffusion Model）。BlockFusion以立方体块的形式生成 3D 场景，并以简单的滑动窗口方式扩展场景。 顾名思义，它以以块（Block）的形式进行扩散（Diffusion）与融合（Fusion）。
https://www.liaoxuefeng.com/wiki/897692888725344/923030465280480
今天很有可能你已经做了一些使用滑动窗口(也称为移动窗口)的事情，而你甚至不知道它。例如：许多编辑算法都是基于移动窗口的。在GIS中做地形分析的大多数地形栅格度量(坡度、坡向、山坡阴影等)都基于滑动窗口。很多情况下，对格式化为二维数组的数据进行分析时，都很有可能涉及到滑动窗口。
本文使用tf-idf（词频-逆文件频率）、lsi（潜在语义索引）和 doc2vec(文档向量化嵌入)这3种最基础的NLP文档嵌入技术，对文本进行嵌入操作（即构建语义向量）并完成比对检索，构建一个基础版的文本搜索引擎。
在题解一中，当子数组的满足条件时，我们不再需要扩展右指针 j，其实左指针 i 也类似。当存在子数组 [i, j] 满足条件时，我们可以收缩左指针到 [i+1, j]，如果子数组依然满足条件，则可以继续记录子数组个数 n - j 个。
本来这篇是准备5.15更的，但是上周一直在忙签证和工作的事，没时间就推迟了，现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了。 第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容。我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好，那么它在实时数据上的表现怎么样呢？在实际生产中，我们经常需要即使处理收到的数据，比如实时机器学习模型的应用，自动异常的检测，实时追踪页面访问统计的应用等。Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题。 了解Spark S
Hystrix通过滑动窗口的数据结构来统计调用的指标数据，并且大量使用了RxJava响应式编程操作符。滑动窗口的本质就是不断变换的数据流，因此滑动窗口的实现非常适合使用观察者模式以及响应式编程模式去完成。最终，RxJava便成了Hystrix滑动窗口实现的框架选择。Hystrix滑动窗口的核心实现是使用RxJava的window操作符（算子）来完成的。使用RxJava实现滑动窗口还有一大好处就是可以依赖RxJava的线程模型来保证数据写入和聚合的线程安全。
描述 给定一个 3xn的矩阵 number，并且该矩阵只含有1到9的正整数。 考虑有一个大小为 3x3 滑动窗口，从左到右遍历该矩阵 number， 那么该滑动窗口在遍历整个矩阵的过程中会有n-2个。
这场周赛由 vika 维格联名，第二题和第四题都比较偏思维，想通了就很简单，想不通就会被罚坐
滑动问题包含一个滑动窗口，它是一个运行在一个大数组上的子列表，该数组是一个底层元素集合。
对很多开发者来说，编程工作的面试准备很容易让人焦虑。面试要涉及的东西实在太多，其中很多还往往与开发者的日常工作无关，只会额外增添压力。
滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于TCP协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。该协议允许发送方在停止并等待确认前发送多个数据分组。由于发送方不必每发一个分组就停下来等待确认，因此该协议可以加速数据的传输，提高网络吞吐量。
这是力扣的 1004 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
在一个排序的链表中，存在重复的结点，请删除该链表中重复的结点，重复的结点不保留，返回链表头指针。 例如，链表1->2->3->3->4->4->5 处理后为 1->2->5
作为 Python 语言的一个扩展程序库，NumPy 支持大量的维度数组与矩阵运算，也针对数组运算提供大量的数学函数库。自初代版本上线之后，NumPy 已经成为 Python 科学计算的扩展包。如今，在计算多维数组和大型数组方面，它是使用最广的。此外，它还提供多个函数，操作起数组来效率很高，还可用来实现高级数学运算。
题目说明所有字符串不相同，因此我们可以枚举每个字符串，检查其反转是否存在，模板类似于两数之和；
有读者小伙伴建议讲一下滑动窗口相关题型，因为经常面试会被问到。所以就开了这个系列（所以如果大家有想让分享的题型都可以留言区告诉我，任何事情我觉得都需要有反馈。比如一个错误，你不反馈，我不知道..那就只能这样过去了..）闲话不啰嗦，直接看题！
这道题目不难，但是确实是一道非常经典的滑动窗口问题，它可以帮助我们很好地理解滑动窗口算法的本质和应用。
容易想到的方法是枚举每个位置开始的子数组，并计算最长奇偶子数组长度，可以得到时间复杂度为 O(n^2) 的解法。
交叉验证是帮助机器学习模型选择最优超参数的有用程序。它对于较小的数据集特别有用，因为这些数据集没有足够的数据来创建具有代表性的训练集、验证集和测试集。
岛叶皮层和前扣带皮层共同组成显著或中扣带-岛叶网络，参与发现显著性事件和启动控制信号来调节脑网络动力学。凸显网络和大脑其他部分之间的功能耦合在多大程度上由于发育和衰老而发生变化，目前还没有被探索。在本文中，我们研究了凸显网络的动态功能连接(dFC)在一个大寿命样本(n = 601;6岁85岁)。滑动窗口分析和k-means聚类分析揭示了由凸显网络形成的dFC的五种状态，它们要么具有广泛的异步性，要么具有凸显网络与其他脑区之间不同的同步模式。我们确定了每个状态和主体的频率、停留时间、总过渡和特定状态到状态的过渡，并根据主体的年龄回归度量来确定生命周期趋势。凸显网络与大脑其余部分之间的低连通性为特征的动态状态在年龄、频率和驻留时间之间具有很强的二次正相关关系。另外的频率，停留时间，总转变，以及状态到状态的转变趋势在其他凸显网络状态被观察到。我们的研究结果强调了凸显网络的亚稳态动力学及其在认知关键脑区成熟中的作用。
两年前刚开这个公众号的时候，我写了一篇 学习数据结构和算法的框架思维，现在已经 5w 多阅读了，这对于一篇纯技术文来说是很牛逼的数据。
笔者最早接触滑动窗口是滑动窗口协议，滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于 TCP 协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。发送方和接收方分别有一个窗口大小 w1 和 w2。窗口大小可能会根据网络流量的变化而有所不同，但是在更简单的实现中它们是固定的。窗口大小必须大于零才能进行任何操作。
滑动窗口类问题是面试当中的 高频题 ，问题本身其实并不复杂，但是实现起来细节思考非常的多，想着想着可能因为变量变化，指针移动等等问题，导致程序反复删来改去，有思路，但是程序写不出是这类问题最大的障碍。
静息态功能磁共振成像(fMRI)突出了在没有任务或刺激的情况下大脑活动的丰富结构。在过去的二十年里，人们一直致力于研究功能连接(FC)，即大脑不同区域之间的功能相互作用，这在很长一段时间内被认为是静止的。直到最近，FC的动态行为才被揭示，表明在自发fMRI信号波动的相关模式之上，不同脑区之间的连接在一个典型的静息态fMRI实验中表现出有意义的变化。因此，大量的工作被用来评估和表征动态FC(dFC)，并探索了几种不同的方法来确定相关的FC波动。同时，关于dFC的性质提出了几个问题，只有回到神经起源，才会引起人们的兴趣。为了支持这一点，建立了与脑电图(EEG)记录、人口统计学和行为数据的相关性，并探索了各种临床应用，其中可初步证明dFC的潜力。在本文中，我们旨在全面描述迄今为止提出的dFC方法，并指出我们认为对该领域未来发展最有希望的方向。讨论了dFC分析的优点和缺陷，帮助读者通过可用的方法和工具的复杂网络来确定自己的方向。本文发表在Neuroimage杂志
在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中，我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结，这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法。
对于许多开发人员而言，编写采访编码的过程会引起焦虑。涉及的内容太多，常常感觉很多与开发人员在日常工作中所做的事情无关，这只会增加压力。
题目有意思的地方在于，最长公共子串与最长连续公共子串都是比较经典的问题，但是这道题在其基础上加了限制。 首先这道题应该是最长连续公共子串问题，状态转移方程就不写了，挺简单的。就记录下最大的子串所在的位置的行坐标和列坐标，就能把子串拿到手。 但是对于O(nm)的动态规划所有点都会超时，这就很厉害了，目前通过的做法使用的是滑动窗口法，我还在研究。
输入：n = 3 输出：[[1,2,3],[8,9,4],[7,6,5]] 示例 2： 输入：n = 1 输出：[[1]]
今天和大家分享的是「力扣」第 413 题：等差数列划分。这道题可以使用「滑动窗口」，也可以使用「动态规划」。
互联网公司面试，笔试环节或第一面往往都是现场做编程题。很多面试的老铁反映说，败在了编程题上，去不了自己心仪的公司，拿不到想要的待遇。
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
官方文档对其功能的描述为为：Rearrange image blocks into columns. 即重排图像块为矩阵列。
算法一直是大厂前端面试常问的一块，而大家往往准备这方面的面试都是通过leetcode刷题。
其实这道题这里给出了最容易理解的方式来做的，每次滑动一个窗口就找其中的最大值，直到所有滑动窗口的数据找完就可以了，关于代码的内容，个人觉得你自己看懂了就行。
面试锦囊系列一直有收到大家的反馈，包括后台内推成功的消息、朋友的同事从创业小公司成功跳到huawei等等，非常高兴小破号的这些整理分享能够真正地帮助到大家
Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。
本系列旨在介绍编程题中最常见的 16 种模式[1]。对于每一种模式会介绍其基本原理，应用场景以及经典的例题。
输入一个正整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3，32，321}，则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。
目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。
滑动窗口在计算机科学领域中我认为有两层概念，一种是计算机网络中的滑动窗口协议，另一种则是滑动窗口算法,他们在计算机科学领域都有非常广泛的应用，接下来我将用一篇文章来讲述滑动窗口协议和滑动窗口算法在计算机网络和软件编程领域的应用场景和原理，开始表演~
作为Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习的必备工具，该版本一经发布，就一度登上Hacker News等社区热搜榜单。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
