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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。这样特征选择的算法就可以简单地对滞后的目标特征进行操作。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。

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时间序列中的特征选择：在保持性能的同时加快预测速度

在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...为了进行实验，我们模拟了多个时间序列，每个小时的频率和双季节性(每日和每周)。此外我们还加入了一个从一个平滑的随机游走中得到的趋势，这样就引入了一个随机的行为。...换句话说，为了预测下一个小时的值，我们使用表格格式重新排列了以前可用的每小时观测值。这样时间序列预测的特征选择就与标准的表格监督任务一样。这样特征选择的算法就可以简单地对滞后的目标特征进行操作。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。

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openGauss向量化在排序中的一个疑惑

openGauss向量化引擎在排序过程中，需要通过UseMem函数统计其内存使用。...比如在Batchsortstate：：InitCommon函数中：第732行m_storeColumns.Init会申请对m_storeColumns.m_memValues申请10240* sizeof...(MultiColumns));但是在第735行统计使用内存的时候，从m_storeColumns开始了，应该是从m_storeColumns.m_memValues这里开始才准确吧。...这两个地址获取的GetMemoryChunkSpace大小明显不一样，通过修改代码分别获取下图中大小：得到的结果分别为： work_mem最小是64KB，在此情况下，光在第732行处就用掉了245816B...，大概240KB，超过了64KB，应该LackMem报错的。

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排序算法在JDK中的应用（二）快速排序

作者|杨旭来源|https://blog.csdn.net/Alex_NINE 改进后的快速排序在分析上述代码时，可以发现程序会在特殊的情况调用sort()方法即改进后得快速排序，接下来就来分析sort...called pair insertion 在快速排序的上下文中（即满足进入sort()方法的数组）他比传统的 * sort, which is faster (...Therefore in float and 因此在单双精度的排序算法中我们必须使用更加精确的赋值即a[less]=a[great] * double...e2和e4）否则使用只有一个枢轴值（e3）进行排序，但是这里还是把待排序数组分成了三个部分分别是大于，等于和小于枢轴的区域结语写了好久终于把这篇博客写好了，过程中查了好多的资料看了好多的博客，不过最后还是把这个坑填上了...多学习多阅读多思考 PS 排序算法写得差不了，接下来准备把数据结构的内容用Java语言全部写一遍。争取在9月份之前完成这个目标。

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R中的向量化运算

1、R中的向量化运算-seq seq(1, 10, by=1) seq(1, 10, by=0.1) seq(1.9, 10, by=0.1) #注意，不能这样子递减 seq(10, 1, by=...=100) seq(10, 1, length.out=91) #数清楚里面的个数 2、R中的向量化运算-rep > rep(3.14, 5) [1] 3.14 3.14 3.14 3.14 3.14...8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > length(rep(1:10, 5)) [1] 50 3、R中的向量化运算...message: In 1:3 + 1:10 : longer object length is not a multiple of shorter object length > > #两个向量长度不同的情况下...，要进行向量计算，短的那个向量会循环使用。

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排序算法在JDK中的应用（一）归并排序

作者|杨旭来源| https://blog.csdn.net/Alex_NINE/article/details/90612759 JDK8中的排序算法 JDK中对于数组的排序使用比较的多的是Arrays.sort...()和Arrays.parallelSort()，前者是传统的排序算法，后者是JDK8新增的并行排序算法，基于fork/join框架,今天主要是分析Arrays.sort()的底层实现。...array slice if possible for merging * 在条件允许的情况下，使用给定的辅助空间对指定的数组范围内进行排序。...在此同时还需要考虑的条件是待排序的数组是否是基本有序的，JDK采用的办法是将待排序数组分成若干个单调递增或者递减的数组，如果分成的小数组的个数大于67就认为这个数组基本上是无序的此时就直接调用了快速排序...，还有个我不是很理解的条件就是当带待排序的数组中相等的元素子序列长度大于等于MAX_RUN_LENGTH（33）时就直接使用快速排序。

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自定义排序算法在JavaScript中的应用

前言在处理数据时，我们常常需要对数组进行排序以满足特定的展示或分析需求。虽然JavaScript提供了内置的sort()方法来简化这一过程，但在面对复杂排序逻辑时，自定义排序函数则显得尤为重要。...本文将以一个具体案例——按照自定义规则对字符串数组进行排序，来深入探讨如何实现和应用自定义排序算法。...我们的目标是根据这些字符串的特定部分，按照一定的规则（例如先按点前的部分，再按点后的数字部分排序）来对数组进行排序。...日期格式字符串排序：针对特定的日期格式，优先比较年份、月份、日期等部分。多关键字排序：设计更复杂的比较逻辑，支持基于多个关键字的排序规则。...结论通过自定义排序函数，我们能够精确控制数组元素的排序逻辑，从而满足各种复杂的应用场景。理解并掌握这类算法不仅能够提升我们的编程能力，还能在实际开发中解决更多实际问题。

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在MATLAB中实现高效的排序与查找算法

在MATLAB中实现高效的排序与查找算法在MATLAB中，排序与查找是常见且重要的算法任务。在处理大量数据时，算法的效率直接影响程序的运行速度和性能。...在MATLAB中，内置的sort函数通常会选择最快的排序算法，因此在实际应用中，除非有特殊的性能需求，否则可以直接使用MATLAB的内置排序功能。...平衡数据结构：在动态数据集（例如需要插入或删除元素的集合）中，可以考虑使用平衡二叉树或跳表等高级数据结构，这些数据结构在保持高效查找的同时，能够处理动态数据。...平衡查找树（AVL树或红黑树）：这类树在插入和删除操作中会保持平衡，确保查找、插入和删除操作都具有O(log n)的时间复杂度。...MapReduce等分布式计算框架已经在实际应用中得到广泛使用。自适应排序算法：一些新型的排序算法将能够根据数据的特性动态选择排序策略。

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JavaScript中的排序算法

冒泡排序 2. 插入排序 3. 快速排序

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java中的排序算法

Java 中提供了丰富的排序算法，可以满足各种排序需求，下面是 Java 中常用的排序算法及其实现。...冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来，直到没有任何一对数字需要比较为止。...插入排序是一种简单的排序算法，它的工作原理是：将待排序的数列分为两个部分，已排序和未排序，从未排序的部分取出第一个元素，插入到已排序部分的正确位置，然后继续取出未排序部分的第一个元素，插入到已排序部分的正确位置...归并排序是一种分治算法，它的工作原理是：将待排序的数列分成两部分，分别对这两部分进行排序，然后将排好序的两部分合并成一个有序序列。...选择合适的排序算法可以使程序更加高效。

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机器学习算法中的向量机算法（Python代码）

如果没有，我希望你先抽出一部分时间来了解一下他们，因为在本文中，我将指导你了解认识机器学习算法中关键的高级算法，也就是支持向量机的基础知识。...在我第一次听到“支持向量机”这个名字，我觉得这个名字听起来好复杂，如果连名字都这么复杂的话，那么这个名字的概念将超出我的理解。幸运的是，在我看了一些大学的讲座视频，才意识到这个算法其实也没有那么复杂。...当SVM找到一条合适的超平面之后，我们在原始输入空间中查看超平面时，它看起来像一个圆圈：现在，让我们看看在数据科学中应用SVM算法的方法。 3.如何在Python中实现SVM？...实践问题找到一个正确的超平面用来将下面图片中的两个类别进行分类结语在本文中，我们详细介绍了机器学习算法中的高阶算法，支持向量机（SVM）。...因此，在需要非常高的预测能力的情况下，他们就显得非常重要。由于公式的复杂性，这些算法可能稍微有些难以可视化。来源商业新知网，原标题：一个简单的案例带你了解支持向量机算法（Python代码）

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JavaScript中的常见的排序算法

冒泡排序 // 冒泡排序 function bubbleSort(arr){ // 外层循环控制轮数r for(var r=1;rr++){ /.../ 内层循控制下标i for(var i=0;ir;i++){ // 如果i的值大于i+1的值 if(arr[i]...插入排序 // 插入排序 function insertSort(arr){ // 外层循环从1开始遍历每个元素 for(var i=1; i排序 // 快速排序 function quickSort(arr){ if(arr.length<=1){ return arr; }; var i=parseInt

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algorithm中的排序算法详解

sort random_shuffle merge reverse 总结 ---- 前言雨下不停，爱意难眠，说一下algorithm中的几个排序算法吧，干什么总要排个序吧，有单纯排序的算法题可以看一下...，我写的码神说排序算法不多说了，来看吧，系好安全带，发车了！...中的排序算法二、有哪些排序算法？...大致我想到的是以下的几个排序算法，欢迎补充 sort random_shuffle merge reverse sort 根据使用的优先级来说的话，sort是在开发或者竞赛中都比较常用的排序算法，在默认的情况下...从名字我们可以猜出，这是一个打乱排好的序，从而实现随机的算法，我也喜欢把它看成一个洗牌的过程，故曰：洗牌排序，看一下实现吧。

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使用R语言在向量的任何位置插入任何元素

今天的GEO数据挖掘课程，有一个学员问到在向量的任何位置插入任何元素有没有什么简介的方法，因为她做的很麻烦，如下：有一个向量，是100个元素，要在第34位加上一个数是56 a=1:100 c(a[1:...image-20191102220329369 然后学员有任意需求，任意位置添加任意数字，这样写会比较麻烦，每次都有手动判断向量长度，范围等等，因为她是初学者，所以不可能会无限R包和函数，我这里简单演示一下

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首个千亿模型压缩算法 SparseGPT 来了，降低算力成本的同时保持高精度

那么针对 GPT-3 这种规模的大模型，有没有一种方法能够对其作精确的剪枝、同时保持最小的精度损失且降低计算成本？...SparseGPT 的核心是一种新的大规模近似稀疏回归算法，它可以推广到半结构化（2:4 和 4:8）模式，并且与现有的权重量化方法兼容。图注：SparseGPT 重建算法的可视化。...Pruning）方法相比，使用 SparseGPT 能够实现更高的模型稀疏化程度，同时保持最低限度的精度损失。...而且，在 80% 的稀疏度下，使用 SparseGPT 压缩的模型的困惑度仍然保持在合理水平，但幅度剪枝在达到 OPT 的 40% 稀疏度和 BLOOM 的 60% 稀疏度时，困惑度就已经 > 100。...这项研究在缓解大模型的算力限制方面具有很大的积极意义，将来的一个工作方向是研究大模型的微调机制来进一步恢复精度，同时，扩大 SparseGPT 的方法在模型训练期间的适用性，将会减少训练大模型的计算成本

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面试中的排序算法（Part 3）

今天来谈一种十分重要的堆排序的算法，其在STL中的数据结构也就是Priority_Queue。...也是一种十分高效的排序方式，虽然其算法模型为二叉树结构，但是可以使用数据进行模拟这个二叉树的结构和相应的函数操作！...如果不小于其孩子节点，叫做大根堆堆中每个结点的子树也都是堆树结构大根堆和小根堆的应用如下图所示，可以根据你需要什么样的排序方式来使用不同的堆结构！ ?...，遍历的同时比较当前节点（索引为i）和对应的父节点（索引为(i-1)/2），如果没有根节点大，那么就交换两个值，直到遍历完整个列表！...当我们得到了这两种堆的操作后，我们就可以完成我们的堆排序了，算法思路很简单，因为难得我们已经说过了！

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浅谈排序算法在公司电脑监控软件中的挑战与机遇

在公司的电脑监控软件中，排序算法扮演着关键的角色。这些算法能够高效地整理海量监控数据，将各种信息有条不紊地展现在用户面前。...然而，与此同时，我们也要正视可能出现的挑战和机遇，因为它们是促使我们在不断前进的道路上不断成长的关键因素之一。...以下是排序算法在公司电脑监控软件中面临的挑战：数据量大和频繁更新：公司内部的计算机监控数据可能非常庞大，并且在很短的时间内就会不断更新。选择合适的排序算法以在这种情况下高效地处理和更新数据是一个挑战。...排序算法在公司电脑监控软件中面临的机遇如下：性能优化：排序算法的性能优化是一个重要的机遇。通过选择最适合数据规模和特点的算法，以及针对实际应用场景进行算法和数据结构的优化，可以显著提升软件的性能。...排序算法可以利用并行处理来加速排序过程，从而更快地处理大量数据。自适应算法：设计能够根据数据特征自适应调整的排序算法，可以在不同情况下保持高效性能，从而更好地满足不同的用户需求。

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面试中的排序算法（Part 2）

今天我们介绍两个复杂点的排序算法随机快排和希尔排序，这也是面试的重点，考察范围包括代码书写，复杂度分析以及稳定性比较！好吧，让我们开始今天的算法之旅吧！...[0] = cur; res[1] = more; return res; } // 五、(随机)快速排序算法（如果产生数的范围较小，那么快排速度很慢，说明快排和数据的状况是有关系的）...void QuickSort(vector& list, int L, int R) { default_random_engine e; # 在random头文件中，随机数发生器...由于二分的话，需要O(nlogn)的空间复杂度。很奇怪，从理论上来说希尔排序应该综合性能最好的，但是在实际应用当中，特别是大数据的时候，综合看来，快排的效率还是最高的！...资源分享完整测试文件（C++版）,文件名为：常见排序算法（重点），请关注我的个人公众号（算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得，并实时更新！希望大家多多支持哦~

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面试中的排序算法（Part 1）

在面试中常见的常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、随机快排、堆排序和希尔排序这七种方式！虽然冒泡排序和选择排序基本上已经没有人使用了，但这种教科书式的思维还是值得学习的！...我们接下来就来谈谈这集中排序算法的优劣！冒泡排序冒泡排序的思路十分的清楚，就是一个数列从左到右依次两两比对，如果左边的数大于右边的数则交换两者的位置。...否则保持不变，这样的话，每一次走完一趟都可以确定一个元素的位置，并且需要n-1趟！因此外循环次数为N-1，内循环则从N-1依次递减！因为没走完一趟，确定位置的元素个数都会加一！...j : min; // 选择排序中的最小值不可以使用库函数 } swap(list[min], list[i]); } } 插入排序插入排序的核心思路是，...归并排序流程图首先我们来看合并的函数，也就是merge函数，这个函数只是做合并的算法，只能用于两个有序列表之间，我们就假设一个list分成两部分，L到mid，mid到R，这两部分均为有序数组，我们进行合并

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Python中几种常见的排序算法？

废话不多说，开始今天的题目：问：说说Python中几种常见的排序算法？答：大家都知道排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。...排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。排序算法在很多领域得到相当地重视，尤其是在大量数据的处理方面。...在算法中，排序算法分为冒泡排序，选择排序，插入排序，快速排序，归并排序，希尔排序，基数排序，堆排序，计数排序，桶排序等。...下面分别来说说几种常见的排序算法: 1、选择排序选择排序其实就是取第一个数去跟后面的数比较，然后一轮之后得到最小的数在第一个，然后开始取第二个，重复之前的比较。 ?...插入排序是一种最简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 ?

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