2022-06-16：给定一个数组arr，含有n个数字，都是非负数， 给定一个正数k， 返回所有子序列中，累加和最小的前k个子序列累加和。 假设K不大，怎么算最快？ 来自亚马逊。..., ans); } fn top_min_sum2(arr: &mut Vec, k: i32) -> Vec { arr.sort(); // (最右的下标，集合的累加和
2022-08-18:每一个序列都是[a,b]的形式，a < b 序列连接的方式为，前一个序列的b，要等于后一个序列的a 比如 : [3, 7]、[7, 13]、[13, 26]这三个序列就可以依次连接...给定若干个序列，求最大连接的数量 定义尝试过程如下 arr[i] = {4, 9}表示，第i个序列4开始，9结束 pre : 代表选择的上一个序列，的，index是多少 比如选择的上一个序列如果是(4,9...index之前的序列，不能选择 上一个选择的序列，是pre号，如果pre==-1,说明之前没有选择过序列 返回题目要求的那种连接方式下，最大的序列数量 [5,13] [1,19] [2, 3] [79,...preEnd index [1, 3] [2, 4] [4, 7] 0 1 2 maxLen(0, -1) 0（选） -> maxLen(1, 0) 在arr[index...]选择序列，之前选的，离index...最近的序列，位置在preIndex 请返回，index...能链接起来的，序列数量的最大值 答案2022-08-18： 递归。
2022-08-18:每一个序列都是a,b的形式，a maxLen(1, 0)在arrindex...选择序列，之前选的，离index最近的序列，位置在preIndex...请返回，index...能链接起来的，序列数量的最大值答案2022-08-18：递归。
2021-04-04：给定一个非负数组arr，和一个正数m。 返回arr的所有子序列中累加和%m之后的最大值。 福大大 答案2021-04-04： 自然智慧即可。 1.递归，累加和。...RightCount++ } } fmt.Println("总数：", TOTAL) fmt.Println("正确：", RightCount) } //递归，算出所有子序列的累加和...if dp[N-1][j] { ans = getMax(ans, j%m) } } return ans } //3.动态规划，算出所有的模m的累加和...，m也很大 // 但是arr的长度相对不大 func max4(arr []int, m int) int { if len(arr) == 1 { return arr[0]...func NearestIndex2(arr []int, v int) int { L := 0 R := len(arr) - 1 index := -1 // 记录最右的对号
如何查找某个gene的promoter sequence？ 首先，知道启动子在哪里？...启动子通常位于转录起始位点（transcription start site，TSS）或第一个exon的上游 其次，找gene的TSS 对于注释好的物种的基因组，就很好找其promoter sequence...其他 人类的启动子相关数据库 Biobase TransPro mPROMDB CSH TRED Eukaryotic Promoter Databse（EPD） ---- ?...promoter sequence of a Gene from Ensembl --以Ensembl为例-- 1 打开上述Ensembl网址，选择物种，以示例中的BRCA2为例 ?...3 粉色背景红色文本为exons，第一个exon前面的sequence即为promoter sequence，默认显示600bp。如果想显示自己想要数目的bp，按下面 ?
2021-05-19：给定一个非负数组成的数组，长度一定大于1，想知道数组中哪两个数&的结果最大。返回这个最大结果。时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)。...&的结果在第30位上都不可能有1了 答案在第30位上的状态一定是0， 保留剩余的N个数，继续考察第29位，谁也不淘汰(因为谁也不行，干脆接受30位上没有1的事实) 如果有2个， 说明答案就是这两个数(直接返回答案...答案在第30位上的状态一定是1， 只把这K个数作为剩余的数，继续考察第29位，其他数都淘汰掉 ........现在来到i位，假设剩余的数字有M个，看看这一位是1的数，有几个 如果有0个、或者1个 说明不管怎么在M个数中选择，任何两个数&的结果在第i位上都不可能有1了 答案在第i位上的状态一定是0， 保留剩余的M...答案在第i位上的状态一定是1， 只把这K个数作为剩余的数，继续考察第i-1位，其他数都淘汰掉。 代码用golang编写。
一个用于处理fastq测序文件的命令行小工具，功能还在不断更新中，子命令也不多，支持gzip压缩文件的输入和输出（结果文件名以.gz结尾，结果会自动压缩）。...trace} [default: debug]Global FLAGS: -q, --quiet be quiet and do not show extra informationtopn:输出一个...fq文件的前N个reads，-n 参数指定数量； -q参数关闭日志subfq：从一个fq文件中随机抽取指定数量的reads数（蓄水池算法），如果是超大文件且抽取的read数很多可以指定-r参数节省内存，...size：快速计算fq文件reads、和各种碱基数量barcode：混库测序按照barcode序列拆分个体样本remove：从fq文件中按照read name移除reads，参数-n指定含有read name...的文件，一行一个，且不包含read name前缀符号@merge：将PE测序的reads交替合并成一个fq文件split：merge命令的逆操作gcplot：输出fq文件的gc含量结果并作图指定参数-s
2021-06-23：给定一个数组arr，代表每个人的能力值。再给定一个非负数k，如果两个人能力差值正好为k，那么可以凑在一起比赛。一局比赛只有两个人，返回最多可以同时有多少场比赛。...if usedR[L] { L++ } else if L >= R { R++ } else { // 不止一个数
当你通过继承一个现有的类来定义你需要被序列化的类，如果这个父类实现了ISerializable接口，如果定义不当，就会出现反序列化的问题。而且这个我们可能经常都不注意。...，我直接采用的序列化器为BinaryFormatter。...，对于这个消息，我们第一个反应是在反序列化的时候找不到默认（无参）的构造函数。但是再看MyDictionary的定义，我们不曾定义任何构造函数，意味着它具有一个默认（无参）构造函数。...所以我们的解决方案很简单，就是加上这么一个构造函数。为此我们从新定义MyDictionary。...这算是一个约定，但是当你继承某个类型的时候，你往往会忘记这个约定。
由于公司最近项目用到asp.net的mvc框架，在使用过程中发现一个问题，对，List这类集合进行序列化的时候，前端获取的数据格式非常怪异。...IEnumerable dataList = ListBll.List(MvcContext);、、 return Json(dataList); } 研究了mvc的文档后，决定对用大名鼎鼎的...NewtonJson重写Json方法，首先定义一个类，并继承JsonResult，代码如下： using PageAdmin.Utils; namespace System.Web.Mvc {...//采用Newtonsoft.Json定义新的Jsonresult，默认的JsonResult采用微软自带的系列化，对IEnumerable类型数据序列化后格式混乱。...protected JsonResult NewJson(object data) { return NewtonJson.Json(data); } 以后凡是需要系列化的直接用NewJson方法即可
时间序列分析是数据科学的重要组成部分，特别是在金融、经济、天气预报等领域。它包括分析随时间收集或索引的数据点，以确定趋势、周期或季节变化。...由于时间序列数据的复杂性所以分析时间序列需要复杂统计方法，我最近在Github上发现了一个刚刚发布不久的Python时间工具包PyTimeTK ，它可以帮我们简化时间序列分析的很多步骤。...基本功能 然后我们使用pytimek的moving_average函数来计算窗口大小为2的移动平均线，这是一个时间序列分析库的基本操作。...moving_avg = pytimetk.moving_average(df, window=2) print(moving_avg) 异常检测是时间序列分析的一个关键方面，可以识别可能重要变化或事件的异常模式...总结 pytimmetk是一个功能强大的工具包，它简化了时间序列分析的过程，整合了时间序列分析需要的一般和复杂的函数，我们直接拿来就可以使用，并且这个库是刚刚发布不久，有兴趣的话可以关注它的近期发展。
今日分享一道关于栈的经典题目，笔者在秋招过程中考过两次。...题目： 一个栈的入栈序列为ABCDEF，则不可能的出栈序列是（D） A、DEFCBA B、DCEFBA C、FEDCBA D、FECDBA E、ABCDEF F、ADCBFE 分析： 该题主要是考虑栈的核心思想是先进后出...，并且需要注意入栈和出栈的顺序是未知的，例如你可以先入栈ABCD，然后出栈D，然后入栈E，出栈E，入栈F，出栈F，然后CBA依次出栈，也就是A选项的情况。...这里有一规律可记： 任何出栈的元素后面出栈的元素必须满足以下三点： 1、在原序列中相对位置比它小的，必须是逆序； 2、在原序列中相对位置比它大的，顺序没有要求； 3、以上两点可以间插进行。...我们再看选项D的出栈顺序FECDBA，明显出栈元素F后面的元素C和D不满足上面规律1，所以选项D是错误的，其它答案都是满足的。
前言 最近我在做知识星球中的商品秒杀系统，昨天遇到了一个诡异的json反序列化问题，感觉挺有意思的，现在拿出来跟大家一起分享一下，希望对你会有所帮助。...案发现场 我最近在做知识星球中的商品秒杀系统，写了一个filter，获取用户请求的header中获取JWT的token信息。 然后根据token信息，获取到用户信息。...这样接口中的业务代码，就能通过用户上下文，获取到当前登录的用户信息了。 我们的token和用户信息，为了性能考虑都保存到了Redis当中。 用户信息是一个json字符串。...然后在filter中，通过一定的key，获取Redis中的字符串，反序列化成用户实体。...此外，这次使用了3种不同的反序列化工具，也看到了其中的一些差异。
long int，是一个有符号的变量（记住这一点，很重要）。...chunked HTTP请求 第一个HTTP请求的特殊之处在于这是一个分块传输的请求。...注意，由于是有符号的，ctx的值是为负数的。...>headers_in.content_length_n 变量中，注意这也是一个off_t类型的，也就是它也是**负数。...长度为负数，所以这个检查就被绕过了 size 被赋予超大值 在函数中size_t是一个无符号的long int, 这样size就被意外的赋值为一个超大的数值。
2021-07-17：一个不含有负数的数组可以代表一圈环形山，每个位置的值代表山的高度。比如， {3,1,2,4,5}、{4,5,3,1,2}或{1,2,4,5,3}都代表同样结构的环形山。...两个方向只要有一个能看见，就算A和B可以相互看见。给定一个不含有负数且没有重复值的数组 arr，请返回有多少对山峰能够相互看见。...进阶问题：给定一个不含有负数但可能含有重复值的数组arr，返回有多少对山峰能够相互看见。 福大大 答案2021-07-17： 时间紧，见代码。 代码用golang编写。...int { if len(arr) < 2 { return 0 } N := len(arr) maxIndex := 0 // 先在环中找到其中一个最大值的位置...getInternalSum(k int) int { return twoSelectOne(k == 1, 0, k*(k-1)/2) } // 环形数组中当前位置为i，数组长度为size，返回i的下一个位置
fastjson是现在国内使用最广的一款json库了吧，开源自阿里巴巴，具体详情可以查看fastjson github主页， 下面直接入主题，看应用场景： 流程： 1.前端调用服务A提供的接口获取展示数据...2.服务A调用服务B提供的接口获取数据 3.服务A读取从服务B获取到的data属性，然后强制转换成服务A中的某个实体列表，代码大致如下 List payList = (List<ClassA...class ClassA{ @JSONField(format="yyyy-MM-dd HH:mm") private Date payDate; ...... } 4.服务A将整理好的数据...，经过fastjson序列化后传递给前端页面 奇怪的问题出现了： 服务A中的classA实体里面设置的序列化特性没有生效,具体原因是(List)resultMap.get("data")...强制转换的结果仅仅是一个JSONArray对象，而不是List，所以在序列化时根本就不可能读到ClassA类中设置的序列化特性（笔者建议打个断点看一下）。
大型语言模型(LLM)最近在ChatGPT等应用程序中变得非常流行，因为它们可以适应各种各样的任务，而无需进一步的训练。 这就引出了一个问题：时间序列的基础模型能像自然语言处理那样存在吗？...一个预先训练了大量时间序列数据的大型模型，是否有可能在未见过的数据上产生准确的预测?...如果一个数据点落在99%的置信区间之外，那么模型将其标记为异常。 所有这些任务都可以通过零样本推理或一些微调来实现，这是时间序列预测领域范式的根本转变。...我们有一个unique_id列来标记不同的时间序列，但在本例中，我们只有一个序列。...对TimeGPT的看法 TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型。它利用了Transformer架构，并在1000亿个数据点上进行了预训练，以便对新的未见过的数据进行零样本推断。
时间序列预测在金融、天气预报、销售预测和需求预测等各个领域发挥着至关重要的作用。...PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。...PyTorch-Forecasting提供了几个方面的功能： 1、提供了一个高级接口，抽象了时间序列建模的复杂性，可以使用几行代码来定义预测任务，使得使用不同的模型和技术进行实验变得容易。...这种多样化的模型集确保了为您的时间序列数据选择最合适方法的灵活性。 3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。...除了一些数据的预处理的工具外，还提供了一个名为 TimeSeriesDataSet 的Pytorch的DS，这样可以方便的处理时间序列数据。
，每一年内的 12 个月里又有周期性季节性的规律 ?...例如具有这样用段序列数据 “…ABCDBCEDF…”，当 timesteps 为 3 时，在模型预测中如果输入数据为“D”，那么之前接收的数据如果为“B”和“C”则此时的预测输出为 B 的概率更大，之前接收的数据如果为...numpy.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) 建立 LSTM 模型： 输入层有 1 个input，隐藏层有 4 个神经元，输出层就是预测一个值...上面的结果并不是最佳的，只是举一个例子来看 LSTM 是如何做时间序列的预测的 可以改进的地方，最直接的 隐藏层的神经元个数是不是变为 128 更好呢，隐藏层数是不是可以变成 2 或者更多呢，time...steps 如果变成 3 会不会好一点 另外感兴趣的筒子可以想想，RNN 做时间序列的预测到底好不好呢 ?
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