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Rolling and Unrolling RNNs

当输入序列被馈送到这样的网络中时,向后的箭头在稍后的步骤将关于早先输入值的信息反馈回系统。我没有在上篇文章中描述的一件事是如何训练这样的网络。所以在这篇文章中,...

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Rolling Hash about the Rsync

今天看文献看到一个有趣的算法—Rolling Hash,这个算法可以更新在不同的machine上的两个“similar”的文件,也叫做rsync algorithm,rsync顾名思义:remote sync,远程镜像同步备份,现在在类Unix的系统已经有该种工具,在此我们只说它涉及的核心算法—Rolling Hash。

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    HDOJ(HDU) 2135 Rolling table

    He rolling the table, and tell Wiskey how many time he rotated.

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    Kubernetes的Rolling Update实战

    Rolling Update是Kubernetes系统中的一个强大的功能,能够为我们的运维工作带来极大的便利。 二.步骤 2.1 部署最初始版本Deployment。

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    python numpy实现rolling滚动案例

    在pandas中,DataFrame和Seies都有一个针对滚动窗口的函数,叫做rolling()。 ,而不是默认的对index进行rolling,要注意的是,当指定on参数时,指定的列必须是时间序列,不然rolling函数就会失效。 () a 0 3.0 1 6.0 2 11.0 3 10.0 rolling函数返回的是window对象或rolling子类,可以通过调用该对象的mean(),sum(),std(),count 从以上可以看出,rolling的窗口可以向前取值,向两边取值,但是没有向后取值,实际上只需要把原序列倒序排列后再向前取值就可以实现向后取值。 以上这篇python numpy实现rolling滚动案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    python | pandas | 移动窗口函数rolling

    它都是以rolling打头的函数,后接具体的函数,来显示该移动窗口函数的功能。 rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量 函数 pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None rolling_sum 移动窗口的和 pandas.rolling_sum(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how= =None, how=None) rolling_corr_pairwise 配对数据的相关系数 等价于: rolling_corr(…, pairwise=True) pandas.rolling_corr_pairwise

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    python | pandas | 移动窗口函数rolling

    它都是以rolling打头的函数,后接具体的函数,来显示该移动窗口函数的功能。 rolling_count 计算各个窗口中非NA观测值的数量 函数 pandas.rolling_count(arg, window, freq=None, center=False, how=None rolling_sum 移动窗口的和 pandas.rolling_sum(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how=None rolling_mean 移动窗口的均值 pandas.rolling_mean(arg, window, min_periods=None, freq=None, center=False, how= =None, how=None) rolling_corr_pairwise 配对数据的相关系数 等价于: rolling_corr(…, pairwise=True) pandas.rolling_corr_pairwise

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    rolling invalidation对子游标产生的影响

    Rolling Invalidate Window Exceeded(3) 这个问题通过Rolling Cursor Invalidations with DBMS_STATS.AUTO_INVALIDATE 1.执行dbms_stats,所有依赖于这个已分析对象的缓存cursor游标会被标记为rolling invalidation,并且记录此时刻是T0。 3.接下来这个游标(标记了rolling invalidation和时间戳)的每次使用时,都会判断当前时刻T2是否超过了时间戳Tmax。如果未超过,则仍使用已存在的cursor。 表示的就是标记为rolling invalidation的游标,已经是超过了时间窗口,此时0号子游标已经过期,1号子游标使用最新的统计信息,来生成最新的执行计划。 2.如果一个游标被标记为rolling invalidation,后面只会解析一次,那么这个游标依然不会失效(仅仅使用时间戳标记),最终还是可能根据LRU被刷出共享池。

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    python 实现rolling和apply函数的向下取值操作

    import pandas as pd def get_under_rolling(df,window,user,name): df[name] = df[user].iloc[::-1].rolling 补充知识:python:利用rolling和apply对DataFrame进行多列滚动,数据框滚动 看代码~ # 设置一个初始数据框 df1 = [1,2,3,4,5] df2 = [2,3,4,5,6 进行滚动 # n:滚动的行数 # df:目标数据框 # name:要滚动的列名 def group_rolling(n,df,name): df_roll = pd.DataFrame({'a' :list(range(len(df)-n+1))}) df_roll['a'].rolling(window=1).apply(lambda x:handle(int(x[0]),df,name, n),raw=True) 对初始数据框进行滚动 其中: n=2,name=[‘a’,‘b’] group_rolling(n=2,df=df,name=[‘a’,’b’]) 每次滚动的结果如下

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    Oracle RAC环境下如何更新patch(Rolling Patch)

    Patching RAC using a rolling strategy - No down time (Rolling Patch)(滚动方式) With this method, there is Rolling patching strategy incur no downtime, however, some rolling patches may incur downtime due to " or simply "rolling patch". 4、滚动patch的可用性 When patches are released, they have a tag as "rolling" or "not rolling" patch. rolling patch”.

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    AttributeError: module ‘pandas‘ has no attribute ‘rolling_mean‘

    文章目录 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'rolling_mean' AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘rolling_mean’ moving_avg = pd.rolling_mean(ts_log,12) 上面代码报错:AttributeError: module ‘pandas’ has no attribute ‘rolling_mean’ 解决方法: moving_avg = ts_log.rolling(12).mean() 参考:https://stackoom.com /question/3Pou4/%E6%A8%A1%E5%9D%97-pandas-%E6%B2%A1%E6%9C%89%E5%B1%9E%E6%80%A7-rolling-mean

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    kali rolling 跟新后连不上wifi修复

    此网卡驱动依赖内核头文件参考:kali rolling linux 安装BCM43142网卡驱动 解决问题 问题既然已经找到,问题就变成升级内核头文件了。

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    Kali Rolling安装之后的一些常用配置总结

    Kali Rolling安装之后的一些常用配置总结 添加普通用户 useradd -m -G sudo,video,audio,cdrom -s /bin/bash ssooking MyDocuments/ 一、更新升级 1.添加源: vi /etc/apt/sources.list,比较好用的kali源 deb http://http.kali.org/kali kali-rolling http://mirrors.aliyun.com/debian stable main contrib non-free deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling echo "[+] 添加kali源" apt-key adv --recv ED444FF07D8D0BF6 echo "deb http://http.kali.org/kali kali-rolling main non-free contrib" >> /etc/apt/sources.list echo "deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling

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    pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解

    = DataFrame(series.values) width = 3 shifted = temps.shift(width-1) print(shifted) window = shifted.rolling rolling用法: 源代码 def rolling(self, *args, **kwargs): """ Return a rolling grouper, providing rolling 加入rolling使用时间窗后及具体原理 ser_data.rolling(3).mean() ? 答案是肯定的,这里我们可以通过min_periods参数控制,表示窗口最少包含的观测值,小于这个值的窗口长度显示为空,等于和大于时有值,如下所示: 表示窗口最少包含的观测值为1 ser_data.rolling expanding可去除NaN值 以上这篇pandas中read_csv、rolling、expanding用法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    目标检测--Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution

    Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution CVPR 2017 商汤科技关于目标检测的文献 Code: 这里我们提出了一个 Recurrent Rolling Convolution 来渐进的完成寻找合适的 contextual information的任务 RRC is a recurrent process

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    精华 | DaoCloud孙宏亮:Rolling Update—还看Docker原生支持

    嘉宾演讲视频 Guest Video ? 温馨提示 本视频时长48分21秒,建议在wifi下观看 2017年2月25日,DaoCloud社区以“New vers...

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    kali rolling linux 安装BCM43142网卡驱动

    系统刚安装好之后内核版本不是较新的4.6.0,而是4.3.0所以要做的就是就是跟新一下系统: 在 vi /etc/apt/sources.list 中添加 deb http://http.kali.org/kali kali-rolling main non-free contrib 或者 deb http://mirrors.ustc.edu.cn/kali kali-rolling main non-free contrib 执行

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    python rolling regression. 使用 Python 实现滚动回归操作

    print('·', end='', flush=True) #去掉flush参数效果也一样 time.sleep(0.3) print('\r',end='') 以上这篇python rolling

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    Python时间序列处理神器:Rolling 对象,3分钟入门 | 原创

    第三期:文末留言送书 Window Rolling 对象在处理时间序列的数据时,应用广泛,在Python中Pandas包实现了对这类数据的处理。 Rolling 对象通过调用 pandas.DataFrame.rolling(), pandas.Series.rolling() 等生成。 Rolling 原型为: DataFrame.rolling(self, window, min_periods=None, center=False, win_type=None, on=None, 此时,整数列将不会出现在结果中,因为此时整数列未被作为rolling 窗口来计算。 以上就是rolling 函数的一个基本介绍,rolling函数在处理时间序列,尤其是预测领域有广泛的应用价值,它能帮助我们把曲线调整的更加平滑等。

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    ASP.NET Core on K8S深入学习(5)Rolling Update

    一、什么是Rolling Update?    为了服务升级过程中提供可持续的不中断的服务,K8S提供了Rolling Update机制,它可以使得服务近乎无缝地平滑升级,即在不停止对外服务的前提下完成应用的更新。 进行验证: [gs2o4abd8v.png]    通过外部访问接口验证: [lckodu6yc1.png]   假设1.0版本运行了一段时间,我们又做了一些优化准备发布1.1版本,那么这时我们可以借助Rolling 四、Rolling Update原理   K8S中对于更Rolling Update的操作主要是针对ReplicaSet的操作,可以通过如下命令查看验证: kubectl get replicaset

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