我们这次着重介绍的是时序数据的异常检测, 我们来讨论讨论LOF方法, 并且给出相应的代码实现
反恐训练营 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3567 Accepted Submission(s): 843 Problem Description 当今国际反恐形势很严峻,特别是美国“9.11事件”以后,国际恐怖势力更是有恃无恐,制造了多起骇人听闻的恐怖事件。基于此,各国都十分担心恐怖势力会对本国社会造成的不稳定,于
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
猴子吃桃问题:猴子第一天摘下若干个桃子,当即吃了一般,还不过瘾,又多吃了一个,第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半,又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时,见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
所有系统发育推断方法都需要同源数据集作为输入。因此,当核苷酸序列用于系统发育分析时,第一步通常是推断不同类群序列中的哪些核苷酸彼此同源,以便这些核苷酸之间的差异仅源于序列进化中发生的变化。不同序列的核苷酸之间的同源性推断最常通过属于“多序列比对”类别的方法来完成。
将早期的编程语言(例如COBOL)的代码库迁移到现在的编程语言(例如Java或C++)是一项艰巨的任务,它需要源语言和目标语言方面的专业知识。COBOL如今仍在全球大型的系统中广泛使用,因此公司,政府和其他组织通常必须选择是手动翻译其代码库还是尽力维护使用这个可追溯到1950年代的程序代码。
从旧式编程语言(例如COBOL)到现代语言(例如Java或C ++)的代码库迁移是一项艰巨的任务,需要源语言和目标语言方面的专业知识。
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法一: 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度
实时排行榜要求实时,不能有延迟。要实现此,就必须是插入时排序,而不能读取时排序。读取时排序的工作量非常之大。这里列几种可能的方案。
由于研究Libra等数字货币编程技术的需要,学习了一段时间的Rust编程,一不小心刷题上瘾。
RedisTemplate操作Redis,这一篇文章就够了(一) StringRedisTemplate和RedisTemplate的区别(二) StringRedisTemplate的一个小案例(三)
Java序列化JSON时long型数值,会出现精度丢失的问题。 原因: java中得long能表示的范围比js中number大,也就意味着部分数值在js中存不下(变成不准确的值). 解决办法(一): 使用ToStringSerializer的注解,让系统序列化 时,保留相关精度 @JsonSerialize(using=ToStringSerializer.class) private Long createdBy; 上述方法需要在每个对象都配上该注解,此方法过于繁锁。 解决办
骰子是一个正方体,每个面有一个数字,初始为左 1,右 2,前 3,后 4,上 5,下 6, 用 123456 表示这个状态,放置在平面上, 可以向左翻转(用 L 表示向左翻转 1 次); 可以向右翻转(用 R 表示向右翻转 1 次); 可以向前翻转(用 F 表示向前翻转 1 次); 可以向后翻转(用 B 表示向后翻转 1 次); 可以逆时针翻转(用 A 表示向逆时针翻转 1 次); 可以向顺时针翻转(用 C 表示向顺时针翻转 1 次); 现从 123456 这个初始状态开始,根据输入的动作序列 计算最终的状态
来源:力扣(LeetCode) 题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/sort-list
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第28天,点击查看活动详情
前段时间做可一些用户画像方面的工作,对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白,希望这篇文章可以提供一点帮助。
这是力扣的 1732 题,难度为简单,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
本文主要是《Object Serialization Stream Protocol》一文的翻译,然后对序列化格式进行了一些总结
在Redis中,数据以键值对的形式存储。Redis支持五种主要的数据类型,每种类型都有不同的用途和特性。
最近我们有个服务的时延(Latency)略微上涨,gc时间上涨了一倍,dump出java堆(Heap)之后用Mat分析发现,有份cache数据占据了20%+的堆内存,拥有上千万个小对象。然而这部分数据只是部分逻辑会用到,所以它占据这么大的堆内空间显得有些不值,并且会影响到gc进而影响到服务的时延。 当然也有一些其他数据也占用比较多的堆内空间,但做优化总是先拿大头开刀。 当然把这份数据去掉是不可能了,因为上面还承载着几个比较重要的业务逻辑。既然数据放到java 堆内影响gc,是否可以放到堆外?答案是肯定的,这也是我写这篇博客的目的。就是用Ehcahe把数据移动到堆外,ehcahe甚至可以把数据放到磁盘、放到远端服务器。
某块业务芯片最小容量单位为1.25G,总容量为M * 1.25G,对该芯片资源编号为1,2, ..., M。该芯片支持3种不同的配置,分别为A、B、C。 配置A:占用容量为1.25 * 1 = 1.25G 配置B:占用容量为1.25 * 2 = 2.5G 配置C:占用容量为1.25 * 8 = 10G 某块板卡上集成了N块上述芯片,对芯片编号为1,2,...,N,各个芯片之间彼此独立,不能跨芯片占用资源。 给定板卡上芯片数量N、每块芯片容量M、用户按次序配置后,请输出芯片资源占用情况,保证消耗的芯片数量最少。
上次不知道是哪个小伙伴留言说,关于对象 「序列化和反序列化」 这一块有点糊,能不能像之前梳理一样整理一波。
自从写 Flink 系列文章,收到了太多读者的私信,希望我不断更新完善 Flink 专栏,为此,土哥还专门创建了一个文档,用来记录粉丝和读者在使用 Flink 组件时遇到的典型问题。
Redis是一个开放源代码(BSD许可)的内存中数据结构存储,用作数据库,缓存和消息代理。它支持数
归并排序里运用到算法里很重要的一个思想——分治法:将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题——《算法导论》。在每一层递归中都有3个步骤: 1.分解问题 2.解决问题 3.合并问
1. 过滤出序列中所有偶数 filter方法会将序列中各个元素依次替换到下划线"_"所处位置,如果返回true,则保留该元素。 (1 to 9).filter( _ % 2 == 0 ) 输出:2, 4, 6, 8 2. 对序列中所有元素求和 reduceLeft是一个通用的聚集计算方法,你可以把"+"换成其它的运算。其实对于求和有更简单的方法,请参考第6条。 (1 to 9).reduceLeft(_ + _) 输出:45 3. 统计单词出现次数 groupBy方法可以将序列转换成Map,适合用在需要按
快速排序算法的基本思想是通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。
建议 Linux 下安装,直接到官⽹安装即可,注意安装后更改 redis.conf ⽂件,设置 bind ip、requirepass 密码等参数。
序列标注模型用到了长短期记忆网络(LSTM),条件随机场(CRF),Highway网络,本文循序渐进的介绍了序列标注算法,Be patience ! 跟着小编的文章完全搞懂序列标注算法吧。
Genome Analysis Toolkit (GATK) 是一套由Broad Institute开发的用于基因组分析的软件工具。其主要用于处理高通量测序数据,特别是从Illumina测序平台得到的数据。GATK的主要功能包括针对单核苷酸多态性(SNPs)和小型插入删除(indels)的变异检测,质量控制,以及数据处理和分析。
与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比,基于条件随机场(CRF)的分词对未登录词有更好的支持。本文(HanLP)使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码,内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,得到了一个高性能的中文分词器。
最近高产似母猪,写了个基于AP的中文分词器,在Bakeoff-05的MSR语料上F值有96.11%。最重要的是,只训练了5个迭代;包含语料加载等IO操作在内,整个训练一共才花费23秒。应用裁剪算法去掉模型中80%的特征后,F值才下降不到0.1个百分点,体积控制在11兆。如果训练一百个迭代,F值可达到96.31%,训练时间两分多钟。
**命名实体识别(Named Entity Recoginition, NER)**旨在将一串文本中的实体识别出来,并标注出它所指代的类型,比如人名、地名等等。具体地,根据MUC会议规定,命名实体识别任务包括三个子任务:
根据实验室师兄,师姐讲的条件随机场CRF,我根据我的理解来总结下。有什么疑问的尽管在评论里指出,我们共同探讨 总说 CRF(Conditional Random Field),中文被翻译为条件随机场。
CRF(Conditional Random Field),中文被翻译为条件随机场。经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域。但是为什么叫这个名字呢?下面看完了基本也就明白了!那我们继续吧。
归并排序是一种常见的排序算法,它采用分治法的思想,在排序过程中不断将待排序序列分割成更小的子序列,直到每个子序列中只剩下一个元素,然后将这些子序列两两合并并排序,最终得到一个有序的序列。
2. 提供丰富多样的数据类型:string、 hash、 list、set、 sorted set
上节,我们介绍了Java中的标准序列化机制,我们提到,它有一些重要的限制,最重要的是不能跨语言,实践中经常使用一些替代方案,比如XML/JSON/MessagePack。 Java SDK中对这些格式的支持有限,有很多第三方的类库,提供了更为方便的支持,Jackson是其中一种,它支持多种格式,包括XML/JSON/MessagePack等,本文就来介绍如果使用Jackson进行序列化。我们先来简单了解下这些格式以及Jackson。 基本概念 XML/JSON都是文本格式,都容易阅读和理解,格式细节我们就不
如果对象的创建成本比较大,而同一个类的不同对象之间差别不大(大部分字段都相同),在这种情况下,我们可以利用对已有对象(原型)进行复制(或者叫拷贝)的方式,来创建新对象,以达到节省创建时间的目的。这种基于原型来创建对象的方式就叫作原型设计模式,简称原型模式。
去给大佬们当分母系列。不知道游戏服务端工程师是干啥的。求职意向不在此。之所以参加是想看看字节跳动的笔试是个什么样的。以下给出问题,答案的话,自己找,也是学习的过程。大佬们就飘过把。。。
常见 API 性能优化的 7 中方法 🔹 缓存 🔹 连接池 🔹 避免N+1问题 🔹 分页 🔹 JSON序列化 🔹 有效载荷压缩 🔹 异步日志记录
数据库事务 什么是事务:事务(Transaction)是访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元(unit)。,事务由事务开始(begin transaction)和事务结束(end transaction)之间执行的全体操作组成。 事务是一个不可分割的数据库操作序列,也是数据库并发控制的基本单位,其执行的结果必须使数据库从一种一致性状态变到另一种一致性状态。 事务结束有两种,事务中的步骤全部成功执行时,提交事务,如果其中一个失败,那么将发生回滚操作,并且撤销之前的所有操作。 在MySQL中只
FASTX-Toolkit 最初是由 Hannon Lab 开发的一个为处理高通量测序数据(尤其是从 Illumina 测序平台获得的数据)设计的软件包。这个工具包包含了一系列命令行工具,用于对 FASTA 和 FASTQ 文件进行预处理操作,如质量控制、数据过滤、数据转换等。其特性包括:
在输出数据时,内存中的特定数据排成一个序列,依次输出到文件中,这个数据序列就像流水一样源源不断地“流”到文件中,因此该数据序列称为输出流。同样,把文件中的数据输入到内存中时,这个数据序列就像流水一样“流”到内存中,因此把该数据序列称为输入流。
字符流继承自InputSteamReader和OutputStreamWriter
Redis可以存储键与5种不同数据结构类型之间的映射,这5种数据结构类型分别为String(字符串)、List(列表)、Set(集合)、Hash(散列)和 Zset(有序集合)。
string是redis最基本的类型,你可以理解成与Memcached一模一样的类型,一个key对应一个value。 string类型是二进制安全的。意思是redis的string可以包含任何数据。比如jpg图片或者序列化的对象 。 string类型是Redis最基本的数据类型,一个redis中字符串value最多可以是512M
今天为大家介绍的是来自Pietro Sormanni团队的一篇论文。单克隆抗体已成为关键的治疗药物。特别是纳米抗体,这种小型的、单域的抗体自然表达于骆驼科动物中。自2019年首个纳米抗体药物获批后迅速受到关注。然而,将这些生物制品作为治疗药物开发仍然具有挑战性。尽管目前研究人员已经开发体外相对快速低廉的定向进化技术,但从动物免疫或患者身上发现治疗性抗体仍是黄金标准。源自免疫系统的抗体在体内通常具有诸如长半衰期、低自身抗原反应性和低毒性等有利特性。
Spark 中一个很重要的能力是将数据持久化(或称为缓存),在多个操作间都可以访问这些持久化的数据。当持久化一个 RDD 时,每个节点的其它分区都可以使用 RDD 在内存中进行计算,在该数据上的其他 action 操作将直接使用内存中的数据。这样会让以后的 action 操作计算速度加快(通常运行速度会加速 10 倍)。缓存是迭代算法和快速的交互式使用的重要工具。
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