方法对应的Field是transient，序列化时将会被忽略。...反序列化是需用到 不推荐 DisableCircularReferenceDetect 消除对同一对象循环引用的问题，默认为false 不推荐 WriteSlashAsSpecial 对斜杠’/’进行转义...但是这样做会带来一个问题，对应的反序列化使用的Enum的静态方法valueof可能无法识别自行生成的toString()，导致反序列化出错。...如果将节省enum序列化后的大小，可以将enum序列化其ordinal值，保存为int类型。fastJson在反序列化时，如果值为int，则能够使用ordinal值匹配，找到合适的对象。...在功能强大的fastjson中，你不需要担心这个问题。
图(A)：递归预测策略 在"基于树的时间序列预测实战"中，我们学会了将单变量时间序列表述为基于树的建模问题。...Sktime 封装了多种工具，包括 "statsmodels"，并提供了统一的 API，可用于时间序列预测、分类、聚类和异常检测（Markus等人，2019，2020） 接下来云朵君和大家一起学习如何思考产生多步预测的策略...一个可以发现的问题是，随着时间推移，预测的准确性会下降，初期预测的误差会在后期积累。只要模型足够复杂，能够捕捉到错综复杂的模式，这种情况似乎是可以接受的。...滑动窗口与单变量时间序列一起移动，创建样本，窗口中的值就是x值。递归策略和直接策略将在接下来进行解释。...时间序列预测：它包括常见的时间序列建模算法，我将在下一段列出。
. - 力扣（LeetCode） 二·思路汇总： 思路：简单哈希数组放入，然后判断哈希值，写例子可知道如果哈希值即对应字母出现的个数为奇数， 如果这个奇数大于1就一定false，而偶数有无几个均不影响
当然，如果读者有兴趣的话，推荐看一看线段树区间合并法解决 多次询问 的「区间最长连续上升序列问题」和「区间最大子段和问题」，还是非常有趣的。...最关键的两个问题是： 我们要维护区间的哪些信息呢？ 我们如何合并这些信息呢？...这样问题就得到了解决。 对于这道题而言，确实是如此的。但是仔细观察「方法二」，它不仅可以解决区间 [0, n - 1][0,n−1]，还可以用于解决任意的子区间 [l, r][l,r] 的问题。...，我们甚至可以修改序列中的值，做一些简单的维护，之后仍然可以在 O(\log n)O(logn) 的时间内求到任意区间内的答案，对于大规模查询的情况下，这种方法的优势便体现了出来。...相关的其他问题： 线段树求解 LCIS 问题 区间最长连续上升序列问题 区间最大子段和问题
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助 简介 z3 z3是由微软公司开发的一个优秀的...SMT求解器，它能够检查逻辑表达式的可满足性，通俗的来讲我们可以简单理解为它是一个解方程的计算器 SMT SMT即可满足性模理论，它是对一个实际问题求解的特征描述，这些特征就是我们所求解的特征，SMT会使用一个或多个这样的特征描述式求解...这个问题的逻辑稍显复杂，我们现在用z3做一下，同样也需要经历上面四个步骤：设，列，解，得 设：2014年小李年龄：a，小李弟弟年龄：b，小王年龄：c，小王哥哥年龄：d 节省篇幅，直接写出求解代码： from...总结 z3是一个强大的约束求解器，它不仅能处理一些看起来很复杂的逻辑问题，在逆向领域中往往可以简化我们计算步骤，增加求解效率，尤其是在ctf比赛中一些繁杂的RE题目通过z3来解往往显得非常简单，我们在解决问题时如果能灵活应用...z3，往往会有意想不到的效果。
在.net里，DataRow类型的对象是不支持序列化的，那么如果在一个需要序列化的对象中含有DataRow类型的字段该怎么办呢？呵呵，幸好Datatable是支持序列化的。...因此，我们可以自定义序列化的行为，并在序列化和反序列化的时候用Datatable来对DataRow进行包装和解包。 为了自定义序列化行为，必须实现ISerializable接口。...XML:NAMESPACE PREFIX = MSHelp NS = "http://msdn.microsoft.com/mshelp" />GetObjectData 方法以及在反序列化对象时使用的特殊构造函数...前者的作用是把该对象要封装的数据加入到系统提供的一个容器中，然后系统会对这些数据进行序列化；后者的作用是把反序列化的数据从容器中取出来，然后显式的赋值给该对象的某一个字段。...如下例所示，应当注意的代码用黑体标出。
（原书假定如果所有整数为负数，则最大的子序列的和为0。...我们可以这样想，这个子序列可能从第1个元素开始，也有可能从第2、第3、……个元素开始。我们初始假设最大的子序列和 maxSum 是第一个元素。...那么最大的子序列和可能出现在三处：前半部分某子序列（设其和为maxLeft），后半部分某子序列(设其和为maxRight)，中间部分某子序列(设其和为maxCenter)。前两种情况可以通过递归求解。...判断 thisSum是否小于0，如果小于0，那么说明计算到当前这个位置上的子序列的和是个负数。...thisSum=0的效果就相当于把子序列的起始位置推进到当前这个子序列的最后一个位置+1，开始一个新的子序列了。
通常，包含序列数据的预测问题被称为序列预测问题，尽管他们是一些基于不同输入和输出序列的问题。 在本教程中，你将学到不同类型的序列预测问题。 完成本教程后，你将知道： 序列预测问题的四种类型。...专家对每种类型的序列预测问题的定义。 每种类型的序列预测问题的实际例子。 让我们开始吧。 ?...严格的说，我们可以将这篇文章中的所有问题称为序列预测问题。这可能会让初学者感到困惑。 序列预测问题的一些例子包括： 天气预报：根据一段时间的天气观测数据，预测明天的天气。...如果包含离散值，则这样的问题可以被称为离散序列分类。 序列分类问题的一些例子包括： DNA序列分类：给定ACGT值的DNA序列，预测序列代码为编码或是非编码区域。...专家对每种类型的序列预测问题的定义。 每种类型的序列预测问题的实际例子。
作者：杰少，炼丹笔记嘉宾 时间序列模型训练的两种黄金策略 简 介 本篇文章，我们介绍Kaggle和国内时间序列相关的数据竞赛中，90%的冠亚军和金牌选手会选用的建模策略，基于滑动窗口的样本构建策略，一般有两种滑动建模训练的策略...，但这两种的思路基本都基于下面这张图构建的数据集： 两种时间序列模型训练策略 假设我们需要预测未来N天每一天/小时的商店的销量/每个股票的价格，该如何处理呢？...这两种时间序列建模的策略是一样的，不同的是二者的训练方式，我们基于上图所示的滑动标签策略，得到我们的数据集合 每次滚动一个单元(一天/一小时)作为标签； 01 单个单元训练 基于未来第N天/小时的数据进行训练...03 二者的比较 单个单元训练的策略，需要训练多个模型，但是数据集也会变小，适合数据集较大的问题； 多个单元一起训练的策略，只需要训练一个模型，但是数据集会变成之前的N倍，适合数据集不是非常大的情况；...很多冠亚军的思路目前基本都是上面两种训练策略的融合。
序列化 ID 的问题 静态变量序列化 父类的序列化与 Transient 关键字 对敏感字段加密 序列化存储规则 列表的每一部分讲述了一个单独的情境，读者可以分别查看。...回页首 序列化 ID 问题 情境：两个客户端 A 和 B 试图通过网络传递对象数据，A 端将对象 C 序列化为二进制数据再传给 B，B 反序列化得到 C。...ID 在 Eclipse 下提供了两种生成策略，一个是固定的 1L，一个是随机生成一个不重复的 long 类型数据（实际上是使用 JDK 工具生成），在这里有一个建议，如果没有特殊需求，就是用默认的...特性使用案例 RMI 技术是完全基于 Java 序列化技术的，服务器端接口调用所需要的参数对象来至于客户端，它们通过网络相互传输。这就涉及 RMI 的安全传输的问题。...回页首 序列化存储规则 情境：问题代码如清单 4 所示。 清单 4.
如果对于时常竞赛的朋友，玩结构化数据的朋友来说，肯定会首先想到时间序列的一维数据的预测问题，主要围绕于预测的问题来展开，主要是针对时间的问题做一些回归等问题，常见的问题比如天池新人实战赛o2o优惠券使用预测...再来还有一些时间序列分类的问题， 比如故障诊断，通过过去时间的一些数据来判断此时机器的工作状态，可以看作是个回归问题，也可以当作分类问题来处理，但本质最后想得到的依然还是个分类问题，记得前段时间没事逛知乎看到王大佬的深度迁移学习用在时间序列分类的问题上...这些都算是时间序列上的问题。 ?...（用我的话就是，时间大块序列问题和时间点序列问题，哈哈哈，瞎起的） 对于一维的时间序列问题，无非是和数据挖掘、机器学习完全一致，只是一些操作不一致，比如验证方式以及训练集测试集的划分。...在这个数据集上，可以看到为什么叫时空序列问题，因为有数字的运动信息和本身数字的像素结构信息，还有序列的前后推移和联系，所以也是时空序列问题。
前言 在颓废地水 Telegram 的时候，在 Codeforces 群里看到有人发了张谷歌面试的题的图，还是有那么一些意思的，向神犇求助后有所收获，写一篇题解。...题目难度不大，如何优雅地解决才是问题。 题面 给定一个无序数组 A，长度为 N，元素皆为非负整数，要求找到一段连续的子序列使得其和为 S。 思路 暴力的思路非常简单，枚举左右端点乱搞就是了。...哈希表法 既然有了前缀和，那么这一段子序列可以用数学语言来表示一下： S = s_i - s_j(j \leq i) 其中 s 代表前缀和。...稍加变换，就可以变为： s_i - S = s_j(j \leq i) 问题转化为是否存在 j \in [1,i] 使得 s_j = s_i - S。...那么在算法运行过程中，根据定义移动指针可始终保证命题成立，不会漏掉 s_b - s_a = S 的情况。 由于笔者水平问题，证明并不严谨，读者可看大佬原文自行证明。
以下是几种经典问题： 最长公共子序列（LCS）：给定两个序列，找出它们的最长公共子序列。动态规划是解决这个问题的常用方法。 最长递增子序列（LIS）：给定一个序列，找出其中最长的递增子序列。...子序列和问题：给定一个序列，找出所有和为特定值的子序列。可以使用回溯法或动态规划解决。 根据我上面的介绍，可以总结，大多数子序列问题其实都可以用DP的算法来解决。...无论是经典的最长公共子序列（LCS）问题，还是最长递增子序列（LIS）问题，动态规划都展示了其强大的解题能力。...通过将问题分解为更小的子问题，并记录这些子问题的解，我们能够高效地找到最优解，避免重复计算。 此外，我们还见识了动态规划解决子序列问题的多种变体及其实际应用。...希望通过本文的讲解，读者能对动态规划在子序列问题中的应用有更深的理解，并能将这些技术应用于实际编程中，解决更多实际问题。
这个测试是为了测试你对时间序列的了解的水平。如果你错过了这次技能测试，这里有一些问题和对应的解决方案。如果你错过了实时测试，也可以通过阅读本文以了解你有多少题目是可以正确回答的。...以下是一些关于分布的统计数据。 平均分：17.13 中位数：19 众数：19 1） 下面哪一个是时间序列问题的例子？ 估计未来6个月酒店客房预订数量。 估计保险公司未来三年的总销售额。...A） 不同时间观测到的不同序列上多个点之间的线性相关性 B） 不同时间观测到的同一序列上两点之间的二次相关性 C） 同时观测到的不同序列两点之间的线性关系 D） 在不同时间观测到的同一序列上两点之间的线性关系...A）xs和xt的间隔 B）h = | s – t | C）在特定时间点的位置 解决方案：（C） 通过定义上一个问题中描述的弱平稳时间序列。 25）如果_____，则两个时间序列联合平稳。...40）在时间序列预测问题中，如果第1、2和3季度的季节指数分别为0.80、0.90和0.95。你对第四季度的季节性指数有何看法？
文章大纲 最长递减子序列 长度 简单解决方案 c++ / python 优化解决方案 c++ / python 如何打印 最长递减子序列 参考文献与学习路径 ---- 最长递减子序列问题是找到给定序列的子序列...，其中子序列的元素按排序顺序从高到低排列，并且子序列尽可能长。...该子序列不一定是连续的或唯一的。 请注意，该问题特别针对不需要连续的子序列，即子序列不需要占用原始序列中的连续位置。...本例中最长的递减子序列并不是唯一的：例如，[12，10，6，5，3]是同一输入序列中另一个等长递减子序列。 我们可以用递归来解决这个问题。...最后，返回通过包含或排除当前项而获得的最大值。递归的基本情况是没有留下任何项。以下是该想法的C++、Java和Python
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说...1 , 2 ，3 那么他的子序列就是 【 [1,2,3] [1,2] [1,3] [2,3] [ 1 ] [2 ] [...3] [] 】 我的解决思路是通过递归调用 1....每个元素有两种状态，一种状态是取当前元素，一种状态是不取当前元素 所以需要 一个单独的辅助数组 用来记录当前元素是否取 取完所有取当前元素的子情况，就获取所有不取当前元素的子情况...需要一个索引记录 当前循环到的层数，如果获取完所有元素就添加到List中 ?
因为新类和旧序列化对象生成的serialVersionUID 不同，序列化的过程将依赖正确的序列化对象恢复状态的。否则会报错 java.io.InvalidClassException 。...Java 序列化的过程是依赖于正确的序列化对象恢复状态的，并在序列化对象序列版本不匹配的情况下引发 * java.io.InvalidClassException 无效类异常。...Java 序列化的过程是依赖于正确的序列化对象恢复状态的，并在序列化对象序列版本不匹配的情况下引发 * java.io.InvalidClassException 无效类异常。...Java 序列化的过程是依赖于正确的序列化对象恢复状态的，并在序列化对象序列版本不匹配的情况下引发 * java.io.InvalidClassException 无效类异常。...序列换保存的对象的状态，静态变量属于类的状态，序列化并不保存静态变量。
用GO语言来编写web服务是一件很轻松的事。简单而又强大的net/http包允许你以一种快速的方式编写高性能的web服务。然而，有时候你仅仅想要编写一个RPC后端应用。...本质上，你想有很多独立运行的应用程序，他们各自负责自己的那块工作。他们应当接收请求并恰当的回复。 很显然，一旦脱离了基本的需求，事情就变得复杂了。...你需要的是一个能让你访问、询问并取得某应用IP地址的服务，就像DNS服务器。 所以说搭建一个有许多应用的分布式系统比较难。Koding的Kite库旨在以一种简单快捷轻便的方式搭建分布式微服务应用。...Kite框架有一些默认的方法，其中一个就是kite.ping，它返回一个pong字符串作为响应（他不需要任何身份验证信息）。响应可以是任何东西，从能被序列化的GO类型到JSON，这取决于发送方。...这很重要因为可能会有其他的Kontrol服务器，他们也在你的内网中或者是公开的。
最近在开发中遇到一个Protostuff序列化问题，在这记录一下问题的根源；分析一下Protostuff序列化和反序列化原理；以及怎么样避免改bug。 1....问题描述 有一个push业务用到了mq，mq的生产者和消费者实体序列化我们用的是Protostuff方式实现的。...我：哦，这是以前的逻辑吗？...好的，我看看！佛系开发没办法！ 2. 定位问题 打开app快速（一分钟内）按测试所说的流程给自己搞几个push，发现没有问题啊！...那么问题根源找到了，是序列化和反序列化时出了问题。 3. ...Protostuff序列化过程 该问题是Protostuff序列化引起的，那么解决这个问题还得弄懂Protostuff序列化和反序列化原理。
最长递增子序列和子数组不同的是，子数组要求是连续的，子序列只要下标是递增的就可以，这里严格递增的意思是不能有相等的元素，必须一直递增状态表示：以 i 位置为结尾的所有的子序列中最长递增子序列的长度状态转移方程...摆动序列状态表示：由于这道题有上升和下降两种状态，所以可以定义两个状态表示f[i] ：以 i 位置为结尾的所有子序列中，最后一个状态处于上升状态的最长摆动子序列的长度g[i] ：以 i 位置为结尾的所有子序列中...最长递增子序列的个数状态表示：dp[i] 还是像之前一样存储以 i 结尾最长递增子序列的长度，还需要统计个数，所以还需要再定义一个状态来表示以 i 结尾时最长递增子序列的个数状态转移方程：求最长递增子序列的长度是和之前一样的...，求个数的时候由于以 i 结尾时可能会有多个递增子序列的长度是一样的，所以就需要把这些情况都加起来，由于求的是最长的子序列，在开始从左往右遍历的时候还不能确定整个数组中的最长递增子序列长度，但是可以知道以当前位置结尾时的最长长度...最长数对链使用动态规划时需要确定之前的状态，但是这道题如果直接进行表示的话，下一个位置选在哪里是不能确定的，所以需要提前排好顺序，然后就变成了最长递增子序列的问题，此时只要 pairs[i][0] 的元素大于上一个
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