文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >指定队列的长度

问指定队列的长度
EN

Stack Overflow用户

提问于 2013-05-02 19:34:00

回答 2查看 195关注 0票数 0

我正在批改我的一次考试，我在一个问题上完全不正确，就像我班上的许多其他人一样。假设我们有声明：

ArrayBndQueue<String> q = new ArrayBndQueue<String>(10);

选择下列之一来描述队列的长度。

( A)长度为
B)没有足够的信息来计算队列的长度
( C)这种情况不可能发生

前=8后=7

我们都认为这对排队来说是足够的信息了。如果前面是8，后面是7，我们认为这将是一个完整的队列(长度为10)。然而，这个答案是不正确的。谁能解释清楚原因吗？

java

queue

回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2013-05-02 19:58:22

Queue是个Collection，所以它有size()方法，它返回其大小。ArrayBndQueue是如何实现的还不得而知，但是所有JDK队列在创建后都是空的，除非它们在构建时接受另一个集合作为参数。

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2013-05-02 19:59:35

没有任何ArrayBndQueue文档或规范，就没有足够的信息来计算队列的长度。

关于“front=8 rear=7”的部分似乎完全没有意义，整个问题也是如此。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/16351153

复制

PCA不适用于时间序列分析的案例研究

数据分析

在大部份情况下我们都可以使用 PCA 进行线性降维。从图像处理到非结构化数据，无时无刻不在。我们甚至可以将它用于时间序列分析，虽然有更好的技术。在这篇文章中，我想向您介绍动态模式分解 (DMD)，这是一种源自我的研究领域：流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。DMD 结合了两个世界中的优点：PCA 和傅立叶变换。在数学上，它与动力系统理论中的一个基本算子有关，称为 Koopman 算子。但在深入研究 DMD 的数学之前，让我们用一个相当简单的例子来说明为什么 PCA 不是高维时间序列分析的最佳选择。

deephub

2021/07/23

1.6K0

观察者模式observer不适用于_观察者模式代码

java https 网络安全打包

在软件构建过程中，我们需要为某些对象建立一种“通知依赖关系” —-一个对象发(目标对象)的状态发生改变，所有依赖的对象(观察者对象)都将很好的得到通知。如果这样的依赖关系过于紧密。将使软件不能很好的抵御变化

全栈程序员站长

2022/09/22

7080

CVPR 2022 | DiffusionCLIP: 用于稳健图像处理的文本引导扩散模型

图像处理变量函数模型数据

近期，结合对比语言-图像预训练（CLIP）的 GAN 反演方法在零样本图像操作方面引起了广泛关注，它可以根据文本提示进行图像操作。然而，由于 GAN 反演性能有限，它在各种类型的真实世界图像上的应用仍然很棘手。具体而言，成功的图像操作应该将图像属性转换为目标属性，同时不会对输入内容产生意外变化。然而，目前最先进的基于编码器的 GAN 反演方法往往不能成功重建具有新姿势、视角和细节的图像。当处理高变异数据集（如 LSUN-Church 和 ImageNet ）中的图像时，这个问题变得更加严重。最近，扩散模型，如去噪扩散概率模型（DDPM）和基于分数的生成模型在图像生成任务上取得了巨大的成功。最新的研究表明，与变分自编码器（VAEs）、流动模型、自回归模型和生成对抗网络（GANs）相比，这些模型在图像合成性能方面具有更高的质量。此外，最近的去噪扩散隐式模型（DDIM）进一步加速了采样过程，并实现了几乎完美的反演。基于此，本文提出了一种新的 DiffusionCLIP 方法，这是一种通过扩散模型进行 CLIP 引导的强大图像操作方法。其关键思想是使用基于文本提示的 CLIP 损失来微调反向扩散过程中的评分函数，以控制生成图像的属性。这种方法可以成功地在训练过和未见过的领域中进行图像操作，甚至可以将图像从一个未见过的领域转换为另一个未见过的领域，或者从草图中生成未见过的领域的图像。此外，通过简单地将多个经过微调模型预测的噪声组合在一起，可以通过仅进行一次采样过程同时改变多个属性。另外，DiffusionCLIP 通过操作来自广泛多样的 ImageNet 数据集的图像，在 GAN 反演方面取得了一步进展。此前由于其较差的重建效果，该数据集很少被探索。本文还提出了一种系统的方法来寻找导致高质量和快速图像操作的最佳采样条件。

用户1324186

2023/09/09

1.3K0

CVPR 2022 | DiffusionCLIP: 用于稳健图像处理的文本引导扩散模型

Brain综述:基于脑网络引导的神经调控用于治疗癫痫

apache

癫痫被公认为是一种大脑网络紊乱疾病。越来越多的研究旨在识别动态癫痫网络中的关键节点，以靶向治疗，阻止癫痫发作和传播。与此同时，颅内神经调节，包括脑深部刺激和反应性神经刺激，已被证实并作为减少局灶性癫痫成人癫痫发作的治疗方法而不断扩大；越来越多的证据表明它们对儿童和广泛性癫痫发作障碍有效。这些先进领域的融合正在推动癫痫的网络引导神经调节时代的到来。在这篇综述中，我们提炼了目前关于癫痫神经刺激的网络机制的文献。我们讨论了致痫网络中关键传播点的调制，主要集中在当前临床实践中靶向的丘脑核。

悦影科技

2023/01/16

4910

js用于树型结构级联选择支持三态级联选择

html javascript

<html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=gb2312"> <title>及联选择-用于权限选择比较合适</title> </head> <body> <ul id="tree"> <li><input type=checkbox> <ul> <li><input type=checkbox> <ul>

用户1183026

2018/01/19

2.6K0

Spark Tips 1: RDD的collect action 不适用于单个element size过大的情况

java

collect是Spark RDD一个非常易用的action，通过collect可以轻易获得一个RDD当中所有的elements。当这些elements是String类型的时候，可以轻易将整个RDD转化成一个List<String>,简直不要太好用。不过等一等，这么好用的action有一个弱点，它不适合size比较的element。举个例子来说吧。请看下面这段代码： ... ... JavaPairInputDStream<String, String> messages = KafkaUtils.cr

叶锦鲤

2018/03/15

1.3K0

SAP MM里的ERS功能不适用于供应商寄售采购模式

费用中心

今天收到了一个做零售行业项目的SAP同行的问题，客户问她是否可以在供应商寄售采购流程里启用SAP的ERS功能。我甚为吃惊，感觉这个SAP客户的问题还不简单，不浅薄。同时也觉得这个客户对SAP的学习很积极很主动，居然对很多SAP顾问没有用过的ERS功能有所了解。

SAP虾客

2022/01/25

1K0

jQuery ajax - ajax() 方法jQuery ajax - ajax() 方法

jquery ajax asp html xml

http://www.w3school.com.cn/jquery/ajax_ajax.asp

一个会写诗的程序员

2018/08/17

14.8K0

windows安装器引导驱动器选择哪个?_git安装教程 windows

git npm https 网络安全命令行工具

git cz是git的一个插件，git本身并不提供，但其提供了非常强的格式管理以及良好的操作模式，使其可以完全替代git commit。

全栈程序员站长

2022/10/03

1.5K0

关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

编程算法

Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，并将其表示为规则。关联规则挖掘最常用于营销，特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。

deephub

2022/11/11

1.5K0

关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

将SHAP用于特征选择和超参数调优

编程算法

特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：

deephub

2021/07/01

2.6K0

速读原著-GRUB_多系统引导(GRUB软件包版本选择和安装)

存储 linux windows

grub-install 命令有何用呢？其实就是把我们前面已经安装的软件包中的一些文件复制到 /boot/grub中；对于新安装GRUB软件包后，也是一个必经的过程；我们前面所说的GRUB软件包的安装；而现在我们说的是GRUB配置的过程中的安装；虽然在洋文中都是install ，但表达的意思是不一样的；

cwl_java

2020/02/14

1.6K0

jQuery ajax - ajax()方法

ajax jquery php http actionscript

什么是 AJAX？ AJAX = 异步 JavaScript 和 XML（Asynchronous JavaScript and XML）。

江一铭

2022/06/17

9.5K0

如何选择应用于日常及业务层面的代理？

大数据解决方案

共享代理由多名用户同时使用，意味着其他用户也能访问这些代理。这会导致代理速度变慢，更重要的一点是，如果其他用户正与您访问相同的网站，那么被拦截的概率将变高。

用户7850017

2022/11/25

2450

选择性细化网络用于高性能人脸检测

机器学习神经网络深度学习人工智能人脸识别

人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。

计算机视觉研究院

2019/09/18

3820

速读原著-GRUB_多系统引导(GRUB软件包版本选择和安装)

windows linux 打包

如前面所说，目前在在Unix类的操作系统中，大多是都有GRUB；GRUB几乎能引导所有X86架构的操作系统；功能之强，使用简单是GRUB最大的卖点；由于Windows 操作系统的先入为主的优势，使得大家对Windows的NTLOADER了解的比较多，而对开源社区的GRUB显得有点寞生，由此而带来使用上的“心理恐惧”；究其初学者对GRUB“恐惧”的主要原因还是对GRUB没有太多的了解和深入；无论是WINGRUB还是Linux版本的GRUB，最方便的还是对 GRUB命令行的操作；一谈到命令行（Command）的操作，可能初学者对此恐惧；其实没有什么难的，象北南这样低级的写手，还能操作得起来，您也应该能行；

cwl_java

2020/02/14

1.6K0

旁观者.个性引导页个性引导页

开源

这款个人主页简约而不失优雅，背景图片为随机api，共有38张随机图片，每次刷新都会看到不一样的美图。

小化先森

2023/03/05

1.1K0

CIKM'22 | EC4SRec：可解释引导的对比学习用于序列推荐

tcp/ip 学习方法

秋枫学习笔记

2023/01/30

8670

Ajax：初次认识ajax，ajax使用方法

jquery ajax javascript xml

我们来个简单的测试，使用最原始的HttpServletResponse处理 , .最简单 , 最通用

冷环渊

2021/10/19

5.9K0

什么场景不适合箭头函数

html https 编程算法网络安全

这些年来，ES6 将 JS 的可用性提升到一个新的水平时: 箭头函数、类等等,这些都很棒。

前端小智@大迁世界

2020/05/26

8370

相似问题

引导验证不适用于引导选择

引导确认不适用于ajax调用

121

DeselectAll不适用于引导-选择

引导模式隐藏不适用于jquery ajax

ajax不适用于多个选择框

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

AI混元助手 在线答疑

关注 腾讯云开发者公众号

洞察 腾讯核心技术

剖析业界实践案例

问指定队列的长度
EN

回答 2

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

引导验证不适用于引导选择

引导确认不适用于ajax调用

DeselectAll不适用于引导-选择

引导模式隐藏不适用于jquery ajax

ajax不适用于多个选择框

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问指定队列的长度EN

回答 2

Stack Overflow用户

Stack Overflow用户

引导验证不适用于引导选择

引导确认不适用于ajax调用

DeselectAll不适用于引导-选择

引导模式隐藏不适用于jquery ajax

ajax不适用于多个选择框

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐

问指定队列的长度
EN