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LeetCode题目33：搜索旋转排序数组

它提示我们，即使数组顺序在经过“旋转”这种轻微的“破坏”之后，依然可以使用二分查找。 不是对排序的破坏都可以应用二分查找，但旋转可以。...在这种情况下，如果使用二分查找切一刀，得到的两个子数组中，其中一个子数组必定是有序的。举个例子，[4,5,6,7,0,1,2]如果在6和7之间切一刀，那么可以发现前者[4,5,6]保序。...识别有序数组很重要。如果原数组升序，那么对旋转后的子数组切分后，左边界不大于右边界的数组保序。 比如 切分成了 和 。对A判断，如果 ，那么A一定保序。...target要么在保序子数组中，要么在不保序数组中。我们可以通过target与保序数组的关系，来界定搜索范围。...如果target在保序数组中，那么搜索范围将限定在保序数组； 如果target不在保序数组中，那么搜索范围将限定在非保序数组。 ?

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    定序回归

    简介 传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数，在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模，其中一类的典型的数据即是定序数据ordinal data。...一般我们以没有数值意义但是有顺序意义的数据统称为定序数据。最常见的例子就是问卷调查给出的选项：非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意就是一类定序数据。...使用定序回归的原因 如果对定序变量使用多分类logit模型，那么会无视数据内在的排序从而导致排序信息的缺失，使得统计结果因为遗漏掉排序信息而丧失统计效率。...如果使用普通线性回归模型，那么就是将定序变量视为连续变量处理，会导致人为的信息膨胀。...因此，针对定序变量，需要采用对应的模型来拟合其两方面的性质，最常用的方法即定序回归模型ordered logit/probit model。

    1.3K20

    再谈Android客户端进程保活

    在很多移动应用中，特别是即时通信类项目中，保活是一个永远无法避免的一个话题。保活，按照我的理解，主要包含两部分： 网络连接保活：如何保证消息接收实时性。...下面按照网络保活和进程保活来给大家介绍保活的一些策略。 网络连接保活 网络保活，业界主要手段有： a. GCM； b. 公共的第三方push通道(信鸽等)； c....服务器会根据终端是否保持长连，决定是否由GCM通知。GCM主要针对国外比较复杂的网络环境。 进程保活 在Android系统里，进程被杀的原因通常为以下几个方面： a. 应用Crash； b....拆分网络进程，确实就是为了减少进程回收带来的网络断开。 ? 可以看到push的内存要远远小于worker。而且push的工作性质稳定，内存增长会非常少。...从这个原理来说，我们可以通过提高进程的优先级来保活。 值得注意的是，Android 的前台service机制。但该机制的缺陷是通知栏保留了图标。

    3.8K71

    UC伯克利等新研究返璞归真，探索网络的本质

    加州大学的研究者抛弃暴力搜索方法，试图回归网络最核心简洁的性质。研究作者之一、加州大学伯克利分校马毅教授表示：这应该是真正按原理设计而得到的深度网络。...其实现方式是：在初始化和训练期间，令卷积核具备近似保距性（near isometric）；使用 ReLU 激活函数的变体，实现保距性。 ?...靠暴力土豪 trial and error 的方式寻找网络结构的风气，应该会很快过去。 ? 训练深度 ConvNet 的方法那么多，是否存在指导性原则？ 卷积神经网络在计算机视觉领域获得了巨大成功。...这就引出了一个问题： 对于非常深层的 ConvNet 的训练，是否存在核心的指导性原则？ Isometric Network (ISONet) 对此，该研究给出的答案是：保距（isometry）。...为了验证 SReLU 的设计思路，研究者对 SReLU 中参数 b 对 34 层 ISONet 的影响进行了控制变量研究，结果如下表 3 所示： ? 表 3。

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    函数极限性质(补充邻域概念）

    通过排除这一点本身，能够更准确地描述函数的局部行为，避免特殊点的干扰。只有在去心邻域内，我们才能讨论函数的极限是否存在以及极限值是多少。...关注点在趋近过程，而非到达终点：极限的本质是描述函数在自变量趋近于某一点时的变化趋势。 去心邻域排除了这一点本身，确保我们关注的是函数在接近这个点但不等于这个点时的行为。...局部有界性: 如果函数在某一点的极限存在，则该函数在该点的某个去心邻域内有界。 保号性:这个性质没有其它的性质直观 如果函数在某一点的某个去心邻域内恒大于零，且极限存在，则极限值大于零。...保号性：如果一辆车一直朝正方向行驶，那么它最终到达的目的地也一定在正方向。同样，如果一个函数的值一直是正的，那么它的极限值也一定是正的。...事实上这个性质多见选择题里面可以当成一个条件使用，因为极限和函数值是伴生的。 比较定理：如果一辆车一直比另一辆车跑得快，那么它最终到达的目的地也一定比另一辆车更远。

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    采样算法哪家强：一个针对主流采样算法的比较

    进一步进行观察研究发现，这几个采样算法都满足三个关键性质：（1）减熵性；（2）保序性；（3）保斜率性。而一旦某种采样算法不满足其中一条性质，那么它的Q-D平衡就会被打破。...保斜率性（Slope Preservation）：分布的“斜率”保持不变，即 保斜率性指出了，变换后的概率分布在概率的量级变化上是成比例的，而保序性则说明概率大的仍然概率大。...Noised Top-k采样：在原来的top-k得到的概率分布上再加上有序噪声分布，即 由于本身也是有序的，所以不违反保序性，但是它违反了保斜率性。...自动测评指标有corpus-BLEU（衡量质量Q）与self-BLEU（衡量多样性D），人工测评则是在1-5之间打分（衡量质量Q）和使用n-gram entropy（衡量多样性D）。...上述观察说明，在保序性这个条件上可以略有放松，但是在减熵性和保斜率性上不能放宽。 下图是设计的满足所有性质的采样算法的表现。

    1.9K20

    5道面试中的常见的统计学问题

    2、你需要采取那些步骤进行抽样才能正确推断总体 样本是随机选择的，需要无偏差地反映所有可满足的状态。如果有偏差则偏差也需要是最小的。 3、为什么我们必须使用推论统计而不是描述统计?...抽样分布是总体中给定大小的所有样本均值的分布。利用CLT的性质，可以从抽样分布中推断总体。这也有助于检验假设因为抽样分布的均值等于总体均值。...因此，可以将其与样本均值进行比较来检验是否需要拒绝零假设的证据。 5、请简述卡方检验的?...卡方独立性检验用于确定两个名义（分类）变量之间是否存在显着关系，主要有三个重点 是两个变量，不是一个变量，也不是三个变量，四个变量。...变量类型必须是分类数据里的无序数据（nominal data），不是有序数据（ordinal data）。 较大的卡方值 χ2 意味着原假设更易被拒绝当期望值和实际值相差越大，代表两个变量更可能相关。

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    数据的分类(Data Classification)常识(2)

    ，而数据的类型可以分为连续性的变量和分类变量。...换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。...为了实现数据共享和提高处理效率，必须遵循约定的分类原则和方法，按照信息的内涵、性质及管理的要求，将系统内所有信息按一定的结构体系分为不同的集合，从而使得每个信息在相应的分类体系中都有一个对应位置。...换句话说，就是相同内容、相同性质的信息以及要求统一管理的信息集合在一起，而把相异的和需要分别管理的信息区分开来，然后确定各个集合之间的关系，形成一个有条理的分类系统。...定序数据不仅可以将数据分成不同的类别，而且各类别之间还可以通过排序来比较优劣。也就是说，定序数据与定类数据最主要的区别是定序数据之间还是可以比较顺序的。例如，人的受教育程度就属于定序数据。

    1.8K31

    二叉树遍历的应用：判断二叉树的类别

    判断二叉树的类别 是否为平衡二叉树 这里面就存在一个套路，因为判断是否为平衡二叉树的规则对于每个节点都是一致的，也就是说当前节点左子树的高度和其右子树的高度高度差不能超过1，这就很显然可以使用一个递归函数来对每个节点进行遍历...由于C++中一个函数不能像Python那样返回多个变量，所以我们将其返回值设计成一个类（很好的思路）！...(层次遍历) 由于完全二叉树是主要判断最后一层的节点是否在最左侧以及各层是否填满，我们很容意想到层次遍历的方法，我们使用一个队列来缓冲层次遍历的节点！...（中序遍历） 搜索二叉树有一个很重要的性质：中序遍历后为一个有序数组，当我们知道这个性质后，我们只需将中序遍历的代码改下就好了，由于我们使用中序遍历可以得到每一个节点，然后当前节点的值和前一个节点的值进行比较...// 判断一个二叉树是否为搜索二叉树(中序遍历为一个有序数组) 中序遍历方法 bool isBST_InOrder(TreeNode* head){ if(head == nullptr){

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    ​【Time Series】从 AR 到 ARIMR

    多元线性回归模型是通过对多变量进行线性组合的方式来预测目标变量；而自回归模型是利用目标变量的历史数据来预测目标变量。...我们可以看到自回归模型是有很多限制的，比如说时序数据必须是平稳的，且需要有自相关性，序列的自相关性较弱时不适合 AR 模型。...简单介绍下截尾和拖尾： 截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为 0 的性质； 拖尾是 ACF 或 PACF 并不在某阶后均为 0 的性质。...2.MA 不同于 AR 使用预测变量的历史值来进行回归，移动平均模型（Moving Average）使用历史预测误差来建立一个类似回归的模型，其关注的是 AR 模型中误差项的累加，其可以有效地消除预测中的随机波动...，没有截尾就用 ARMA 模型（用 AIC 准则确定 ARMA 的阶次）； 进行参数估计，检验是否有统计意义，并对残差进行假设检验，判断是否为白噪声； 对已通过检验的模型进行预测分析。

    1.4K30

    干货 | 关于数据的异常检测，看这一篇就够了

    3、AB测试中的数据异常。在计算转化率（随机变量服从0/1分布）时，个别的异常值不会影响AB测试的整体效果，但在计算人均订单数和人均pv数时，个别的极端值会对均值产生显著影响。 4、时序数据的监控。...所以概率统计模型需要我们去验证模型假设的正确性，比如概率分布是否正确，参数的设置是否合理。 2、机器学习方法 机器学习无外乎监督、非监督以及半监督学习方法等，比如常见的聚类，二分，回归。...1、从3 Sigma准则说起 借助正态分布的优良性质，3σ准则常用来判定数据是否异常。...点的密度可有多种定义，但多数都会依赖距离的定义，多维空间的距离计算较为复杂，尤其当数据混入分类变量和连续数值变量的时候。...在实际应用中会发现，业务时序数据的不规则和特点的多变性往往对模型和规则提出更高的要求，不同的检测方法需要相互配合使用才能发挥作用。 四、结束语 ?

    5.8K40

    python数据分析——业务指标量化

    各个定序尺度的值之间没有确切的间隔距离，定序变量的取值只具有大于或小于的性质,只能排列出它们的顺序,而不能反映出大于或小于的数量或距离。...在统计分析中,区分数据的类型十分重要,不同测度类型的数据,扮演的角色不一样。 9.2 变量类型 变量是指是指没有固定的值,可以改变的数,变量是常数的相反。变量通常以非数字符号来表达,一般使用字母。...变量的用处在于能一般化描述指令的方式。结果只能使用真实的值。按照数据的类型,变量类型可以分为定类变量,定序变量,定距变量,和定比变量。...定类变量和定序变量属于定性变量,而定距变量和定比变量则属于定量变量或数字变量。 9.2.1 定性变量 定性变量是没有数量上的变化,而只有性质上的差异。...根据定类数据和定序数据,定性变量可以分为两种,一种是名义变量,这种变量即无等级关系也无数量关系,比如,天气的变量取值阴或晴,性别变量取值男或女,职业变量取值工人，农民，教师，或干部。

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    Science | 闻香识分子

    将分子结构映射到气味感知是嗅觉领域的一个关键挑战。作者使用图神经网络生成了一个气味映射（POM）方法，它保留了感知关系并能够对先前未经表征的气味进行气味质量预测。...分子的结构-气味关系中的这些不连续性表明，在最近的气味建模工作中使用的标准化学信息学表示法——如功能团计数、物理性质、分子指纹等——是不足以映射气味空间的。...每个分子被表示为一个图，每个原子由其价态、度、氢原子数、杂化、形式电荷和原子序数来描述。每个键由其度、芳香性和是否位于环中来描述。...此外，作者展示了在Morgan指纹（fingerprint）基础上的气味空间的结构丧失了（图1E），而气味映射保留了相对感知距离和层次关系（图1F）。...可靠的结构-气味映射使我们能够大规模地探索气味空间。作者编制了一个约50万个潜在气味物质的列表，这些物质的经验性性质对科学或工业来说目前是未知的，大多数之前从未被合成过。

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    ​【教程】APP代码混淆的方法和利弊与破解APP过程

    比如将代码中的各种元素，如变量、函数、类的名字改写成无意义的名字，使破解者在阅读时无法根据名字猜测其用途，增加反编译的阅读难度。...对进行过代码混淆的APP进行破解和插入恶意广告全过程虽然做了代码混淆，但混淆只是对源代码的类名和一些变量名做了变换，增加了破解者阅读的难度，并不能真正阻止反编译。...目前越来越多的开发者选择使用360加固保来保护应用安全，这种方式到底是否可靠，下面再为大家做下演示。...图8是对《九天传说》APP进行加固保护前后的代码结构对比，能看到右侧截图中加固后的代码文件都已经被隐藏起来，只保留了加固后的保护程序，破解者在反编译时无法找到源程序真正的代码，即可有效的避免手机APP被破解和盗版...避免手机APP被破解和盗版除了可以使用专业的第三方加固产品外，更需要开发者提高安全意识，如编写代码要规范，减少程序漏洞；及时修复漏洞，不给破解者可乘之机等。​

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    基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

    [mqic6czuv1.png] 2 线性回归算法概述 2.1 线性回归简介 ◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合 ◆ 如回归分析中，只有一个自变量的即为一元线性回归...,其自变量与因变量之间的关系可以用一条直线近似表示 ◆ 同理,对于多变量的回归称为多元线性回归,其可以用一个平面或超平面来表示 2.2 使用线性回归的前提条件 ◆ 自变量与因变量之间具有线性趋势,在前面介绍过相关系数...◆ 比较保序回归与线性回归 [oeeai77b95.png] 10.2 保序回归的应用 ◆ 保序回归用于拟合非递减数据 ,不需要事先判断线性与否,只需数据总体的趋势是非递减的即可 例如研究某种药物的使用剂量与药效之间的关系...11 保序回归算法原理 11.1 保序回归的原理 ◆ 适用保序回归的前提应是结果数据的非递减,那么,我们可以通过判断数据是否发生减少来来触发计算 ◆ 算法描述 [z6ampzrug6.png] ◆ Spark...我们实现了一个pool adjacent violators algorithm 算法，该算法使用一种并行化保序回归的方法。 训练输入是一个DataFrame，它包含三列 ： 标签，功能和权重。

    2.2K40

    一文搞懂基因融合（gene fusion）的定义、产生机制及鉴定方法

    全基因组测序鉴定出的基因融合，基本能确定是由于基因组层面发生某种变异而引起的，但如果没有转录组测序数据，就无法准确判断融合后产生的新基因是否能够表达，或表达量的高低。...而转录组测序数据鉴定出的基因融合，可以明确是能表达的基因融合，但却无法完全确定是否是由基因组变异产生的，还是来源于两个不同基因转录后发生的RNA融合。...这些常见的术语有： 1）Intact exon （IE） type fusion，是指融合后完整的保留了原来的外显子，未影响原来的外显子结构。...其中，Type-1A 为使用wgsim软件人工合成 的来自5’ 和 3’ end 的chimerical transcripts 双端测序数据， 其中read长度为100bp，insert size 为...其中(A) 和(D)使用的是 Breast cancer数据集； (B) 和 (E) 使用的是Melanoma数据集； (C) 和(F)使用的是Prostate cancer数据集。

    3.4K10

    Convert Sorted List to Binary Search Tree

    求解 这个题主要是根据一个有序链表构造二叉查找树（树的左结点小于根节点，根节点小于右结点，子树具有同样的性质）。与有序数组最大的不同在于有序链表只能从前往后遍历，不能像有序数组一样访问任意位置的元素。...因此构造时需要按顺序构造，其实有序链表是二叉查找树的中序遍历。因此需要按照中序遍历的顺序进行构建，先构建左子树，再构造根节点，最后构造右子树。...由于是链表，每次构造之后头结点应该进行移动，Java中用了一个静态变量来保存根节点的位置。...构造方法主要是递归，每次构建子树时都需要将数组分成左右两半，左边的构建左子树，右边的构建右子树，中间元素构造根节点。 /** * Definition for singly-linked list.

    35510

    【刷题】初步认识深搜（DFS）

    使用dfs算法我们需要明白dfs函数体是对一个节点的处理，我们要顾全好大局，避免出现不必要的错误。 通常我们使用全局变量来优化我们的dfs函数体，通过全局变量，就不需要传递过多的参数了。...验证二叉搜索树 题目描述 这题对于我们学过二叉搜索树，AVL树，红黑树的简直是小菜一碟！ 算法思路 二叉搜索树有一个重要的性质：中序遍历会得到有序数据。...所以判断是否为二叉搜索树就可以通过这个性质来判断，我们模拟进行中序遍历： 中序遍历的核心是先左子树 ，再当前节点 ，最后是右子树 那么为了快速进行判断是否有序，我们肯定不能把所有的数据都遍历一遍再判断是否有序...而是在遍历的过程中就完成判断的过程！ 判断是否有序就是比较当前数是否比它之前那个数大！那么如何获取之前的数呢？很简单，因为我们是以模拟中序遍历，很自然的就可以获取到当前节点之前的那个数！...class Solution { public: //使用全局变量来记录 上一个节点的值 long long prev = LONG_MIN ; bool isValidBST(TreeNode

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