文章目录 一、属性动画简介 二、属性动画特性 一、属性动画简介 ---- 属性动画简介 : 1.动画制作框架 : 属性动画系统 , 允许你 将任何可变的操作制作成动画 , 其功能很强大 ; 2.基本功能 : 使用该框架 , 可以 定义一个随时间改变的动画 ; 3.属性随时间改变 : 动画执行期间 , 修改任意对象的属性 , 其组件的变化生成一个动画 ; 4.不受可见性限制 : 即使 该组件不可见 , 或者绘制在屏幕外部 , 该动画也可以生效 ; 5.属性动画本质 : 属性动画在一个指定的时间段内 , 修改某
所谓的海量数据从字面上理解就是数据多到已经用大海来形容了，它指的就是数据量太大，无法在较短时间内迅速解决，无法一次性装入内存。
**解析：**Version 1，先用字典统计每个英文字符出现的频率，然后对频率进行由大到小排序，由大到小排列是因为频率最高的是可以出现的最大次数，使用count表示删除的字符数量，使用pre来表示为了不重复，当前字符删除一部分后的出现次数，初始值为pre = frequencies[0]，比较当前频率与前一个字符频率的大小，如果二者相等，为了不重复，当前频率要减1，即删除一个字符，因此count+=1，同时当前字符的频率减1，如果当前字符频率小于前一个字符的频率，则不需要删除字符，字符频率pre进行更新，如果当前字符频率大于前一个字符的频率，为了不重复，则当前字符要删除frequencies[i] - pre + 1个字符，同时更新pre，如果pre=1，即前一字符的频率已经为1，则后面的字符要全删除，相等和大于的情况可以合并到一起。
在原始的 van Emde Boas 树（vEB tree）结构中，关键字（key）是唯一的，不允许有重复的关键字。然而，如果你想要修改这个结构以支持重复的关键字，你可以将每个关键字映射到一个集合（如列表或切片），而不是单个值。
正弦波、矩形波、三角波都属于周期性信号，它们的电压波形如图 9－1（ａ）、（ｂ）、（ｃ）所示，图中各波形的幅值为 Uｍ，周期为 T。用有效值表示周期性信号的大小（作功能力），平均值表示周期性信号在一个周期里平均起来的大小，本实验是取波形绝对值的平均值，它们都与幅值有一定关系。
jpeg编码学习笔记 各种图片格式目的是在网络传输和存储的时候使用更少的字节，即起到压缩的作用。在图片格式解码后，无论图片的格式，图片数据都是像素数组。 本文将尝试通过JPEG这种图片编码格式的学习，了解图片编码的秘密。 ---- JPEG简介 一张100X100大小的普通图片，如果未经压缩，大概在100*100*4*8bits=0.3MB左右,这也是图片在内存中占用的内存大小。 通常JPEG文件相对于原始图像,能够得到1/8的压缩比，如此高的压缩率是如何做到的呢？ JPEG能够获得如此高的压缩比是
回想一下，一般情况下求中位数的做法：类似于快排的partition，找到一个数，使比它小的数的个数占到总数的一半就行。
http://www.blueidea.com/bbs/newsdetail.asp?id=1819267&page=2&posts=&Daysprune=5&lp=1 无损数据压缩是一件奇妙的事情，
https://leetcode-cn.com/problems/find-common-characters/
电磁干扰无处不在，每个设计人员又必须面对。为了有效抑制，通常要从解决信号完整性问题入手。本内容摘录自《信号完整性与电源完整性分析》，从时域由浅入深的过渡到频域，并从此角度阐述了信号上升边与系统带宽的内在联系。紫色文字是超链接，点击自动跳转至相关博文。
文章目录 一、正弦序列 ( 数字信号 ) 二、模拟角频率 与 数字角频率 关系 三、模拟信号 四、数字角频率 ω 与 模拟角频率 Ω 与 模拟频率 f 的关系 五、数字频率 f 与 模拟频率 f0 的关系 六、正弦序列示例 一、正弦序列 ( 数字信号 ) ---- 正弦序列 : x(n) = sin(\omega n) = sin(2 \pi f n) \omega n 是要计算正弦的弧度 , n 是一个整数值 , \omega 是角频率 , f 是数字频率 ; \omega 是角频率的单位
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
罗列一些经典的问题，以飨观众O(∩_∩)O~ 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述：
一、实验目的 1. 掌握用频率采样法设计线性相位 FIR 数字滤波器的方法。 2. 熟悉频率取样理论，熟悉内插函数及其应用。 3. 了解 FIR 数字滤波器的频率特性和相位特性，观察过渡带取样点对滤波器幅频特性的影响。 4．如何由线性相位条件决定采样值。
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。 或者如下阐述： 算法思想：分而治之+Hash 1.IP地址
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法， 比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大 的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
无线通信是以波的形式进行的。因此，了解与波相关的概念和特性可以更好的帮助我们对天线理论的学习。下面的咱们聊聊这几个概念，可能都比较基础，就当温故而知新吧！
题目：两个文件各存50亿个url，每个url64个字节，内存限制4G，找出A,B共同的url
作者：July、youwang、yanxionglu。 原文：http://blog.csdn.net/v_JULY_v 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在
步进电机是将电脉冲控制信号转变为角位移或线位移的一种常用的数字控制执行元件，又称为脉冲电机。在驱动电源的作用下，步进电机受到脉冲的控制，其转子的角位移量和速度严格地与输入脉冲的数量和脉冲频率成正比。步进电机每接收一个电脉冲，转子就转过一个相应的角度（步距角）。**改变通电顺序可改变步进电动机的旋转方向;改变通电频率可改变步进电动机的转速。**因此，通过控制输入电脉冲的数目、频率及电动机绕组的通电顺序就可以获得所需要的转角、转速及转向，利用单片机就可以很容易实现步进电机的开环数字控制。 传统的步进电机控制方法是由触发器产生控制脉冲来进行控制的，但此种控制方法工作方式单一而且难于实现人机交互，当步进电机的参数发生变化时，需要重新进行控制器的设计。因此适合于单片机控制，单片机通过向步进电机驱动电路发送控制信号就能实现对步进电机的控制。
利用更低分辨率的Hi-C基因组互作图谱，科学家对染色质空间结构的了解不断深入。本文主要介绍TAD这种结构，TAD全称如下
给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
已知一个字符串 s 和一个字符规律 p，请你来实现一个支持 '.' 和 '*' 的正则表达式匹配。
本章的内容整理自网络，主要讲解示波器的基础知识。如果初学的话非常有必要对这部分知识有一个了解。因为示波器是硬件调试必不可少的设备。
请点击上面“思影科技”四个字，选择关注我们，思影科技专注于脑影像数据处理，涵盖（fMRI,结构像,DTI,ASL,QSM,MRS,EEG/ERP,FNIRS,眼动）等，希望专业的内容可以给关注者带来帮助，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解思影科技的课程及数据处理服务，可添加微信号siyingyxf或18983979082咨询(电话18580429226，杨晓飞）。(文末点击浏览）
① 关于傅立叶分解。根据傅立叶极数有关知识，一个满足一定条件的周期函数可以分解为一个常数项和一系列不同周期(频率)的三角函数(正弦、余弦函数)项之和，其中周期最长(频率最低)的三角函数项的周期与被分解的函数周期相等，数学上常把这个周期最长(频率最低)的三角函数项称为基波；其余三角函数项的频率都是基波频率的整数倍，称其为谐波。谐波频率与基波频率之比称为谐波的次数，例如：谐波频率与基波频率之比为2的谐波称为二次谐波；谐波频率与基波频率之比为3的谐波称为三次谐波…。按照上述定义，谐波的次数均为整数。但是，在许多应用场合下，为了分析方便，而不将最低频率项作为基波，而是将需要重点分析的频率项作为基波，其余各项都作为谐波，这样就会出现低于基波频率的项，我们称之为次谐波，而且还会出现谐波的次数不是整数的情况，即出现分数次谐波。实际应用中，用哪一个频率作为基波频率，取决于分析时关注的重点和分析的简便性。由于电机主要依靠极对数为p的磁场实现机电能量转换，因此将极对数为p的磁场波称为工作波或称主波，主波的波长为2τ。在分析电机的电磁性能时，常用主波作为基波，分析起来比较方便；而在分析振动噪声时，常用一对极作为基波；在分析分数槽绕组的磁势时，还常用一个单元电机的弧长作为基波的周期。这样谐波的次数就不会出现次谐波和分数次谐波，使得计算更加简便。
运用采集到的若干信号样本数据， 首先估算得到一个频率值，称为“ 伪频率值” ；然后在模块异常数据剔除算法模型中， 以寄存器 CAL_PAR1 的值作为主要判定参数， 每个采样值与伪频率值进行运算，将不符合要求的异常数据进行剔除， 剩余数据被认定为“ 优质” 样本； 原始样本标准差、 优质样本标准差分别保存于寄存器 SIG_STD.[15:8]和 SIG_STD.[7:0]中， 优质样本数量更新到寄存器 HQ_COUNT 中， 优质样本质量评定值保存于寄存器 SMP_QUA 中，最终的传感器频率值和频模值分别更新到寄存器 S_FRQ 和寄存器 F_REQM。 当剩余“ 优质” 样本数量低于CAL_PAR2 限制或标准差过大时，本次测量样本质量评结果强制为 0%。
滑动窗口是一种常用的算法技术，它适用于需要检查序列（如数组或字符串）中的一系列连续元素的问题。通过维护序列中的一段特定大小的连续元素集，滑动窗口减少了不必要的重复计算，从而优化了性能。这种技术经常用于求解最大或者最小总和、长度满足特定条件的子串或子数组的问题。
在线索二叉树中，除了左右孩子指针，还添加了两个额外的指针：前驱指针和后继指针。这两个指针分别指向当前节点的前驱节点和后继节点。
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法，本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。
来源 | CSDN| 作者 | yofer张耀琦 前言 前两天面试3面学长问我的这个问题（想说TEG的3个面试学长都是好和蔼，希望能完成最后一面，各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了），这个
随着软硬件技术的发展，仪器的智能化与虚拟化已成为未来实验室及研究机构的发展方向[1]。虚拟仪器技术的优势在于可由用户定义自己的专用仪器系统，且功能灵活，很容易构建，所以应用面极为广泛。基于计算机软硬件平台的虚拟仪器可代替传统的测量仪器，如示波器、逻辑分析仪、信号发生器、频谱分析仪等[2]。从发展史看，电子测量仪器经历了由模拟仪器、智能仪器到虚拟仪器，由于计算机性能的飞速发展，已把传统仪器远远抛到后面，并给虚拟仪器生产厂家不断带来连锅端的技术更新速率。目前已经有许多较成熟的频谱分析软件，如SpectraLAB、RSAVu、dBFA等。
FREQUENCY函数比较难以理解，但却非常有用，在一些公式解决方案中使用FREQUENCY函数能够达到意想不到的效果，因此深入理解FREQUENCY函数有助于我们在公式中灵活运用。
首先，赫夫曼编码是一种变长编码方式，其目标是使得编码的总长度最短。赫夫曼编码的生成基于赫夫曼树，其中树的每个内部节点表示两个子节点频率的和，而叶子节点则代表原始字符及其频率。在构建赫夫曼树时，我们每次选择频率最低的两个节点来生成一个新的父节点，直到只剩下一个节点（即根节点）为止。
十道海量数据处理面试题与十个方法总结 一、十道海量数据处理面试题 1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 此题，在我之前的一篇文章算法里头有所提到，当时给出的方案是：IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。 再详细介绍下此方案：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出
ChatGPT和Midjournal使得生成式人工智能的应用程序激增。当涉及到生成式AI时，"prompt"通常指的是作为输入给模型的初始提示或指示。它是一个短语、问题、句子或段落，用来引导模型生成相关的响应或文本。
首先考虑是否需要将大文件分成小文件，针对数据太大，内存受限，只能是将大文件化成小文件(取模映射)；
要求字符串的不含有重复字符的最长子串的长度，只需要先找到最长子串然后再求其长度即可，找最长子串我们可以通过滑动窗口的方法去查找。
http://www.tensorinfinity.com/paper_162.html
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
在 Processing 编程中，我们常常会遇到对键盘按键的一些处理。最近在群里，也看到一些朋友询问这方面的问题，本篇小菜介绍下 Processing 中关于键盘事件的常用处理方式。
本博客内曾经整理过有关海量数据处理的10道面试题（十道海量数据处理面试题与十个方法大总结），此次除了重复了之前的10道面试题之后，重新多整理了7道。仅作各位参考，不作它用。
给定一个字符串，找到它的第一个不重复的字符，并返回它的索引。如果不存在，则返回 -1。
https://microbiomejournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40168-020-00909-7
SSVEP信号中含有自发脑电和大量外界干扰信号，属于典型的非线性非平稳信号。传统的滤波方法通常不满足对非线性非平稳分析的条件，1998年黄鄂提出希尔伯特黄变换(HHT)方法，其中包含经验模式分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)两部分。EMD可以将原始信号分解成为一系列固有模态函数(IMF) [1]，IMF分量是具有时变频率的震荡函数，能够反映出非平稳信号的局部特征，用它对非线性非平稳的SSVEP信号进行分解比较合适。
下图给出了Alias（图像失真）的例子。最左边是计算出的在三角形内的像素中心点，中间是我们想要得到的效果，右边是实际效果。买家秀和卖家秀。。。这个现象的学名就叫aliasing。下面主要介绍如何防止失真走样。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
