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在滑动窗口中应用np.where

是指使用NumPy库中的np.where函数来进行滑动窗口操作。np.where函数是一个条件判断函数，用于根据给定的条件返回相应的值。

在滑动窗口中，np.where可以用于根据条件选择窗口中的元素，或者根据条件替换窗口中的元素。具体步骤如下：

定义一个滑动窗口的大小，通常是一个二维数组，表示窗口的行数和列数。
使用np.lib.stride_tricks.sliding_window_view函数将原始数据转换为滑动窗口视图。
对于每个窗口，使用np.where函数根据条件选择或替换窗口中的元素。

滑动窗口在图像处理、信号处理和机器学习等领域有广泛的应用。例如，在图像处理中，可以使用滑动窗口来提取图像的局部特征。在机器学习中，可以使用滑动窗口来生成训练样本，从而应对样本不平衡的问题。

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02

如何取滑动窗口中的最大值

这道题需要保存一个值的集合,因为随着滑动窗口的移动,最大值会被移除窗口,次大值会变成最大值;为了方便最大值的比较,最好是个有序的集合.

01

YOLO

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03

使用单调队列解决 “滑动窗口最大值” 问题

在上一篇文章中[2]，我们介绍了单调栈这种特殊的栈结构，单调栈是一种非常适合处理 “下一个更大元素问题” 的数据结构。今天，分享到单调栈的孪生兄弟 —— 单调队列（Monotonic Queue）。类似地，单调队列也是在队列的基础上增加了单调的性质（单调递增或单调递减）。那么单调队列是用来解决什么问题的呢？

02

1423. 可获得的最大点数---滑动窗口篇七，前缀和篇三

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05

每日算法系列【LeetCode 658】找到 K 个最接近的元素

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02

万字长文！滑动窗口看这篇就够了！

滑动窗口协议（Sliding Window Protocol），属于TCP协议的一种应用，用于网络数据传输时的流量控制，以避免拥塞的发生。该协议允许发送方在停止并等待确认前发送多个数据分组。由于发送方不必每发一个分组就停下来等待确认，因此该协议可以加速数据的传输，提高网络吞吐量。

02

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