向上取整：比自己大的最小整数。 向下取整：比自己小的最大整数。
1.完全二叉树 下面的这个就是对于我们的完全二叉树的这个逻辑结构和物理结构的说明： 逻辑结构就是我们自己认为的进行购想出来的； 但是这个物理结构却是我们的这个数据结构在内存里面的真是进行存储的这个形态的一个体现...我们的这个完全二叉树它的定义就是他的这个所有的节点进行编号和我们的这个满二叉树是一样的，这个时候我们就把这个树称之为完全二叉树； 3）下面的这个满二叉树实际上就是一个完全二叉树； 4）我们可以看到这个完全二叉树在我们的这个内存里面实际上是使用这个数组进行存储的...，但是我们在学习这个数据结构的时候，使用的是他的逻辑结构，也就是二叉树； 2.堆向上调整 这个主要是我们的建堆的过程，就是我们进行建堆的时候，这个数据从我们的叶子结点开始需要进行这个向上调整的过程； 我们从上面的这个建堆的过程是可以看到的...，这个就是说：我们的这个向上调整就是进行插入的时候保证我们的这个大堆的结构（就是我们插入数据之后，他还是一个堆）； 下面的这个：我们的这个child参数就是我们插入的数据，我们的这个函数就是对于这个数据的位置进行调整...这个向下调整是如何引出来的，就是我们的这个数据进行插入之后，这个时候我们的大堆的结构就形成了，这个时候我们的这个父亲节点肯定就是最大的这个元素，这个时候，我们的处理就是想要知道这个第二大的元素（这个过程实际上就是我们堆排序的雏形
· SiteMapPath--一个breadcrumb控件，它检索用户的当前页面并显示页面的层次结构。这让用户可以导航回层次中其它的页面。...你可以在自己的事件处理程序中编写自定义逻辑来建立SiteMapNode实例的层次结构。这个逻辑可以修改每个SiteMapNode的属性，因此URL和Title等属性会反映查询字符串带有的数据信息。...这个类的代码的其它部分检查当前的页面和当前页面的查询字符串，确定当前页面位于站点层次结构的什么位置。...当你运行示例的时候，请注意Menu和Treeview控件是如何根据web.sitemap文件中定义的站点结构来显示导航数据的。...但是，Menu、Treeview和SiteMapPath控件中的导航信息仍然反映为友好的URL结构。
1.自顶向下 #include using namespace std; //合并两个有序数组的操作 //索引m是第二区间的左边界 void merge(int *a, int...mergeSort(a, n); for_each(a, a+n, [](int a) {cout << a << " ";}); cout << endl; return 0; } 2.自底向上...//这种实现方式参考算法四的实现 void _mergeSortBU(int *a, int n) { for(int sz=1; sz<n; sz+=sz) //对a[i...i+sz-1]和a
JavaServer Faces框架包括： 一个强大的API，包括： 网页组件模型和状态管理 事件通知和事件处理程序 数据转换和验证 页内导航 国际化支持 可访问性支持 用于创建网页组件的标记库 能够将网页组件绑定到服务器端对象...可以在此文件中定义导航和bean，但从JSF2开始，这不是必需的。 此文件的存在（与CDI的beans.xml文件非常相似）可激活JSF行为。...二、JSF2 Web应用程序的剖析 所有Web应用程序都具有特定的目录结构。 这是一个简单的JSF应用程序的完整结构： ? WebContent是Web应用程序的根。...classes文件夹包含应用程序在Java源文件夹中定义的所有包和已编译的类。 lib文件夹包含项目中指定的所有依赖项。...四、实验展示：创建JSF项目的方法 在JBoss Developer Studio中创建JSF2应用程序 幸运的是，JBoss Developer Studio可以非常简单地启动一个新的JSF Web应用程序
在这一步骤中，会将抽象语法树和FE中的元数据信息（Catalog）进行关联，丰富SQL相关的信息，将抽象语法树生成Relation这种数据结构。 图9 生成Relation 3....物化模式/Materialization Model 这种模型的处理方式，仍然是调用自顶向下，数据从底向上，但是每一个操作Operator一次性处理所有的输入，处理完成之后，将结果一次性向上输出...BE 侧改造优化 针对执行计划进行了改写之后，同样在BE侧创建了对应的Node节点，完成计算下推后的执行逻辑，向下对接外部执行引擎，同时向上对接类似join的聚合节点，最终输出结果数据。...JSF和HTTP查询的两个关注点是如何将查询参数进行下推和如何将返回的结构化数据映射为表中的列数据，以便在联邦查询中进行数据关联和聚合。...，在Scan节点运行时过滤； 对于JSF和HTTP，建表中增加Mapping，将返回的JSON数据映射到数据列； ClickHouse外部表查询节点，可以支持两种模式，普通的scan查询和计算下推的Agg
这样一来，智能体就可以解决复杂得多的任务：整个解决方案中可能需要 2000 步左右的低层次动作，层次化策略就可以把它们转化成 10 个高层次动作组成的序列，那么在这个 10 步动作的序列中进行搜索就比在...在研究员们研究的导航问题中，一个子策略就对应了在一种不同的方向下走路或者爬行。 在最开始的研究中，层次化策略都是显式地手工编写的。后来，他们把研究方向转变为让模型在与环境的互动中自动学到层次化结构。...从元学习的角度，研究者们把好的层次结构定义为能够在以前未见过的任务中迅速达到高回报的结构。这样，MLSH 算法的目标就变成了学到能够在以前未见过的任务中快速学习的子策略。...类似这个蚂蚁机器人的智能体可以高效地探索空间，它能在向下、向右、向上三个策略之间切换，而不是随机地做出各种尝试。 ? 这个高层次策略都学会了利用一个敌人（子策略从未见过）来让它更快地达到目标。...在训练一整晚后，一个训练用于解决 9 种不同迷宫的 MLSH 的智能体就学到了分别对应着向上、向右和向下的动作，然后它就可以用这些动作帮它走出迷宫。
当这个算法用来解决导航问题时，它能够为不同方向的走或者爬行学到一系列高级别的动作，这也让智能体能够快速掌握新的导航任务。...在研究员们研究的导航问题中，一个子策略就对应了在一种不同的方向下走路或者爬行。 在最开始的研究中，层次化策略都是显式地手工编写的。后来，他们把研究方向转变为让模型在与环境的互动中自动学到层次化结构。...从元学习的角度，研究者们把好的层次结构定义为能够在以前未见过的任务中迅速达到高回报的结构。这样，MLSH算法的目标就变成了学到能够在以前未见过的任务中快速学习的子策略。...类似这个蚂蚁机器人的智能体可以高效地探索空间，它能在向下、向右、向上三个策略之间切换，而不是随机地做出各种尝试。 ? 这个高层次策略都学会了利用一个敌人（子策略从未见过）来让它更快地达到目标。...在训练一整晚后，一个训练用于解决9种不同迷宫的MLSH的智能体就学到了分别对应着向上、向右和向下的动作，然后它就可以用这些动作帮它走出迷宫。
样式需求展示-京东导航条 ：.gif 需求说明： 1.导航条隐藏功能 2.界面向上滚动的时候，导航条隐藏 3.界面向下滚动的时候，导航条显示 层次结构分析： 核心思路：导航条必须隐藏，显示的顶部的类似于导航条的控件...层级结构分析： 1.png 思路①:使用图中 - 原谅色的View - 导航条View - 替代navigationBar ==>问题出现 - 这种整个导航条View隐藏的时候，顶部时间View也隐藏了...} else{ //向下滚动 } c.在向上滚动的时候 - 设置导航条隐藏 + View上移 if(deltaY >= 0) { //向上滚动 [UIView...navigationBarH; _tableView.frame = tempTableViewFrame; }]; } d.在界面向下滚动的时候...，按钮View 和 tableView就不要再一直往上跑了，最多就上移一个View的位置就够了，所以要添加判断； 如果是在同一个控制器中，可以添加 - _navigationView.hidden
我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计....在关系型数据库中存储的话,这将是一个比较麻烦的操作,要么要写一些表意不明的SQL语句,要么进行两次查询,然后在内存中双重循环去判断....点击这里跳转到稀疏数据的解决方案 总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用...在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....Redis是支持位图的,但是位图并不是一个单独的数据结构,而是在String类型上定义的一组面向位的操作指令.也就是说,当你使用Redis位图时,其实底层存储的是Redis的string类型.因此: 由于
均摊时间复杂度 我们知道，哈希表是一个可以根据键来直接访问在内存中存储位置的值的数据结构。...均摊时间复杂度可以这样来理解：如果说一个数据结构的均摊时间复杂度是 X，那么这个数据结构的时间复杂度在大部分情况下都可以达到 X，只有当在极少数的情况下出现时间复杂度不是 X。...Memcached 和 Redis 这两个框架是现在应用得最广泛的两种缓存系统，它们的底层数据结构本质都是哈希表。...那么下面我们就来一起看看它们是如何被应用在 Facebook 和 Pinterest 中的，进而了解哈希表这种数据结构的实战应用。...Memcache 维护了一个超级大的哈希表数据结构，并没有任何内容保存在硬盘中。
我的理解是:位图是内存中连续的二进制位(bit),可以用作对大量整形做去重和统计....总结 那么我们来做一下总结: 位图是用二进制位来存储整形数据的一种数据结构,在很多方面都有应用,尤其是在大数据量的场景下,节省内存及提高运算效率十分实用..... -> 因此在大数据量的时候更加显著. 与或运算效率高. ->可以快速求交集和并集....在EWAHCompressedBitmap中,数据也是使用long数组来保存的,不过对每一个long有类别的定义,Literal Word和Running Length Word....Redis中的位图 Redis是支持位图的,但是位图并不是一个单独的数据结构,而是在String类型上定义的一组面向位的操作指令.也就是说,当你使用Redis位图时,其实底层存储的是Redis的string
那么此文将送给大家一个属于钻取的“坐标”和“坐标系”。 什么是数据钻取？ 数据钻取是按照某个特定层次结构或条件进行数据细分呈现，层层深入以便更详细的查看数据。...另一种是向下钻取(drill down)，指的是不同条件或维度之间的切换，你可以对这10个转化的信息从年龄进行钻取，再从性别和使用设备等维度钻取。 为什么要做数据钻取？...钻取是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向上钻取(roll up)和向下钻取(drill down)，后面简称为上钻和下钻。 我们先来聊一聊下钻，下钻是通过增加图层从汇总数据深入到细节数据进行观察。...切片和切块(Slice and Dice) 在多维数据结构中，按二维进行切片，按三维进行切块，可得到所需要的数据。...钻取(Drill) 钻取包含向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)操作， 钻取的深度与维所划分的层次相对应。 3.
哈希函数不只是在生成哈希表这种数据结构中扮演着重要的角色，它其实在密码学中也起着关键性的作用。密码学这个概念听上去离我们很遥远，但其实它已经被应用在我们身边各式各样的软件中。...所以这一讲我们一起来看看哈希函数是如何被应用在 GitHub 中的，以及再看看链表和哈希函数在比特币中是怎么应用的。...比特币的本质 比特币是区块链技术中比较著名的一项应用，同时，比特币也和链表、哈希函数这两种数据结构有着千丝万缕的关系。...比特币将所有的交易记录都存放在了一个叫区块（Block）的数据结构里面，我们可以把这里的区块看作是链表数据结构中的一个节点。...与链表数据结构使用内存地址去寻找下一个节点不同的是，区块链采用了哈希值的方式去寻找节点。在比特币里，它采用的是 SHA-256 这种加密哈希函数，将每一个区块都计算出一个 256 位的哈希值。
github.com/wqi/a2l 来源：卡耐基梅隆大学 论文名称：Learning to Move with Affordance Maps 原文作者：William Qi 从家用机器人吸尘器到自动车辆，在物理空间中能够自主探索和导航是任何自主移动智能体的基本要求...传统的基于SLAM的探索和导航方法主要关注点在利用场景几何结构，但未能对动态对象(其他agents)或语义约束(如湿地板或门廊)进行建模。...与大多数假定静态世界的模拟环境相比，我们在VizDoom模拟器中评估我们的方法，地图中包含各种随机生成的动态参与者和障碍。...结果证明了learned affordance maps可以用于增强传统的探索和导航方法，从而显著提高性能。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ?...人工智能，每日面试题： “过拟合”只在监督学习中出现，在非监督学习中，没有“过拟合”，这是正确的？
我们的算法应用于一组导航问题时，会发现一组用于在不同方向上进行走路和爬行的高级动作，这使智能体能够快速掌握新的导航任务。 ?...执行N个时间步的子策略构成高级动作，就我们的导航任务而言，子策略对应于不同方向的爬行。 在以前的大多数工作中，分层政策都被明确地手工设计。而我们的目标是通过与环境的交互自动发现这种分层结构。...从元学习的角度来看，我们定义一个好的分层结构可以很快的在未知的任务上获得高回报。因此，MLSH算法是在学习在未知的任务中实现快速学习的子策略。...视频二：http://imgcdn.atyun.com/2017/10/dfgh.mp4 经过一夜之后，经过训练的智能体解决了九个不同的迷宫，发现了与向上，向右和向下运动相对应的子策略，然后自己导航走出了迷宫...在我们的AntMaze环境中，Mujoco Ant机器人被放置在9个不同的迷宫中，要求它必须独立从入口走到出口。我们的算法能够成功地找到一组不同的子策略，这些子策略可以通过与环境的交互来解决迷宫任务。
⌘⇧G 查找模式下，向上查找 ⌘R 文件内替换 ⌘⇧F 全局查找（根据路径） ⌘⇧R 全局替换（根据路径） ⌘⇧S 查询结构（Ultimate Edition 版专用，需要在Keymap中设置） ⌘⇧...M 替换结构（Ultimate Edition 版专用，需要在Keymap中设置） 三、Usage Search（使用查询） ⌥F7 / ⌘F7 在文件中查找用法 / 在类中查找用法 ⌘⇧F7 在文件中突出显示的用法...，可以在弹出的层上直接输入进行筛选（可用于搜索类中的方法） ⌃H` 显示当前类的层次结构 ⌘⇧H 显示方法层次结构 ⌃⌥H 显示调用层次结构 F2 / ⇧F2 跳转到下一个/上一个突出错误或警告的位置...Ctrl + H ⌘⇧H 显示方法层次结构 ⌃⌥H 显示调用层次结构 F4 / ⌘↓ 编辑/查看代码源 ⌘⌥U 显示类UML图 ⌃J 查看注释 编辑 ⌥⌦ 删除到单词的末尾（⌦键为Fn+Delete）...⌘⇧G 查找模式下，向上查找 导航 ⌘⌥B 跳转到接口的实现 ⌘U 查看接口定义 ⌘⌥← / ⌘⌥→ 退回 / 前进到上一个操作的地方 ⌘B / ⌘ 鼠标点击 进入光标所在的方法/变量的接口或是定义处
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---- 用法 Top app bar 提供与当前屏幕相关的内容和操作。 可用于品牌，屏幕 title，导航和操作。...---- 分解 在 top app bar 中推荐的元素放置顺序是（从左到右的语言顺序中）： ·将导航放置在最左侧 ·将任何 titles 放在导航的右侧 ·将 contextual actions 置于导航的右侧...它可以采取以下任何一种形式： ·一个 menu icon，打开一个 navigation drawer ·向上箭头，用于导航 app 的层次结构 ·后退箭头，返回到前一个屏幕 ?...任何剩余的或次要的动作都应放置在 overflow menu 中（3） ---- 行为 滚动 滚动时，e top app bar 可保留原位，或以下列方式转换： ·向上滚动隐藏 top app bar...在滚动时，它们会增加海拔并让内容在它们后面滚动 ? 当向上滚动时，使用带有图像的 prominent top app bars 可以转换为正常的 top app bars。
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。...在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。 什么是层次聚类算法？...层次聚类算法是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，它通过计算数据点之间的相似度（距离）来构建一个树形结构，其中每个节点代表一个簇。...在自底向上的凝聚层次聚类中，每个数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐渐合并成更大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。...在自顶向下的分裂层次聚类中，所有数据点首先被视为一个簇，然后根据它们之间的相似度逐渐分裂成更小的簇，直到每个数据点都成为一个簇。 使用Python实现层次聚类算法 1.
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