尺取法的本质是对连续区间的维护，被维护的区间符合某种条件。右指针相当于把元素加入到这个区间，左指针相当于把元素从区间内去除。除了之前题目中的双指针，骑士也能够用队列来进行处理，又或者是具有相似概念的东西。
savior 表有两个字段，id 是主键，设置了自动递增；status 表示状态，它只有 0/1 两种状态。
给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度。 例如： 给出的数组为[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续元素序列为[1, 2, 3, 4]. 返回这个序列的长度：4 你需要给出时间复杂度在O（n）之内的算法
业务ID是我们理解、管理和操作业务实体的关键。通过业务ID，我们可以查询、更新和删除业务实体，也可以跟踪业务实体的状态和历史。
今天为大家介绍的是来自Tommi Jaakkola团队的一篇论文。结合离散数据和连续数据是生成模型的重要能力。作者提出了离散流模型（DFMs），这是一种新的基于流的离散数据模型，弥补了在多模态连续和离散数据问题中应用基于流的生成模型的缺失环节。作者的关键见解是，可以使用连续时间马尔可夫链实现连续空间流匹配的离散等价形式。DFMs从一个简单的推导出发，包括离散扩散模型作为特定实例，同时在性能上优于现有的基于扩散的方法。作者利用DFMs方法构建了一个多模态的基于流的建模框架。作者将这一能力应用于蛋白质共同设计任务，在其中作者学习一个联合生成蛋白质结构和序列的模型。作者的方法在共同设计性能上达到了最先进的水平，同时允许同一多模态模型用于灵活生成序列或结构。
题目来源 牛客网首页 > 试题广场 > 和为S的连续正数序列 时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒空间限制：C/C++ 32M，其他语言64M 题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要
【新智元导读】微软团队 NAACL 2016 论文，描述微软“连续图像叙事数据库”（SIND），也是首个用于连续视觉-语言转换的数据集，能逐步将独立图像转变为连续的故事。虽然有时结果让人啼笑皆非，但这是让人工智能像人一样理解事物、进行主观表达的一个进步。 视觉叙事（Visual Storytelling） 摘要 我们介绍首个用于连续视觉-语言转换的数据集，并探索在视觉叙事任务中如何应用该数据集。在该数据集首次发布的版本——SIND v.1——中，包括81,743个不同照片，排列成符合文字描述和故事情节的20
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本周我们结束了股票系列的最后一道题目，然后开始了子序列系列，这个系列和背包系列一样，都是动规解决的经典问题。
LLMs 在现实应用中的计算成本主要由服务成本所主导，但是传统的批处理策略存在低效性。在这篇文章中，我们将告诉你，为什么 Continuous Batching 连续批处理成为了解决这一问题的新方法，而不再把 LLMs 视为“黑匣子”。这个技术如何利用内存，而不是计算能力，来实现 10 倍以上的性能提升，将改变AI领域的游戏规则。
今天分享一个LeetCode题，题号是128，标题是最长连续序列，题目标签是并查集和数组。
有N个正整数组成的一个序列。给定整数sum，求长度最长的连续子序列，使他们的和等于sum，返回此子序列的长度，
面的微信部门，应用研发岗实习一面。我人都傻了，我填的不都是java研发之类的，怎么冒出个这么奇怪的岗位。
之前我们讲了连续日期的移动平均的求法，那我们这次来看下如果不连续日期如何计算移动平均。
需求有所升级： 中间间隔一天，也算连续登录，求出连续4天登录的用户id（因为样例中1001用户连续3天登录，但是升级后，则可视为连续4天登录）
公众号内回复: NOIP2015S, 即可获取下载链接，直接打印电子版让孩子做即可，文件包含
Generative models for sequential dynamics in active inference
给定一个未排序的整数数组，找出最长连续序列的长度。要求算法的时间复杂度为 O(n)。
最大连续子数列和一道很经典的算法问题，给定一个数列，其中可能有正数也可能有负数，我们的任务是找出其中连续的一个子数列（不允许空序列），使它们的和尽可能大。我们一起用多种方式，逐步优化解决这个问题。
FlinkCEP是在Flink之上实现的复杂事件处理（CEP）库。 它允许你在×××的事件流中检测事件模式，让你有机会掌握数据中重要的事项。
TCP通信时，如果发送序列中间某个数据包丢失，TCP会通过重传最后确认的包开始的后续包，这样原先已经正确传输的包也可能重复发送，急剧降低TCP性能。为改善这种情况，发展出SACK(Selective Acknowledgment, 选择性确认)技术，使TCP只重新发送丢失的包，不用发送后续所有的包，而且提供相应机制使接收方能告诉发送方哪些数据丢失，哪些数据重发了，哪些数据已经提前收到等
STL 容器 用于管理 一组 数据元素 , 不同类型的 STL 容器 的区别 主要是 节点 和 节点之间的关系模型 不同 ;
给定K个整数组成的序列{ N 1 , N 2 , …, N K }，“连续子列”被定义为{ N i , N i+1 , …, N j }，其中 1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序，计算给定整数序列的最大子列和。
Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 42503 Accepted Submission(s): 19273
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
在关系型数据库的数据结构中，默认是不考虑数据的顺序。处理有序集合在SQL中不能直接实现，但是可以通过集合和谓词来间接实现处理有序数据的需求。
很多使用条形码生成软件的朋友，都知道软件可以生成条形码，但是连续生成不同条码的话，就不知道该如何操作了。如果想要连续生成不同的条形码，可以在软件中用数据库导入和序列生成两种方式来实现，这里以序列生成为例。具体操作如下：
NextDenovo 是一种针对长序列读取（包括CLR和ONT技术）的新型基因组组装工具。它采取了一种“先校正错误再进行组装”的方法，这与canu工具类似，但对于PacBio HiFi读取数据则无需进行校正。相较于其他工具，NextDenovo在计算资源和存储空间的需求上要小得多。完成组装后，每个碱基的准确率可以达到98%至99.8%。如果您希望进一步提升单个碱基的精确度，可以尝试使用NextPolish工具进行优化。
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解，而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务，通常只有分开预训练编码器和解码器，因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练，记忆力机制也不会被预训练，而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要，因此BERT和GPT在这类任务中只能达到次优效果。
有一张学习打卡表 his_sign 表，简单起见，只设置了两个字段(id,create_ts)，一个是主键，另一个是打卡时间。his_sign 表的数据如下，我们要统计出这张表里面最长的连续打卡记录。
在 n 次硬币的公平抛掷中，每个硬币正、反面朝上的概率均为 1/2。让我们考虑一个事件 A，其表示在 n 次抛掷中不出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列。事件的 A 对立事件 B 由出现比连续 lgn 更长的连续正面特征序列组成。
自动文本摘要是在保持关键信息内容和整体含义的同时，生成简洁流畅的摘要的任务。 文本摘要目前大致可以分为抽取式与生成式两种类型：
导读 | 腾讯天籁，“天籁之音，沟通无界”，作为腾讯多媒体实验室提供的端到端实时音频解决方案，专注于持续提升人们的沟通体验，给用户提供高音质，低延时，强抗性的音频通信服务。 VoIP通话中，由于网络传输等问题，部分数据包无法被接收端接收；数据包的丢失，会造成语音的短时中断或者卡顿，进而影响长时通话过程中的音质和可懂度。 数据丢包概念图 上述质量问题，最常用的解决方案是前向纠错（FEC, Feedforward Error Correction）：在当前包加入前一个包的冗余信息并进行传输；一旦
给定KK个整数组成的序列{ N_1N 1 , N_2N 2 , …, N_KN K }，“连续子列”被定义为{ N_iN i , N_{i+1}N i+1 , …, N_jN j }，其中 1 \le i \le j \le K1≤i≤j≤K。“最大子列和”则被定义为所有连续子列元素的和中最大者。例如给定序列{ -2, 11, -4, 13, -5, -2 }，其连续子列{ 11, -4, 13 }有最大的和20。现要求你编写程序，计算给定整数序列的最大子列和。
数组（Array）应该是最基础的数据结构之一，它由相同类型的元素组成的集合，并按照一定的顺序存储在内存中。每个元素都有一个唯一的索引，可以用于访问该元素。
第一章聊了【“为什么要进行服务化，服务化究竟解决什么问题”】 第二章聊了【“微服务的服务粒度选型”】 上一篇聊了【“为什么说要搞定微服务架构，先搞定RPC框架？”】 通过上篇文章的介绍，知道了要实施微
来源：PaperWeekly本文约2600字，建议阅读9分钟本文提出了一个统一命名实体识别框架，通过对词与词之间的关系进行分类的方式同时解决三种命名实体识别子任务。 引言 本研究重新审视了统一命名实体识别中的核心问题，即词与词之间的关系建模，并提出将所有类型的命名实体识别统一采用一种词对关系分类的方法进行建模。所提出的系统广泛地在 14 个命名实体识别数据集刷新了最好的分数。 论文题目： 基于词对关系建模的统一命名实体识别系统 Unified Named Entity Recognition as Wo
PPP协议用在SONET/SDH链路时，是使用同步传输（连串的比特流连续传送）。这时PPP协议采用零比特填充方法来实现透明传输。 在发送端，只要发现有5个连续1，则立即填入一个0。接收端对帧中的比特流进行扫描。每当发现5个连续1时，就把这5个连续1后的一个0删除。
通过上篇文章的介绍，知道了要实施微服务，首先要搞定RPC框架，RPC框架的职责要向【调用方】和【服务提供方】屏蔽各种复杂性：
论文题目：CIF: Continuous Integrate-and-Fire for End-to-End Speech Recognition
前言 Dynamic Time Warping（DTW），动态时间规整算法诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。DTW应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。 一、DTW算法原理 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会
FlinkCEP是在Flink上层实现的复杂事件处理库。 它可以让你在无限事件流中检测出特定的事件模型，有机会掌握数据中重要的那部分。
今天为大家介绍的是来自Michiaki Hamada和Hirohide Saito团队的一篇论文。RNA工程在生物技术和医学领域有巨大潜力。尽管RNA工程非常重要，但目前仍缺乏一个多功能的自动化设计功能RNA的平台。因此，作者们提出了一种名为RfamGen的深度生成模型。这个模型通过明确结合序列对齐二级结构信息，以数据高效的方式设计RNA家族序列。RfamGen能够通过从一个语义丰富且连续的表示中采样点来生成新颖且功能性的RNA家族序列。作者们通过多种RNA家族的实验，证明了RfamGen的多功能性。
作者：石川，北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士。
pandas中的基础时间序列种类是时间戳索引的Series；在pandas的外部则表现为Python字符串或者datatime对象。
自动语音翻译是指让机器完成从源语言的语音信号自动翻译生成目标语言的文本的过程，其基本设想是让计算机像人类译员一样充当持不同语言说话人之间翻译的角色。
在学习高数的时候，就接触了傅里叶变换。也就记得是将一些周期函数表示成一系列三角函数的叠加，不是很理解这个变换的具体意义，就是觉的挺神奇的，可以求一些特殊的积分什么之类的。 到了学习信号与系统的时候，离散序列也可以傅里叶变换，还有一个叫离散傅里叶变换，那时学得很草，考完试之后都混在一起，不知道谁是谁了。
指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差必须是不相关的， 而且必须是服从零均值、 方差不变的正态分布。即使指数平滑法对时间序列连续数值之间相关性没有要求，在某种情况下，我们可以通过考虑数据之间的相关性来创建更好的预测模型。
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