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最长的连续元素序列的长度

题目描述 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 思路: 先排序,记住三个数 int count=1;//当前连续序列长度 int last=num[0];//上一个数字(连续判断条件...) int max=1;//前面最大的连续序列长度 做的时候搞错了一个点,就是1,1,2,3,算连续三个,我算成连续四个了,后来改掉了 代码: public int longestConsecutive...(int[] num) { // 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].

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    python序列元素引用容易出错的地方

    python序列分列表和元组，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。..., 8, 'smile'] # a2是一个list 　　序列元素的下标从0开始： >>>print(a1[0])　　#输出2 >>>print(a2[...2])　　#输出smile 　　尾部元素引用 >>>print(a1[-1]) # 序列最后一个元素 >>>print(a1[-3]) # 序列倒数第三个元素...（下标为0，2，4的元素），得到(2, 'ytkah', 9) >>>print(a1[2:0:-1]) # 从下标2到下标1（下标0不包括在内）得到('ytkah', 3.3)...>>>print(a1[0:-1]) # 等价于print(a1[:-1])从下标到倒数第二个元素（最后一个元素不包括在内，再一次，不包括上限元素本身）得到(2, 3.3, 'ytkah

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    Python序列元素计数的方法，你知道几种？

    在Python脚本语言中，数据结构有许多种，常见的数据类型有：序列，映射与集合三大类型，其中序列又分为可变序列和不可变序列，可变序列有2类：列表(List)与字节数组(Byte Array)对象，不可变序列有...，然后使用for循环对color列表进行遍历，如果元素不在字典内，我们就对元素进行初始化赋值，对于后续重复出现的元素进行累加操作，这样就可以实现各元素次数的统计，如下图： 如果你不想初始化赋值，那么为了避免引发...__doc__文档字符串可以看到其解释，它将可迭代对象的元素变成字典的键，值都赋值为统一的初始值，如下图： 贰 >>> 使用set方法对元素去重，直接使用字典解析获取各元素的次数，如下图： 叁 >>>...defaultdict类是字典dict的子类，第一个参数是工厂函数，是一个可调用的对象，默认值是None，第一次索引字典的key时，由于它不在映射中，因此工厂函数会自动创建一个初始入口，本例整型int的默认值...这大概是最简单也是最便利的解决方式了，Counter类也是字典dict的子类，它接受一个可迭代的对象或者映射作为参数，生成的结果可以统计各元素的次数，当然它也可以获取前N最多计数次数，如下所示： 以上就是统计元素频数的几种方法

    1.4K100

    TimeGPT：时间序列预测的第一个基础模型

    通过Azul Garza和Max Mergenthaler-Canseco提出的 TimeGPT-1，作者将llm背后的技术和架构应用于预测领域，成功构建了第一个能够进行零样本推理的时间序列基础模型。...在本文中，我们将探索TimeGPT背后的体系结构以及如何训练模型。然后，我们将其应用于预测项目中，以评估其与其他最先进的方法(如N-BEATS, N-HiTS和PatchTST)的性能。...为了保证模型的鲁棒性和泛化能力，预处理被保持在最低限度。事实上只有缺失的值被填充，其余的保持原始形式。虽然作者没有具体说明数据输入的方法，但我怀疑使用了某种插值技术，如线性、样条或移动平均插值。...由于作者没有指定使用的实际数据集，我认为在已知的基准数据集(如ETT或weather)上测试模型是不合理的，因为模型可能在训练期间看到了这些数据。...对TimeGPT的看法 TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型。它利用了Transformer架构，并在1000亿个数据点上进行了预训练，以便对新的未见过的数据进行零样本推断。

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    TimeGPT:时间序列预测的第一个基础模型

    通过Azul Garza和Max Mergenthaler-Canseco提出的TimeGPT-1，作者将llm背后的技术和架构应用于预测领域，成功构建了第一个能够进行零样本推理的时间序列基础模型。...在本文中，我们将探索TimeGPT背后的体系结构以及如何训练模型。然后，我们将其应用于预测项目中，以评估其与其他最先进的方法(如N-BEATS, N-HiTS和PatchTST)的性能。...为了保证模型的鲁棒性和泛化能力，预处理被保持在最低限度。事实上只有缺失的值被填充，其余的保持原始形式。虽然作者没有具体说明数据输入的方法，但我怀疑使用了某种插值技术，如线性、样条或移动平均插值。...由于作者没有指定使用的实际数据集，我认为在已知的基准数据集(如ETT或weather)上测试模型是不合理的，因为模型可能在训练期间看到了这些数据。...对TimeGPT的看法 TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型。它利用了Transformer架构，并在1000亿个数据点上进行了预训练，以便对新的未见过的数据进行零样本推断。

    1.2K60

    TimeGPT：第一个时间序列的大模型

    历史上，统计方法如ARIMA、ETS等已在各领域得到应用，而近年来机器学习模型如XGBoost和LightGBM在竞赛和实际应用中取得了良好效果。...保形预测是一种非参数方法，能生成具有指定覆盖率精度的预测区间，无需严格的分布假设，适用于模型和时间序列的未知领域。在新时间序列推理中，我们滚动预测以估计模型预测特定目标时间序列的误差。...图2 TimeGPT 在最大的公开时间序列集合中进行了训练，并且可以预测未见过的时间序列，而无需重新训练其参数 6 实验结果 传统预测性能评估方法，如划分训练集和测试集，不足以评估基础模型，因为它们主要属性是预测完全新颖的序列...每个频率和度量的最佳模型以粗体突出显示，第二个最佳模型以下划线突出显示，而第三个最佳模型则以虚线突出显示。 6.2 微调 微调是利用基础模型和基于transformer架构的关键步骤。...相比之下，并行计算优化的统计方法和全局模型（如LGBM、LSTM和NHITS）的速度较慢，每系列需要600毫秒和57毫秒。因此，TimeGPT的总速度比传统统计方法和全局模型快几个数量级。

    1.1K10

    一日一技：包含元组的列表，对第一个元素升序第二个元素降序

    它的比较方法就是先对第一个元素比较，如果第一个元素相等，再比较第二个元素。...，但是需要对元组中的第一个元素升序，第二个元素降序，应该怎么办呢？...在第二个元素前面加个负号： d = [(6, 5), (1, 3), (4, 7), (6, 4), (1, 8), (7, 9)] e = sorted(d, key=lambda x: (x[0],...例如对如下列表进行排序，按元组第一个元素升序，第二个元素降序： [(6, 'apple'), (1, 'google'), (4, 'future'), (6, 'zero'), (1, 'stand'...Python里面能比较大小的对象，是因为他们的类里面有一类特殊的魔术方法：__eq__用来判断是否相等，__lt__用来判断是否小于，__gt__来判断是否大于……，例如： 这样一来，如果想要倒序，只需要把

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    Python学习记录12-序列中出现次数最多的元素

    本节的内容是获取一个序列中出现次数最多的元素，这个问题应该经常见，甚至有的面试题里也会考。 我们直接开始。有个列表list1，我们要从中获取出现次数最多的word。...，将word和对应的次数形成键值对。...最后再从字典里获取最大的value（即出现次数最多的），再通过获取对应的key来实现，听着就有点走弯路的样子。 在Python里，我们就可以使用collections.Counter类来处理这种场景。...可以使用它的most_common来帮我们实现，也就是说我们可以这样来写。...word_counts['under']) #1 print(word_counts['eyes'])#8 print(word_counts['my']) #3 Counter 实例一个鲜为人知的特性是它们可以很容易的跟数学运算操作相结合

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    如何用标签机打印长序列号的条形码

    打印条形码的话，首先我们需要在电脑上安装好打印机，然后在下载一个专业的条码打印软件，在条码打印软件中绘制条形码，条形码的内容可以自己输入，也可以用序列生成、数据库导入、随机生成等，下面前4位是固定不变的内容...，我们手动输入，后面4位是可变的，我们用序列生成为列，在条码打印软件中为大家演示一下长序列号条形码的制作。...长序列号1.jpg 3.点击“+”号按钮，数据对象类型选择“序列生成”，开始字符串为1（也可以根据自己的需求进行设置：比如开始字符串为1000），点击添加。...长序列号2.jpg 在右侧的处理方法中，点击“+”号按钮，处理方法类型选择“补齐”，目标长度为4（可以自定义进行设置），填充字符为0，点击添加-确定。...长序列号4.jpg 以上就是在条码打印软件中制作长序列号条形码的方法，序列号在条码打印软件中可以用序列生成，也可以用数据库导入，都可以根据自己的需求自定义进行选择。

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    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。 给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素，但不改变剩下元素的顺序得到的数组例如，3,6,2,7 就是数组 0,3,1,6,2,2,7 的一个子序列。输入：nums = 2,1,3。...答案2023-04-29：解题思路：排序首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。...计算宽度我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。

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    提高元组的访问效率 and 统计一个序列中元素出现的频度

    二、提高元组的访问效率 1.1 问题引入 我们一般访问python中数据结构的时候都是通过其数组下标进行访问的，元组，列表，集合等等都是的，但是如果数据比较杂乱，我们要改怎样处理呢？...,'gorit@qq.com') print(stu1.name) print(stu1.age) print(stu1.gender) print(stu1.emil) image.png 三、统计序列中元素出现的频度...2.1 场景再现 1、给定一个某随机序列[11,22,33,2,3,2,2,4,5,1,…]，找到出现次数最高的三个元素，它们出现的次数是多少？...2、统计四六级考试中阅读题中出现频率最高的10歌词，它们出现的次数是多少 2.2 常用方法 我们先创建一个随机数列 from random import randint data = [randint...(0,20) for _ in range(1,21)] 我们的目的是统计数据，所以就需要用字典来存储，键代表数字，值代表出现的次数，最后用循环迭代，就可以统计出我们需要的数据，看下面这段代码 from

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    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。给你一个整数数组 nums ，返回 nums 。

    2023-04-29：一个序列的 宽度 定义为该序列中最大元素和最小元素的差值。...给你一个整数数组 nums ，返回 nums 的所有非空 子序列 的 宽度之和 由于答案可能非常大，请返回对 109 + 7 取余 后的结果。...子序列 定义为从一个数组里删除一些（或者不删除）元素， 但不改变剩下元素的顺序得到的数组 例如，[3,6,2,7] 就是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的一个子序列。...排序 首先对数组进行排序，这样我们就可以根据每个子序列的首尾元素来计算它的宽度了。 1....计算宽度 我们使用 A 表示当前子序列的宽度，即末尾元素与首元素的差值，使用 B 表示上一个子序列的宽度，即前一次循环中的 A 值。

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    如何用 Keras 为序列预测问题开发复杂的编解码循环神经网络?

    它最初是为机器翻译问题而开发的，并且在相关的序列预测问题（如文本摘要和问题回答）中已被证明是有效的。...源序列的长度可配置，输入和输出序列的基数以及目标序列的长度也可配置。我们将使用的源序列元素个数是6，基数是50，目标序列元素个数是3。 下面是具体的例子。 首先定义一个函数来生成随机整数序列。...我们将使用0值作为序列字符的填充或起始，因此0是保留字符，不能在源序列中使用。要实现这一点，把1添加配置的基数，以确保独热编码足够大。...为了方便起见，把源序列的前n个元素作为目标序列并将其逆序排列。...可以看到，模型正确地预测了每种情况下的输出序列，并且期望值与源序列颠倒的前3个元素相匹配。

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    【人体运动生成】开源 | 第一个能够从自然语言或音频序列生成人体动作序列的统一驱动引擎UDE，性能SOTA！

    论文名称：UDE: A Unified Driving Engine for Human Motion Generation 原文作者：Zixiang Zhou 内容提要 生成可控和可编辑的人体动作序列是...在本文中，我们提出了“UDE”，这是第一个能够从自然语言或音频序列生成人体动作序列的统一驱动引擎。...具体而言，UDE由以下关键组件组成：1)基于VQVAE的运动量化模块，将连续运动序列表示为离散潜码；2)模态不确定transformer编码器，学习将模态感知驱动信号映射到关节空间；3)统一标记transformer...(类似GPT)网络，以自回归方式预测量化潜码指数；4)将运动标记作为输入，并将其解码成具有高多样性的运动序列的扩散运动解码器。...我们在HumanML3D和AIST++基准上评估了我们的方法，实验结果表明我们的方法达到了最先进的性能。 主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有

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    Leetcode|线性序列|5342. 连续子数组的最大和（暴力+贪心+动态规划包含结尾元素）

    int maxSubArray(vector& nums) { int maxSum = INT_MIN; int curSum = 0; // 当前区间中的和...++) { curSum += nums[i]; maxSum = max(maxSum, curSum); // 核心：若之前的curSum...return maxSum; } }; 3 动态规划（未状态压缩） 【本题特点】：子数组要保证连续性，由于存在负数，不适合用滑动窗口方法 【解题关键】：dp[i]数组含义要包含结尾元素的默认添加...【选择】：①nums[i]独立成组 or ②加入到i - 1的数组中 【状态转移方程】：dp[i] = max(nums[i], dp[i - 1] + nums[i]) class Solution...maxSum = dp[0]; for (int i = 1; i < size; i++) { // 选择(1)nums[i]独立成组 or (2)加入到i - 1的成组元素中

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    Transformer：隐藏的机器翻译高手，效果赶超经典 LSTM！

    我们将句子开始的标记填充进解码器输入的第一个位置，否则由于右移该位置将是空的。类似地，我们将一个句子结尾标记附加到解码器输入序列来标记该序列的结束，并且这个标记也将附加到目标输出句子中。...除了右移之外，变换器还将在第一个多头注意力模块的输入端加入一个掩码，以避免泄露潜在的「未来」序列元素。这是变换器架构中特有的，因为这里面没有循环神经网络可以用来事模型按照顺序输入序列。...具体步骤是： 输入完整的编码器序列（法语句子），并作为解码器输入；然后我们在第一个位置上加入一个空序列，这个空序列只有一个句子开头标记。这将输出一个序列，其中我们只需要第一个元素。...该元素将被填充到我们的解码器输入序列的第二个位置，该序列现在具有句子的开头标记和其中的第一个字（字符）。 将编码器序列和新的解码器序列输入到模型中，取输出的第二个元素并将其放入解码器输入序列。...第一个图显示了前 24 小时的 12 小时预测；对于第二个图，我们预测了一小时前的 24 小时数据。

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    独家 | 教你用Pytorch建立你的第一个文本分类模型！

    这个问题可以交给pytorch中的Packed Padding sequence（压缩填充序列）来处理。 压缩填充会忽略掉padding token的部分。...：输入和输出的第一个维度一般都是batch size。...压缩填充：上文已经讨论过，压缩填充用于动态循环神经网络。如果不采用压缩填充的话，填充后的输入，rnn也会处理padding输入，并返回padded元素的hidden state。...但压缩填充是一个很棒的包装，它不显示填充的输入。它直接忽略填充部分并返回非填充元素部分的hidden state。 现在我们已经对这个架构中的所有板块都有了了解，现在可以去看代码了！...小结 我们已经看到了如何在PyTorch中构建自己的文本分类模型，并了解了压缩填充的重要性。您可以随意使用长短期模型的超参数，如隐藏节点数、隐藏层数等，以进一步提高性能。

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