，如何取判断用户是连续登陆。...1、对用户的登陆时间进行排序； 2、计算每两个时间的时间差，如果对应的时间差为1天，那么就是连续登陆，如果大于1，则为非连续； 3、统计时间差对应数组中连续为1的最大长度就是最大的连续登陆天数。...，任意范围的新增访问用户的圈选。...那么数据量大的情况下，如何解决呢： 1、可以按照分钟进行存储，数据的主键就是时间戳到分钟级别的，然后统计每分钟第一次访问的用户量，那么一天的数据也就是1440行，每一行存的就是第一次访问时间在这个分钟内的用户量...4集合，但是每一层的都会有具体行为的选择和对应的得分情况。
本文旨在探索显式时间差分建模在LR和HR空间中的作用，通过计算帧之间的时间差异，并根据差异程度将这些像素划分为两个子集，而不是直接将连续帧作为输入。...这两个子集分别由不同感受野的两个分支处理，以便更好地提取补充信息。此外，为了提高重建效果，不仅提取了空间残差特征，还计算了高频域中连续帧之间的差异。...此外，通过缓存两个指定时间步之间的所有时间差，可以自然地将前向和后向传播从一个时间步扩展到任意时间顺序。 显式时间差分建模 时间差分VSR的目标是利用相邻帧的互补信息为参考帧重建更丰富的细节。...下图显示了两个连续帧之间像素级的差分图。这张图motivate作者根据时间差分将相邻帧的区域划分为低方差（LV）和高方差（HV）。LV区域的整体外观变化较少。因此，帧之间的主要区别在于精细的细节。...对二值化的时间差分图应用3×3大小的中值滤波器，并通过一组形态学操作对结果进行进一步处理，以获得LV区域的差分掩模，HV区域的差分掩膜被计算为，相邻帧的LV与HV区域被计算为： 由于自然图像的平滑度
依据这个公式，矩阵 Q 中的一个元素值就等于矩阵 R 中相应元素的值与学习变量 Gamma 乘以到达下一个状态的所有可能动作的最大奖励值的总和。...对状态 1 来说，存在两个可能的动作：到达状态 3，或者到达状态 5。通过随机选择，选择到达状态 5。智能体到达了状态 5，将会发生什么？...智能体的大脑中现在包含了一个更新后的 Q 矩阵。 对于下一次训练，随机选择状态 3 作为初始状态。观察 R 矩阵的第 4 行，有 3 个可能的动作，到达状态 1,2 和 4。...随机选择到达状态 1 作为当前状态的动作。现在，观察矩阵 R 的第 2 行，具有 2 个可能的动作：到达状态 3 或者状态 5。...类似的给出了相应的最优值函数为 最优值函数 V*（s） 是所有策略上的最大值函数： 最优行为值函数 Q*（s，a） 是在所有策略上的最大行为值函数： 从而的到 Bellman 最优方程：
对于本文，我们考虑执行以下优化的方法来选择一系列动作和状态以最大化奖励： ? 这个优化函数将指导算法选择一系列状态和动作以最大化奖励，同时还将确保轨迹是可行的。...直观来看，该公式与基于模型的公式非常相似，都是选择能够最大化奖励并且轨迹可行的一系列动作和状态。而一个关键的区别就是我们只规划每 K 个时间步，而不是对每个时间步进行规划。...随着 K 值的增大，我们将得到在时间上越来越抽象的规划。在 K 个时间步之间，我们使用无模型方法来采取动作，从而允许无模型策略「抽象出」 达到目标过程中的实现细节。...对于骑车问题，采用足够大的 K 值，最终优化的结果可能会生成如下图的一个规划： ? 基于模型的规划者可以被用于选择时间抽象目标，而无模型算法则可以被用于实现这一目标。...实验 我们在五个模拟连续控制的任务和一个真实世界的机器人任务上测试了时间差分模型。其中一项模拟任务是训练机器人手臂将气缸推送到目标位置。
parameter中，可选的参数有如下几个： support：0-1之间的一个数值，代表得到的高频序列的最小支持度。...至于一次订单中出现多少次A，则对序列挖掘是没啥影响的。 maxsize：一个整数值，代表在寻找高频序列的过程中，任意一个序列里面的每一个元素的最多能有几个项。...通过设定maxsize，可以在序列挖掘中设定1对1或多对1的不同挖掘方式。 maxlen：一个整数值，代表挖掘的序列最大可以是多长，也即一个序列最多可以有几个元素。...mingap：一个整数值，确定两个连续的订单之间的最小时间差值，默认为none。 maxgap：一个整数值，确定两个连续的订单之间的最大时间差值，默认为none。...maxwin：一个整数值，确定一个序列中任意两个订单之间的最大时间差值，默认为none。 control其实是对内存了什么的控制，一般用不到，第四个也是用不到。
在TD学习中，我们考虑Q（s，a）的“时间差异” - Q（s，a）的两个“版本”之间的差异，在我们在状态 s 中执行动作 a 之前和之后的时间之间分隔一次。 采取动作之前： 图2....等式的右边也是我们称之为TD目标。 TD目标与Q（s，a_1）的旧值或“时间版本”之间的差异称为时间差。...等式5 将贪心策略插入Q（s，a） 贪心策略为我们提供了最佳的动作值Q *（s，a），因为根据定义，Q *（s，a）是Q（s，a），它遵循最大化动作值的策略： ?...等式6 最优Q（s，a）的定义 等式5中的最后一行只不过我们在上一篇文章中得出的Bellman最优性方程。 该等式用作递归更新规则以估计最佳动作值函数Q *（s，a）。...利用ε-贪心策略，主体在每个时间步骤选择具有固定概率 ε 的随机动作。 如果 ε 的值高于随机生成的数字 p，0≤p≤1，则AI主体从动作空间中选择随机动作。
2022-09-25：给定一个二维数组matrix，数组中的每个元素代表一棵树的高度。...你可以选定连续的若干行组成防风带，防风带每一列的防风高度为这一列的最大值 防风带整体的防风高度为，所有列防风高度的最小值。...比如，假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2的列，防风高度为7 5、2、3的列，防风高度为5 4、6、4的列，防风高度为6 防风带整体的防风高度为5，是7、5、6中的最小值 给定一个正数...k，k <= matrix的行数，表示可以取连续的k行，这k行一起防风。...求防风带整体的防风高度最大值。 答案2022-09-25： 窗口内最大值和最小值问题。 代码用rust编写。
那么如果有缺失值我们需要怎么处理呢？ 首先我们会看是该特征是连续值还是离散值。如果是连续值，那么一般有两种选择，一是选择所有有该特征值的样本，然后取平均值，来填充缺失值，另一种是取中位数来填充缺失值。...第一种是使用连续的时间差值法，即计算出所有样本的时间到某一个未来时间之间的数值差距，这样这个差距是UTC的时间差，从而将时间特征转化为连续值。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。...比如用户ID，如果有100万个，那么嵌入的特征矩阵的行就是100万。但是列一般比较小，比如可以取20。这样每个用户ID就转化为了一个20维的特征向量。进而参与深度学习模型。...当然还有高级一些的方法。比如使用GBDT。在LR+GBDT的经典模型中，就是使用GDBT来先将连续值转化为离散值。那么如何转化呢？
首先我们会看是该特征是连续值还是离散值。如果是连续值，那么一般有两种选择，一是选择所有有该特征值的样本，然后取平均值，来填充缺失值，另一种是取中位数来填充缺失值。...第一种是使用连续的时间差值法，即计算出所有样本的时间到某一个未来时间之间的数值差距，这样这个差距是UTC的时间差，从而将时间特征转化为连续值。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。...比如用户ID，如果有100万个，那么嵌入的特征矩阵的行就是100万。但是列一般比较小，比如可以取20。这样每个用户ID就转化为了一个20维的特征向量。进而参与深度学习模型。...当然还有高级一些的方法。比如使用GBDT。在LR+GBDT的经典模型中，就是使用GDBT来先将连续值转化为离散值。那么如何转化呢？
连续 值是连续关系，即任意两个值之间可以计算差值。 离散 值是离散关系，即任意两个值之间无法计算差值，无法以连续的方式去理解。 **一般来说，维度字段都是离散的，度量字段都是连续的。...- 求和、平均值、中位数、计数、计数去重、最小值、最大值、方差等等： 这些能力之间都是 “正交” 的，即单看度量这一个字段，可以以这么多种类型进行计算，那么按维度拆分后，度量依然可以享受如上不同的计算方式...无论哪种下钻方式，都能看到每个 BU 按日期销量的明细，但 BU -> 日期 能看到每个 BU 按日期聚合的总销量，而 日期 -> BU 能看到不同日期按 BU 聚合的总销量，前者更易对比出 BU 之间差异...**标记正如其名，是作用于图表上的标记，即不会对图表框架有实质性影响的辅助标记信息。 对不同图表来说，影响最大的是行与列，它能决定用什么图表，如何拆分数据。...比如对求和的值进行范围筛选，或者对最大值进行范围筛选，功能十分强大。
离散化嵌入空间与时间差值时，STAN建立单位时间空间向量，使用插值方法替换空间网格划分区域的方法，对时空关联差值大小更加敏感。...我们可将用户、地点和时间的集合表示为 ? 。每个地点对应一个单独的经纬度坐标，因此我们可以直接通过 函数求得每两个地点 和 之间的地理距离 。...2、轨迹时空关联矩阵 我们可以将两点之间的时间差和地理距离作为直接时空关联信息，其中序列中第 个点和第 个点之间的时间差和空间距离分别表示为 ? 。...对于每两个访问点之间的时间差和空间差的嵌入表示，我们可以计算其真实差值乘以单位嵌入表示，而不是对每一个的时间差和空间差单独作为嵌入维度。...我们采用召回率作为评估推荐效果的指标：Recall@5和Recall@10。Recall@k是计算概率最大的前k个样本中出现真实标签的比例，值越高代表模型的效果越好。
图1 Qlearning方法的伪代码 掌握Qlearning方法一定要明白两个概念——异策略和时间差分，以及这两个概念在Qlearning算法是中如何体现的。下面我们一一介绍。...]行，初始化事件的第一个状态s1，通过预处理得到状态对应的特征输入； 第[6]行，循环每个事件的每一步； 第[7]行，利用概率ε选一个随机动作at； image.png 第[18]行，结束事件间循环...Qlearning为何具有过估计的缺点呢？ 过估计是指估计的值函数比真实值函数要大。一般来说，Qlearning之所以存在过估计的问题，根源在于Qlearning中的最大化操作。...如果值函数每一点的值都被过估计了相同的幅度，即过估计量是均匀的，那么由于最优策略是贪婪策略，即找到最大的值函数所对应的动作，这时候最优策略是保持不变的。...为了解决值函数过估计的问题，Hasselt提出了Double Qlearning的方法。所谓Double Qlearning 是将动作的选择和动作的评估分别用不同的值函数来实现。
在任意 MDP 中，折扣率 y 的大小直接决定了 future rewards 在 agent 的优化目标中所占比重。我们将分析优化长期累积奖赏与优化搜索引擎的经济指标这两个目标之间的关系给出答案。...例如，REINFORCE 算法采用的就是蒙特卡洛估值方法，而 Sutton 等人提出的演员评论家方法（actor-critic method）[9] 则采用的是时间差分方法对值函数进行估计。...进行估计面临两个难点。首先，Agent 在每个状态上所能获得的即时奖赏具有很大的方差。...这是因为在任何一条可能的状态-动作-奖赏轨迹中，只有最后一步的奖赏值可能为非零。因此，如果简单地采用蒙特卡洛估值方法或者时间差分方法来对 进行估计将会导致不精确的值函数更新，从而影响参数 ?...如算法 1 所示，DPG-FBE 算法的策略函数参数 和值函数参数 会在每个搜索会话结束后进行更新。为了保证算法学习到好的排序策略，探索（Exploration）机制必不可少（算法第 行）。
m是采样间隔的整数倍。 由于上式的第一项对平稳随机过程是常数，因此选择最大的互相关值Rxy (m)，等 效于选择最小的第二项，这就是准Ll互相关函数。...)最大，S卩，调整χ (η)与y(n)错位对齐，此时的m值即是两 个声音信号x(n)和y(n)的时间差。...因此，在没有提高 采样率的情况下，在本发明中还可以采用三点二次曲线插值的方法估计两个采样点之间的 值，再进行互相关法估计，从而提高了估计精度。 如图1所示，正三角形的重心为坐标系的原点0(0，0)。...2.根据权利要求1所述的方法，其中，计算所述时间差的步骤包括 对于所述三个麦克风中的任意两个麦克风处的两个声音信号χ (η)和y (η)，定义互相 关函数 3.根据权利要求2所述的方法，其中，采用0.618...8.根据权利要求7所述的方法，其中，计算所述时间差的步骤包括对于所述三个麦克风中的任意两个麦克风处的两个声音信号x(n)和y (η)，定义互相 关函数 全文摘要 提供一种使用麦克风阵列对声源定位的方法，
如何让一个浮点类型数组里面的值全部取整? (★☆☆) 30. 如何在两个数组之间找到相同的值? (★☆☆) 31. 如何忽略所有的numpy警告（真正干活的时候不推荐这么干哈）？?...打印每个numpy标量类型的最小和最大可表示值 (★★☆) 48. 如何打印数组的所有值？(★★☆) 50. 如何在向量中找到最接近的值（给定标量）？(★★☆) 51....设有考虑向量A [1,2,3,4,5]，构建一个新向量, 在A的每个值之间插入3个连续零? (★★★) 71. 设有一个维度(5,5,3)的数组, 如何与维度(5,5)的数组相乘?...给定任意数量的向量，请用它们构建笛卡尔积（每个项的每个组合）(★★★) 91. 如何使用一个常规数组创建一个记录数组(record array)? (★★★) 92....设有两个矢量（X，Y）描述的一条路径，如何使用等距样本法对其进行采样 99. 给定整数n和2维数组X，从X中选择可以解释为具有n度的多项分布的行，即，仅包含整数并且总和为n的行。
今天和大家聊的问题叫做 最小时间差，我们先来看题面： https://leetcode-cn.com/problems/minimum-time-difference/ Given a list of...给定一个 24 小时制（小时:分钟 "HH:MM"）的时间列表，找出列表中任意两个时间的最小时间差并以分钟数表示。...timePoints = ["23:59","00:00"] 输出：1 示例 2： 输入：timePoints = ["00:00","23:59","00:00"] 输出：0 解题 仿时间戳，以分钟为单位把每个时间的时间戳给计算出来...，如果觉得有所收获，请顺手点个在看或者转发吧，你们的支持是我最大的动力 。...LeetCode刷题实战525：连续数组 LeetCode刷题实战526：优美的排列 LeetCode刷题实战527：单词缩写 LeetCode刷题实战528：按权重随机选择 LeetCode刷题实战
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题...-1) && (Si == Sj) } 总结起来我们可以用以下步骤去考虑一个问题如何用动态规划来解决 1、思考问题的最后一个步骤 是如何通过选择构造得到最终答案的 2、根据构造情况来发现子问题 3、看看能否确定状态转移方程...动态规划与贪心等其他算法的比较 动态规划与分治，减治 分治 ：将大问题分成若干个小问题去解决 递归的求解每个小问题，每个小问题之间没有关系 例如 快排 减治 ：将大问题缩减成小问题...2、最大连续子序列乘积： 给一个浮点数序列，取最大乘积连续子串的值，例如 -2.5，4，0，3，0.5，8，-1，则取出的最大乘积连续子串为3，0.5，8。...那么jackbllog和jackblog的相似度为 1/1+1=1/2=0.5 也就是所两个字符串的相似度是 0.5。 给定任意两个字符串，你是否写出一个是否来计算出它们的相识度。
Two strings 题目链接 题目大意： 给出两个字符串a和b，现在从b中删去一个连续的子串，得到字符串b'， 要求b'是a的子序列； 现在希望删除尽可能短的字符串，并 输出b'; （如果b'为空，...输入数据： 第一行 n (2 ≤ n ≤ 1e5) 接下来n-1行，每行有两个数字（x，y），表示点x和y之间有一条边； 最后一行是颜色值 c1, c2, ..., cn (1 ≤ ci ≤ 1e5)...5.Ilya And The Tree 题目链接 题目大意： 有一颗根为1的树，共有n个点，每个点有一个权值a[i]； 我们定义一个点的魅力值为：点到根的路径上，所有点的最大公约数（gcd）； 同时，我们可以选择修改一个点的权值为...0；（gcd(0, m) = m） 问，每一个点的可能最大魅力值； 输入数据： 第一行，n (1 ≤ n ≤ 2e5) 第二行，a[i] (1 ≤ a[i] ≤ 2e5) 接下来n-1行，每行有两个数字...如果不考虑复杂度，我们可以枚举去掉任意一个数字，再计算剩下的gcd，从中选择最大的数字； 对其思路进行优化，我们用d[i][0]表示前i个数字的gcd值，d[i][1]表示前i个数字去掉一个数字的最大gcd
一行代码引发惨案，这似乎有点儿夸张，但看完文章后你可能就会改变看法。...墨菲定律 在战争中大放异彩，被吹嘘的神乎其神的爱国者防御系统，是如何犯下这个致命的错误的呢？这个起因倒是不复杂，其实在2月11号，以色列军方就已经发现，系统存在隐患。...他们发现在爱国者系统连续工作8小时后，目标捕获精度会下降20%，在连续工作20小时以后，系统看起来似乎失效了。...爱国者系统软件，使用了一个3字节，也就是24bit的变量存储一个0.1秒的单位时间，存储时间值和真实时间之间，有一个微小的差值，这个时间差值在系统运行时逐渐累积，在系统不间断长时间运行后，积累的时间差值过大...计算过程有没有可能造成结果溢出，即结果小于0，或大于变量所允许最大值的可能。 整型，无符号型，浮点型等变量类型，不要混用，否则强制类型转换可能导致不可预知的结果。
译者注：方差 variance，在文中不断出现，我认为它指的是：估值网络的估值与真实值之间的误差的方差。...把连续的时间分为离散的多个时刻 t 每个状态 s 都存在于集合 S 中 每个动作 a 都存在于集合 A 中 智能体通过π策略，对状态 s 做出对应的动作 a 每个时刻，采用π 策略的智能体会根据状态 s...连续收益方程描绘了 当前时刻 与的一对【状态，动作】(s, a) 的收益 与 下一时刻的一对【状态，动作】(s’, a’) 的收益 之间的关系： Q^{\pi} (s, a) = r + \gamma~...**吧 4.2「函数的近似误差是如何导致高估偏差的？」见下图 第一行，不同的动作 a1，a2，a3 在不同状态下的动作真实值。...在双 Q 值学习中，其作者使用目标网络作为其中的一个价值估计，并通过贪婪算法选择估值最大的动作来最大化当前的估值网络 而非目标网络。
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