从可利用信息的角度来说，转换分为无信息转换和有信息转换。无信息转换是指不利用任何其他信息进行转换，比如指数、对数函数转换等。有信息转换从是否利用目标值向量又可分为无监督转换和有监督转换。...无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。 有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了：都是通过分析特征和目标值，提取有价值的信息...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入;基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 2、并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。
，这个算法就显得很复杂，并不能在规定时间内运行，就像这样 究其原因，是因为我们一个一个试数字，这样的方法其实是最耗费时间的； 那有没有更快的算法呢？...题目分析 思考一下，我们可以分为两步 第一步，将整个字符串逆序 第二步，把逆序后的每个单词再逆序 或者我们可以： 第一步，逆序每个单词 第二步，再逆序整个字符串 逆序字符串，需要告诉字符串的起始位置和结束位置...于是，我们把这一列从需要考虑的区域内剔除，之后只需要分析剩下的3列。 在剩下的矩阵中，位于右上角的数字是8，同样8大于7，因此8所在的列我们也可以剔除。接下来我们只要分析剩下的两列即可。...在剩余两列组成的数组中，数字2位于数组的右上角。2小于7，那么要查找的7就可能出现在2的右边和下边，而在前两步中，我们已经排除了2右边的列，也就是说7不可能出现在2的右边，只有可能出现在7的下边。...于是我们把2所在的行也剔除，只分析剩下的三行两列数字。 在剩下的数字中，数字4位于右上角，和前面一样，我们把数字4所在的行也剔除，最后只剩下两行两列数字。
「剑指 Offer 04. 二维数组中的查找」 力扣题目链接[1] 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...flag 将flag所在列舍去，因为上面的值肯定更小； flag > target，我们可以将flag所在行舍去，因为右面的值肯定更大； flag === target，则找到目标值...; // 如果相等，则存在目标值 } return false; // 循环结束也没找到，则不存在目标值 }; 「时间复杂度 O(n + m)」。...总结 合理利用题目给出的条件，可以每次都剪去一行或者一列，让时间复杂度由O(n * m) 减少为O(n + m) 。题目中的二维数组近似于二叉搜索树，左下角的值越小，右上角的值越大。
从可利用信息的角度来说，转换分为无信息转换和有信息转换。无信息转换是指不利用任何其他信息进行转换，比如指数、对数函数转换等。有信息转换从是否利用目标值向量又可分为无监督转换和有监督转换。...无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...不难看到，只有有信息的转换类的fit方法才实际有用，显然fit方法的主要工作是获取特征信息和目标值信息，在这点上，fit方法和模型训练时的fit方法就能够联系在一起了：都是通过分析特征和目标值，提取有价值的信息...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入;基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 2 并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。
网络中只有最快解谜的区块，才会添加到账本中，其他节点进行赋值，这样就保证了整个账本的唯一性。...二.POW工作量证明的三要素 工作机制 为了证明使区块链交易数据记录在区块链上并在一定时间内达到一致（共识），PoW提供了一种思路，即所有区块链的网络节点参与者进行竞争记账，所谓竞争记账是指，如果想生成一个新的区块并写入区块链...首先，客户端产生新的交易，向全网广播 第二，每个节点收到请求，将交易纳入区块中 第三，每个节点通过第三章中描述的pow工作量证明 第四，当某个节点找到了证明，向全网广播 第五，当且仅当该区块的交易是有效的且在之前中未存在的...六，网络攻击和链分叉 1）网络攻击 假定一个恶意节点视图双花之前的已花费的交易，攻击者需要重做包含这个交易的区块，以及这个区块之后的所有区块，创建一个比目前诚实区块链更长的区块链。...由于解题能力和矿工的算力成正比，因此两条链的增长速度也是不一样的，在一段时间之后，总会有一条链的长度要超过另一条。
那么来看题目描述： 给你二叉树的根节点 root 和一个整数目标和 targetSum ，找出所有 从根节点到叶子节点 路径总和等于给定目标和的路径。 叶子节点 是指没有子节点的节点。...那么怎么去搜索其它的路径呢？ 从当前叶子节点返回到它的父节点！ 这个过程就是回溯的过程，因此我们需要保存之前的状态。 用什么数据结构保存呢？ 栈！...理解清楚这些关键信息之后，来看一下具体操作： 1、构建一个 value，用来计算当前路径下节点的总和 2、构建一个 path，用来记录满足条件的路径 3、构建一个栈，用来保存当前路径下的节点 4、 从根节点开始搜索...5、在搜索过程中，一直搜索到叶子节点 1、把当前的节点值添加到栈中，栈中保存的就是从根节点到当前节点的路径 2、将当前访问节点的值累加到 value 上 6、如果搜索到了叶子节点，判断一下 value...是否和目标值 target 相同 1、如果相同，找到一条路径，把这条路径添加到 path 中 2、如果不相同，需要从当前叶子节点返回到它的父节点，返回的方式是将该节点从栈中弹出，那么栈顶元素就是父节点了
https://github.com/TeFuirnever/GXL-Skill-Tree 剑指 Offer（C++版本）系列：总目录和一些提高效率的说明 剑指 Offer（C++版本）系列：剑指 Offer...03 数组中重复的数字 剑指 Offer（C++版本）系列：剑指 Offer 04 二维数组中的查找 1、题干 二维数组中的查找 在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序...，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...请完成一个高效的函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...，每一列都按照从上到下递增的顺序排序】，那么说明数组中的数据是具有一定规律的。
正如我们所见，只有一列，因此即将到来的未来值将仅取决于它之前的值。 但是在多元时间序列数据的情况下，将有不同类型的特征值并且目标数据将依赖于这些特征。...所以包含5列的前30行存储在dataX中，只有open列的第31行存储在dataY中。然后我们将dataX和dataY列表转换为数组，它们以数组格式在LSTM中进行训练。 我们来看看形状。...，每个数组共有 30 行和 5 列， 在每个数组的 trainY 中，我们都有下一个目标值来训练模型。...[0]-- ",trainY[0]) 如果查看 trainX[1] 值，会发现到它与 trainX[0] 中的数据相同（第一列除外），因为我们将看到前 30 个来预测第 31 列，在第一次预测之后它会自动移动...，使用模型进行预测之前还需要做以下的操作： 缩放数据，因为删除了‘Open’列，在缩放它之前，添加一个所有值都为“0”的Open列。
从可利用信息的角度来说，转换分为无信息转换和有信息转换。无信息转换是指不利用任何其他信息进行转换，比如指数、对数函数转换等。有信息转换从是否利用目标值向量又可分为无监督转换和有监督转换。...无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 ---- 2 并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。
剑指 Offer 57 - II. 和为 s 的连续正数序列 力扣题目链接[1] 输入一个正整数 target ，输出所有和为 target 的连续正整数序列（至少含有两个数）。...按照题目描述，需要找出所有和为目标值的 「连续正整数」 序列。那么此时声明两个指针，左指针指向 「1」 ，右指针指向 「2」 。同时初始化包括左右指针在内所有连续正整数之和的变量s，默认为 「3」 。...然后判断s和目标值的关系，如果相等，则将滑动窗口内的数字整合成数组，并添加到结果数组中。 s ≥ target的时候需要将滑动窗口缩小，也就是将左侧的值从s中减去，并右移左指针。...s 的时候需要将滑动窗口扩大，也就是将右指针右移，并将右侧的值添加到s中。...分析： 当s === target时，我们需要将滑动窗口内的元素生成一个数组，并添加到结果数组中。生成的方是通过map遍历，将每个元素的值设置为 index + i ，从而得到递增的正整数数组。
，其目标值分布如下图(b)和(c)所示。...可以发现交易数量的分布并不平稳，大致以date值85为界限，之前与之后的交易数据分布有明显的差异。 ?...根据数据探索性分析的结果，完成了第一轮的建模和优化，将模型得分从基础分4078.620,提升到了6310.758，提升率达到54.7%，效果很显著。...首先结合不同日期值交易数量分布图（图5），可以观察到以date=85为界限，之前的日交易频率明显比之后的高，不了解是因为什么原因导致的。...调整参数的时候，发现之前建模时犯了一个错误，date这维特征本身有时间约束，建模时不能用未来的数据对历史的数据做验证，所以改变了之前随机划分训练集和测试集的方式，改变使用前385天的数据训练，后30天的数据验证
往期推荐 干货 | 手撕十大经典排序算法 剑指offer | 认识面试 剑指offer | 面试题2：实现Singleton模式 面试题3: 二维数组中的查找 “题目:在一个二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序...，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。...* 如果不考虑二维数组排好序的特点，则直接遍历整个二维数组的每一个元素，判断目标值是否在二维数组中存在。 * * 依次遍历二维数组的每一行和每一列。...如果找到一个元素等于目标值，则返回 true。 * 如果遍历完毕仍未找到等于目标值的元素，则返回 false。...,空间复杂度 O(1) /** * 解法二：线性查找 * 时间复杂度 O(M+N) ：其中，N 和 M 分别为矩阵行数和列数，此算法最多循环 M+N次。
作者：程序员吴师兄 今天分享的题目来源于 LeetCode 上的剑指 Offer 系列 04 . 二维数组中的查找。...请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...限制： 0 <= n <= 1000 0 <= m <= 1000 二、题目解析 仔细观察矩阵，可以发现：左下角元素 为所在列最大元素，所在行最小元素 如果 左下角元素 大于了目标值，则目标值一定在该行的上方...如果 左下角元素 小于了目标值，则目标值一定在该列的右方， 左下角元素所在列可以消去。...、复杂度分析 时间复杂度 时间复杂度为 O(M+N)，其中，N 和 M 分别为矩阵行数和列数，此算法最多循环 M + N 次。
个人觉得还是很值得大家去模仿学习的，都是很实用、高大上的排版风格。 今天继续恢复之前的节凑，要跟大家分享的是一个仪表板图表的制作教程。...首先利用后三列数据插入圆环图。 ? 打开设置格式菜单，将扇区大小缩放为75%，第一扇区从225度开始。 ? 接下来将外圈扇区填充浅灰色，轮廓线填充白色； ?...同时选中内圈扇区，为其添加数据标签（第一列数据值）【可以通过excel的添加单元格标签功能，也可以通过之前曾经介绍过的XYchart labels】。同时将其填充色和轮廓色都设置为透明。...将你的业务数据使用函数提取出最大值：（列出最大值、目标值）。 ? 使用指标数据除以目标数据计算出完成度指标，同时将完成度乘以270换算成以0~270衡量的范围数据。...至此，该仪表盘的主体工作已经大功告成，现在需要完善该仪表盘盘面的信息，通过将指标名称以及目标值以链接的方式添加到仪表盘上。（可以通过文本框链接或者在作图数据区域使用照相机功能完成）。 ?
从可利用信息的角度来说，转换分为无信息转换和有信息转换。无信息转换是指不利用任何其他信息进行转换，比如指数、对数函数转换等。 有信息转换从是否利用目标值向量又可分为无监督转换和有监督转换。...无监督转换指只利用特征的统计信息的转换，统计信息包括均值、标准差、边界等等，比如标准化、PCA法降维等。 有监督转换指既利用了特征信息又利用了目标值信息的转换，比如通过模型选择特征、LDA法降维等。...另外，只有有监督的转换类的fit和transform方法才需要特征和目标值两个参数。...基于流水线组合的工作需要依次进行，前一个工作的输出是后一个工作的输入；基于并行式的工作可以同时进行，其使用同样的输入，所有工作完成后将各自的输出合并之后输出。...训练好的模型是贮存在内存中的数据，持久化能够将这些数据保存在文件系统中，之后使用时无需再进行训练，直接从文件系统中加载即可。 二、并行处理 并行处理使得多个特征处理工作能够并行地进行。
时间格式 4字节 目标值 当前区块生成所达成目标值的特征，用于矿工的工作量证明 4字节 随机数 当前区块工作量证明的参数 4字节 2.2.交易记录结构...而收款人通过对签名进行检验，就能够验证该链条的所有者。 4.时间戳服务器 •时间戳服务器通过对以区块(block)形式存在的一组数据实施随机散列而加上时间戳，并将该随机散列进行广播。...•时间戳能够证实特定数据必然于某特定时间存在，因为只有在该时刻存在才能获取相应随机散列值。 •每个时间戳将前一个时间戳纳入其随机散列值中，增强的时间戳形成一个链条（Chain）。...那么随着0的数目的上升, 找到这个解所需要的工作量将呈指数增长，而对结果进行检验则仅需要一次随机散列运算。...•由于之后的区块是链接在该区块之后的，所以想要更改该区块中的信息，就还需要重新完成之后所有区块的全部工作量。
sklearn: 对于特征的处理提供了强大的接口 特征工程 概念 将原始数据转换为更好地代表预测模型的潜在问题的特征的过程，从而提高了对位置数据的预测准确性 意义 直接影响预测结果 工具 scikit-learn...编码 时间型：时间的切分 归一化 特点 通过对原始数据进行变换把数据映射到（默认为[0, 1]）之间。...API 类：scikit-learn.preprocessing.StandarScaler 处理之后每列来说所有数据都聚集在均值0附近，标准差为1。..._ 原始数据中每列特征的平均值 StandardScaler.std_ 原始数据每列特征的方差 特征选择 数据降维：维度是指特征的数量。...概念 是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们值选择了其中的一部分特征。
“网页”维度表示的是用户浏览过的网页的网址。 “指标”是量化衡量标准。“会话数”指标是指总会话次数。“每次会话浏览页数”指标是指每次会话的平均网页浏览量。...大多数 Google Analytics（分析）报告中的表格会逐行显示维度值，逐列显示指标值。 例如，下表显示的是一个维度（“城市”）和两个指标（“会话数”和“每次会话浏览页数”）。...例如，如果将“浏览器”作为次级维度添加到上表中，表格将如下所示： 维度 维度 指标 指标 城市 浏览器 会话数 每次会话浏览页数 旧金山 Chrome 3,000 3.5 旧金山 Firefox 2,000...每个维度和指标都有各自的数据范围：用户一级、会话一级或匹配一级。在大多数情况下，只有将具有相同范围的维度和指标组合在一起才有意义。...在这种情况下，新用户和回访用户的计算还和之前一样，但是如果您使用语言维度查看新用户的详情，计算将受到额外维度的影响而进一步修改。
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