Java7中加入了JSR 166y规范对集合类和并发类库的改进。其中的一项是增加了接口TransferQueue和其实现类LinkedTransferQueue。...BlockingQueue（和Queue）是Java 5中加入的接口，它是指这样的一个队列：当生产者向队列添加元素但队列已满时，生产者会被阻塞；当消费者从队列移除元素但队列为空时，消费者会被阻塞。...顾名思义，阻塞就是发生在元素从一个线程transfer到另一个线程的过程中，它有效地实现了元素在线程之间的传递（以建立Java内存模型中的happens-before关系的方式）。...SynchronousQueue的队列长度为0，最初我认为这好像没多大用处，但后来我发现它是整个Java Collection Framework中最有用的队列实现类之一，特别是对于两个线程之间传递元素这种用例...Java 5中的SynchronousQueue使用两个队列（一个用于正在等待的生产者、另一个用于正在等待的消费者）和一个用来保护两个队列的锁。
)，它通过已知的信息进行对现实的确切推断、认识，是一个以灰色模糊朦胧集为基础、灰色关联空间为依据、灰色序列灰色模型为核心的理论体系。...推导(基于GM(1,1)) 约定 设原始数据列为 其中上标0代表的第一次未处理的数据，也就是原始数据，n表示这个时间序列的数据长度为n 对原始数据进行累加 目的是为了弱化随机序列的波动性和随机性，消除一些系统误差...此时上标则变为了1，累加通俗点解释是指上标为1的这个序列的第一个值为原始数据列的第一个值，第二个值为原始数据列的第一个和第二个之和，依次下去，最后一个值为所有原始数据之和 建立一阶线性微分方程(核心步骤...，则分母一定远大于分子，此时关联系数最小 灰色关联度 因为每个时刻都有一个关联系数，为使信息不过于分散所以才有了关联度 步骤 对各个列进行预处理和标准化 用这种方法消除量纲的影响 选取参考列，即待分析的列...sign函数为符号函数，即当x>0时sign(x)=1;当x=0时sign(x)=0;当x0时sign(x)=-1；
0 e.txt 0 f.txt 24 test.sh [root@centos7 temp]# 还可以对任意列进行过滤： [root@centos7 temp]# ls -l *|awk '$5>20...&& $NF ~ /txt$/' -rw-r--r-- 1 nobody nobody 58 11月 16 16:34 c.txt 其中$5>20表示第五列的值大于20；&&表示逻辑与；$NF ~ /...这里省略了action，整条awk语句表示打印文件大小大于20字节并且文件名以txt结尾的行。...如判断文件/etc/passwd中UID大于500的登录shell是否为/bin/bash，是则输出整行，否则输出UID为0的行： #注意为避免混淆对目录分隔符进行了转义 [root@centos7 ~...[root@centos7 temp]# system(cmd)执行shell命令cmd，返回执行结果，执行成功为0，失败为非0 #此处if语句判断和C语言一致，0为false，非0为true [root
例如，假设有一个不断增长的值列表，检查大于50但小于80的值，生成一个布尔值列表，如下图1所示。 图1 可以为每个值编写一个函数来检查条件，但这很容易出错，并且需要为一些非常基本的内容进行大量复制。...图2 只需一个公式，就可以实现相当强大的功能！ 该函数如何工作 新的MAP函数接受一个（或多个）数组/区域引用，并将提供的数组/区域中的每个值作为参数传递给LAMBDA函数（在本例中为表1[值]）。...LAMBDA参数，array1：从array1中的值，array2：从添加数组中的值……。 REDUCE函数，通过对每个值应用LAMBDA函数并在累加器中返回总值，将数组缩减为累加值。...参数initial_value，为累加器设置开始值；参数array，要缩减的数组；参数lambda：被调用以缩减数组的LAMBDA，该LAMBDA接受两个参数，累加器和值。...参数rows：数组的行数，必须大于0；参数cols：数组的列数，必须大于0；参数lambda：被调用以创建数组的LAMBDA，该LAMBDA接受两个参数，row_index和column_index。
在一般的情况下，该算法的复杂度是O(r2logr)，其中r为核的半径。当像素的可能取值是个常数时，比如对于8位图像，可以使用桶排序(Bucker sort），该排序使得算法的复杂度降低为O(r2)。...针对8位灰度图像，我们对上述算法进行一下总结。 （1）、对核最右侧的列直方图执行一次加法。 （2）、对同一列直方图执行一次减法，去除多余的像素信息。...有兴趣的读者可以参考附件中的中的SSE代码。 2、缓存优化 恒常时间的中值滤波算法需要在内存中为每列保持一个直方图，对于图像，这很容易就多达数百KB的大小，通常这大于今天的处理器的缓存。...当对应的粗分数据为0时，则可以不用计算对应的细分段。当半径 r很小时，列直方图是稀疏分布的，这个时候的分支判断是很有必要的。 以上说的很笼统。...]=1 Coarse[13]=1 Coarse[15]=1，其他都为0； 中位数的累加值为3*3/2=5，对粗分直方图进行累加：Coarse[3]+Coarse[4]+Coarse[6]+Coarse
机器人的运动范围」 力扣题目链接[1] 地上有一个 m 行 n 列的方格，从坐标 [0,0] 到坐标 [m-1,n-1] 。...一个机器人从坐标 [0, 0] 的格子开始移动，它每次可以向左、右、上、下移动一格（不能移动到方格外），也不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。...此时将当前节点的标志位置为true，防止重复访问。返回值是当前一次的成功遍历加上下一行的搜索再加上下一列的搜索。 位数之和的逻辑是累加给定数字的个位数，最终将位数之和返回。...分析： DFS和BFS的大体思路是一样的，只不过BFS是使用了队列来代替深层次的调用栈。这里队列的每一项是一个数组，方便进行解构。 当不满足条件时，直接进入下一次循环。...当满足条件时：结果累加，同时将下一行和下一列放入队列末尾，等待后续处理。 直到队列为空，将最终累加的结果返回即可。 总结 遇到矩阵搜索问题，考虑采取 DFS 和 BFS。
ID，是指添加一列为group_id, 连续的行分配相同的的ID值，该ID在不同的连续组之间不同。...计算连续分组赋值相同的分组ID判断连续条件，有两种处理思路：1.双排序差值法；2.累积求和法；1.双排序差值法双排序差值法是指对一列连续数据得到排序1，对符合条件数据进行排序的到排序2，两列排序差值作为分组...2.累积求和法累积求和法，利用sum()over(order by) 函数特性，累加求和到当前行，如果值为0则累加和不变的特性。...，如果相同则赋值为0，如果不相同则赋值为1，得到is_same_user列，然后对其使用sum(is_same_user)over(order by click_time),得到累积求和的结果。...百度大数据面试SQL-连续签到领金币该题目对连续条件判断上增加了难度，按月分组，在得到连续分组ID之后，计算出连续天数，还需要对天数进行重置，之后又对不同天数得到金币数量进行计算。
因为在HBase中，主键、列、版本都是有序存储的，所以借助Filter，可以高效地完成查询。当执行Filter时，HBase会将Filter分发给各个HBase服务器节点来进行查询。...值过滤器 ValueFilter 值过滤器，找到符合值条件的键值对 SingleColumnValueFilter 在指定的列蔟和列中进行比较的值过滤器 SingleColumnValueExcludeFilter...排除匹配成功的值 其他过滤器 ColumnPaginationFilter 对一行的所有列分页，只返回 [offset,offset+limit] 范围内的列 PageFilter 对显示结果按行进行分页显示...4.12.2 incr操作简介 incr可以实现对某个单元格的值进行原子性计数。...语法如下： incr '表名','rowkey','列蔟:列名',累加值（默认累加1） 如果某一列要实现计数功能，必须要使用incr来创建对应的列 使用put创建的列是不能实现累加的 4.12.3
通过对这些功能点的详细分析，我们将揭示ConcurrentHashMap如何在高并发环境下保持高效性和线程安全性。...当多个元素哈希值相同时，它们会被存储在同一个链表上。链表的插入和删除操作的时间复杂度为O(n)，其中n为链表的长度。 2.4 红黑树 红黑树是一种自平衡的二叉搜索树，用于在链表长度过长时提高查询效率。...当链表长度超过8且数组长度大于64时，链表会转换成红黑树。红黑树的插入、删除和查找操作的时间复杂度为O(logn)，其中n为树中节点的数量。...因此，需要遍历所有段来获取每个段的大小。 累加段大小：将每个段的大小累加起来以获得总大小。 考虑并发情况：由于在获取大小的过程中可能有其他线程正在进行添加或删除操作，因此返回值可能不是完全准确的。...通过对这些功能点的详细分析，我们揭示了ConcurrentHashMap如何在高并发环境下保持高效性和线程安全性。
dropna()方法用于删除含有缺失值的行。 【例】当某行或某列值都为NaN时,才删除整行或整列。这种情况该如何处理? 关键技术: dropna()方法的how参数。...【例】当某行有一个数据为NaN时,就删除整行和当某列有一个数据为NaN时,就删除整列。遇到这两周种情况,该如何处理?...本小节后续案例中所用的df数据如下，在案例中将不再重复展示。 【例】使用近邻填补法，即利用缺失值最近邻居的值来填补数据，对df数据中的缺失值进行填补,这种情况该如何实现?...若要在该数据的'two' 列和 ‘three'列之间增加新的列，该如何操作？...axis: axis=0,表示按行删除,axis=1,表示按列删除。默认值为0。 index:删除行，默认为None。 columns：删除列，默认为None。
already known to fail wasUncontended = true; // Continue after rehash // 对当前位置累加...= as) // cells 长度大于cpu数量，设置碰撞标识为false collide = false; // At...= null) { // 再遍历 cells 中的值进行累加 for (int i = 0; i < as.length; ++i) { if ((...= null) sum += a.value; } } return sum; } 5. reset() 分析 遍历 cells 数组，重置为...= null) a.value = 0L; } } } 总结 可以看到 LongAdder 的核心思路就是保证高并发最坏的情况，通过对线程进行散列分片减少竞争时长
在这里表示以displacy开头的设置全部重置： # ^表示以某个字符开始，在这里表示以display开始全部重置 pd.reset_option("^display") 全部重置 如果使用all，则表示对全部的设置进行重置...('display.max_columns',None) 重置 pd.reset_option('display.max_columns') 修改列宽 上面是查看列的数量，下面是针对每个列的宽度进行设置...，设置无效 数字格式化 Pandas中有个display.float_format的方法，能够对浮点型的数字进行格式化输出，比如用千分位，百分比，固定小数位表示等。...首先这个功能的实现使用的是display.chop_threshold方法。 表示将Series或者DF中数据展示为某个数的门槛。大于这个数，直接显示；小于的话，用0显示。...] 修改列头对齐方向 默认情况，属性字段（列头）是靠右对齐的，我们可以进行设置。
机器人的运动范围 题目描述 地上有一个m行和n列的方格。一个机器人从坐标0,0的格子开始移动，每一次只能向左，右，上，下四个方向移动一格，但是不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于k的格子。...例如，当k为18时，机器人能够进入方格（35,37），因为3+5+3+7 = 18。但是，它不能进入方格（35,38），因为3+5+3+8 = 19。请问该机器人能够达到多少个格子？...开始所能到达的格子并返回，对于当前位置 (i,j)有如下判断： (i,j)是否越界矩阵了 (i,j)是否已被统计过了 (i,j)的行坐标和列坐标的数位之和是否大于 k 如果通过了上面三重检查，则认为 (...i,j)是可以到达的（ res=1），并标记 (i,j)的 visited为 true表示已被统计过了，然后对 (i,j)的上下左右的格子调用黑盒进行统计。...这里要注意的是，与上一题不同， visited不会在递归计算完子状态后被重置回 false，因为每个格子只能被统计一次。
默认情况下，ConcurrentHashMap会初始化一个长度为16的数组，数组的每个元素都是一个链表或红黑树的头节点。当链表长度超过8且数组长度大于64时，链表会转换成红黑树，以优化查询性能。...红黑树转换时机当链表长度超过8且数组长度大于64时，链表会转换成红黑树。这是为了避免在链表过长时，查询性能退化到O(n)。功能点：性能优化：提高查询性能。...底层原理：初始化：在ConcurrentHashMap初始化时，sizeCtl被设置为默认的初始容量。扩容控制：在扩容过程中，sizeCtl的值会被设置为一个负数，表示当前正在进行扩容操作。...累加计数：将每个链表或红黑树中的节点数量累加起来，得到最终的结果。Demo示例下面是一个使用ConcurrentHashMap的示例代码，展示了如何添加、删除和查询元素。...我们还演示了如何在多个线程中进行并发写入，并输出了最终的元素数量。这个示例展示了ConcurrentHashMap在并发环境下的强大功能和高效性能。
在介绍这个数据结构如何实现之前，先让我们看看散列函数的相关知识。...散列函数 所谓散列函数，只要知道以下这两个性质即可： 同一个数值进行散列，得到的结果必然相同； 当散列结果相同时，不一定是同一个数值。...散列表 这个数据结构的核心就是如何解决散列冲突。有两种最简单的方法，它们是分离链接法和开放地址法，下面来介绍这两种方式。...但是，当表里的数据过多时，分离链接法的效率会变低，开放地址法会无法探测到下一个新的位置。那么此时就需要重新调整表的大小，即rehash再散列。..._rehash() // 在重置之后的表中再次执行插入，如果还是失败， // 还会再进行一次再散列操作，直到插入成功。
[bool_index] # 查询行索引,列索引是用列名 筛选年龄大于平均年龄的科学家 age_mean = sci['Age'].mean() sci['Age']>age_mean # 生成 0...之间计算，如果Series元素个数相同，则将两个Series对应元素进行计算 sci['Age']+sci['Age'] # age列值增加一倍 元素个数不同的Series之间进行计算，会根据索引进行...，将索引重置成自动的索引 修改列名(columns) 和 行索引(index)名： 1.通过rename()方法对原有的行索引名和列名进行修改 2.将index 和 columns属性提取出来，修改之后...，再赋值回去 3.通过dataframe[列名]添加新列 4.使用insert()方法插入列 loc 新插入的列在所有列中的位置（0,1,2,3...) column=列名 value=值 # index...如何调整行名字 传入字典 {老名字: 新名字, 老名字:新名字} # columns 如何调整列名 传入字典 {老名字: 新名字, 老名字:新名字} movie2.rename(index={'Avatar
关于散列需要解决以下问题： 散列的关键字如何映射为一个数（索引）——散列函数 当两个关键字的散列函数结果相同时，如何解决——冲突 散列函数 散列函数为关键字->索引的函数，常用的关键字为字符串，则需要一个字符串...->整数的映射关系，常见的三种散列函数为： ASCII码累加（简单） 计算前三个字符的加权和$\sum key[i] * 27^{i}$ （不太好，3个字母的常用组合远远小于可能组合） 计算所有字符加权和并对散列长度取余...$(\sum key[i] * 32^{i}) % tablesize$（较好） // 累加 func (n *node) hashSum() int { hash := 0 for i...for i := range n.key { hash += int(n.key[i]) * 32 } return hash % lenght } 冲突 当不同关键字计算出的散列值相同时...，发生冲突，本次使用分离链接法解决： 每个散列中的数据结构有一个指针可以指向下一个数据，因此散列表可以看成链表头的集合 当插入时，将数据插入在对应散列值的链表中 访问时，遍历对应散列值的链表，直到找到关键字
使用累加函数后：a = [ 0. 3. 10. 0. 0. 0.]...以向量为例，i = 0时将返回向量的第一个数，i = 2时将返回向量的第三个数，如果索引值大于等于向量长度，则会报错。i = -1时将返回向量的倒数第一个数，i = -4将返回向量的倒数第四个数。...这样的索引，会把所有索引值为True的地方取出Mat的值，按行汇总后返回一个行向量视图。最常用的方法是取出矩阵中具有某种特征的所有数，例如取出大于0.5的所有元素：Mat[Mat > .5]。...： 32354672 通过对视图b的改变，a变为 [[0 5] [2 8]] 因为对b使用了赋值语句，此时b的内存地址为： 59451912 b不再是a的视图，a变为 [[0 5] [2 8]]...但是对于矩阵对象而言，不会那么严格，例如一个矩阵加上一个数，系统会将这个数临时扩充为与该矩阵同行同列的矩阵，然后再进行对应元素相加的操作。
例如下面代码，由于计算总和时没有对Cell数组进行加锁，所以在累加过程中可能有其他线程对Cell中的值进行了修改，也有可能对数组进行了扩容，所以sum返回的值并不是非常准确的，其返回值并不是一个调用sum...置为0，如果Cell数组有元素，则元素值被重置为0。...Cell值后，把当前Cell的值重置为0，base重置为0。...这样，当多线程调用该方法时会有问题，比如考虑第一个线程清空Cell的值，则后一个线程调用时累加的都是0值。...，如果为nul则当前在基础变量base上进行累加，这时候就类似AtomicLong的操作。
以上述是否给用户发银行卡为例，我们把用户的个人信息作为特征向量x，总共有d个特征，并且给每个特征赋以不同的权重w，表示该特征对输出(是否发信用卡)的影响程度。...在把所有的特征加权和的值与一个设定的阈值threshold进行比较。如果最终结果是大于这个阈值，输出为+1，表示发卡，否则输出为-1，表示不发卡。...感知机图 感知机模型，就是当特征加权和与阈值的差大于或等于0，即输出h(x)=1；当特征加权和与阈值的差小于0，即输出h(x)=-1。我们的目的是计算出所有的权重w和阈值threshold。...然后为了计算方便，将阈值部分合并至累加求和里面。设为w0x，并且将求和的公式看为两个向量进行运算。 这里的w为d行1列，x也为d行1列的向量。...最后，您如果觉得本公众号对您有帮助，欢迎您多多支持，转发，谢谢！ 更多内容，请关注本公众号机器学习系列！
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
