今日真题 题目介绍： 找到连续区间的开始和结束数字 find-the-start-and-end-number-of-continuous-ranges 难度中等 SQL架构 表： Logs +---...Type | +---------------+---------+ | log_id | int | +---------------+---------+ id 是上表的主键...上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。...-------+--------------+ | 1 | 3 | | 7 | 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间...在评论区写下你的思路吧！
Type | +---------------+---------+ | log_id | int | +---------------+---------+ id 是上表的主键...上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。 将查询表按照 start_id 排序。... | 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间
Type | +---------------+---------+ | log_id | int | +---------------+---------+ id 是上表的主键...上表的每一行包含日志表中的一个 ID。 后来一些 ID 从 Logs 表中删除。 编写一个 SQL 查询得到 Logs 表中的连续区间的开始数字和结束数字。 将查询表按照 start_id 排序。...| 8 | | 10 | 10 | +------------+--------------+ 结果表应包含 Logs 表中的所有区间...dense_rank() over(order by log_id) rnk from Logs {"headers": ["log_id", "rnk"], "values": [ [1, 1], # 连续的做差相等
我学习Android都是结合源代码去学习，这样比较直观，非常清楚的看清效果，觉得很好，今天的学习源码是网上找的个AnimationTest 源码 百度搜就知道很多下载的地方 网上源码的名字叫：序列帧动画...,开始,结束监听的解决.zip 监听事件非常的常见 也经常用 我们一般都是利用系统里面的方法去实现 监听事件可以是触摸（一般是按下，拖动，松开） 可以是点击（点击事件是指你设置了一个按钮或者图片等...我们只看类概述： 该对象是用来创建序列帧动画的（一帧接一帧动画），这些系列帧动画是通过一系列可以绘制的对象来定义的， 而这些可以绘制的对象能够被作为一个View对象的背景。...创建系列帧动画最简单的方法就是在XML文件中去定义动画，把它们放在文件夹下，res/drawable/folder(folder是可以自己定义的，也可以不要这个文件)，把他们设置为一个视图对象的背景。...android:oneshot ：如果为true，那么该动画将执行运行一次，然后停止 它是定义在中的 了解了这些，我们接下来就需要去写自己的动画了
最新一位朋友在知乎上私信我问了一些他在面试中遇到Kafka的问题，由于自己没有及时回复，这位朋友后来通过联系方式加了微信私聊了很久。...其中分享一个问题就是 Kafka 中的分区器、序列化器、拦截器是否了解？它们之间的处理顺序是什么？ 对于这个问题，印象特别深刻！最近才画得图~ ?
现在我们使用“pandas_datareader”从雅虎（Yahoo）下载一些价格数据用于各种股票指数，并将它们全部重新设置为从1开始以便进行比较。 ?...或者，我们可以通过相应地对组合历史回报进行加权，将它们相加，然后对该单一组合历史回报分布执行Bootstrapping过程来构建投资组合回报。...所以我们可以只自举单个组合，再次生成多个模拟收益路径，这些路径的集合将是我们的Bootstrapped输出。 让我们从第二种方法开始，创建我们同等加权的投资组合回报序列。...事实上，由于这是一个同等加权的投资组合，它最终会完全精确地位于成分收益的“中间”。 现在让我们在投资组合收益序列中执行Bootstrapping过程并绘制结果。 ? ?...我们采用单个成分收益序列的样本，并使用它们来创建我们的Bootstrapped模拟量。
主要使用R的tidy数据原理进行编码，因此使用broom包中的tidy功能稍微整理一下DW统计数据的输出。对合成时间序列和真实时间序列都执行此操作。...使用dval（这是来自训练分组的验证数据集）来验证模型。 这是一个时间序列（股票市场）分类问题，因此平衡精度得分为67％并不算差。 从这里我们结束训练和验证模型。...测试特征的外观（它们看起来类似于训练数据集）： 我们称其为test_final，并且无缘无故进行测试-从一开始它就是相同的test.csv。 接下来，在测试数据集上创建与训练数据集相同的时间序列特征。...何评估分数： 介于0.4-0.6之间的结果被视为随机结果。 从0.6开始，该算法正确分类，超过0.7的算法很棒。 低于0.4时，它们能够区分合成序列与实时序列，但它们是可以互换的。...5 总结 时间序列特征选择和分类模型的组合可以很好地处理我们所面对的时间序列分类问题！ 各位加油！ 心系武汉 等疫情结束，花枝春满。 山河无恙，人间皆安。
2、在pandas上传和加载时间序列 Pandas有专门处理时间序列对象的库，特别是可以存储时间信息和允许人们执行快速合作的datatime64(ns)类。从激发所需的库开始。...差分-采用一个特定时间差的差值 分解——建立有关趋势和季节性的模型和从模型中删除它们。 差分 处理趋势和季节性的最常见的方法之一就是差分法。...预测时间序列 我们看到不同的技术和它们有效的工作使得时间序列得以稳定。让我们建立差分后的时间序列模型，因为它是很受欢迎的技术，也相对更容易添加噪音和季节性倒回到预测残差。...在执行趋势和季节性评估技术上,有两种情况: 不含依赖值的严格稳定系列。简单的情况下,我们可以建立残差模型作为白噪音（指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声）。但这是非常罕见的。 序列含有明显的依赖值。...我们来讨论它们。 、自相关函数（ACF）：这是时间序列和它自身滞后版本之间的相关性的测试。
Transformer在当今深度学习领域风靡一时，但它们是如何工作的呢？ 为什么它们优于以前的序列数据模型，如递归神经网络、GRU 和 LSTM？...Transformer则输出：“并开始殖民地球，一群外星人开始通过他们对一定数量的精英的影响来操纵我们的社会，以保持和铁腕控制民众。” 好吧，故事有点黑暗，但有趣的是模型是如何生成它的。...我在stack exchange网站找到了一个很好的解释...... “查询键和值的概念来自检索系统。...通过执行 softmax，较高的分数会提高，而较低的分数会降低。 这使模型对要关注的单词更有信心。 将 Softmax 输出与值向量相乘 然后你把注意力权重乘以值向量得到一个输出向量。...解码器被一个充当分类器的线性层和一个用于获取单词概率的 softmax 所覆盖。 解码器是自回归的，它以一个开始标记开始，它将先前输出的列表作为输入，以及包含来自输入的注意力信息的编码器输出。
通过将目标序列与已知结构的模板序列进行多序列比对，首次成功地确定了以前未解决的序列的结构。然而，这些模型的分辨率仍然有限。20世纪80年代出现了从头开始的方法，带来了下一个分辨率提升。...对于位置 l 处的标记索引的主干嵌入（见下文）进行了层归一化（实际上是减去所有值的均值并除以标准差）。然后将它们乘以一个权重矩阵。将结果添加到原子单个表示中。...请注意，所有步骤只有在给定噪声 rₗ 时才执行，而对于上面的 1D 嵌入，这并不是这种情况。 单原子l和m的表示也影响它们的相互作用。...接下来的 8191 行（如果找到的对齐较少，则为更少行）是通过将 MSA 复制 n 次以用于同源复合物（其中 n 为链重复的次数）或者通过将每个链的 MSA 从左到右堆叠在一起来构建的，然后配对异源复合物的序列...Step 14:迭代结束 在AlphaFold3的流程中，Pairformer模块标志着一次迭代的结束。输出被用作下一次迭代的输入。
事务层对这些数据包并无感知，它们只在两个相临近的设备之间传输，不会被路由到任何其他地方。...电气物理层是物理层的模拟电路接口，它与链路直接相连，它为每个通道提供差分驱动器以及差分接收器。...每个通道的位锁定（bit lock）—— 恢复出发送方的时钟。 每个通道的符号锁定（symbol lock）—— 在比特流中找到一个可辨认的位置。...在物理层中，数据包被加上包起始字符以及包结束字符，然后在所有可用的通道上进行字节条带化，再进行扰码、8b/10b 编码。最终这个数据包的比特在链路上的每个通道内以串行差分的形式传输到对端。...接下来完成方物理层检测到包起始字符和包结束字符，并将它们从 TLP 中剥除。剩余的 TLP 被向上转发至数据链路层。
然后，使用单调栈记录当前递增子序列的起始位置。遍历数组时，如果当前元素大于前缀和，说明可以扩展当前递增子序列，将当前位置入栈。如果当前元素小于等于前缀和，说明当前递增子序列已经结束，弹出栈顶元素。...最后，栈中剩余的元素即为最长递增子序列的起始位置，计算长度即可。 2.1.2 寻找数组中第 k 大的元素 题目描述：给定一个无序数组和一个整数k，找到数组中第k大的元素。...根据题目描述，自行车手从海拔为0的点开始骑行，通过一系列的海拔变化，最终要找到最高点的海拔。 分析海拔变化：根据给定的gain数组，可以分析出自行车手的海拔变化。...gain[i]表示点i和点i+1之间的净海拔高度差。通过累加这些高度差，可以计算出经过每个点后的总海拔变化。 确定最高点的海拔：在计算出总的海拔变化后，需要找到最高点的海拔。...例如，gain[0]表示起点和终点之间的海拔高度差，而gain[n-1]表示倒数第二个点和终点之间的海拔高度差。 代码实现：最后，根据上述分析，可以使用Python等编程语言实现相应的算法。
虽然有四种流元素：活动（任务和子流程）、事件和网关，但主要有两种连接对象：序列流和消息流。 活动 活动是在业务流程中执行的工作。它们以圆角矩形显示，并用名称描述要执行的工作。...事件有三种类型：开始事件、中间事件和结束事件。可以为每个触发器指定触发器，以指示在什么条件下触发事件。 每个流程都应该有一个start事件来显示业务流程的开始。它允许读者在BPD中找到流程开始的位置。...它会给你一些关于事件如何运作的想法。基本上，图表是说当我们收到订单时，我们开始处理它。如果且仅当没有剩余的信用额度时，我们检查问题。当订单已处理或问题已确定时，流程结束。 ?...只能使用序列流连接同一池中的流元素：在同一池/车道内，或在同一池中跨车道。如果要跨池连接元素，则不能使用序列流，而是使用消息流。 消息流 在BPMN中，池之间的通信是通过消息来实现的。...消息流用于显示池之间的消息流或池之间的流元素。消息流以带有箭头的虚线显示。一些在池之间流动的消息示例：传真、电话、电子邮件、信件、通知、命令。 ?
特别提醒，负电压和大于VDD（未调节电压） 的电压都不能用于这些引脚。它们之间的转换结果是在差分模式下每对输入端之间的电压差值。...如果ADCCON2.SCH设置为一个小于8的值，ADC转换序列包括从0通道开始，直到并包括ADCCON2.SCH所设置的通道号码。...当ADCCON2.SCH设置为一个在8和12之间的值，转换序列包括从通道8开始差分输入，到ADCCON2.SCH所设置的通道号码结束。...除可以设置为按序列进行ADC转换之外，CC2530的ADC模块可以编程实现任何单个通道执行一个转换，包括温度传感器（14）和AVDD5/3（15）两个通道。...单通道ADC转换通过写ADCCON3寄存器触发，转换立即开始。除非一个转换序列已经正在进行，在这种情况下序列一完成，单个通道的ADC转换就会被执行。
在本文中，您将了解什么是白噪声和随机游走，并探索经过验证的统计技术来检测它们。 关于自相关的简要说明 自相关涉及找到时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。...periods=2) deg_C["lag_3"] = deg_C["temperature"].shift(periods=3) deg_C.head(6) 自相关函数 (ACF) 在每个滞后 k 处找到时间序列与其滞后版本之间的相关系数...尽管白噪声分布被认为是死胡同，但它们在其他情况下也非常有用。 例如，在时间序列预测中，如果预测值和实际值之间的差异代表白噪声分布，您可以为自己的工作做得很好而感到欣慰。...如您所见，前 40 个滞后产生统计上显着的相关性。 那么，当可视化不是一种选择时，我们如何检测随机游走？ 由于它们的创建方式，时间序列的差分应该隔离每个步骤的随机添加。...尽管波动剧烈，但该系列仍有明显的上升趋势。如果我们执行差分，我们将看到该系列仍然是随机游走： drifty_walk.diff().plot(); ?
细节一：子串和子序列的区别 子串： 子串是必须能够从原字符串中找到的，在原字符串必须连续的一段。如：字符串abc中ab、bc都为子串。...窗口：即表示一个范围，通常是字符串和数组从开始到结束两个索引范围中间包含的一系列元素集合。 如字符串abcd，如果开始索引和结束索引分别为0、2的话，这个窗口包含的字符则为：abc。...滑动：它表示窗口的开始和结束索引是可以往某个方向移动的。...如上面的例子开始索引和结束索引分别为0、2的话，当开始索引和结束索引都往右移动一位时，它们的索引值则分别为1、3，这个窗口包含的字符为：bcd。 ...维护开始和结束两个索引，默认都是从0开始，然后随着循环【向右移动结束索引】，遇到不是重复字符则放入窗里，遇到重复字符则【向右侧移动开始索引】，最终得到结果，下面来看具体图解： 代码如下：
t 的输出时，我们只能使用来自相同时间点和更早时间点的输入，例如： 我们不能使用比 t 更晚的时间点的输入： 上述序列建模的目标是找到一个网络模型 f 来最小化标签输出和预测之间的损失：...这种设置比一般的seq2seq模型（例如可以使用整个序列来执行预测的机器翻译）受到更多限制。...TCN 论文的作者说可以随着网络的深度呈指数增长： 其中 i 表示网络的第 i 级（我从 0 开始）。 为方便起见，下图是上面两张的同一张图。...除了简单之外，与 RNN（LSTM 和 GRU）相比，使用 TCN 还具有以下优势： 与 RNN 不同，TCN 可以利用并行性，因为它们可以并行执行卷积。...但是TCN也有两个明显的缺点： 在评估期间，TCN 接收原始序列直至所需的历史长度，而 RNN 可以丢弃固定长度的块（输入的一部分），因为它消耗它们并仅保留隐藏状态形式的摘要。
在这种情况下，如果使用均值进行未来值的预测，误差将非常大，因为预测价格会总是低于实际价格。 2. 常数方差 当序列的方差为常数时，我们知道均值和标准差之间存在一种关系。...每一个时间序列可以分为三个部分：趋势、季节性和残差，残差是将前两部分从序列中去除后剩下的部分，使用这种分割方法之后： 显然，该序列具有上升趋势，在每一年的年底到年初之间达到峰值，在4月和9月之间达到最低值...，几年后（2019年），价格已经是 100.00 BRL，已经上涨到 105.00 BRL，价格之间的绝对差分别是 2.50 BRL 和 5.00 BRL，但两者的百分比差为 5% 。...通过对上述自相关图的分析，似乎所有的滞后都可以用来为未来事件创建预测，因为它们的正相关接近 1 ，而且都在置信区间之外，但这一特征属于非平稳序列。...此模型使用数据首端直到分析的前一个时期的平均值，并且按天扩展到数据结束，最后，趋势是一条直线，我们现在将此模型与第一个模型的误差进行比较： 在测试数据中，我将继续使用训练数据一开始的均值，并展开添加到测试数据上
的计算如下： ? ? ? 其中θ 表示模型的参数， ||操作表示联合操作，将两个 CNN 的输出结合起来。最后得到 ? ，将会传入下一个序列残差学习部分。...作者还在 LSTM 中使用窥孔连接（peephole connection），这允许 LSTM 的门控机制在修改之前检查它们当前的存储单元。 使用快捷方式连接将该部分的计算重新表示为残差函数。...通过复制原始训练集中的少数群体睡眠阶段来获得类平衡训练集，使得所有睡眠阶段具有相同数量的样本。 微调过程 第二步是使用序列训练集对整个模型执行监督微调。这可以在算法第 9-19 行中看到。...作者发现，当使用相同的学习速率来微调整个网络时，预先训练的 CNN 参数被过度调整为序列数据，这些数据不是类平衡的。因此，在微调结束时，模型开始过度适应大多数睡眠阶段。...每当超过预定阈值时，该技术使用它们的全局范数将梯度重新缩放为较小的值。通过根据所有受试者的时间顺序排列原始训练集来获得序列训练集。
t 的输出时，我们只能使用来自相同时间点和更早时间点的输入，例如： 我们不能使用比 t 更晚的时间点的输入： 上述序列建模的目标是找到一个网络模型 f 来最小化标签输出和预测之间的损失...： 这种设置比一般的seq2seq模型（例如可以使用整个序列来执行预测的机器翻译）受到更多限制。...TCN 论文的作者说可以随着网络的深度呈指数增长： 其中 i 表示网络的第 i 级（我从 0 开始）。 为方便起见，下图是上面两张的同一张图。...除了简单之外，与 RNN（LSTM 和 GRU）相比，使用 TCN 还具有以下优势： 与 RNN 不同，TCN 可以利用并行性，因为它们可以并行执行卷积。...但是TCN也有两个明显的缺点： 在评估期间，TCN 接收原始序列直至所需的历史长度，而 RNN 可以丢弃固定长度的块（输入的一部分），因为它消耗它们并仅保留隐藏状态形式的摘要。
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