找到序列的开始/结束，执行它们之间的%差

找到序列的开始/结束，执行它们之间的%差是指在一个序列中找到开始和结束的位置，并计算它们之间的差值的百分比。

这个问题涉及到数据处理和计算，可以通过编程来实现。以下是一个可能的实现方式：

首先，需要定义一个序列，可以是一个数组或者列表，其中包含一系列的数值。
然后，需要找到序列的开始和结束位置。开始位置可以是序列的第一个元素，结束位置可以是序列的最后一个元素。
接下来，计算开始和结束位置之间的差值。差值可以通过减去结束位置的数值与开始位置的数值来得到。
最后，计算差值的百分比。可以通过将差值除以开始位置的数值，并乘以100来得到百分比。

这个问题的应用场景可以是在数据分析、金融领域或者其他需要计算差值和百分比的场景中。

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请注意，以上链接仅供参考，具体产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

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「业务架构」BPMN简介第三部分-流程和连接对象

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。 ?

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【译文】【第二章③】Mindshare PCI Express Technology 3.0

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。

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如何在时间序列预测中检测随机游走和白噪声

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(); ?

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CC2530基础实验五 ADC转换实验

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。

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cnn-lstm网络处理时序(卷积的应用)

t <= 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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时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好

t <= 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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DeepSleepNet - 基于原始单通道 EEG 的自动睡眠阶段评分模型

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。

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三分钟算法修行-无重复字符的最长子串的《四种解法》

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：

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大神教你用Python预测未来：一文看懂时间序列（值得收藏）

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

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