下面是我解决这个问题的方法:
void solve ( int *input, int N, int K, int& count) {
std::sort ( input, input + N);
for ( int i = 0; i < N; i++) {
int find_me = input[i] + K;
if (std::binary_search (input + i + 1, input + N, find_me ))
count++;
else
做一个ML项目来预测我播客中的某个播客集的收听次数,我的播客将在头28天获得。
问题是,当我第一次开始录制播客的时候,播客将在头28天内获得70次收听,而现在是2年后,仅仅基于播客比我刚开始时更受欢迎的事实,它就可能获得200次收听。
你如何解释这一变化,而没有模式不公平的权重是最现代的插曲?
例如:
Date, Category, Listens, Day Published
Aug 2020, Science, 70, Monday
Aug 2022, Topical, 200, Tuesday
我担心第二行特性将被学习到与更高的listens...even更相关,尽管这可能只是基于整个
我有以下表格:电台、播客和节目。电台有很多播客,播客有很多节目。每个播客可以根据其历史进行排序,每个节目也可以通过其publication_date进行排序。
我想得到所有与他们的最新节目相关的播客。
该查询如下所示:
SELECT r.name AS radio_name,Pod.*,Sh.*
FROM podcasts Pod
INNER JOIN radios r ON (r.id=Pod.radio_id)
INNER JOIN shows Sh ON (Sh.podcast_id=Pod.id)
ORDER BY Pod.history LIMIT 5
我想要第二个O