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R语言空气污染数据的地理空间可视化和分析：颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）|附代码数据

p=23800最近我们被客户要求撰写关于空气污染数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。...在这里，直方图和箱形图用于可视化PM2.5浓度和AQI的分布特征。每日AQI指数可衡量空气污染的严重程度，可用于根据AQI的值将天数分为不同的类别。...----点击标题查阅往期内容R语言空间可视化：绘制英国脱欧投票地图左右滑动查看更多01020304站级的PM2.5和AQI的分布如下所示。...下图通过渐变颜色绘制了变量良好天气的不同平均值。该地图显示了各州空气质量良好的日子。从地图上可以看出，北部和东部地区的空气条件比其他州更好。##按州汇总aqi（区域水平）。...下图显示了美国年平均PM2.5浓度的空间分布。绿色点表示较低的PM2.5浓度。西部的测站测得的PM2.5浓度较高。

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摩尔投票算法（Boyer–Moore majority vote algorithm）

反正现在AI时代，也去AI问了一下，给出了一个算法：摩尔投票算法介绍摩尔投票法（Boyer–Moore majority vote algorithm），也被称作「多数投票法」，是一种用来寻找一组元素中占多数元素的常数空间级时间复杂度算法...这一算法由罗伯特·S·博耶和J·斯特罗瑟·摩尔在1981年发表，也是处理数据流的一种典型算法。其主要思想是通过不同元素之间的抵消来找到可能的主要元素候选者，并在最后验证候选者是否真正满足要求。...算法的核心在于通过遍历数组，使用两个变量来记录当前候选的主要元素及其出现的次数。如果当前元素与候选元素相同，则增加计数器；如果不同，则减少计数器。最终剩下的元素即为出现次数超过一半的主要元素。...用于记录候选主要元素出现的次数。...遍历完成后，candidate变量中存储的元素就是数组中的主要元素。

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摩尔投票法学习笔记

这一算法由罗伯特·S·博耶和 J·斯特罗瑟·摩尔在 1981 年发表，也是处理数据流的一种典型算法。简介首先我们给出背景：给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。...算法思想摩尔投票法的基本思想：在集合中寻找可能存在的多数元素，这一元素在输入的序列重复出现并占到了序列元素的一半以上；在第一遍遍历之后应该再进行一个遍历以统计第一次算法遍历的结果出现次数，确定其是否为众数...摩尔投票算法是基于这个事实：每次从序列里选择两个不相同的数字删除掉（或称为“抵消”），最后剩下一个数字或几个相同的数字，就是出现次数大于总数一半的那个。...示例 1：输入：[3,2,3] 输出：3 示例 2：输入：[2,2,1,1,1,2,2] 输出：2 解题思路：基本的摩尔投票法设置一个计数器，在遍历时遇到不同数字时就将计数器 -1，遇到相同数字时就...我们可以不失一般性的将其拓展为「统计出现次数超过 n / k 的数」可以证明，出现次数超过 n / k 的数最多只有 k - 1 个。

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Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

酒精浓度、颜色深度等信息叫作「特征」。这十杯酒分布在一个多维特征空间中。说到空间，我们最多能感知三维空间，为了理解方便，我们假设区分赤霞珠和黑皮诺，只需利用：酒精浓度和颜色深度两个特征值。...横轴是酒精浓度值，纵轴是颜色深度值。十杯酒在坐标轴上形成十个点，绿色的 5 个点代表五杯赤霞珠，红色的 5 个点代表五杯黑皮诺。可以看到两类酒有明显的界限。老板新倒的一杯酒是图中黄色的点。...对于每个新来的点，K 近邻算法做的事情就是在所有样本点中寻找离这个新点最近的三个点，统计三个点所属类别然后投票统计，得票数最多的类别就是新点的类别。 ? 上图有绿色和红色两个类别。...离黄色最近的 3 个点都是绿点，所以绿色和红色类别的投票数是 3:0 ，绿色取胜，所以黄色点就属于绿色，也就是新的一杯就属于赤霞珠。...10 [12.37, 2.12], 11 [12.04, 2.6 ]] 12 13y_raw = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] X_raw 的两列值分别是颜色深度和酒精浓度值

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【编程技巧】精通编程的秘密武器：高效编程技巧揭秘！

摩尔投票算法：求解多数元素 1.1 问题描述：多数元素给定一个大小为 n 的数组 nums ，返回其中的多数元素【多数元素是指在数组中出现次数大于一半及以上的元素】你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素...摩尔投票算法是一种用于寻找数组中出现次数超过一半的主要元素的高效算法。...摩尔投票算法的详细步骤：初始化候选元素和计数器：选择数组的第一个元素作为候选元素，初始计数器为1。...如果计数器减到0，说明之前的候选元素的出现次数与当前元素的出现次数相抵消，因此选择当前元素作为新的候选元素，并将计数器重新设为1。...摩尔投票算法的关键在于，由于主要元素的出现次数超过一半【前提条件】，其余元素的出现次数总是无法抵消主要元素的出现次数，因此最终剩下的候选元素即为主要元素。

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【LeetCode14】求众数

1 ）因为题目中对于众数的定义为出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素，因此我们把众数记为 +1，把其他数记为 -1，将它们全部加起来，显然和大于 0 。...2 ）这里，我们把第一次出现的数字，当做为当前的候选者，循环迭代，如果出现不一样的数字，投票器减1，出现相同的数字，投票器加1，如果投票器为0，重新挑选当前位置的数字作为新的候选者，从当前的位置开始，继续迭代...可以看下面的例子： [7, 7, 5, 7, 5, 1 | 5, 7 | 5, 5, 7, 7 | 7, 7, 7, 7] 首先，下标为 0 的 7 被当做众数的第一个候选。...在下标为 5 处，计数器会变回0 。所以下标为 6 的 5 是下一个众数的候选者。由于这个例子中 7 是真正的众数，所以通过忽略掉前面的数字，我们忽略掉了同样多数目的众数和非众数。...此时，我们的候选者并不是真正的众数，但是我们在遗忘前面的数字的时候，要去掉相同数目的众数和非众数（如果遗忘更多的非众数，会导致计数器变成负数）。

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c++：vector的相关oj题（136. 只出现一次的数字、118. 杨辉三角、26. 删除有序数组中的重复项、JZ39 数组中出现次数超过一半的数字）

在遍历数组时，我们维护一个候选元素和一个计数器。遍历过程中，如果计数器为0，就将当前元素设为候选元素；如果遇到与候选元素相同的元素，则计数器加1，否则计数器减1。...这样做的原因是，如果某个元素出现的次数超过数组长度的一半，那么它与其他元素出现次数的抵消会导致最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。...我们用变量candidate来存储候选元素，用变量count来存储候选元素的计数器。我们从数组的第一个元素开始，即3。此时候选元素为3，计数器为1。继续遍历数组，遇到的下一个元素还是3。...此时计数器变为2。继续遍历数组，遇到的下一个元素是4。此时计数器变为3。最终留下的候选元素是4，它出现的次数超过了数组长度的一半。...这就是摩尔投票法的原理：通过抵消的过程，最终留下的候选元素就是出现次数超过一半的元素。今天就到这里啦！

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Python手写机器学习最简单的KNN算法

酒精浓度、颜色深度等信息叫作「特征」。这十杯酒分布在一个多维特征空间中。说到空间，我们最多能感知三维空间，为了理解方便，我们假设区分赤霞珠和黑皮诺，只需利用：酒精浓度和颜色深度两个特征值。...横轴是酒精浓度值，纵轴是颜色深度值。十杯酒在坐标轴上形成十个点，绿色的 5 个点代表五杯赤霞珠，红色的 5 个点代表五杯黑皮诺。可以看到两类酒有明显的界限。老板新倒的一杯酒是图中黄色的点。...对于每个新来的点，K 近邻算法做的事情就是在所有样本点中寻找离这个新点最近的三个点，统计三个点所属类别然后投票统计，得票数最多的类别就是新点的类别。 ? 上图有绿色和红色两个类别。...离黄色最近的 3 个点都是绿点，所以绿色和红色类别的投票数是 3:0 ，绿色取胜，所以黄色点就属于绿色，也就是新的一杯就属于赤霞珠。...10 [12.37, 2.12], 11 [12.04, 2.6 ]] 12 13y_raw = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1] X_raw 的两列值分别是颜色深度和酒精浓度值

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PM2.5这个锅背的值吗？数据科学家建模给你论证下

拿到2013年12月1日到2017年2月的逐日空气质量及污染物指标后，让我们plot一下：（A）下图记录了从2013年12月到2017年2月的空气质量历史记录：每根柱子代表一个月；颜色越深，空气质量越差...在报告中，通常会给出今日的空气质量等级、PM2.5浓度、PM10浓度、二氧化硫浓度等等一系列指标。但为什么我们对PM2.5而不是其他指标的关注最甚？数字化世界，离不开算法和数据建模的支持。...A：这个解释起来就复杂些了，分两个方面： ①数据的随机选取：从原始的数据集中有放回抽样构造子数据集，利用子数据集来构建子决策树；森林中的每一棵决策树都会针对新数据做一次“决策”，最后通过投票表决出最终的结果...显然，右上角的变量（PM2.5）重要程度大于左下角。 PM2.5对空气质量的影响程度（或相关程度）最大，其次是PM10和NO2（二氧化氮）。...最后来个互动你知道周几的PM2.5平均浓度最高吗？从中我们能得到什么启示？ ? END 投稿和反馈请发邮件至holly0801@163.com。

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力扣刷题篇——摩尔投票算法

1710.主要元素题目描述：源码附上： 1.什么是摩尔投票法在⼀个⽆序数组中，存在⼀个数，它出现的次数⼤于数组长度的⼀半。...输出这个数⼀、排序、遍历⼆、摩尔投票法摩尔投票算法是⼀种使⽤线性时间和常数空间查找⼤部分元素序列的算法。...满⾜两个先决条件 1、出现超过⼀半以上(n/2)的元素有且只有⼀个； 2、这个元素⼀定存在算法步骤我们维护⼀个局部变量作为当前查找元素，⼀个局部变量作为计数器，当遍历开始的时候，此时计数...（count）为0，则将数组第⼀个元素作为当前查找元素；当遍历的元素与查找元素相等，计数加1；反之则-1；若当计数为0时，将下⼀个元素作为当前查找元素，继续重复以上操作；当遍历结束时，当前查找元素则为...⽬标元素摩尔投票法分为两个核心步骤投票阶段：投票人之间票数进行抵消计数阶段：计算对抗结果最后剩下的那个候选人的票数是否有效 2.例题题目来自LeetCode 169 多数元素题目要求：

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【初阶数据结构】计数排序：感受非比较排序的魅力

2.1 绝对位置和相对位置绝对位置：从数组首元素开始计算，剩余每个元素的位置都是按照数组首元素为参照的。...计数排序的代码 #include #include //计数排序 -- 是一个非比较的排序方式 //通过统计数组中每个数字出现的次数，通过创建一个count数组记录这些数字对应出现的次数...由于不涉及元素之间的比较，计数排序可以在较小的数据范围内达到比比较类排序更高效的结果。空间复杂度：额外的空间复杂度为 O(k) ，因为需要创建一个计数数组用来记录元素的出现次数和累积结果。...额外空间：需要额外的空间来存储计数数组，尤其在范围较大时，空间消耗会非常明显。...投票计数：如果投票结果是有限个选项，可以用计数排序来统计每个选项的票数。基数排序的子过程：在基数排序中，计数排序通常被用作处理每一位数的排序过程。好了，到这里本文就结束了。

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结构MRI和fNIRS结合：老年人双任务行走多模态神经成像研究

1.2测量 1.2.1行走要求被试在一个安静、光线充足的房间完成两次步行测试：单任务步行和双任务步行。在双任务行走中，被试在行走时要大声背诵字母表中变换的字母，并被指示要同等行走和背诵任务。...在每次行走任务之前，都会收集10秒的基线氧合血红蛋白浓度，要求被试站着不动、默默计数、盯着前方。fNIRS和PKMAS步态数据与E-Prime 2.0软件同步。...2结果 2.1被试数据的初步描述性统计见表1。 ? 表1：本研究所有被试的描述性统计数据（n = 55）。...行走结果和神经心理学测试结果见表2，结合表1的健康和认知状态结果，证实了本研究被试由相对健康的老年人组成。 ?...图3：灰质体积在从简单步行任务到复杂步行任务的前额叶灰质氧合血红蛋白浓度变化上的调节效应（单任务行走à边说话边行走）。颜色表示线性混合模型中灰质“体积*任务”交互作用项的强度。

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Zookeeper

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在...Leader负责进行投票的发起和决议，更新系统状态 Follower用于接收客户请求并向客户端返回结果，在选举Leader过程中参与投票集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务...数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。实时性，在一定时间范围内，client能读到最新数据。...服务端接到请求，返回节点数据，并且在对应的哈希表里插入被 Watch 的 Znode 路径，以及 Watcher 列表。...最大事务id 最大 ZXID 也就是节点本地的最新事务编号，包含 epoch 和计数两部分。epoch 是纪元的意思，相当于 Raft 算法选主时候的 term。

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图解算法 | 摩尔投票法求多数元素

算法描述摩尔投票法（Boyer–Moore majority vote algorithm），也被称作「多数投票法」，算法解决的问题是：如何在任意多的候选人中（选票无序），选出获得票数最多的那个。...算法可以分为两个阶段：对抗阶段：分属两个候选人的票数进行两两对抗抵消计数阶段：计算对抗结果中最后留下的候选人票数是否有效这样说比较抽象，我们直接来看一道题：LeetCode 169....多数元素[1] 例题：多数元素给定一个大小为 n 的数组，找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在多数元素。...示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 示例 2: 输入: [2,2,1,1,1,2,2] 输出: 2 投票法思路根据上述的算法思想，我们遍历投票数组，将当前票数最多的候选人与其获得的（抵消后...）票数分别存储在 major 与 count 中。

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Adobe Photoshop，选择图像中的颜色范围

8.若要存储和载入色彩范围设置，请使用“色彩范围”对话框中的“存储”和“载入”按钮以存储和重新使用当前设置。您可以将肤色选择设置存储为预设。...您可能已从“选择”菜单中选取一个颜色选项，例如“红色”，但此时图像不包含任何带有高饱和度的红色色相。将肤色设置存储为预设颜色范围选择命令现在可将肤色选择存储为预设。...在选择了“肤色”或“取样颜色”时，它还可以存储“检测人脸”选项的设置。要将肤色设置存储为预设： 1.选择“选择”>“颜色范围”。 2.在“颜色范围”对话框中，从“选择”菜单中选择“肤色”。...在“载入”窗口中，选择所需的预设文件，然后单击“载入”。文末教程彩蛋调整蒙版不透明度和边缘使用“属性”面板可以调整选定图层或矢量蒙版的不透明度。“浓度”滑块控制蒙版不透明度。...在“属性”面板中，拖动“浓度”滑块可调整蒙版不透明度。到达 100% 的浓度时，蒙版将不透明并遮挡图层下面的所有区域。随着浓度的降低，蒙版下的更多区域变得可见。

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算法篇：摩尔投票法的使用

算法：典型的摩尔投票法使用场景摩尔投票法分为两个阶段：抵消阶段和计数阶段。 1. 抵消阶段：两个不同投票进行对坑，并且同时抵消掉各一张票，如果两个投票相同，则累加可抵消的次数； 2....计数阶段：在抵消阶段最后得到的抵消计数只要不为0，那这个候选人是有可能超过一半的票数的，为了验证，则需要遍历一次，统计票数，才可确定。...备注：对于1/3，1/4.....1/n，做法就是设置n-1个投票候选人，采用摩尔投票的方法进行操作。...make([]int, 0) if nums == nil || len(nums) == 0 { return res } // 初始化两个候选人 candidate，以及他们的计数票...res, cand1) } if count2 > len(nums)/3 { res = append(res, cand2) } return res } // 算法：摩尔投票法的应用

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LeetCode 图解 | 229.求众数Ⅱ，要求线性时间复杂度？

但是俺在这里发现了一个优化，如果最后得到的可抵消票数是0的话，那他已经无缘票数能超过一半的那个人了。因为本来可能有希望的，但是被后面的一张不同的票抵消掉了。...如果最后得到的可抵消票数不为0的话，那说明他可能希望的，这是我们需要一个阶段来验证这个候选人的票数是否超过一半——计数阶段。所以摩尔投票法分为两个阶段：抵消阶段和计数阶段。...抵消阶段：两个不同投票进行对坑，并且同时抵消掉各一张票，如果两个投票相同，则累加可抵消的次数；计数阶段：在抵消阶段最后得到的可抵消票数只要不为0，那这个候选人是有可能超过一半的票数的，为了验证，则需要遍历一次...第1张票，第2张票和第3张票进行对坑，如果票都不同，则互相抵消掉；第4张票，第5张票和第6张票进行对抗，如果有部分相同，则累计增加他们的可抵消票数，如[A, 2]和[B, 1]；接着将[A, 2]和...分为两个阶段：配对阶段和计数阶段 // 配对阶段 for (int num : nums) { // 投票 if (cand1

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用数据讲述最好的故事：如何做出赏心悦目的数据可视化

简单但有效，可以快速给你的地图带来展现力。 Eurovision Shazam - 优雅的点密度图分级统计图基于先前定义区域的统计数据。...例如，表示一般分布情况时，不是渲染出数万个点的散点图，而可以将点数填充为几百个六边形。热点图本质上使用颜色作为数据可视化工具。该应用可以很好的处理多个变量，并可以在数据中显示类似的模式和相关性。...纽约市交通事故热点图 - 混合热点图与六边形图设计中的考虑点密度图依赖聚类方法，因此分割数据时必须确定适当的值。我通常使用Jenks优化方法来计算和组合最佳值，从而切换颜色或比例。...在点密度图中，具有较多点的区域表示高浓度值，具有较少点的区域表示较低浓度值。我会使用范围，不透明度或颜色对这些变化进行可视化。...这种技术融合了相邻的两种对手色调，并显示了混合数据类别的大小。部分光谱色调渐变对于色彩浓重的地图风格，我总会考虑最终成品的可行性。会是纯数字的还是可以打印或复印？颜色和混合是否面对色盲的问题？

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求众数（摩尔投票）

题目信息给定一个大小为 n 的数组，找到其中的众数。众数是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。你可以假设数组是非空的，并且给定的数组总是存在众数。...解题思路根据题意肯定存在，先排序，然后返回n/2下标处的值，时间复杂度O(n2) 哈希map，查找key，value计数，时间复杂度O(n) 摩尔投票法，时间复杂度O(n) 相关题目：LeetCode...求众数 II（摩尔投票） 3. 代码 ?...nums) { sort(nums.begin(),nums.end()); return nums[nums.size()/2]; } }; 3.2 map计数...数组中出现次数超过一半的数字 ?

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机器学习「七步走」——Google工程师带你入门机器学习

我们的数据要从一杯一杯的红酒和啤酒当中搜集。而它们汲取可数据之处颇多，诸如泡沫数量和酒杯的形状等特征都是搜集的重点。此处，我们从中选取两个方面来搜集数据：酒水颜色（光波长）和酒精含量（浓度）。...预期的效果就是通过这两项因子就分辨出两种酒水。后文中，我们会称「颜色」和「酒精浓度」为数据的「特征」。...比如我们的流程中，所采集的数据就是每一个样本的颜色（即透射光波长）和酒精浓度。一种一种测完之后，大致会形成类似上述表格的数据。...举个例子，其中一个可行的调整是针对训练次数的。通过调整重复次数，我们可以一定程度提高模型的精度。另外还有「学习频率」，会影响到每一次训练结束时相对上一次训练变化的程度。...通过给出颜色（光波长）和酒精浓度，我们的模型将能够判断出你面前的是一杯红酒还是啤酒。 ▌触类旁通机器学习的强大之处在于它使得我们可以判断出酒的品类，而不需经过亲自品尝和人为判断。

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