大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Jetbrains全系列IDE稳定放心使用 使用findIndex 定义和用法： findIndex() 方法返回传入一个测试条件（函数）符合条件的数组第一个元素位置。...有两点要注意： 当数组中的元素在测试条件时返回 true 时, findIndex() 返回符合条件的元素的索引位置，之后的值不会再调用执行函数。...例子2就是一个很好的说明，即使后面的666和66大于50，但是它只找到99，就不会执行后面的循环了。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
个数字相加得到n的组合，只有1到9这些数字可以用，并且组合中的每个数字必须都只使用一次。...因为可能性有很多，我们用递归来做。...因为只能用1到9的数字，我们就从1到9分别遍历，依次以某个数字开始，往后找进行加数字，每递归一次，后面还有多少个数字就有多少种组合的方法，所以其实组合的方法有987*6....每次递归我们判断成功的条件是目前加起来的和正好等于目的数字...n，且组合中的数字个数正好为k。...如果我们用到的数字超过9了或者个数超过k了，就不要继续递归了。注意每次递归时因为要循环使用参数，所以我们每次都要创建新的变量来进行操作，避免影响参数本身的值。
它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。 通常情况下，迭代俗称“循环”。...当达到某算法中的某一步不能再继续前进时，算法停止。 该算法存在问题： 不能保证求得的最后解是最佳的； 不能用来求最大或最小解问题； 只能求满足某些约束条件的可行解的范围。...问题五(带有额外条件的DP问题) 无向图 ? 有 ? 个结点，它的边上带有正的权重值。你从结点1开始走，并且一开始的时候你身上带有 ? 元钱。如果你经过结点i，那么你就要花掉 ?...先想想仍N次骰子，所有的骰子和为M的组合方式数量。 状态： ? 表示仍i次骰子的和为j的组合方式数量。 状态转移方程： ? 。 ? 表示骰子的数1-6。 根据上面的方式则求出： ?...的概率1/6，注意要把最后的6种情况加起来，因为最后一步有6种可能都能加起来得到 ? ，几种概率是并行的，所以求和。
傅里叶分析的起源 傅里叶是一位法国数学家和物理学家，他在1807年在法国科学学会上发表了一篇论文，论文里描述运用正弦曲线来描述温度分布，论文里有个在当时具有争议性的决断：任何连续周期信号都可以由一组适当的正弦曲线组合而成...正弦信号叠加 从上图中，我们可以看出，a 图是一个正弦波，b 图是三个不同频率的正弦波叠加而成，c 图是由 7 个不同频率的正弦波叠加而成，d 图是由 19 个不同频率的正弦波叠加而成。...那需要多少个这样的波形呢？答案也是显然的，需要无穷个。 下面是一个更加直观的图： ? 在这里插入图片描述 在有了上述的直观理解之后，我们再来观察傅里叶级数的展开式， ?...总结 针对于傅里叶分析来说，笔者上述所分享的内容都没有对应的计算说明，只是通过图进行直观地阐述，虽然理解起来更加直观了，但是，如果要达到对于傅里叶分析的深刻理解，仍然要进行数学推导，从数学层面去深刻理解...，才能达到对于这个知识的熟练运用。
srand是随机数的种子，种子变化随机函数才会变化 time是时间的函数，也被称为时间戳，时间每一秒毫秒都再变化，从而达到srand种子也在变化。..., 然后打印右边这个棋盘，左边这个棋盘是用来计算周围有多少个雷的。...这个if 判断这个坐标有没有雷 ，没有雷往下执行else语句 , 有雷的话游戏结束，打印底层棋盘给用户看所有雷的位置，break结束循环 这个zd(arr , x , y)是用来计算周围有多少个雷的...,arr是底层棋盘，x和y是输入的坐标 把周围8个坐标加起来，再减去8个字符0，就得到周围有多少个雷了，看看下面 在ASCII码表，字符0是48，字符1是49，我们可以发现字符0加1，就可以得到字符1，...周围有8个坐标也就是8个字符，8个字符如果都是0那么加起来就是384，如果说8个字符里有2个字符1，那么加起来就是386, 那么386减384等于2，也就相当于周围有2个雷，当然我们需要把2变成字符
本文适合小伙伴跟着一步步写 特别感谢老马的程序人生的帮助，本文有大量代码都是从如何利用 C# 抽象神经网络模型抄的 在人工智能模型有不同的问题可以选用不同的模型，本文主要写一个 BP 网络用于做分类，也就是写出一个简单的多分类人工智能和一个模拟二进制...而本文写的神经元是固定输入数量，也就是在神经元对象创建的时候需要告诉这个神经元可以收到多少个数量的输入 在神经元里面将会对每个输入添加一个权值，在神经网络的每个元可以收到多个输入，而对每个输入需要使用不同的权值计算...最简单的神经元就是将每个输入的值乘以一个权值然后加起来然后输出。...，每个输入对应一个权值，也就是 InputsCount 的数量和 Weights 元素数相同 /// /// 在神经网络的每个元可以收到多个输入，而对每个输入需要使用不同的权值计算...其实这样的定义对于某个元只需要特定的几个输入也是可以实现的，因为每个元会对每个输入一个权值，如果设置某个输入的权值为 0 那么相当于放弃这个输入。
但事实表中的度量并不都是可加的，有些是半可加性质的，另一些则是非可加性质的 半加性事实是指仅仅某些维度可加，例如库存，可以把各个地方仓库的库存加起来，或者把一个仓库不同的商品加起来，但是很明显不能把一个仓库同一商品在不同时期的库存加起来...银行的账户余额也是半可加事实的例子，可以把不同分行的账户余额加起来或者不同账户人的账户余额加起来，但是不能把不同月份的账户余额加起来。...在提供详细的业务用语属性方面所花的时间越多，数据仓库就越好； 在属性列值的给定方面所花的时间越多，数据仓库就越好； 在保证属性列值的质量方面所花的时间越多，数据仓库就越好。...当有一个或者多个维度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表上时，整个组合的形状就像雪花一样，这种架构被称为雪花架构。...定义粒度 定义粒度意味着对事实表行实际代表的内容和含义给出明确的说明，粒度传递了事实表度量值相联系的细节所达到的程度的信息。其实质就是如何描述事实表的单个行。
： 最后一个元素可以与之前的元素构成上升子序列，长度为已知长度+1 最后一个元素没有可组合的子序列，长度为1 最长上升子序列的结束位置未必是最后一个元素，因此需要遍历长度数组，选取最大值。...如果前i-1个元素中，某个元素的值，小于当前要更新的元素的值，那么就可以把当前元素接在这个元素后面。dp[i]的值就是dp[该元素的下标]+1。...意味着有多个维度。 f(i,j,k,c)四个维度分别表示： i,j：坐标 k：当前取多少个 c：最后一件的价值，由于是递增地取，也就是当前取的最大值 取的条件，w[i,j]的值等于c。...当前DP问题的解决方案是基于集合，集合有多种划分，目前的最后一步，有多种情况，把各种情况的方案数加起来，才是集合的值。 如果选，那么需要先判断是否符合可选的条件。...k表示当前取多少个，在上面的代码中用的是u。如果值为0，那说明没有取值，当然也就没选取最后一个。DP其实还是在枚举，不过是聪明的枚举，考虑了利用部分条件。
元算法（meta-algorithm）也叫集成方法（ensemble method），通过将其他算法进行组合而形成更优的算法，组合方式包括：不同算法的集成，数据集不同部分采用不同算法分类后的集成或者同一算法在不同设置下的集成...Adaboost有很多优点: 1)adaboost是一种有很高精度的分类器 2)可以使用各种方法构建子分类器，adaboost算法提供的是框架 3)当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的，而且弱分类器构造极其简单...迭代的停止条件就是达到了训练样本累加分类错误率为0.0或者达到了最大迭代次数。 （i）初始化训练数据的权值分布，每一个训练样本最开始时被赋予相同的权值：1/N。 ?...（ii）进行多轮迭代，迭代的停止条件就是达到了训练样本累加分类错误率为0.0或者达到了最大迭代次数L。用m = 1,2, ..., M表示迭代的第多少轮，也就是得到了多少个弱分类器，M值分布Dm的训练数据集学习，得到基本分类器： ? b.计算Gm(x)在训练数据集上的分类误差率 ?
这个算法有几个关键的参数： 采样率R，指的是需要分析的数据每秒钟有多少个采样 目标频率f，指的是需要检测并评价的这个频率的值 检测区段采样值数量N，也就是每N个采样这个算法会对频率f给出评价 检测区段包含目标频率的完整周期个数...8个不同的频率分别计算系数C，而参数N的选择非常关键，因为8个频率的K值都不同，我们要尽可能使得8个频率的K值四舍五入之后都误差尽可能小，经过检验，在采样率为8000的时候，N=205应该是一个最佳值，...你可以做一个测试： N= 针对N个采样值，对8个频率分别计算出了能量P之后，我们就可以开始评估这些能量值是否足以表明这N个采样中含有某个DTMF符号 DTMF符号和频率的对应关系如下： f1209133614771633...其它频率的能量P有没有很多接近Px和Py的？参考资料[2]中建议的方法为：首先取近Px和Py中较大的那个，设为Pm，如果其他频率的P值有2个以上达到了Pm的15.8%，那么认为是噪音导致，视为无效。...如果上述三个检验关卡都通过了，那么我们可以将这N个采样评估为包含一个DTMF符号，即Px和Py对应的频率组合对应的某个符号。
输出层可以有多个节点，多节点输出常常用于分类问题。 理论证明，任何多层网络可以用三层网络近似地表示。 一般凭经验来确定隐藏层到底应该有多少个节点，在测试的过程中也可以不断调整节点数以取得最佳效果。...(图中的红色箭头指示出某个节点的运算关系) 利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。 隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。...前面讲过，使用梯度下降的方法，要不断的修改k、b两个参数值，使最终的误差达到最小。...此后，对全部数据都反复进行这样的计算，直到输出的误差达到一个很小的值为止。...实际上批量更新的效果会更好，方法是在不更新权重的情况下，把记录集的每条记录都算过一遍，把要更新的增值全部累加起来求平均值，然后利用这个平均值来更新一次权重，然后利用更新后的权重进行下一轮的计算，这种方法叫批量梯度下降
：加工好的标签，有多少在真正被使用，有多少没人用，完全黑盒，不用的标签每天继续运行浪费计算与存储资源・标签加工效率低：当业务人员需要某个简单标签时，也需要提交需求给数据开发，加工到上线基本需要 2-3...交易金额）、或 DWD 层的明细表（每条交易记录一行数据）来加工最近 30 天购买次数这个标签，需要针对对应的字段进行求和，稍微涉及到一点 SQL 理解，有一些难度故该类使用场景多、对于业务人员有计算难度...（大于、小于、区间、有值、无值、包含等），通过规则化的在线配置完成标签加工。...5、组合标签模型标签可由业务人员创建。基于已生成的原子、规则、SQL、模型标签等，进行规则衍生，生成组合标签。...因为每个用营销活动，我们需要 5 个标签圈选出来一批人群，并查询出这群人的性别、年龄、月消费、会员等级、是否活跃用户等信息，加起来用到了 10 个标签左右，会涉及到 10 个表的 join 操作，客户集群资源不丰裕的情况
标签资产不可管：加工好的标签，有多少在真正被使用，有多少没人用，完全黑盒，不用的标签每天继续运行浪费计算与存储资源 · 标签加工效率低：当业务人员需要某个简单标签时，也需要提交需求给数据开发，加工到上线基本需要...）、或DWD层的明细表（每条交易记录一行数据）来加工最近30天购买次数这个标签，需要针对对应的字段进行求和，稍微涉及到一点SQL理解，有一些难度 故该类使用场景多、对于业务人员有计算难度，可在数仓中合并加工降低成本的标签...操作符（大于、小于、区间、有值、无值、包含等），通过规则化的在线配置完成标签加工。...5、组合标签 模型标签可由业务人员创建。基于已生成的原子、规则、SQL、模型标签等，进行规则衍生，生成组合标签。...因为每个用营销活动，我们需要5个标签圈选出来一批人群，并查询出这群人的性别、年龄、月消费、会员等级、是否活跃用户等信息，加起来用到了10个标签左右，会涉及到10个表的join操作，客户集群资源不丰裕的情况
40%定律的计算方法极其简便，只需要把一家公司当前的增长率和利润率加起来就可以了。...这一指标即为“效率值”，它衡量的是一家公司的效率，计算方法为增长率和自由现金流（FCF）率（自由现金流/净销售额）的总和。这种简单的计算方法对某个云计算公司的增长效率进行了量化。...在公司生命周期的不同阶段，效率值也会有变化。但是对于一般的已经上市几年的公司，如果效率值达到40%，就会被认为是一家优秀的上市公司。...事实上，我们发现，一家公司的效率值与上市SaaS公司的收益乘数（revenue multiple）有70%以上的相关性。收益乘数即公司市值和收益的比值，是投资者确定股票价格的度量标准。...其中的三家在被收购的时候，效率值的排名在前11位。尽管它们分属的行业不同，但是它们出色的增长率和盈利能力使它们成为各自行业中的佼佼者。 另外，所有这些公司的股票都相对廉价。
若要计算这个2bit的数的二进制有多少个1，则可以用这个数减去其二进制第二个位上的数字，得到的便是这个2bit数字的二进制中的1个个数。...); 在上面我们将数字每2个bit分一组，计算出这两个bit有多少个1，并将结果放到对应的组上。...这行代码的目的则是为了将相邻两组中的1的个数加起来。从而实现将数字二进制中4个bit为一组进行分组，并且每组中1的个数有多少个。...第五行 n = n + (n >> 16); 同理，计算32bit一组有多少个1。...分组的结果，计算8bit一组有多少个1 n = n + (n >> 8); //根据8bit分组的结果，计算16bit一组有多少个1，这里没过滤，有无效位 n = n + (n >> 16
基本过程如下： 假如说：已知明文Text，变换一个值 Nonce, 求SHA256(Text + Nonce)的结果是小于等于某个数值N，也就是说32Bytes或者256比特的数值里面高位至少有n个0...而2^256是一个天文数字，是现在所有超级计算机加起来计算上亿年都无法完成的计算(可能是现在全网计算能力的万亿*万亿*万亿倍在71430540814238958387154年完成，而太阳在5000000000...而且在区块链里面的哈希值通常是经过2次哈希的计算，也就是说有2^256 x 2^256 = 2^512次计算可能。...如果量子计算机有一天达到256个量子比特计算能力，那么仍然需要2^256次计算才能暴力破解。如果量子计算机有一天达到了512个量子比特计算能力，那么为啥不可以做三次或者以上的连续SHA256哈希呢？...而且可以持续水涨船高，来保持这种优势的。另外一种和哈希组合类似，我们也可以连续对一个明文组合加密，里面加上一定的Salt，那么也同样相当于增强了暴力破解所需的尝试比特位数。
加权求和的标准数学符号是， ? 不过为了简化，我在教程里使用女巫布莱尔的符号 ? 表示，刚好是一个加号和一个乘号的组合。 这个数学模型有什么意义呢？...下一步，对于每个点都进行这种运算，利用Y直线点和Y样本点计算误差，把误差累加起来，不断地更新b、k的值，由此不断地移动和旋转直线，直到误差变得很小时停住(收敛)。...- 一般凭经验来确定隐藏层到底应该有多少个节点，在测试的过程中也可以不断调整节点数以取得最佳效果。 计算方法： ?...(图中的红色箭头指示出某个节点的运算关系) - 利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。 - 隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。...此后，对全部数据都反复进行这样的计算，直到输出的误差达到一个很小的值为止。
，目标是假设某个索引存在的情况下，修改这些函数来模拟Cost的计算过程，来发现哪个索引存在的情况下对应的cost值最小。...再看一下ref类型访问方式的Cost计算过程中用到的cur_fanout变量，而这个值是来自info()中innodb_rec_per_key的值，它表示有多少个值满足等值条件，只需要在info()中实现...论文），采样后的数据对某列统计有多少个不同的值，之后使用采集到的总行数/不同值的个数来获取到innodb_rec_per_key值。...| 4.3 基于Workload的索引优化建议 具备了单SQL的索引优化建议能力后，那么在有限的存储空间的限制下（比如某个实例最多只能添加100G空间的索引），如果想给某个DB或者实例添加索引，添加哪些索引才能使整个数据库的性能提升达到最大化呢...我们需要定义一个叫CG-Cost (g) 的函数，其值为引用列组合g的workload中所有查询SQL的Cost的某个分数值，查询SQL的Cost可以通过优化器估计的成本（MySQL中explain给出的
动态规划练习题 1.给出不同面额的硬币以及一个总金额. 写一个方法来计算给出的总金额可以换取的最少的硬币数量. 如果已有硬币的任意组合均无法与总金额面额相等, 那么返回 -1。...初始条件为0，即0块钱需要0枚硬币 cost[0] = 0; for (int i = 1; i <= count; i++) { //先将cost的值设为无穷大...机器人试图达到网格的右下角。问有多少条不同的路径？...//或者最后一步向右走 //这两种方法加起来即为走到最后一点的方式 num[i]...opt[i - 2] + arr[i]); } return opt[arr.length - 1]; } 4.给定一个正整数s, 判断一个数组arr中，是否有一组数字加起来等于
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