一、获取建筑年代数据 1.数据说明 荷兰市政当局将有关建筑物和地址的基本信息记录为一个名为 Basisregistraties Adressen en Gebouwen[1] (简称为BAG，地址和建筑物的基本登记数据...它包含与建筑物中每个地址相关的建造年份、当前使用情况和注册状态。并且BAG 数据集每月更新一次。本文使用2020年5月30日编译的数据。...我们获得了预处理的3D BAG数据[2]，下载BAG (EPSG:28992) Geopackage[3]包，具体见下表，其中的包括阿姆斯特丹大都市区的 182,737 个地址。...每个地址都与建筑物占地面积几何形状相关联，其中 173,863 个地址包含有效的施工年份。表 1 显示了建筑年龄数据的样本，包括原始建造年份、文件日期、几何形状和唯一识别号。...bag-light.gpkg的文件树 我们会使用woonplaats的城市区域（注意是Polygon）和 pand的建筑底面。
02国际热点本章仅随机选取五个境外事件或涉及到其他国家和著名海外机构的事件。以下为监测到的情报数据，D&D系统不做真实性判断与检测。...价格：未知2.3.澳大利亚、比利时、加拿大、丹麦、德国、法国、荷兰、西班牙、阿联酋和英国消费者数据泄露涉及国家/组织：澳大利亚、比利时、加拿大、丹麦、德国、法国、荷兰、西班牙、阿联酋和英国售卖人：Dreamstime...样例数据：大量数据数据量：未知详情：售卖者称持有澳大利亚、比利时、加拿大、丹麦、德国、法国、荷兰、西班牙、阿联酋和英国等多个国家消费者数据信息内容包括名字、姓氏、电子邮件、电话、地址、城市、邮政编码、国家...数据文件类型：未知泄露信息：名字、姓氏、电子邮件、电话、地址、城市、邮政编码、国家、IP等。...Fonebet是一家在俄罗斯和哈萨克斯坦运营的体育博彩公司。该数据库包含约100万行，其中包含赌博爱好者的姓名（1,048,526），电子邮件（1,050,361）和电话号码（264,800）等。
提示： 0 <= s.length, t.length <= 1000 s 和 t 由英文字母组成 思路 这道题目如果不是子序列，而是要求连续序列的，那就可以考虑用KMP。 这道题目相对于72....但相对于刚讲过的动态规划：392.判断子序列就有难度了，这道题目双指针法可就做不了了，来看看动规五部曲分析如下： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 dp[i][j]：以i-1为结尾的s子序列中出现以...这里可能有同学不明白了，为什么还要考虑 不用s[i - 1]来匹配，都相同了指定要匹配啊。...例如：s：bagg 和 t：bag ，s[3] 和 t[2]是相同的，但是字符串s也可以不用s[3]来匹配，即用s[0]s[1]s[2]组成的bag。...当然也可以用s[3]来匹配，即：s[0]s[1]s[3]组成的bag。
物品为： 重量 价值 物品0 1 15 物品1 3 20 物品2 4 30 问背包能背的物品最大价值是多少？ 一维dp数组（滚动数组） 对于背包问题其实状态都是可以压缩的。...这就是滚动数组的由来，需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层。 读到这里估计大家都忘了 dp[i][j]里的i和j表达的是什么了，i是物品，j是背包容量。...dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。 一定要时刻记住这里i和j的含义，要不然很容易看懵了。...>= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量 dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } 这里大家发现和二维...（这里如果读不懂，就在回想一下dp[j]的定义，或者就把两个for循环顺序颠倒一下试试！） 所以一维dp数组的背包在遍历顺序上和二维其实是有很大差异的！，这一点大家一定要注意。
_synchronized_on(event)和event 查看dispatch函数源码 func dispatch(_ bag: Bag) { bag._value0?...(event)首先执行事件的回调 判断bag._onlyFastPath的情况，默认会开启快速通道!..._observers } 初始化的时候带有一个属性保存一个信号 事件响应：新事件会覆盖原来的事件 其他流程和publish一样 ReplaySubject ReplaySubject 发送源Observable...其他流程照旧 源码里面就是相对于BehaviorSubject的储存属性变成了集合 AsyncSubject AsyncSubject只发送由源Observable发送的最后一个事件，并且只在源Observable..._observers.removeAll() Variable Variable废弃了，这里贴出代码以供大家遇到老版本! 由于这个Variable的灵活性所以在开发里面应用非常之多！
作者通过对谷歌街景数据的研究，发现下列结论☟ 房子的特征与居民的发生车祸风险相关， 与谷歌街景的其他研究用途相比，此模型数据特征来自于地址，并不是按照邮政编码或地区进行汇总，可能存在更为精细的划分； 从地址中提取的数据...建模数据收集方法与特点 保险公司之前进行的风险建模和定价，通常只使用邮政编码这一特征。然而汇总到邮政编码的索赔数据仍然太不稳定，所以还需要进一步地调整。...图1.位于同一邮政编码中不同房屋的示例，根据当前保险公司的模型，这些房屋的居民具有相同的预期索赔频率。...保险公司还提供了这些保单的财产损失索赔的预期频率，是根据他们目前最好的风险模型进行估计的，是根据客户的邮政编码进行分区的。 ? ?...图2.使用注释功能将为数据库中提供的地址，匹配收集谷歌卫星视图和谷歌街景图像。 对图像中可见的房屋中以下特征作了说明：居民的年龄、状况、财富以及邻近地区其他建筑物的类型。
如果这几种背包，分不清，我这里画了一个图，如下： 416.分割等和子集1 至于背包九讲中其他背包，面试几乎不会问，都是竞赛级别的了，leetcode上连多重背包的题目都没有，所以题库也告诉我们，01背包和完全背包就够用了...物品为： 重量 价值 物品0 1 15 物品1 3 20 物品2 4 30 问背包能背的物品最大价值是多少？ 以下讲解和图示中出现的数字都是以这个例子为例。...确定递推公式 再回顾一下dp[i][j]的含义：从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。...(); } 总结 讲了这么多才刚刚把二维dp的01背包讲完，这里大家其实可以发现最简单的是推导公式了，推导公式估计看一遍就记下来了，但难就难在如何初始化和遍历顺序上。...else: # 定义dp数组: dp[i][j] 前i个物品里，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。
，不正确的行尾和不正确的引号。...例如，它允许您查找两个邮政编码之间的距离，并通过输入国家/地区和邮政编码来提供地理信息。...对许多国家/地区来说,纬度/经度是通过在主要的geonames数据库中搜索邮政编码的地名来确定的, administrativedivisions和邮政编码的数值邻近度是地名消歧的因素。...对于找不到主要的geonames数据库中对应的地理名称的邮政编码和地名,计算相邻邮政编码的平均纬度/经度。...# 追加列表以存储数据 print(f"Extraction of {year} and {city} for {tag} completed") 请注意，我在这里定义了便利设施如餐厅和酒吧
作者简介：一名在校计算机学生、每天分享Python的学习经验、和学习笔记。 ...开发者： 三.Python语言特点 四.python应用方向 五.python寄语 ---- 前言： 本章将开始Python编程的介绍（入门）日后将持续更新从入门到实战。...IDE for Professional Developers by JetBrains 建议编辑器：Python 2018社区版 二.python介绍 1.Python来源 Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多...Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。...2.Python LOGO（蟒蛇） 3.Python开发者： 吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum） ，是一名荷兰计算机网络豆的主页，他作为 Python 程序设计语言的作者而为人们熟知
在这样的实际应用中，有三大类自然语言处理任务最为常见： 识别不同的用户/客户群（如预测客户流失量、生命周期价值、产品偏好） 准确地检测和提取不同类别的反馈信息（如正面和负面的评论/意见、衣服尺寸等特定属性的提及频率...） 根据用户的意图对文本信息进行分类（如请求基本帮助、紧急问题） 尽管自然语言处理领域有很多在线的论文和教程资源，但很少有一些比较高效的指引和提示，以方便我们快速上手并解决这里的问题。...该向量的大部分元素都是0，因为相对于完整的词汇表，每个句子都只是一个非常小的子集。...由于我们可以对模型的预测系数进行提取和排序，用词袋模型(bag-of-words)和Logistic回归模型很容易就能计算出单词的重要性。...步骤6：词汇结构的统计 TF-IDF嵌入模型 为了让模型专注于学习更有意义的词汇，我们可以在词袋模型上面使用TF-IDF评分（术语频率，逆文档频率）。
对于一组不同重量、不可分割的物品，我们需要选择一些装入背包，在满足背包最大重量限制的前提下，背包中物品总重量的最大值是多少呢？ 假设背包的最大承载重量是9。...,N,maxweightinbag);//不选择当前i物品，cw不更新 if(curWeight+bag[i] <= MaxWeight)//选择当前i物品，cw更新 {//没有达到极限...只需要在最后一层，找一个值为true的最接近 MaxWeight（这里是9）的值，就是背包中物品总重量的最大值。...我们发现，在递归树有几个节点的 i 和 cw 是完全相同的，比如（2，2，4）和（2，2，3）。...这里数组存储的值不再是bool类型的了，而是当前状态对应的最大总价值。 把每一层中（i，cw）重复的状态（节点）合并，只记录cv值最大的那个状态，然后基于这些状态来推导下一层的状态。
这就是滚动数组的由来，需要满足的条件是上一层可以重复利用，直接拷贝到当前层。 读到这里估计大家都忘了 dp[i][j]里的i和j表达的是什么了，i是物品，j是背包容量。...dp[i][j] 表示从下标为[0-i]的物品里任意取，放进容量为j的背包，价值总和最大是多少。 一定要时刻记住这里i和j的含义，要不然很容易看懵了。...， 所以递归公式为： dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); 可以看出相对于二维dp数组的写法，就是把dp[i][j]中i的维度去掉了。...>= weight[i]; j--) { // 遍历背包容量 dp[j] = max(dp[j], dp[j - weight[i]] + value[i]); } } 这里大家发现和二维...（这里如果读不懂，就在回想一下dp[j]的定义，或者就把两个for循环顺序颠倒一下试试！） 所以一维dp数组的背包在遍历顺序上和二维其实是有很大差异的！，这一点大家一定要注意。
前几天，在NeurIPS 2021上，RosettaCommons的Gray Lab团队展示了抗体预训练模型AntiBERTy，相对于AntiBERTa的参数量增加了10倍，并展示了如何用于分析抗体在体内的亲和成熟轨迹以及抗体...由于免疫组库中的数据都是没有标签的数据，作者利用克隆扩增率和抗原结合直接的关系做为noisy label，假设那些出现频率高的抗体序列为binder，反之为non-binder。...MIL的构架分为两部分包括实例的Instance embedding和Bag classification两部分来进行弱监督式学习。...在Bag classification中使用gated attention对64条Instance embedding进一步池化，最后接上2层的NN来预测64条序列(Bag)的label标签，使用的是交叉熵训练了...特别注意的是，训练使用的bag中binder和non-binder的采样频率是均等的。
，以测量城市地区的收入，拥挤度和环境匮乏 From：英国伦敦帝国理工学院 摘要：以大规模和低成本收集的数据（例如卫星和街道图像）有可能显着提高分辨率，空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。...对于伦敦的每个邮政编码（ONS，2017），API返回Google最近拍摄的最近可用全景图像的唯一标识符（如果有）。时间戳记从2008年到2018年不等。...全景图图像可用于145,756个邮政编码中，对应于119,238个独特的全景图。...通过指定相对于车辆的摄像头方向（即0°，90°，180°，270°）以覆盖360°的视野，我们为每个全景图使用了四个图像切口。...MSLinSAT在该区域上做得更好，因为卫星瓦片帮助网络识别海德公园实际上位于市中心内，因此相对于市区其他地方的公园而言，空气质量较差。希思罗机场周围地区也观察到了类似的模式。
原文作者：Rohit Gupta和Siddhartha Devapujula介绍每天有数百万用户访问 Myntra 来更新他们的衣柜，平台上随时都有数百万件商品列出。...我们的损失函数变成更新损失函数在哪里x_u、y_i、y_j 是用户 u、项目 i 和项目 j 的嵌入。...学习 Pincode 嵌入我们在模型中使用邮政编码作为位置的代理。我们的目标是根据用户所属的邮政编码提供商品推荐。我们学习邮政编码和项目嵌入，而不是通常的用户和项目嵌入，然后将其用于下游推荐任务。...我们的交互矩阵由邮政编码和商品组成，每个单元格中的值表示该邮政编码和商品之间的历史交互。如果该邮政编码至少有 K 个该商品的订单，我们将矩阵中的值设置为 1。（K 是一个超参数）。...请注意，我们在这里测量的是 k = 100 到 k = 5000 的 nDCG，与推荐系统中的 k 的通常值（1 到 20）相比，这个值相当大，因为这里我们测量的是每个邮政编码集群的 nDCG，而不是每个用户或会话的
文件协议应用了简单的XML格式，一共用到6个标签，其中关键标签包括链接地址、更新时间、更新频率和索引优先权。...lastmod:页面最后修改时间 loc:页面永久链接地址 priority:相对于其他页面的优先权 url:相对于前4个标签的父标签 urlset:相对于前5个标签的父标签 我将一句一句分解讲解这个...http://www.keyusoft.cn用描述出具体的链接地址，这里需要注意的是链接地址中的一些特殊字符必须转换为XML(HTML)定义的转义字符，如下表：...Google的机器人会在索引此链接前先和上次索引记录的最后更新时间进行比较，如果时间一样就会跳过不再索引。...TZD，TZD指定就是本地时间区域标记，像中国就是+08:00了 always用这个标签告诉Google此链接可能会出现的更新频率，比如首页肯定就要用
他有三个简单的公式： Support(X, Y) = Freq(X, Y) / N ：它表示 X 和 Y 一起出现的概率。它是 X 和 Y 一起出现的频率除以 N。...Confidence(X, Y) = Freq(X, Y) / Freq(X) ：表示购买产品X时购买产品Y的概率。X 和 Y 一起出现的频率除以 X 出现的频率。...X 和 Y 一起出现的概率是 X 和 Y 分别出现的概率的乘积。它陈述了一个表达式，例如当我们购买一种产品时，购买另一种产品的概率会增加多少倍。...下面我们将使用Apriori Algorithm向用户推荐相应的产品 数据预处理 这里我们使用的数据集是online retail II dataset !...这里将通过应用 applymap 并执行操作来遍历所有单元格。
能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发......答：工资还是比较高的，但是这边的税也很高。码农工资就算在荷兰高位的，也就是ssp之类的也和国内跟北美无法比。...我觉得好的地方是买房和读书都可以退税，可以继续学习进修；另外买房无首付而且利率很低... 问：荷兰的城市包容性如何？...答：天气好的时候心情愉悦哪哪都美；天气不好时心情会很差，有时会觉得孤独有时而且会怀疑背井离乡来这里是为啥。 父母也舍不得我走，加上CCAV总说国外不好。但相对于归属感，我更喜欢自由。...不过平时会多和父母视频聊聊，有家庭。看你是男生还是女生...男生我估计够呛。不过可以带上女朋友出来嘛，荷兰的合法关系里还有一个叫Partner。 问：荷兰目前的计算机行业哪方面人才去缺口比较大？
BRIEF描述子公式：b_i其中 是描述子的第 个元素， 是像素处的亮度， 和 是比较的两个像素点相对于patch中心的偏移量。...使用二进制构建Bag of Words模型，通过二值聚类(k-medians)将二值描述子空间离散化为视觉词汇。实现了直接索引和反向索引，加快了相似图像检索和几何验证过程。...不同于其他特征，这里离散的是二值描述子空间，建模更紧凑。语义树通过层次的k-medians聚类建立。v_2先对训练样本做k-medians聚类，取中心。...两个bag-of-words向量 和 的相似性计算为：除了bag of words和反向索引外,文章还提出使用直接索引，存储每个图像的单词及其对应特征。...BRIEF更快，但对尺度和旋转变化敏感。BRIEF更适合匹配远距离对象，SURF适用于近距离变化大。k=3其次，需要一定数量的时间一致检测才能检测环回。 的结果最佳，对于不同频率稳定。
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