序列 一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问 序列类型包括字符串、列表、元组、集合和字典，这些序列支持以下几种通用的操作，但比较特殊的是，集合和字典不支持索引...sname[start : end : step] 各个参数的含义分别是： sname：表示序列的名称； start：表示切片的开始索引位置（包括该位置），此参数也可以不指定，会默认为 0，也就是从序列的开头进行切片...3、序列相加 支持两种类型相同的序列使用“+”运算符做相加操作，它会将两个序列进行连接，但不会去除重复的元素 仅列表、元组、字符串类型支持 4、序列相乘 数字 n 乘以一个序列会生成新的序列，其内容为原来序列被重复...6、序列相关内置函数 函数 功能 len() 计算序列的长度，即返回序列中包含多少个元素。...注意，对序列使用 sum() 函数时，做加和操作的必须都是数字，不能是字符或字符串，否则该函数将抛出异常，因为解释器无法判定是要做连接操作（+ 运算符可以连接两个序列），还是做加和操作。
题意 请写一个程序，找到两个单链表最开始的交叉节点。 注意事项: 如果两个链表没有交叉，返回 null。 在返回结果后，两个链表仍须保持原有的结构。 可假定整个链表结构中没有循环。...取长度法 首先将两个链表都遍历一次，取到两个的长度,记作 m 和 n，如果两个链表有交叉，那么两个链表的最后一个节点，一定是一样的。...这里用样例中的两个链表举例， A 链表的的长度：n = 5， B 链表的长度：m = 6 ，如果两者有相交节点，那么最多也只能是从长度较少节点的头结点到未节点。...所以从较长链表 B 的第 m - n 位开始，从较短节点的头节点开始，依次向后，如果两个元素相同，则说明为交叉点。...p = p.next; length++; } return length; } } 原题地址 LintCode：两个链表的交叉
问题背景 输入正整数m,n，查找[m,n]区间的可逆素数。 可逆素数：可逆素数是指该数本身是一个素数，并且把该数倒过来也是一个素数。...方法一： 最简单的方法，依次除以【从2到数字本身（不包括本身）】，不存在余数是0的数，就是素数； 思路清晰，但是效率低，比如： 假如 n 是合数，必然存在非1的两个约数 p1 和 p2 ，其中p1的，肯定能被2整除；能被6整除的肯定能被3整除！...方法二： 去掉 math.sqrt(n)以后的数。...方法三：参考百度素数计算 去掉能被2，3，5整除的数。
交叉验证应用于时间序列需要注意是要防止泄漏和获得可靠的性能估计本文将介绍蒙特卡洛交叉验证。这是一种流行的TimeSeriesSplits方法的替代方法。...时间序列交叉验证 TimeSeriesSplit通常是时间序列数据进行交叉验证的首选方法。下图1说明了该方法的操作方式。可用的时间序列被分成几个大小相等的折叠。...使用TimeSeriesSplit进行交叉验证的主要好处如下: 它保持了观察的顺序。这个问题在有序数据集(如时间序列)中非常重要。 它生成了很多拆分 。几次拆分后可以获得更稳健的评估。...因此，初始迭代可能不能代表完整的时间序列。这个问题会影响性能估计。 那么如何解决这个问题? 蒙特卡罗交叉验证 蒙特卡罗交叉验证(MonteCarloCV)是一种可以用于时间序列的方法。...MonteCarloCV与TimeSeriesSplit的区别主要有两个方面: 对于训练和验证样本量，使用TimeSeriesSplit时训练集的大小会增加。
两个数对 (a, b) 和 (c, d) 之间的 乘积差 定义为 (a * b) - (c * d) 。...例如，(5, 6) 和 (2, 7) 之间的乘积差是 (5 * 6) - (2 * 7) = 16 。...给你一个整数数组 nums ，选出四个 不同的 下标 w、x、y 和 z ，使数对 (nums[w], nums[x]) 和 (nums[y], nums[z]) 之间的 乘积差 取到 最大值 。...- (2 * 4) = 34 解决方案 本题的基本思路就是贪心算法，这题我们只需要找出nums中的最大最小的两个数组值，那么就是找出nums中最大的两个元素的乘积和最小的两个元素的乘积，相减即可。...结语 本题目的难度不大，做法也很多，我用到的是贪心算法，就是遍历数后去找两个乘积。
问：如何用Python获取两个日期之间的日期？
import random def getTwoClosestElements(seq): #先进行排序，使得相邻元素最接近 #相差最小的元素必然相邻 seq = sorted(seq)...#无穷大 dif = float('inf') #遍历所有元素，两两比较，比较相邻元素的差值 #使用选择法寻找相差最小的两个元素 for i,v in enumerate(seq[:-1]...d = abs(v - seq[i+1]) if d < dif: first, second, dif = v, seq[i+1], d #返回相差最小的两个元素
主要介绍如何通过DeepDiff实现两个Excel文件数据的快速对比。 对于日常办公中需要处理数据的同学来说，有时候需要对比两个Excel表格（或者是数据库）的数据是否完全相同。...对于简单少量的数据，我们当然可以人工肉眼对比，但是如果数据量一大，那么最好还是借助工具实现。 这篇文章主要通过使用DeepDiff库，介绍了一种简单地对比两个Excel文件是否完全相同的方法。...首先，我们直接对两个不一样的DataFrame进行对比： 对比结果为{}，这在DeepDiff中是表示没有差异的意思，但是，这个结果显然不符合实际，因为我们的data1跟data3其实是完全不一样的才对...接下来进入我们的重头戏，对比data3和data4，为了对比这两个对象，我们可以先把数据转成列表，然后再设置DeepDiff中的ignore_order参数忽略字典元素的顺序： 可以看到，结果非常简单完美地实现了我们的对比需求...本文小结 本文只是对DeepDiff的使用场景进行了简单介绍，实际上基于这个Python库，我们还可以实现诸如JSON文件对比、数据库数据对比等拓展操作。
/** * 获取两个日期之间的日期 * @param start 开始日期 * @param end 结束日期 * @return 日期集合 *...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...plot_acf(data).show() # 绘制偏自相关图 plot_pacf(data).show() 某次运行得到的随机数据为： 营业额 2017-06-...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。...相应的偏自相关图为： ? 从偏自相关图形来看，也不存在截尾或拖尾，属于不平稳序列。 对于不平稳序列而言，要获得平稳序列的方法之一就是进行差分运算，请参考“相关阅读”第一条。
岁月 2018-10-25 14:33 在EA里我把一张序列图拖到另一张里面，然后想表示调用这张序列图的消息，怎么画？...这个图来自EA的帮助文件。但是。。。。。图上看起来挺好，还有阴影？EA里面的操作却不是那么一回事，Gate和引用片段粘不起来（至少目前我不会）。Visual Paradigm就做得很好，如下图 ?...不过，EA提供了另一种做法，就是右击序列图引用片段，快捷菜单选择Advanced|Show as Timeline，如下 ? ?
一是使用plot函数 画出两个向量的曲线，并将它们重叠在一起。...这样可以清楚地看到两个向量之间的差异 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos(x); plot(x,y1,x,y2) legend('sin(x)...','cos(x)') 二是使用stem函数 构造两个向量的差异向量，用stem函数绘制差异向量的高度 x = linspace(0,2*pi,100); y1 = sin(x); y2 = cos...y2; plot(x,y1,x,y2); hold on; stem(x,diff); legend('sin(x)','cos(x)','difference'); 三是bar函数 绘制差异向量的条形图
在iOS中，从一个app打开另一个app，这必然牵扯到两个app之间的交互和通信，像这种涉及到整个应用程序层面的事情，苹果有一个专门的类来管理——UIApplication。...二、实现两个app间的跳转 创建两个示例Demo，Test1Demo和Test2Demo，现在需要实现从Test2Demo跳转到Test1Demo中. 1、在被跳转的Test1Demo配置一个协议scheme...，这里命名为test（名字最好是英文并且跟你项目相关） targets -> info -> URL Types ->URL Scheme ->填写协议 ?...我们从上面可以知道，两个app之间的跳转只需要配置一个scheme，然后通过UIApplication调用它的对象方法openURL:即可实现，除此之外再也没有实现任何代码了。...而这之间是如何通信的呢？
查看当前没有add 的内容修改； git diff 查看已经add 没有commit 的改动 git diff --cached 查看当前没有add和commit的改动： git diff HEAD...或者 git status 查看任意两个版本之间的改动： git diff 版本号码1 版本号码2 比较两个版本号码的src 文件夹的差异 git diff 版本号码1 版本号码2 src 发布者：
如果时间序列大小不大，使用单个分割可能会导致不可靠的估计。 时间序列交叉验证 进行多次拆分是个好主意。这样做可以在数据的不同部分上测试模型。一种方法是使用时间序列交叉验证。...时间序列交叉验证就是scikit-learn中TimeSeriesSplit实现。 带间隙的时间序列交叉验证 可以在上述技术中增加训练和验证之间的间隙(图3)。这有助于增加两个样本之间的独立性。...这种方法可能在两种情况下有用: 数据量巨大 旧的观察已经过时了 这种变体也可以应用于训练样本和验证样本之间的间隙。 蒙特卡洛交叉验证 蒙特卡罗交叉验证是TimeSeriesSplit的另一种方法。...其中一种方法是阻塞K-Fold交叉验证。这个过程与之前相似，但是没有了打乱的部分。观察的顺序在每个块内保持不变，但在它们之间的关系被打破了。 这种方法对于平稳时间序列是很方便的。...hv-Blocked K-Fold交叉验证 可以尝试通过在两个样本之间引入间隔来增加训练和验证之间的独立性。这就是一种称为hv-Blocked K-Fold交叉验证的方法。
25:计算两个日期之间的天数 查看 提交 统计 提问 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定两个日期，计算相差的天数。...相邻两个整数之间用单个空格隔开。 年份范围在1~3000。保证日期正确且结束日期不早于起始日期。输出输出一个整数，即是两个日期相差的天数。...样例输入 2008 1 1 2009 1 1 样例输出 366 提示闰年被定义为能被4整除的年份，但是能被100整除而不能被400整除的年是例外，它们不是闰年。闰年的2月份有29天。...>bgmonth>>bgday; 12 cin>>enyear>>enmonth>>enday; 13 for(int i=bgyear;i的差异
计算两个日期之间的天数很实用,我一般用sq SELECT DATEDIFF("2089-10-01","2008-08-08") AS "北京奥运会开幕式天数" 如果用Go计算两个日期之间的天数，可以使用...计算时间差：使用两个 time.Time 对象，可以通过调用它们之间的 Sub 方法来计算它们的时间差。这将返回一个 time.Duration 类型的值。...相应的 Go 代码示例： package main import ( "fmt" "time" ) // 计算两个日期之间的天数差 func daysBetweenDates(date1, date2...()-u.nsec()) 计算出来两个日期之间的差值 // sec returns the time's seconds since Jan 1 year 1. func (t *Time) sec()...ext字段的设计目的是为了在Time值中提供足够的信息来支持不同的时间操作，包括时间点的比较、持续时间的计算以及时间的序列化与反序列化。
x_e(n) + x_o(n) 共轭对称序列 x_e(n) 与 原序列 x(n) 之间的关系如下 : x_e(n) = 0.5[x(n) + x^*(-n)] 共轭反对称序列 x_o(n)...与 原序列 x(n) 之间的关系如下 : x_o(n) = 0.5[x(n) - x^*(-n)] 2、因果序列 ① 离散时间系统因果性 : " 离散时间系统 " n 时刻 的 " 输出 " ,...) 与 原序列 x(n) 之间的关系 , 可以得到 h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] 其中 , 将 h(n) = 0 代入上式 , 可得到 h_e(n) =...与 原序列 x(n) 之间的关系 , 可以得到 h_o(n) = 0.5 \times [h(n) - h(-n)] 其中 , 将 h(n) = 0 代入上式 , 可得到 h_o(n) = 0.5..., 共轭对称序列 x_e(n) 与 原序列 x(n) 之间的关系 , 可以得到 h_e(n) = 0.5 \times [h(n) + h(-n)] 其中 , 将 h(-n) = 0 代入上式
本文将简要介绍如何使用四元数方法计算两个分子之间RMSD，同时附上简单的示例Python代码。 1....我们的目标是使用四元数方法，写出一个可以计算A、B两个分子之间RMSD值的Python脚本rmsd.py，即在给出两个坐标文件a.xyz和b.xyz后，输入如下命令： $ ....基本思路 RMSD的计算公式很简单，主要难点在于怎样将两个分子放在尽可能”相近“的位置上计算。换言之，RMSD会随着两个分子的相对位置变化而变化，我们需要找到RMSD最小的时候对应的相对位置。...假如我们对第二个水分子做一些平动和转动（为保持直观感受，假设两个分子都固定在xy平面），那么RMSD的值就会发生改变： 除了平动和转动会影响RMSD，原子之间的编号顺序也会产生影响，比如下图： 假设四个灰色原子是同样类型的原子...由此我们可以看出，在计算两个分子RMSD值之前，还至少需要四个步骤：确认两个分子的原子类型和数量相等、优化同类原子的编号顺序、优化分子的平动和优化分子的转动。 3.
什么是自相关以及为什么它在时间序列分析中是有用的。 在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。...在这篇简短的文章中，我想回顾一下:什么是自相关，为什么它是有用的，并介绍如何将它应用到Python中的一个简单数据集。 什么是自相关? 自相关就是数据与自身的相关性。...我们不是测量两个随机变量之间的相关性，而是测量一个随机变量与自身变量之间的相关性。因此它被称为自相关。 相关性是指两个变量之间的相关性有多强。...如果值为1，则变量完全正相关，-1则完全负相关，0则不相关。 对于时间序列，自相关是该时间序列在两个不同时间点上的相关性(也称为滞后)。也就是说我们是在用时间序列自身的某个滞后版本来预测它。...数学上讲自相关的计算方法为: 其中N是时间序列y的长度，k是时间序列的特定的滞后。当计算r_1时，我们计算y_t和y_{t-1}之间的相关性。 y_t和y_t之间的自相关性是1，因为它们是相同的。
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