在医学中,经常会遇到评价两种或多种检测、测量方法结果一致性(agreement)的问题。一般情况下,其中一种方法是目前广泛应用的被称为“金标准”的方法,而另一种则是更先进、更便于应用的方法。通过对两种测量方法进行一致性评价可以回答“这两种方法能否相互替代”这样的问题, Bland-Altman正是广泛使用的一种一致性评价方法。
在以前的文章里面,我们已经讲到过,不仅仅是 Python,很多编程语言里面,浮点数都不一定是精确的。最常被用来作为例子的是:0.1 + 0.2。在 Python 里面,这个加法的结果如下图所示:
学 Python 也有一段时间了,一直维持在入门阶段,最近想集中精力精进下编码能力,所以把刷题当作一个练习,也看看自己能坚持几道题。
这道题是给一个非负整数数组和整数 k,判断数组是否含有连续子数组,其大小至少为 2,总和为 k 的倍数,即总和为 n*k,其中 n 也是一个整数。
https://leetcode-cn.com/problems/maximum-difference-between-increasing-elements/
分析Linux服务器 IO 进程,分别按 读 和 写 的进程排序,默认显示前5行。功能类似 Linux Shell pidstat命令。
假设这是一个关于广告费与网站点击量的数据集,我们需要预测投入更多的广告费网站点击量是多少。
最暴力的解法就是三重循环,这里我们是使用二重循环然后看一下其求和结果是否是范围内的数的平方。
Given an array A of integers, return the length of the longest arithmetic subsequence in A.
抛开移动的过程只看移动完成的结果。记图片左上角为顶点 (0, 0),正方形边长为 N,要使得两张图片有重叠,那么其中一张图片移到的某一点 (x, y) 一定与另外一张图片的顶点 (0, 0) 重合。
给定一个整数数组,返回所有数对之间的第 k 个最小距离。一对 (A, B) 的距离被定义为 A 和 B 之间的绝对差值。
提起祖冲之,大家最熟悉的就是他在计算圆周率π方面的杰出贡献,祖冲之在前人研究圆周率的基础上进一步得出精确到小数点后7位的结果,给出不足近似值3.1415926和过剩近似值3.1415927,即:
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 SlopOne是一个非常简单的协同过滤算法。他的基本思想非常简单,如果用户u已经对物品j打过分,现在对物品i进行打分,那么只需要计算出同时对物品i和物品j打分的用户中他们分数之差的平均,那么我们就可以根据这个分数之差来计算用户u对物品i的打分了,当然,这样的物品j也有很多歌,有的物品和j共同大份的用户比较少,有的比较多,那么显而易见的是共同打分多的那个物品在评分是所占的比重应该大一些。
https://leetcode-cn.com/problems/smallest-range-ii
在前面的文章中讲过,很多模型的假设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
计算经纬度的代码网上一搜一大把,通常是单点距离的计算,无法实现批量计算,本文将利用pandas实现亿级经纬度距离代码的实现。 最短距离计算建议参考下文,mapinfo能够很好的实现。 MAPINFO 最小站间距统计
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k 。你可以将 nums 划分成一个或多个 子序列 ,使 nums 中的每个元素都 恰好 出现在一个子序列中。
leetcode每日一题:376.摆动序列:https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence/
两个数的和。给一个数组和目标 target,求数组中两个数的和为 target 的数的索引。
在变量筛选中,通过衡量特征所包含信息量大小,决定是否删除特征,常用的指标有单一值占比、缺失值占比和方差值大小。
由于工作需要,在项目中遇到一个棘手的问题,如何将(mssql)数据库中的BLOB文件转成cad可见图形
我们继续研究算法面试题型中最复杂的动态规划类型。题目如下:给定一个含有正整数的数组,请给出算法将其分成两个子数组,使得他们的元素和相等。例如给定数组[2,3, 5, 6],它可以分割成两个数组[2,6],[3,5],两个字数组的和都是8.
数组 nums1 和 nums2 的 差值平方和 定义为所有满足 0 <= i < n 的 (nums1[i] - nums2[i])^2 之和。
在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。
对于数据分析师而言,统计学必定是一门绕不开的学科。我今生做数据科学家已经无望了,但就工程角度来讲,致力于大数据行业,了解一些必备的统计学知识仍有必要。Data Science from Scratch的第5章讲解了统计学初级知识,对于我这样的门外汉而言,可谓恰到好处。尤喜书中还给出Python的代码示例,对于程序员而言,这是了解概念知识的利器。 统计学会描述一组数据,并通过一些常用的统计运算甄别出数据的规律,从而帮助分析师能够更好地理解数据。统计学中最常见的运算自然就是计数(count)、最大值(max)、
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了,所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关,放到一起来记录下。
给定两个整数数组 a 和 b,计算具有最小差绝对值的一对数值(每个数组中取一个值),并返回该对数值的差。
博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程,以及使用python自己实现算法,但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,
题目链接: 45. 最大子数组差 给定一个整数数组,找出两个不重叠的子数组A和B,使两个子数组和的差的绝对值|SUM(A) - SUM(B)|最大。 返回这个最大的差值。 Example: 给出数组 [1, 2, -3, 1], 返回 6 (|SUM([1,2]) - SUM([-3])|) 注意事项:子数组最少包含一个数 解题思路: 这题给人的第一感觉是可以用到最大子段和 Q53 Maximum Subarray。我们需要将数组划分为不重叠的两部分,求出左边最大子段和 leftMax,以及右边最小子段和
正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initialized_value()属性,就是初始化的值,使用方法如下:
解码 decode回忆上次内容code就是码最早也指电报码后来有各种编码、密码、砝码、条码都指的是把各种事物编个号encode就是编码编码就是给事物编个号📷📷编辑编码基本了解了给事物编号就是编码怎么通过编号找到原来的事物呢?解码解码是编码的逆运算解铃换需系铃人📷📷编辑上次把白菜编上号这次扫到号知道是白菜扫到码就知道这个条码对应这个大白菜并知道价格📷📷编辑这解码用英文怎么说呢?解码(decode)de 的意思是相反的defuse 解除保险炸弹引信decolor 漂白defame 中伤destruct
Pandas 是一个非常厉害的 Python 库,它可以帮助我们更简单高效地处理各种形式的数据。你可以把它想象成一个数据魔术师,能将各种数据如 excel表格、数据库、网页数据等变成Python可以理解和操作的形式。有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。
Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考:极客学院的数据读取 这里介绍下: TF生成数据的方式 正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initiali
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/wiggle-subsequence
最近的一个项目中的需求要对一堆元素进行排序,排序的依据是元素在页面上面的坐标位置,然后按照顺序给所有元素一个编号。如下图所示:
在一个项目中,我们需要计算两个函数 f(x) 和 g(x) 在 x 的值从 0 到 1000 之间的交点。为了找到交点,我们需要不断地运行这两个函数,并比较它们的结果。当 f(x) 等于 g(x) 时,我们找到了交点并停止循环。
已知样本分类,每种分类的样本占比数,及样本总数,需要随机获取这些分类的样本。比如,我有4种任务,分别为任务A,任务B,任务C,任务D, 每种任务需要重复执行的总次数为1000,每次执行随机获取一种任务来执行,不同分类任务执行次数占比为 A:B:C:D = 3:5:7:9
给定一个包括 n 个整数的数组 nums 和 一个目标值 target。找出 nums 中的三个整数,使得它们的和与 target 最接近。返回这三个数的和。假定每组输入只存在唯一答案。
Python 的学习者中,有相当一部分是冲着爬虫去的。因为爬虫可以帮你解决很多工作和生活中的问题,节约你的生命。不过 Python 还有一个神秘而有趣的应用领域,那就是量化交易。 量化交易,就是以数学模型替代人的主观判断来制定交易策略。通常会借助计算机程序来进行策略的计算和验证,最终也常直接用程序根据策略设定的规则自动进行交易。 Python 由于开发方便,工具库丰富,尤其科学计算方面的支持很强大,所以目前在量化领域的使用很广泛。市面上也出现了很多支持 Python 语言的量化平台。通过这些平台,你可以很方
给一个只由0和1组成的字符串,找一个最长的子串,要求这个子串里面0和1的数目相等。 解题思路: 这样一种巧妙的解法:定义一个数据 B[N], B[i] 表示 A[0...i] 中 num_of_0 - num_of_1,即 0 的个数与1 的个数的差。 那么如果 arr[i] ~ arr[j] 是符合条件的子串,一定有 B[i] = B[j],因为中间的部分 0、1 个数相等,相减等于0。 只需要扫一遍 A[N] 就能把 B[N] 构造出来了。 时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(n) Python 实现
https://leetcode-cn.com/problems/smallest-range-i/
Python 是一门初见简单、深入后愈觉复杂的语言。拿 Python 里最重要的“对象”概念来说,Python 为其定义了多到让你记不全的规则,比如:
此时,虽然达到了群友的要求,但是感觉结果并不太直观。大家可以根据真实的业务场景需要进行一下格式化输出,下面的代码提供大家一种思路。
今天还是给大家推荐一篇 Python 优质文章,主要讲解 Python 中我们应该注意的一些规则。熟悉规则,并让自己的代码适应这些规则,可以帮助我们写出更地道的代码,事半功倍地完成工作。
中文链接:https://leetcode-cn.com/problems/predict-the-winner/ 英文链接:https://leetcode.com/problems/predict-the-winner/
梯度下降是深度学习的精髓,以至于可以说深度学习又可称为gradient learning。
这个是Python的月经问题,官方公开日志说明中,没半只字提到CPython 3.12的性能改善问题。目前还没有官方渠道有提供性能测试
这一题其实还好,要使得差值最小,那么选取的k个数一定是连续的,然后我们只需要对原数组进行排序之后比较窗口为k的数据之中最小的差值。
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/minimum-absolute-difference-in-bst/
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