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2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最

2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔为长度最多为 k 的一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组的中的所有值都会变为该子数组中的最大值。...返回将数组分隔变换后能够得到的元素最大和。 注意,原数组和分隔后的数组对应顺序应当一致,也就是说,你只能选择分隔数组的位置而不能调整数组中的顺序。...解释: 因为 k=3 可以分隔成 1,15,7 2,5,10,结果为 15,15,15,9,10,10,10,和为 84,是该数组所有分隔变换后元素总和最大的。...若是分隔成 1 2,5,10,结果就是 1, 15, 15, 15, 10, 10, 10 但这种分隔方式的元素总和(76)小于上一种。 力扣1043. 分隔数组以得到最大和。...答案2022-05-06: 从左往右的尝试模型。0到i记录dpi。 假设k=3,分如下三种情况: 1.i单个一组dpi=i+dpi-1。 2.i和i-1一组。 3.i和i-1和i-2一组。

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    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分|附代码数据

    自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #将带有训练数据的数据框更改为矩阵...通过可视化整个地图上的权重向量,我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment

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    【视频】R语言支持向量分类器SVM原理及房价数据预测应用及回归、LASSO、决策树、随机森林、GBM、神经网络对比可视化

    二、最大边缘分类器 最大边缘分类器的核心在于计算每个训练数据观测值到给定分割超平面的距离。其中,观测值到超平面的最小距离的长度被定义为边际。边际值最大的分割超平面,就被称作最大边缘超平面。...例如,从图2中可以看到不同 (c) 值对分类结果的影响。...从R方的结果来看,R方等于93%,因此,模型解释了房屋价格大部分的方差,可以说模型的拟合效果非常良好 残差表现来看模型的拟合好坏 左上方的图是一个散点图,用于表示拟合值和残差的关系。...接下来的图是一个散点图,表示拟合值的标准化偏差和残差的关系,其意义与上述相似。右上方的图显示随机误差项服从正态分布,这是因为正态QQ图可以近似视为一条直线。...右下方的图进一步证实了第二个观察值是一个异常值,它对回归方程的影响相对较大。

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    R语言使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    p=18726 自组织映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #...通过可视化整个地图上的权重向量,我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som_clust[som_modl$unit.clasf] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment

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    数据分享|Python爱彼迎Airbnb新用户体验数据XGBoost、随机森林预测

    数据源准备 : 数据源包含训练集用户数据与测试集用户数据,用户数据包含id, 性别,年龄,创建账户时间,第一次预定时间,目的地城市(需预测值)等。 首先将训练集数据与测试集数据整合在一起。...查看数据并清洗数据,处理脏值 。 将年龄中的离群值(100)删除。 特征转换 : 通过画图(柱状图,箱形图)直观展示每个特征的分布情况和该特征对于预测值的影响。...划分训练集和测试集 为了证实模型的准确性,将训练集中的数据再分为训练集和测试集。当账户创造时间为2014年以前时,数据为训练集,2014年为测试集。...当我们训练完成得到k棵树,我们要预测一个样本的分数,其实就是根据这个样本的特征,在每棵树中会落到对应的一个叶子节点,每个叶子节点就对应一个分数 最后只需要将每棵树对应的分数加起来就是该样本的预测值。...点击标题查阅往期内容 R语言贝叶斯广义线性混合(多层次/水平/嵌套)模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据 Python中的Lasso回归之最小角算法LARS 高维数据惩罚回归方法:主成分回归

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    使用自组织映射神经网络(SOM)进行客户细分

    p=18726 _自组织_映射神经网络(SOM)是一种无监督的数据可视化技术,可用于可视化低维(通常为2维)表示形式的高维数据集。在本文中,我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...R中的SOM 训练 R可以创建SOM和可视化。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data\[, c(3,4,5,8)\] #将带有训练数据的数据框更改为矩阵...通过可视化整个地图上的权重向量,我们可以看到样本和变量分布中的模型。权重向量的默认可视化是一个“扇形图”,其中为每个节点显示了权重向量中每个变量的大小的各个扇形表示。...# 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 som\_clust\[som\_modl$unit.clasf\] # 为每个原始数据样本获取具有聚类值的向量 data$cluster <- cluster_assignment

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    快速掌握Seaborn分布图的10个例子

    Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区,分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...这个图为我们提供了2条信息: 每个类别的大小与房屋的数量有关。h类是最大的一类。 每类房屋的价格分布。 示例5 另一个检查每个类别分布的选项是创建单独的子图。...给定列中的每个类别都有一个子图。...南方大都市区的平均房价似乎最高。 示例9 另一种检查变量分布的方法是使用ecdf图。它表示低于给定列中每个唯一值的观察值的比例或计数。 这是一种可视化的累计和。因此,我们能够看到更密集的值范围。...曲线斜率高的值范围有更多的观测值。例如,我们没有很多房子的距离超过30。与此相反,在10到15的距离范围内有很多房子。 示例10 ecdf图也支持hue、col和row参数。

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    【Android 应用开发】Android 图表绘制 achartengine 示例解析

    ; -- XYSeries : 属于 图表数据集的一部分, 每个都代表了一个数据集合 例如 折线, 一个图表中可以有多条折线, 所有的数据放在一起就是 数据集 XYMultipleSeriesDataset...) : 创建曲线图数据集, x轴是日期, y轴是具体的数值 * * @param titles 各条曲线的标题, 放在一个数组中 * @param xValues x轴的日志值数组组成的集合...CategorySeries 对象没有包含关系; 准备数据 :  -- 饼图每个元素名称 : List titles, 其中集合中的数组就是一个饼图每个元素的集合; -- 饼图每个元素的大小...: List values, 其中的数组就是一个饼图每个元素的大小; 相关方法介绍 :  -- 创建多饼图数据集 : MultipleCategorySeries series =...titles, 由于一个柱状图图表中可能有多个柱状图, 因此需要一个字符串数组存放这些标题; -- 柱状图值 : List values, 集合中的每个数组都代表了一个柱状图的值;

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    留言赠书 | B&R PLC和AB PLC之间EthernetIP通讯

    隐式消息传递在每个网络周期传输的数据量较小。 在此示例中,我们将使用隐式消息传递在 B&R PLC 和 Allen-Bradley PLC 之间建立连接。...图 5: 软件配置中数据对象 在Automation Studio中 创建 AsEthIP 程序 在软件配置中配置和部署数据对象后,需要创建一个循环程序,以便使用 AsEthIP 函数库运行Ethernet...变量 PAC01Status 是一个无符号双整数,其值对应于目标和发起者之间的 CIP 连接数。由于AB将此数字限制为每个 IP 地址最多一个连接,因此选择将变量转换为布尔,就可以知道是否已连接。...确保程序完成后,将部署在循环任务类中的软件配置中,该类的运行速度至少是数据对象中#CONRPI值的两倍。在这种情况下,将 RPI 设置为 100ms,运行该程序的最慢是 50 毫秒。...更改 EIPCon_Out UDT 成员的值,并检查该值是否出现在 B&R 端: 图 15:从 AB 到 B&R 的测试 然后更改 B&R 端的值,以查看AB端是否改变: 图 16:从 B&R 到

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    独家 | 自动化探索性因素分析(EDA)来更快更好地理解数据

    使用iris数据集的' dataMaid '创建的报告的第一个截图 从第二个截图(图4): 1. 变量的汇总表包括变量类、唯一值、缺失值和检测到的任何问题。...使用iris数据集的“DataExplorer”创建的报告的第六个截图 从第七个截图(图12)中,我们得到了iris数据集中每个数值变量的QQ图。 图12。...使用虹膜数据集的“SmartEDA”创建的报告的第三个截图 从图19中,我们看到了每个变量的密度图,包括偏度和峰度测量,这是用来告诉我们数据是否正态分布的。 图19。...使用iris数据集的“SmartEDA”创建的报告的第四个截图 从图20、21和22中,我们看到了iris数据集中可用的数值变量之间的散点图,它直观地告诉了我们相关性,为我们提供了与数字格式相关矩阵类似的信息...在一些包中,代码不像在R包中那么简单,但我认为它不是大问题,只要我们勤于阅读指导手册,就很好。 结论 我要用哪一个?哪一个是最好的?哪一个与我的数据集最兼容? 视情况而定。

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    ChIP-Seq 分析流程-下游 (1)

    要找到结合位点的基序,建议使用此文件 _model.R:一个 R 脚本,你可以使用它根据数据和互相关图生成有关模型的 PDF 图像 创建目录结构 新的开始,先创建目录结构,将需要的数据和未来归档的数据放在该放的位置一定是一个好习惯...以下是我们的结果出图: 这里也给了三种示例: 强信号 高质量的 ChIP-seq 数据集通常会有一个比读取长度峰更大的片段长度峰。...每个工具都会为每个候选结合位点分配一个 p 值和 FDR,以指示它们是差异结合的置信度。...纵轴(M值):表示结合位点在两个条件下的信号强度差异(通常是log2 fold change)。 点的分布:每个点代表一个结合位点。大多数点应当集中在M值为0附近,表示没有显著差异结合。...我们将使用BPM(每百万个bins),它类似于RNA-seq中的TPM。BPM(每个bin)= 每个bin中的reads数量 / 所有bin中reads总数(以百万为单位)。

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    R-INLA实现绿地与狐狸寄生虫数据空间建模:含BYM、SPDE模型及PC先验应用可视化

    这意味着数据集中的每个点都有一个附加的值(一个标记,因此称为标记点过程),这就是我们感兴趣的建模内容。...(低、中、高) 在这种情况下,我们将把胃肠道寄生虫的物种丰富度建模为绿地比率的函数,同时考虑空间效应和上述其他协变量。...然后,原始数据点将根据定义三角形的顶点的邻居拥有更多的“伪邻居”,权重的分配方式与这些顶点类似(但是,每个数据点的总权重始终为1)。 图9:投影矩阵如何创建邻居的图形表示。...这将涉及一些栅格和矩阵的操作。本质上,这归结为创建一个我们没有值但希望使用模型估计为响应变量生成预测的空间坐标网格(考虑数据的空间自相关结构)。...图13:绿地 为了使用INLA生成预测,我们需要生成一个数据集(在我们希望预测的位置附加坐标),并为其附加一系列缺失的观测值(在R中编码为NA)。

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    使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

    现在数据科学家普遍面临的问题是: 如何驾驭人脑的模式识别超能力,实现复杂、高维数据集的可视化? 如何降维? 如同其名,降维是指把高维数据集转化为低维数据集。...它基本的流水线,是导入高维数据集(或者一系列高维数据集),在单个函数调用里降维,然后创建图表。...DataFrame 的每一行对应着对某一个蘑菇的观察值,每一列反映出一个蘑菇的描述性特征。这里,仅展示了表单的一部分。现在,我们可以通过把数据导入 HyperTools,把高维数据在低维空间表示出来。...为了用 HyperTools 来准备数据集,我们创建了一个时间/城市矩阵,每一行是接下来每月的气温记录,每一列是不同城市的气温值。...现在是压轴戏——在创建静态图形之外,HyperTools 还能创建动图,这有时能显露出数据中的其他模式。

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    使用 HyperTools 的正确姿势! | Kaggle 实战教程

    它基本的流水线,是导入高维数据集(或者一系列高维数据集),在单个函数调用里降维,然后创建图表。...DataFrame 的每一行对应着对某一个蘑菇的观察值,每一列反映出一个蘑菇的描述性特征。这里,仅展示了表单的一部分。现在,我们可以通过把数据导入 HyperTools,把高维数据在低维空间表示出来。...为了用 HyperTools 来准备数据集,我们创建了一个时间/城市矩阵,每一行是接下来每月的气温记录,每一列是不同城市的气温值。...为了对每个城市在图表中的权重进行标准化处理,我们可设置标准化 flag (默认值是 False)。设置 normalize='across' 。...现在是压轴戏——在创建静态图形之外,HyperTools 还能创建动图,这有时能显露出数据中的其他模式。

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    开发 | Kaggle实战:这才是使用数据降维&可视化工具 HyperTools 的正确姿势!

    现在数据科学家普遍面临的问题是: 如何驾驭人脑的模式识别超能力,实现复杂、高维数据集的可视化? 如何降维? 如同其名,降维是指把高维数据集转化为低维数据集。...它基本的流水线,是导入高维数据集(或者一系列高维数据集),在单个函数调用里降维,然后创建图表。...为了用 HyperTools 来准备数据集,我们创建了一个时间/城市矩阵,每一行是接下来每月的气温记录,每一列是不同城市的气温值。...为了对每个城市在图表中的权重进行标准化处理,我们可设置标准化 flag (默认值是 False)。设置 normalize='across' 。...=2) 现在是压轴戏——在创建静态图形之外,HyperTools 还能创建动图,这有时能显露出数据中的其他模式。

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    CVPR2020 | 定向和密集的目标检测怎么办?动态优化网络来解决(文末送书)

    为了解决相关baseline测试有限的可用性,本文收集了一个扩展的且带有完整注释的数据集SKU110K-R,该数据集基于SKU110K数据集的定向边界框进行重新标记。...对于大小为3×3的卷积核有: ? 给定第i个位置的预定义偏移量pi∈R和角度θ,学习到的偏移量为: ? 其中Mr(θ)是公式(1)中定义的旋转矩阵。对于输出特征图Xi中的每个位置p0,有: ?...其中R(·;Ψ)为参数Ψ的回归变量。 3、SKU110K-R Dataset SKU110K-R Dataset是对SKU110K数据集的扩展。...SKU110K数据集的这些图像是从数千家超级市场商店中收集的,并且具有各种比例、视角、照明条件和噪音,最后将所有图像调整为一百万像素的分辨率。...然后,通过众包对每个目标实例的定向边界框进行注释,以获得SKU110K-R数据集。 ?

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    教程 | 先理解Mask R-CNN的工作原理,然后构建颜色填充器应用

    经过主干网络的前向传播,图像从 1024x1024x3(RGB)的张量被转换成形状为 32x32x2048 的特征图。该特征图将作为下一个阶段的输入。...Mask R-CNN 的作者提出了一种方法 ROIAlign,在特征图的不同点采样,并应用双线性插值。...在训练过程中,我们将真实的掩码缩小为 28x28 来计算损失函数,在推断过程中,我们将预测的掩码放大为 ROI 边框的尺寸以给出最终的掩码结果,每个目标有一个掩码。...训练数据集 通常我会从寻找包含所需目标的公开数据集开始。但在这个案例中,我想向你展示这个项目的构建循环过程,因此我将介绍如何从零开始构建一个数据集。...来自 inspect_balloon_data notebook 的样本 代码提示:为了创建这个 notebook 我复制了 inspect_data.ipynb(这是为 COCO 数据集写的),然后修改了代码的初始部分来加载

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    Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code

    因此,为目标检测流程提出的任何新组件都不应该创建计算瓶颈,否则在实际实现中很容易被“忽视”。此外,如果引入了一个复杂的模块,需要对模型进行再培训,导致性能略有提高,也会被忽略。...对于PASCAL数据集,我们选择了由作者提供的公开可用的预训练模型。Fast R-CNN检测器用VOC 2007训练集进行训练,R-FCN检测器用VOC 2007和2012训练集进行训练。...从这里开始,在所有的实验中,当我们提到Soft-NMS时,它使用高斯加权函数。在图6中,我们还展示了MS-COCO的每个类的改进。...在所有的实验中,我们将 设置为0.5,尽管一个值为0.6的 似乎在COCO minival集上的性能更好。这是因为我们以后进行了敏感性分析实验和0.1%的差异不显著。...6.4、定性结果我们在图7中展示了一些定性结果,使用COCO-validation set的图像检测阈值为0.45。我们使用R-FCN检测器来生成检测。

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    R语言中的SOM(自组织映射神经网络)对NBA球员聚类分析|附代码数据

    p=19077 自组织映射 (SOM)是一种工具,通过生成二维表示来可视化高维数据中的模式,在高维结构中显示有意义的模式 。...导入 通过以下方式使用给定的数据(或数据样本)对SOM进行“训练”: 定义了网格的大小。 网格中的每个单元都在数据空间中分配了一个初始化向量。...例如,如果要创建22维空间的地图,则会为每个网格单元分配一个22维向量。 数据被反复输入到模型中进行训练。每次输入训练向量时,都会执行以下过程: 识别具有最接近训练向量的代表向量的网格单元。...点击标题查阅往期内容 R语言k-means聚类、层次聚类、主成分(PCA)降维及可视化分析鸢尾花iris数据集 左右滑动查看更多 01 02 03 04 热图SOM 我们可以通过将每个球员分配到具有最接近该球员状态的代表向量来识别地图...“计数”类型的SOM根据球员数量创建了一个热图。

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