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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。...两个堆实现思路为了保证插入新数据和取中位数的时间效率都高效，这里使用大顶堆+小顶堆的容器，并且满足： 1、两个堆中的数据数目差不能超过1，这样可以使中位数只会出现在两个堆的交接处； 2、大顶堆的所有数据都小于小顶堆...new Double((minHeap.peek() + MaxHeap.peek())+"")/2:new Double(MaxHeap.peek()+""); } 方法二:普通排序,找中位数时候如果奇数直接返回

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...> right = new PriorityQueue(); public void setN(int n) { N = n; } /* 当前数据流读入的元素个数...void insert(Integer val) { /* 插入要保证两个堆存于平衡状态 */ if (N % 2 == 0) { /* N 为偶数的情况下插入到右半边...* 因为右半边元素都要大于左半边，但是新插入的元素不一定比左半边元素来的大， * 因此需要先将元素插入左半边，然后利用左半边为大顶堆的特点，取出堆顶元素即为最大元素，此时插入右半边

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数据流中的中位数

题目描述如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。解题思路我们可以将数据排序后分为两部分，左边部分的数据总是比右边的数据小。...那么，我们就可以用最大堆和最小堆来装载这些数据：最大堆装左边的数据，取出堆顶（最大的数）的时间复杂度是O(1) 最小堆装右边的数据，同样，取出堆顶（最小的数）的时间复杂度是O(1) 从数据流中拿到一个数后...，先按顺序插入堆中：如果左边的最大堆是否为空或者该数小于等于最大堆顶的数，则把它插入最大堆，否则插入最小堆。...要获取中位数的话，直接判断最大堆和最小堆的size，如果相等，则分别取出两个堆的堆顶除以2得到中位数，不然，就是最大堆的size要比最小堆的size大，这时直接取出最大堆的堆顶就是我们要的中位数。

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仅需10分钟：开启你的机器学习之路

机器学习之路虽漫漫无垠，但莘莘学子依然纷纷投入到机器学习的洪流中。如何更有效地开始机器学习呢？...Python 的语法和英语（或人类语言，而不是机器语言）语法关系密切。在 Python 的语法中没有愚蠢的大括号造成的困扰。...从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。 Pandas 这是用来处理 CSV 文件的。...你需要从 Kaggle 的 Titanic 页面下载数据，然后将下载的数据放到你启动 Jupyter 笔记本的文件夹中。...选择这些数据没有绝对规则，你可以一一尝试，然后看看它们的表现如何。但是根据经验来讲，分类数据只能用众数，连续数据可以用中位数或平均数。所以我们用众数来填充登船地数据，用中位数来填充年龄数据。

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神经网络中的分位数回归和分位数损失

假设我们有一个预测问题，其中我们要预测一个连续型变量的分布，并且我们关注不同的分位数，例如中位数、0.25分位数、0.75分位数等。...待预测的四分位数(百分位数)在列中为[0.500,0.700,0.950,0.990,0.995]，在行中为批大小[1,4,16,64,256]，总共有25个预测。...在10,000个训练数据实例(蓝色)中，低于预测输出值(红色)的实例的比率在图中被标记为“实际”值。低于指定百分位数值的样本百分比通常接近指定值，并且输出分位数预测的是非常直接的。...总结分位数回归是一种强大的统计工具，对于那些关注数据分布中不同区域的问题，以及需要更加灵活建模的情况，都是一种有价值的方法。...Quantile loss在一些应用中很有用，特别是在金融领域的风险管理问题中，因为它提供了一个在不同分位数下评估模型性能的方法。

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仅需10分钟：开启你的机器学习之路

机器学习之路虽漫漫无垠，但莘莘学子依然纷纷投入到机器学习的洪流中。如何更有效地开始机器学习呢？...Python 的语法和英语（或人类语言，而不是机器语言）语法关系密切。在 Python 的语法中没有愚蠢的大括号造成的困扰。...从计算数据分布的中位数，到处理多维数组，NumPy 都可以帮你完成。 Pandas 这是用来处理 CSV 文件的。...你需要从 Kaggle 的 Titanic 页面下载数据，然后将下载的数据放到你启动 Jupyter 笔记本的文件夹中。...选择这些数据没有绝对规则，你可以一一尝试，然后看看它们的表现如何。但是根据经验来讲，分类数据只能用众数，连续数据可以用中位数或平均数。所以我们用众数来填充登船地数据，用中位数来填充年龄数据。

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很有趣的Java分形绘制

换句话说，较小的分支通过放大适当的比例后可以得到一个与整体几乎完全一致的花簇。因此我们可以说西兰花簇是一个分形的实例。...（i）分形集都具有任意小尺度下的比例细节，或者说它具有精细的结构。（ii）分形集不能用传统的几何语言来描述，它既不是满足某些条件的点的轨迹，也不是某些简单方程的解集。...（iii）分形集具有某种自相似形式，可能是近似的自相似或者统计的自相似。（iv）一般，分形集的“分形维数”，严格大于它相应的拓扑维数。...（v）在大多数令人感兴趣的情形下，分形集由非常简单的方法定义，可能以变换的迭代产生。...，所以又称为雪花曲线，它是分形曲线中的一种，具体画法如下： 1、任意画一个正三角形，并把每一边三等分； 2、取三等分后的一边中间一段为边向外作正三角形，并把这“中间一段”擦掉； 3、重复上述两步，画出更小的三角形

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两排序数组中的中位数

问题描述给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。...进阶：你能设计一个时间复杂度为 O(log (m+n)) 的算法解决此问题吗？解决方案一种直观的方案为使用两路归并排序的思路，找到中位数，其时间复杂度度为O（m + n）。...对于题目要求的O(log (m+n)) 的复杂度，我们很容易想到是使用二分搜索的方式求解的。...[mid1] > nums2[mid2]，证明第k大的数一定不在nums2[j:mid2]只中，因此该问题可以转化为find(i, mid2 + 1, k - (mid2 - j - 1))。...不需要注意的是可能出现nums1 或者 nums2用光的情况，因此为了保证不越界的前提下， mid1 = min（i + k / 2，n）- 1 mid2 = min（j + k / 2，m）- 1 因此恰好相等时不一定为找到第

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数据流中的中位数_63

题目描述: 如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。...我们使用Insert()方法读取数据流，使用GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数。思路: 一般这种流式数据我们都用堆处理比较好,变化小排序快....这里定义两个堆,一个小根堆,一个大根堆,一个表识符count用于指示当前数据进入堆这里我让偶数标识符进小根堆,奇数标识符进大根堆,其实换一种进法也一样哦这里的要点是:我们在进一个堆的同时要从这个堆里拿一条数据放到另外一个堆里...,这样可以保障两个队列的数据是平分的,另外两个顶就是中间数值,这是为啥呢?...因为两个堆一直在进行堆顶直接的相互交换,保障堆顶一直是中间字符~ 代码: int count=0; PriorityQueue minHeap=new PriorityQueue

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Micrometer中0.5 0.9 0.99三个百分位数详解

Micrometer的Timer类中的publishPercentiles方法使用0.5, 0.95, 0.99这三个百分位数，是因为它们在性能监控和SLA（Service Level Agreement...下面对这三个百分位数进行详细解析： 0.5（Median）中位数：中位数表示所有观测值排序后位于中间位置的值。它可以有效避免异常值的影响，提供对数据集中心趋势的度量。...在性能监控中，中位数能够反映出系统在正常运行条件下的平均响应时间，对于评估系统的一般性能非常有用。...0.95（95th Percentile）：95th 百分位数表示在所有观测值中，有95%的数据低于这个值。它是评估系统在高负载情况下性能的重要指标，尤其是在需要确保绝大多数用户获得良好体验的情况下。...在SLA中，这个指标通常被用来定义性能目标，例如“95%的请求应在1秒内完成”。 0.99（99th Percentile）：99th 百分位数则是更为严格的性能指标，它表明有99%的数据低于此值。

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用于时间序列概率预测的分位数回归

在本章中，我们将使用 Neural Prophet 的分位数回归模块。环境要求安装 NeuralProphet。 !pip install neuralprophet !...df = data[['ds','cnt']] df.columns = ['ds','y'] 构建分位数回归模型直接在 NeuralProphet 中构建分位数回归。...图 (D)：预测上述数据框架包含了绘制地图所需的所有数据元素。...图 (E)：分位数预测预测区间和置信区间的区别预测区间和置信区间在流行趋势中很有帮助，因为它们可以量化不确定性。它们的目标、计算方法和应用是不同的。下面我将用回归来解释两者的区别。...在图(F)中，我在左边画出了线性回归，在右边画出了分位数回归。

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3分钟掌握曼哈顿图的绘制

作为一种经典的可视化方式，曼哈顿图使用广泛，在GWAS分析中随处可见，本文就来揭秘曼哈顿图绘制的核心方法。...通过染色体和位置两列信息相结合，可以唯一表征snp位点的位置。然而在绘制散点图时，x轴只能用1个数值来表示。...在曼哈顿图中，将染色体线性排列，1号染色体的位置不变，2号染色体的位置在原来的基础上再加上的1号染色体的总长度，然后依次类推，通过这样一种形式，将原始输入文件中染色体和位置两列信息，转换为绘图所用的x轴坐标信息...在实际分析中，通过qqman这个R包可以来实现曼哈顿图的绘制，用法如下 ? 输出结果如下所示 ? 可以看到，只需要准备好同样格式的输入文件，绘制曼哈顿图就是几秒钟的事情。...将qqman中的核心源代码部分截取出来，如下 ? ? 这里省略了颜色的赋值，可以看到，大部分的工作是在计算snp位点对应的x轴坐标，画图的代码只有寥寥几句。

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R获取数值向量的分位数值

我们来看个具体的例子 a=1:10 summary(a) 我们可以得到下面的结果，summary(a)一共得到6个数值，分别是a的最小值，1/4分位数，中值（2/4分位数），均值，3/4分位数和最大值。...四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。...第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。...第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。...这个函数除了可以输出固定这这个几个分位数值以外，还可以输出你指定的分位数值。

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你知道Hive中的中位数吗

关于求解中位数，我们知道在Python中直接有中位数处理函数（mean)，比如在Python中求解一个中位数，代码很简单。...) 在hive中没有直接提供相关的mean函数，但官方提供了两个UDAF，percentile和percentile_approx。...也就是说，真正的中位数只能用percentile来计算，输入需要为整数类型，使用percentile_approx（输入为浮点型）计算得到的并不是真正的中位数，也就是所说的近似中位数，经过大量数据验证，...有时候这个近似中位数和真正的中位数差别还是很大的。...如何对有小数的数据求取中位数呢？可以把小数转换为整数，然后再求取中位数（如先✖️乘10000） sparksql中也是如此求取中位数的，赶快去试一试吧！

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MongoDB脚本：集合中字段数据大小的分位数统计

日常开发中，有时需要了解数据分布的一些特点，比如这个colllection里documents的平均大小、全部大小等，来调整程序的设计。...对于系统中已经存在大量数据的情况，这种提前分析数据分布模式的工作套路（最佳实践）可以帮助我们有的放矢的进行设计，避免不必要的过度设计或者进行更细致的设计。...如果想获得某个collection相关的各种存储统计信息，可以使用 collStats。...下面的命令可以显示 COLLECTION 中满足条件status=’active’，字段FIELD_A， FIELD_B的数据大小的quantile analysis。...实际使用时用自己的集合名、字段名以及过滤条件进行替换即可。 //最大的Top10和百分比分布。

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Flutter 绘制探索 | 绘制中的动画变换

theme: cyanosis 前言：这篇文章来通过一个有趣的案例，介绍一下绘制中的动画变换，以及如何在当前的变换基础上，叠加变换。...图片的绘制首先看一下如何在 Flutter 中绘制一张资源图片。.../ ---- 在 Flutter 的 Canvas 绘制中，drawImage 方法可以绘制图片，其中的入参 Image 不是 material包的图片组件，而是 dart:ui 中的 Image 图片数据...下面来看一下，如何对一部分的绘制内容进行变换，对于移动、平移、缩放等简单的变换 Canvas 中提供了相关的方法。...moveBack); _matrix.value = start.multiplied(rotate); }); _controller.forward(from: 0); } 到这里，关于绘制中的矩阵变换就介绍的差不多了

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用于时间序列概率预测的共形分位数回归

分位数回归 QR QR 估算的是目标变量的条件量值，如中位数或第 90 个百分位数，而不是条件均值。通过分别估计不同水平预测变量的条件量值，可以很好地处理异方差。...对所有数据范围都会产生一个固定的宽度。共形分位数回归CQR 为什么不同时使用 QR 和 CP 呢？共形分位数回归（CQR）技术提供了一个值得称赞的解决方案，可以提供具有有效覆盖保证的预测区间。...图(A)：一致性得分我们将为一致性得分绘制一个直方图，如图（B）所示。左侧的负分表示实际值在预测区间内。右侧的正分数表示预测区间无法捕捉实际值。...形式上，CQR 根据下面的公式 (2) 调整分位数回归的预测区间。它从下限Ql中减去阈值s，再将阈值s加到上限QU：公式（2）一致性得分可为负，表示所有预测区间均包含实际值。...环境要求 NeuralProphet 有三个选项： (i) 分位数回归 (QR) (ii) 保形预测 (CP) (iii) 保形分位数回归 (CQR)，用于处理预测的不确定性。 !

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Flash在DirectX中的绘制

这里使用的是之前我说过的OLE控件在Direct3D中的渲染方法, 自己不进行swf的解析, 这不现实....创建一个ShockwaveFlashObjects::IShockwaveFlash的对象实现一个IOleClientSite来做为IShockwaveFlash的容器绘制通过OleDraw来把...GDI的像素数据绘制到DC上(IShockwaveFlash是一个IViewObject) 把DC的像素数据拷贝到D3D的Texture上....中间涉及像素格式的内存操作, 需要明白图像数据的内存格式. 半透明支持(可选): 如果不需要半透明支持的话, 其实可以直接OleDraw到Texture的DC上, 不用再多一次拷贝....但是有时候不得不用(像UI), 可以这参考Transparent Flash Control in plain C++, 用黑色背景和白色背景绘制两次, 比较两次结果的Red通道计算出相应的Alpha

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OpenCV中的图形绘制

绘制与填充矩形 - cv::rectangle 参数说明：参数img 表示矩形绘制对应的图像, 一般为Mat类型数据参数rect 表示要绘制矩形的坐标与长宽， Rect类型参数color 表示绘制使用的颜色...绘制圆与填充圆 - cv::circle 参数img 表示矩形绘制对应的图像， Mat类型参数center 表示绘制圆的中心点坐标Point类型参数 radius 表示绘制圆的半径大小，int类型...参数color 表示绘制使用的颜色，Scalar的向量与img的通道数目一直。...绘制与填充任意闭合区域通过定义好的点，绘制直线，形成闭合区域，可以实现绘制任意形状闭合区域，同时通过OpenCV中泛洪填充API可以实现对任意闭合区域的颜色填充。演示代码如下： ?...完整的代码演示效果如下： ? 其中用的泛洪填充算法，小编打算另外一篇给大家专门扒一下这个算法本身，以及OpenCV中的源代码实现解析。

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MATLAB中的图形绘制

②plot是针对向量或矩阵的列来绘制曲线的，也就是说，使用plot之前必须首先定义好曲线上每一点的x坐标和y坐标。 ③在上述的格式中，x和y都可以是表达式。...wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1] 三维图形的绘制在MATLAB中绘制三维曲线的命令为 plot3(x,y,z,’S’) 其中x,y,z分别为点的横、纵及竖坐标...在MATLAB中绘制三维箭头函数 quiver3(x,y,z,u,v,w) 例试绘制的图形。解在命令窗口中录入如下命令，即可获得如图所示的图形。...它们的区别在于，前者绘制出的是一个用网格近似的曲面，后者绘制出的是一个真正表面图。例绘制多峰函数图。 ...(3) 图形中增加修饰为了在图形中增加文字来实现对图形的修饰，可通过gtext(‘string’)来实现对图形的修饰。

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