2023-10-14：用go语言，给定 pushed 和 popped 两个序列，每个序列中的 值都不重复， 只有当它们可能是在最初空栈上进行的推入 push 和弹出 pop 操作序列的结果时， 返回...在每次遍历中，判断栈顶元素是否需要出栈的时间复杂度为O(1)。因此，总的时间复杂度为O(n)。 空间复杂度分析：仅使用了常数级别的额外空间，因此额外空间复杂度为O(1)。
本文是笔者对学习和实践数据分析的一个总结，希望提供一种通用的数据分析思路，并在分析思路的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景，对于算法只做浅层次的介绍，待读者在实际使用中自行深入了解。...所以，主要从两个方面关注一个对象，整体描述和特征： 1. 基础统计 统计是最直接的方法，而且应用起来也很简单。常用的方法有总和、平均数、最大最小值、中位数、方差、增长率、类型占比、分布、频率频次等等。...聚类 “物以类聚，人以群分”，聚类属于非监督学习，聚类可以将一组数据分成多个类别，每个类别内部的数据相似，但两个类别之间相异。聚类有助于发现数据分布上的特点，可以大量减少分析的数据量。...这些系数在轨迹分析中尤为重要，例如我们要分析一个人的轨迹是否异常，首先会看他是否出现在从来没去过的地方，如果没有，第二步则用一个轨迹的向量去分析。...例如通过聚类，我们的学霸君主要出现在教室、图书馆、寝室三个地方，每个地方呆的时间假设都是每天8小时，那这时候就形成一个（8，8，8）的向量，而今天学霸的向量是（2，2，20），通过计算两个向量的距离来发现异常
因此Vue.js 为两个最常用的指令 v-bind 和 v-on 提供特别的缩写。 2、插值知识点有哪三个小知识点？...5、缩写是哪2个最常用指令的缩写？ v-bind v-on v- 前缀是一种标识模板中特定的 Vue 特性的视觉暗示。...因此Vue.js 为两个最常用的指令 v-bind 和 v-on 提供特别的缩写： a、v-bind 缩写 它们看起来跟“合法”的 HTML 有点不同，但是它们在所有 Vue.js 支持的浏览器中都能被正确地解析，并且不会出现在最终渲染的标记中...因此Vue.js 为两个最常用的指令 v-bind 和 v-on 提供特别的缩写： v-bind 缩写 <!
name（名称）： 特性类别的名称。这可以是你定义的任何东西，它将出现在元数据中。 directory（目录）： 素材中包含该特定特征类别图像的文件夹名称。...required(必须): 如果这个类别对每个图片都是必需的。某些特质类别（如背景、身体和眼睛）必须出现在每个头像中，而其他某些类别（如头饰、腕带或衣服）可以是可选的。...让我们逐一探讨每个值: None(无) 如果你把 rarity_weights 的值设置为None，每个特征将被分配一个相等的权重。因此，如果你有 5 个特质，每个特质将出现在大约 20%的头像中。...在前面的案例中，如果required属性被设置为 false，那么每个特质将出现在大约 16.6%的头像中。另有 16.6%的头像则不会有那个特定的特征。...列表 这可能是最常见的分配稀有度权重的方法。 首先要做的是到你的特征类别文件夹中，按名称对特征图像进行排序。
纵览全局 对于知识系统（之后均以博客代指）而言，传统的模式只是简单的分支，或者称其为树形结构，在探索过程中，用户就如同“蚂蚁”一样，只得选择先从哪进入，然后再进入到哪里。...合格的连接点（跨分类的标签）：虽然标签出现在不同分类中是非常正常的，例如“总结”，可以出现在任何分类中。...但类似“总结”这类标签往往数量很多，即多次的出现在不同的类别中，那我们就说这是一个合格的跨分类标签。 ?...，即： 当两个类别及其叶子节点距离很远时，其两者基本无关 当两个类簇距离很近时，其高度相关 ?...垂直打击 到此为止，只是上层结构，类似数据库存储，搞了半天只是在搞索引，并没有触碰到数据，所以目前为止该网络并没有直通最底层（文章内容）的能力，这个问题恰好被Hexo的文件结构所解决，Hexo给每个标签和每个分类都渲染了单独的页面
姿态估计（Pose Estimation）是指检测图像和视频中的人物形象的计算机视觉技术，可以确定某人的某个身体部位出现在图像中的位置，也就是在图像和视频中对人体关节的定位问题，也可以理解为在所有关节姿势的空间中搜索特定姿势...人体姿态跟踪（Video Pose Tracking） 如果把姿态估计往视频中扩展，就有了人体姿态跟踪的任务。主要是针对视频场景中的每一个行人，进行人体以及每个关键点的跟踪。...://nanonets.com/blog/human-pose-estimation-2d-guide/ 行为识别（Action Detection/Regnition），最终的结果是得到图像或视频段中目标的行为类别...一个是不仅要知道一个动作在视频中是否发生，还需要知道动作发生在视频的哪段时间（包括开始和结束时间）（行为检测 Temporal Action Localization）。...然后对于视频图像（spatial）和密集光流（temporal）分别训练CNN模型，两个分支的网络分别对动作的类别进行判断，最后直接对两个网格的class score进行fusion（包括直接平均和SVM
限制X个最常见的类别 独热编码具有多个层次的全部标称分类变量增加了许多的维度。这里有个更好的选择是采用最常见的x个类别，并创建一个虚拟编码或一个独热编码。...因此，我们可以将“独热编码”限制为仅出现在前x个频繁出现的类别。在此可以对x进行试验并确定。 ?...想法是用其计数或频率替换每个类别。 ?...可以使用pandas函数生成“国家/地区”列的频率分布：data ['country'].value_counts（） 现在用数据中的频率替换每个类别，例如，美国将被7768取代，俄罗斯将被1161取代...每个类别都是将变量替换为该类别的平均目标值。这种技术使我们在目标变量和分类变量之间形成直接关系。 ?
在这里，我们从左上角值开始，这是一个标量，与过滤器相乘，并将这些值复制到输出单元格中。然后，我们将滤波器中的一些特定像素与输入中的一个像素成比例地移动。...用于分类定位的卷积网络 我们首先将输入图像输入到某个巨大的ConvNet中，这将给出每个类别的分数。...然后我们可以在每一点上应用某种回归损失来通过反向训练来训练网络. ---- 目标检测 目标检测的思想是从我们感兴趣的一组固定类别开始，每当这些类别中的任何一种出现在输入图像中时，我们就会在图像周围画出包围框...然后，我们可以将一个巨大的ConvNets应用到从region proposal输出的每个候选框中以获得最终类别。当然，与蛮力滑动窗口算法相比，它最终的计算效率要高得多。...这些分数既编码了该类出现在盒子中的概率，也表示了预测的盒适合对象的程度。
作者：Teresa Alvarez 编译：元元、sunflower 科学VS心理，哪类演讲播放量能相差20倍！...数据 从文本字段中，我们可以检查标签云中的单词频率 标题中最常用的词语是“世界”、“生活”和“未来”。...这个数据集包含一个类别新字段，其中的值作为两个类别体现。 观看次数低于中值的演讲（观看次数小于100万）属于类别一； 观看次数高于中值的演讲（观看次数大于100万）属于类别二。...我们可以从数据集菜单中轻松创建这些模型。BigML自动选择数据集中的最后一个字段作为目标字段。在这个数据集中目标字段选择的是观看次数（已经转化为类别）。...让我们看到表现最好的Deepnet模型的混淆矩阵中，对于目标字段的两个类别我们的预测都达到了70％的精度。 检查Deepnet模型 通常情况下，深度神经网络的预测很难分析。
实际的计算过程中，多个概率值P(tj|ck)的连乘很容易下溢出为0，因此转化为对数计算，连乘就变成了累加： 我们只需要从训练数据集中，计算每一个类别的出现概率P(ck)和每一个类别中各个特征词项的概率P...(tj|ck)，而这些概率值的计算都采用最大似然估计，说到底就是统计每个词在各个类别中出现的次数和各个类别的文档的数目： 其中，Nck表示训练集中ck类文档的数目，N训练集中文档总数；Tjk表示词项tj...这里对词的位置作了独立性假设，即两个词只要它们出现的次数一样，那不管它们在文档的出现位置，它们大概率值P(tj|ck)都是一样，这个位置独立性假设与现实很不相符，比如“放马屁”跟“马放屁”表述的是不同的内容...然后需要注意的一个问题是ti可能没有出现在ck类别的训练集，却出现在ck类别的测试集合中，这样因为Tik为0，导致连乘概率值都为0，其他特征词出现得再多，该文档也不会被分到ck类别，而且在对数累加的情况下...，0值导致计算错误，处理这种问题的方法是采样加1平滑，即认为每个词在各个类别中都至少出现过一次，即 下面这个例子来自于参考文献1，假设有如下的训练集合测试集： 现在要计算docID为5的测试文档是否属于
球员通常是在不同的选秀轮中从大学选拔出来的。作为首轮选秀第一顺位，意味着你是精英中的精英。 2. 但是选秀顺位是否会影响球员每个赛季的出场次数？ ? 不一定。...但可以说，最重要的因素之一是“净效率值（Net Rating）”。净效率值是指球队每100次进攻的净胜分。 4. 净效率值哪支球队最高，哪支球队最差？ ?...---- 最佳进攻球员 (声明: 这些统计数据是从1996年开始的，只有大约一半的乔丹职业生涯记录，所以他不在这里的名单上，但是如果有了更大的数据库，你可以肯定他一定会出现在那里。)...---- 两双 另一个经常使用的指标是“两双” ，指一个球员在以下任意两个指标中超过10: 得分，助攻，篮板，抢断和盖帽。...大多数两双通常是由得分、助攻和篮板组成的，我在这里称之为“最常见的两双”。 9. 哪些球员场均“最常见两双”的赛季最多？ ?
server中出现在select 子句后的非分组函数，必须出现在group by子句后出现),MySQL中可以不用 having 对分组结果指定条件，如:[大于60分] order by 对查询结果排序...这里涉及到“每个”就是要分组了 平均成绩大于60分，就是对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号，平均成绩：汇总函数avg(成绩)] from 从哪张表中查找数据 [成绩在成绩表中...，需要按学号分组 第2步，至少选修两门课程：也就是每个学生选修课程数目>=2，对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号,每个学生选修课程数目：汇总函数count] from 从哪张表中查找数据...sql面试题：topN问题 工作中会经常遇到这样的业务问题： 如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？ 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？...by）和汇总函数得到每个组里的一个值（最大值，最小值，平均值等）。
0003' and b.成绩>80] group by 分组，如:[每个学生的平均：按学号分组](oracle,SQL server中出现在select 子句后的非分组函数，必须出现在group by子句后出现...这里涉及到“每个”就是要分组了 平均成绩大于60分，就是对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号，平均成绩：汇总函数avg(成绩)] from 从哪张表中查找数据 [成绩在成绩表中...，需要按学号分组 第2步，至少选修两门课程：也就是每个学生选修课程数目>=2，对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号,每个学生选修课程数目：汇总函数count] from 从哪张表中查找数据...sql面试题：topN问题 工作中会经常遇到这样的业务问题： 如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？ 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？...by）和汇总函数得到每个组里的一个值（最大值，最小值，平均值等）。
我们使用 P(white) 来表示取到白色石头的概率，其概率值可以通过白色石头数目除以总的石头数目来得到。 ? 如果这 7 块石头如下图所示，放在两个桶中，那么上述概率应该如何计算？ ?...我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词的数目一样多。 我们假设特征之间 相互独立 。...我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词的数目一样多。...朴素贝叶斯 原理 提取所有文档中的词条并进行去重 获取文档的所有类别 计算每个类别中的文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中-->增加该词条的计数值（for...给定两个 RSS 源，改程序会显示最常用的公共词 收集数据: 从 RSS 源收集内容，这里需要对 RSS 源构建一个接口 也就是导入 RSS 源，我们使用 python 下载文本， 在http://code.google.com
0003' and b.成绩>80] group by 分组，如:[每个学生的平均：按学号分组](oracle,SQL server中出现在select 子句后的非分组函数，必须出现在group by子句后出现...(oracle,SQL server中出现在select 子句后的非分组函数，必须出现在 group by子句后) having ......，需要按学号分组 第2步，至少选修两门课程：也就是每个学生选修课程数目>=2，对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号,每个学生选修课程数目：汇总函数count] from 从哪张表中查找数据...sql面试题：topN问题 工作中会经常遇到这样的业务问题： 如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？ 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？...分组取每组最大值 案例：按课程号分组取成绩最大值所在行的数据 我们可以使用分组（group by）和汇总函数得到每个组里的一个值（最大值，最小值，平均值等）。但是无法得到成绩最大值所在行的数据。
根据这思想分别量化成 TF 和 IDF 两个指标： TF：词频，在要提取的文本中出现的次数； IDF：在所有文本中，统计每个词出现在多少文本中，记为 n，也就是文档频率，而文本的数量记为 N。...简单说，一个词语可能隐藏很多语义信息，比如北京，可能包含“首都、中国、北方、直辖市、大城市”等等，这些语义在所有文本上是有限的，比如 128 个，所以可以用一个 128 维的向量表达每个词语，向量中各个维度上的值大小代表了词包含各个语义的多少...最常用的是两个方法：卡方检验(CHI)和信息增益(IG)。...具体来说，计算一个词 Wi 和 一个类别 Cj 的卡方值，需要统计四个值： 类别为 Cj 的文本中出现词语 Wi 的文本数 A； 词 Wi 在非 Cj 的文本中出现的文本数 B； 类别为 Cj 的文本中没有出现词语...，有这几点说明： 每个词和每个类别都要计算，只要对其中一个类别有帮助的词都应该留下； 因为是比较卡方值的大小，可以不需要 N ，因为它是总的文本数，每个词都一样； 卡方值越大，表示离“词语和类别相互独立
我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词的数目一样多。 我们假设特征之间 相互独立 。...我们可以观察文档中出现的词，并把每个词作为一个特征，而每个词的出现或者不出现作为该特征的值，这样得到的特征数目就会跟词汇表中的词的数目一样多。...朴素贝叶斯 原理 朴素贝叶斯 工作原理 提取所有文档中的词条并进行去重 获取文档的所有类别 计算每个类别中的文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中...粗体的 w 表示这是一个向量，即它由多个值组成。在这个例子中，数值个数与词汇表中的词个数相同。 ? 我们使用上述公式，对每个类计算该值，然后比较这两个概率值的大小。...给定两个 RSS 源，改程序会显示最常用的公共词 函数 localWords() 使用了两个 RSS 源作为参数，RSS 源要在函数外导入，这样做的原因是 RSS 源会随时间而改变，重新加载 RSS
分布显示了所有变量的值，以及每个变量的频率。 条形图 条形图是可视化类别分布的熟悉方式。 它为每个类别显示一个条形。 条形的间隔相等，宽度相同。 每个条形的长度与相应类别的频率成正比。...movies_and_studios = top.select('Title', 'Studio') Table的group方法组允许我们，通过将每个工作室当做一个类别，并将每一行分配给一个类别，来计算每个工作室出现在表中的频率...以下将Millions中的值分为三个不均匀的类别。...这就是直方图具有两个定义属性的原因： 桶按比例绘制并且是连续的（尽管有些可能是空的），因为横轴上的值是数值型的。 每个条形的面积与桶中的条目数成比例。...条形图中条形的长度（或高度，如果垂直绘制）与每个类别的值成正比。 直方图中条形的高度是密度的度量；直方图中的条形的面积与桶中的条目数量成正比。
这里涉及到“每个”就是要分组了 平均成绩大于60分，就是对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号，平均成绩：汇总函数avg(成绩)] from 从哪张表中查找数据 [成绩在成绩表中...，需要按学号分组 第2步，至少选修两门课程：也就是每个学生选修课程数目>=2，对分组结果指定条件 分析思路 select 查询结果 [学号,每个学生选修课程数目：汇总函数count] from 从哪张表中查找数据...sql面试题：topN问题 工作中会经常遇到这样的业务问题： 如何找到每个类别下用户最喜欢的产品是哪个？ 如果找到每个类别下用户点击最多的5个商品是什么？...by）和汇总函数得到每个组里的一个值（最大值，最小值，平均值等）。...第3关，分组 分组，并使用最大值函数max取出上图每个方块里的最大值 select 学号,max(case 课程号 when '0001' then 成绩 else 0 end) as '课程号0001
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