如何处理不是分组大小倍数的序列上的值的滑动窗口？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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如何取滑动窗口中的最大值

给定一个数组和k大小的滑动窗口,找出所有滑动窗口里的最大值。...例如:nums={7, 2, 4, 5, 1} , k=2 结果:result={7, 4, 5, 5} 图解如下: 分析下: 这道题需要保存一个值的集合,因为随着滑动窗口的移动,最大值会被移除窗口,...滑动窗口右移, 要从队尾压入的元素为4,队尾元素2比要4小,弹出2,压入4; 左侧滑出滑动窗口范围的元素7,与队首元素相同,移除队列; 滑动窗口内最大值为4; 4....滑动窗口右移要压入的元素5比队尾元素4大,弹出4,压入5; 队首元素为5,即滑动窗口中的最大值为5; 5. 滑动窗口右移队尾压入元素1; 取队首元素5为滑动窗口最大值....综上,只要能维护好单调队列,就很容易取出滑动窗口的最大值. 而维护队列的过程只有两点: 1. 队尾压入元素时,要先将比该元素值小的元素从队尾弹出,最后再压入; 2.

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Java实现给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值

return result; } } 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置...最大值 --------------- ----- [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -...5 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路: 1 开一个新数组存放最大值...2 两个循环 ,第一个控制走到最后,第二个来实现寻找最大值,(k范围内的)(借助Math.max) 比较(i+1,k-1) 3 找到放到新数组组里面

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Java双端队列给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。

双端队列实现给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。...返回滑动窗口中的最大值。...输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置最大值 ----...3 -1 -3 [5 3 6] 7 6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路 : 1 开一个双端队列和一个结果数组(存储结果最大值的...) 2 只需要把双端队列第一个设置为最大值 3 每一次满足窗口大小就返回第一个Nums[ 队列里面的第一个值] 4 刚开始的话是要满足队列里面填充k 个 5 满了之后,随着窗口易懂,移除第一个

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揭秘TCPIP滑动窗口的工作原理：窗口到底有多滑？

通过对滑动窗口大小、流控制和数据包确认机制的解析，我们将揭示如何通过优化窗口大小和流控制参数来提升网络性能。...TCP利用滑动窗口机制实现发送方的流量控制。网络上进行数据传输的时候，需要考虑如何达到高效地收发数据。那么就需要考虑接收方可以接收多少网络包和网络上可以发送多少网络包的问题。...（4）随着window size增长，发送速率提高，出现网络拥塞，分组超时重传。慢启动拥塞控制慢启动是指一开始向网络中发送的报文段少，而不是指拥塞窗口增长速度慢。...所谓快恢复，就是发送方将慢启动上限和拥塞窗口值调整为当前窗口的一半，开始执行拥塞避免算法。三、滑动窗口TCP基于以字节为单位的滑动窗口来实现可靠传输。...总结TCP通过以字节为单位的滑动窗口实现可靠传输。TCP进行流量控制时使用四个算法：慢启动、拥塞避免、快重传、快恢复。滑动窗口是动态的，它的大小取接收端可接受窗口大小和网络可发送大小的最小值。

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计算机网络原理梳理丨传输层

，发送方和（或）接收方必须缓存多个分组而滑动窗口协议就是典型的流水线协议其实停-等协议也算是滑动窗口协议的一种 ?...代表性的滑动窗口协议：回退N步：（Go-Back-N，GBN）协议发送端窗口大小较大，可以在未得到确认前连续发送多个分组，但接收端窗口大小仅为1，只能接受1个暗许到达的分组，未按序到达的分组或者某个分组差错...TCP 报文首部的大小一定是4字节的倍数，其中固定首部大小为20字节且不变。 TCP 报文段结构 ?...TCP 可靠数据传输 TCP 的可靠数据传输实现机制包括差错检验、确认、序号、重传、计时器等。 TCP 的可靠数据传输基于滑动窗口协议，但是发送窗口的大小动态变化。...封装TCP报文发出一个报文段后启动一个计时器通过校验和发现数据差错通过需要重新排序，丢弃重复的报文段流量控制 TCP流量控制 TCP 协议通过滑动窗口协议实现流量控制，但不是简单的滑动窗口协议，

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【论文复现】试试号称最好的7B模型

Mistral 7B 引入了分组查询注意力（GQA）和滑动窗口注意力（SWA）两种机制。...论文原理 Mistral 7B 基于 transformer 架构，下图将展示该架构的主要参数。滑动窗口注意力（SWA）机制通过transformer的堆叠层来捕捉超出窗口大小W范围的信息。...由于注意力跨度是固定的，因此可以使用一个大小为W的滚动缓冲区来存储键和值。在时间步i时，键和值会被存储在缓存的位置i mod W中。...这样，当位置i超过W时，缓存中的旧值会被新值覆盖，从而确保缓存的大小不会无限制地增长。...以一个窗口大小W=3的示例来说，在长度为32,000的序列上，这种方法可以将缓存的内存使用量减少8倍，同时保持模型的性能不变。预先填充和分块。

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模型层

通过调整groups参数不为1，可以变成分组卷积。分组卷积中不同分组使用相同的卷积核，显著减少参数数量。...无论输入的维度如何变化，输出的维度是固定的。 nn.ConvTranspose2d：二维卷积转置层，俗称反卷积层。...可以通过mode参数控制上采样策略为"nearest"最邻近策略或"linear"线性插值策略。 nn.Unfold：滑动窗口提取层。其参数和卷积操作nn.Conv2d相同。...实际上，卷积操作可以等价于nn.Unfold和nn.Linear以及nn.Fold的一个组合。其中nn.Unfold操作可以从输入中提取各个滑动窗口的数值矩阵，并将其压平成一维。...利用nn.Linear将nn.Unfold的输出和卷积核做乘法后，再使用 nn.Fold操作将结果转换成输出图片形状。 nn.Fold：逆滑动窗口提取层。

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基于flink的电商用户行为数据分析【2】| 实时热门商品统计

将这个需求进行分解我们大概要做这么几件事情：抽取出业务时间戳，告诉Flink框架基于业务时间做窗口过滤出点击行为数据按一小时的窗口大小，每5分钟统计一次，做滑动窗口聚合（Sliding Window...那么如何让Flink按照我们想要的业务时间来处理呢？这里主要有两件事情要做。....filter(_.behavior == "pv") 设置滑动窗口，统计点击量由于要每隔5分钟统计一次最近一小时每个商品的点击量，所以窗口大小是一小时，每隔5分钟滑动一次。...我们使用.keyBy("itemId")对商品进行分组，使用.timeWindow(Time size, Time slide)对每个商品做滑动窗口（1小时窗口，5分钟滑动一次）。...Long, b: Long): Long = a + b } /** * WindowFunction [输入参数类型，输出参数类型，Key值类型，窗口类型] * 来处理窗口中的每一个元素(

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TCP协议详解

--滑动窗口滑动窗口滑的过程中，他一直告诉我处理不过来了，不让传数据了怎么办？--ZWP 滑动窗口滑的过程中，他处理得慢，就理所当然的每次让我发很少的数据，导致网络利用率很低怎么办？...tcp头部有哪些字段，分别用来做什么的？ tcp的滑动窗口协议是什么？超时重传的机制是什么？如何避免传输拥塞？一....通过这种协调机制，防止接收端处理不过来。窗口大小：接收方发给发送端的这个值称为窗口大小 2. tcp缓冲区的数据结构 ?...发送时，取拥塞窗口和接收方发来的窗口大小取最小值发送起到发送方流量控制的作用 5. 滑动窗口会引发的问题 5.1 零窗口如何发生：接收端处理速度慢，发送端发送速度快。...窗口大小慢慢被调为0 如何解决：ZWP技术。发送zwp包给接收方，让接收方ack他的窗口大小。 5.2 糊涂窗口综合征如何发生：接收方太忙，取不完数据，导致发送方越来越小。

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14种模式搞定面试算法编程题（PART I）

1、滑动窗口滑动窗口模式用于对给定数组或链表的特定窗口大小执行所需操作，例如查找包含所有1的最长子序列。滑动窗口从第一个元素开始，每次向右移动一个元素并根据要解决的问题调整窗口的长度。...在某些情况下，窗口的大小保持不变，而在其他情况下，大小会增大或缩小。 ? 应用场景 okay，理解了滑动窗口原理之后，那么什么情况下我们会需要用到它呢？...问题输入是线性数据结构，如链表、数组或字符串题目要求查找最长/最短的子字符串、子数组或所需的值举个栗子来看看实际应用滑动窗口解决的问题滑动窗口的最大值（剑指offer）[2] 滑动窗口中位数（LEETCODE...从树的根开始，如果节点不是叶子，则需要做三件事：决定是立即处理当前节点（先序遍历），还是在之间处理两个子节点（中序遍历）或处理两个子节点之后（后序遍历）。...educative: https://hackernoon.com/14-patterns-to-ace-any-coding-interview-question-c5bb3357f6ed [2] 滑动窗口的最大值

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TCP简介

那么问题就是如何确定这个重发超时的时间长短。理想情形下，应该是找到一个最小的时间，他能保证“确认应答一定能在这个时间内返回”。因此，这个时间就是一个随着网络环境不同而不同的值。...在建立TCP连接的过程中，也可以确定收发数据包的大小（MSS），理想情形下，数据正好是IP中不会被分开处理的最大长度。MSS是在三次握手的时候，被通信双方计算出来的。...这种方式的缺点在于，若通信往返时间过长，那么通信效率越低。为了解决这个问题，TCP引入了窗口，用它来控制效率的下降。窗口的大小就是无需等待确认应答能发送的数据最大值。...这个机制使用了大量的缓冲区，实现对多个段的同时确认应答。（这个滑动窗口机制和CPU的流水线指令设计的想法是类似的）。...那就是接收端会告诉发送端自己可以接受的数据的大小。这个大小就窗口的大小。在TCP首部中专门有一个字段来存储窗口大小。这个窗口的大小不是不变的，他会随着接收端的情况而不断变。

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（2）sparkstreaming滚动窗口和滑动窗口演示

图片在sparkstreaming中，滚动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔相等，如：.window(Seconds...：需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔相等。...3分钟的滑动大小，运行结果可以看出数据没有出现重叠，实现了滚动窗口的效果：图片二、滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似，滑动窗口的大小也是固定的。...区别在于，窗口之间并不是首尾相接的，而是可以“错开”一定的位置。如果看作一个窗口的运动，那么就像是向前小步“滑动”一样。...图片在sparkstreaming中，滑动窗口需要设置窗口大小和滑动间隔，窗口大小和滑动间隔都是StreamingContext的间隔时间的倍数，同时窗口大小和滑动间隔不相等，如：.window(Seconds

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2021腾讯实习一面复盘-小丑竟是我自己

TCP和UDP的区别 TCP为何三次握手 TCP滑动窗口 TCP和UDP包头大小网络编程数据库描述MySQL索引 Linux 进程间通信方式物理地址和虚拟地址的区别 Linux命令 Java...Union 整体空间是占用空间最大的成员（的类型）所占字节数的整倍数。...Struct 数据对齐原则：内存按结构成员的先后顺序排列，当排到该成员变量时，其前面已摆放的空间大小必须是该成员类型大小的整倍数，如果不够则补齐，以此向后类推。各成员间互不影响。...修饰局部变量：变量在程序初始化时被分配，直到程序退出前才被释放，也就是static是按照程序的生命周期来分配释放变量的，而不是变量自己的生命周期。多次调用也只需一次初始化。...TCP滑动窗口发送窗口不断向前滑动，是一种连续的AQR协议。允许发送方已发送但还没有收到确认的分组序号的范围，窗口大小是发送方已发送未确认的最大分组数。避免单窗口的一直等待一个ack而延迟阻塞。

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计算机网络学习笔记-传输层

（实际上发送传窗口是那些已发送但是未经确认分组的序号构成的空间）发送窗口的最大值 ≤ 发送缓冲区的值发送窗口的滑动过程：一开始：没有发送任何一个分组后沿 = 前沿...正常情况下两个窗口的互动：发送窗口：有新的分组落入发送缓冲区范围，发送 → 前沿滑动来了老的低序号分组的确认 → 后沿向前滑动 → 新的分组可以落入发送缓冲区的范围接收窗口：收到分组...，落入到接收窗口范围内，接收发送确认给发送方如果低序号分组确认收到，向前滑动接收窗口否则不滑动异常情况下GBN的两窗口互动：发送窗口：新分组落入发送缓冲区范围，发送 → 前沿滑动超时重发机制让发送端将发送窗口中的所有分组发送出去...累计确认：cumulative ack 发送端拥有对最老的未确认分组的定时器：只需设置一个定时器当定时器到时时，重传所有未确认分组发送窗口的最大值（序号大小为n）：2n-1 SR: 接收窗口尺寸...非累计确认/独立确认：individual ack 发送方为每个未确认的分组保持一个定时器：当超时定时器到时，只是重发到时的未确认分组发送窗口的最大值（序号大小为n）：2n-1 列出下表对比一下GBN

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TCPIP详解卷1 第二十章 TCP的成块数据流

3.下面两个协议就是解决信道效率太低和增大吞吐量，以及流量控制： 1）连续ARQ协议：它是指发送方维护着一个窗口，这个窗口中不止有一个分组，而是有好几个分组。窗口的大小是由接收方返回的win值决定的。...所以窗口大小是动态变化的。只要在窗口中的分组都可以被发送，这就使得TCP一次不是只发送一个分组了。从而大大提高了信道利用率。并且它采用累积确认的方式，对于按序到达的最后一个分组进行确认。...每收到一个ack，拥塞窗口就增加一个报文段（慢启动以报文段大小为单位进行增加）。发送方取拥塞窗口与通告窗口中的最小值作为发送上限。拥塞窗口是发送方用的流量控制，而通告窗口则的接收方用的流量控制。...但是不管有多少报文段填充了这个管道，返回路径上总是有相同数目的ack，这就是连接的理想稳定状态。 20.7.1 带宽时延乘积如何设置窗口大小呢。...另一端被通知这个紧急数据已被放置在普通数据流中，由接收方决定如何处理。如何发送紧急数据：设置TCP首部中的两个字段来发出紧急数据。

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TCPIP详解卷1 第二十章 TCP的成块数据流

3.下面两个协议就是解决信道效率太低和增大吞吐量，以及流量控制： 1）连续ARQ协议：它是指发送方维护着一个窗口，这个窗口中不止有一个分组，而是有好几个分组。窗口的大小是由接收方返回的win值决定的。...所以窗口大小是动态变化的。只要在窗口中的分组都可以被发送，这就使得TCP一次不是只发送一个分组了。从而大大提高了信道利用率。并且它采用累积确认的方式，对于按序到达的最后一个分组进行确认。...每收到一个ack，拥塞窗口就增加一个报文段（慢启动以报文段大小为单位进行增加）。发送方取拥塞窗口与通告窗口中的最小值作为发送上限。拥塞窗口是发送方用的流量控制，而通告窗口则的接收方用的流量控制。...但是不管有多少报文段填充了这个管道，返回路径上总是有相同数目的ack，这就是连接的理想稳定状态。 20.7.1 带宽时延乘积如何设置窗口大小呢。...另一端被通知这个紧急数据已被放置在普通数据流中，由接收方决定如何处理。如何发送紧急数据：设置TCP首部中的两个字段来发出紧急数据。

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TCPIP详解卷1 第二十章 TCP的成块数据流

3.下面两个协议就是解决信道效率太低和增大吞吐量，以及流量控制： 1）连续ARQ协议：它是指发送方维护着一个窗口，这个窗口中不止有一个分组，而是有好几个分组。窗口的大小是由接收方返回的win值决定的。...所以窗口大小是动态变化的。只要在窗口中的分组都可以被发送，这就使得TCP一次不是只发送一个分组了。从而大大提高了信道利用率。并且它采用累积确认的方式，对于按序到达的最后一个分组进行确认。...每收到一个ack，拥塞窗口就增加一个报文段（慢启动以报文段大小为单位进行增加）。发送方取拥塞窗口与通告窗口中的最小值作为发送上限。拥塞窗口是发送方用的流量控制，而通告窗口则的接收方用的流量控制。...但是不管有多少报文段填充了这个管道，返回路径上总是有相同数目的ack，这就是连接的理想稳定状态。 20.7.1 带宽时延乘积如何设置窗口大小呢。...另一端被通知这个紧急数据已被放置在普通数据流中，由接收方决定如何处理。如何发送紧急数据：设置TCP首部中的两个字段来发出紧急数据。

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TCPIP详解卷1 第二十章 TCP的成块数据流

3.下面两个协议就是解决信道效率太低和增大吞吐量，以及流量控制： 1）连续ARQ协议：它是指发送方维护着一个窗口，这个窗口中不止有一个分组，而是有好几个分组。窗口的大小是由接收方返回的win值决定的。...所以窗口大小是动态变化的。只要在窗口中的分组都可以被发送，这就使得TCP一次不是只发送一个分组了。从而大大提高了信道利用率。并且它采用累积确认的方式，对于按序到达的最后一个分组进行确认。...每收到一个ack，拥塞窗口就增加一个报文段（慢启动以报文段大小为单位进行增加）。发送方取拥塞窗口与通告窗口中的最小值作为发送上限。拥塞窗口是发送方用的流量控制，而通告窗口则的接收方用的流量控制。...但是不管有多少报文段填充了这个管道，返回路径上总是有相同数目的ack，这就是连接的理想稳定状态。 20.7.1 带宽时延乘积如何设置窗口大小呢。...另一端被通知这个紧急数据已被放置在普通数据流中，由接收方决定如何处理。如何发送紧急数据：设置TCP首部中的两个字段来发出紧急数据。

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Flink 窗口之Window机制

例如，考虑统计来自多个交通传感器（而不是像前面的示例中的一个传感器）的车辆，其中每个传感器都会监控一个不同的位置。通过按传感器ID对流进行分组，我们可以并行计算每个位置的窗口流量统计。...Time Windows 顾名思义，Time Windows（时间窗口）按时间对流元素进行分组。例如，窗口大小为一分钟的滚动窗口将收集一分钟内的元素，并在一分钟后将函数应用于窗口中的所有元素。...keyBy(0) // 窗口大小为1分钟、滑动步长为30秒的滑动窗口 .timeWindow(Time.minutes(1), Time.seconds(30))...// 求和 .sum(1); 我们还没有讨论过 ‘收集一分钟内的元素’ 的确切含义，也可以归结为’流处理器如何解释时间？’...请注意，在清除窗口之前，窗口会一值消耗内存。触发 Trigger 时，可以将窗口元素列表提供给可选的 Evictor。

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2021年大数据Spark（五十二）：Structured Streaming 事件时间窗口分析

---- 事件时间窗口分析在SparkStreaming中窗口统计分析：Window Operation（设置窗口大小WindowInterval和滑动大小SlideInterval），按照Streaming...event-time 基于事件时间窗口聚合操作：基于窗口的聚合（例如每分钟事件数）只是事件时间列上特殊类型的分组和聚合，其中每个时间窗口都是一个组，并且每一行可以属于多个窗口/组。...思考一下，12:07的一条数据，应该增加对应于两个窗口12:00-12:10和12:05-12:15的计数。基于事件时间窗口统计有两个参数索引：分组键（如单词）和窗口（事件时间字段）。...event-time 窗口生成 Structured Streaming中如何依据EventTime事件时间生成窗口的呢？...) - (最大窗口数×滑动步长)】作为"初始窗口"的开始时间，然后按照窗口滑动宽度逐渐向时间轴前方推进，直到某个窗口不再包含该event-time 为止，最终以"初始窗口"与"结束窗口"之间的若干个窗口作为最终生成的

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