9.6 About string,"I am ateacher"，这个字符串中有多少个字，且分别把每个字打印出来。...public class Test { static intamount_space = 0; //此变量用来记录空格的数量。... if (newstring.substring(i, i + 1).equals(" ")) {//假如newstring.substring(i, i + 1)马克-to-win，取出的字符是个空格
事务代码 OY17，这里可以配置相应国家里邮政编码的长度，当然还有银行账号的长度，税码长度等： ? ? 2016-01-15 写于宁波市鄞州区万达广场48克拉公寓
别忘了我们就是求不同树的数量，并不用把搜索树都列出来，所以不用关心其具体数值的差异） 当3为头结点的时候，其左子树有两个节点，看这两个节点的布局，是不是和n为2的时候两棵树的布局也是一样的啊！...所以递推公式：dp[i] += dp[j - 1] * dp[i - j]; ，j-1 为j为头结点左子树节点数量，i-j 为以j为头结点右子树节点数量 dp数组如何初始化 初始化，只需要初始化dp[0...当然如果自己画图举例的话，基本举例到n为3就可以了，n为4的时候，画图已经比较麻烦了。 我这里列到了n为5的情况，是为了方便大家 debug代码的时候，把dp数组打出来，看看哪里有问题。...可以看出我依然还是用动规五部曲来进行分析，会把题目的方方面面都覆盖到！ 而且具体这五部分析步骤是我自己平时总结的经验，网上找不出来第二个，可能过一阵子 其他题解也会有动规五部曲了，哈哈。...当时我在用动规五部曲讲解斐波那契的时候，一些录友和我反应，感觉讲复杂了。 其实当时我一直强调简单题是用来练习方法论的，并不能因为简单我就代码一甩，简单解释一下就完事了。
如果你的 Confluence 中已经有了很多内容，定义那些内容是重要看起是一件艰巨的任务 —— 但是下面的一些特性能够帮助你的小组确定那些内容是他们应该关心的。...我的空间（My Spaces） 添加任何你希望快速导航的空间到 我的空间（My Spaces）列表中。这个列表可以在主面板下找到和空间目录下找到。...希望将一个空间从我的空间中删除，取消选择空间边上的星号图标就可以了。 ? 为以后保存（Save for later） 如果你仅仅希望链接一些特定的页面和博客页面而不是整个空间的话。...有时候这个功能也是非常有用的，例如，你已经创建了一个新的项目，同时你也希望你的项目小组成员对项目的进展有所了解，获得有关的通知。...同时他们还可以通过提及你来让你知道他们的工作已经完成了。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Organize+your+Space
1、HTTP 是如何使用 TCP 连接的； 世界上几乎所有的 HTTP 通信都是由 TCP/IP 承载的，TCP/IP 是全球计算机及网络设备都 在使用的一种常用的分组交换网络分层协议集。...为了更具体地说明问题，我们来看一个 TCP 编程接口，这些套接字我就不一一介绍了，我给大家一个表格，大家可以理解一下 套接字API调用 描 述 s = socket() 创建一个新的、未命名、未关联的套接字...TCP API 隐藏了所有底层网络协议的握手细节，以及 TCP 数据流与 IP 分组之间的分段和重装细节。 TCP 客户端和服务器是如何通过 TCP 套接字接口进行通信的 ?...由于存在这种拥塞控制特性，所以新连接的传输速度会比已经交换过一定量数据的、“已 调谐”连接慢一些。由于已调谐连接要更快一些，所以 HTTP 中有一些可以重用现存连接 的工具。...，接下来我分几个内容给大家讲述 HTTP 对连接上的处理。
点击关注公众号，Java干货及时送达 公司一个工作了 3 年的新同事，问我怎么回滚他刚刚修改过的代码，他说弄了半天不会，之前用的 SVN，没用过 Git，说 Git 好难弄，我真是醉了。。...如果你喜欢用 Git 命令行，也可以使用 git revert 这种，但它是有回滚痕迹的，会多一个提交记录，今天栈长就介绍一些没有痕迹的理想状态的回退。... -f 总结 第一种情况一般在工具上很容易操作，比如在 Sourcetree： 但 2、3 种情况在工具上面就没法办法操作了，至少在 Sourcetree 上是不行，需要在命令行进行回退，如果大家有知道的也可以分享下...后面我还会分享一些我平时用到的修改历史记录的实战干货，比如怎么修改历史提交信息、合并多次提交等，关注公众号Java技术栈第一时间推送。...如果有学到，三连支持下哦~ 好了，今天的分享就到这里了，后面栈长会分享更多好玩的 Java 技术和最新的技术资讯，关注公众号Java技术栈第一时间推送，我也将主流 Git 面试题和参考答案都整理好了，在公众号后台回复关键字
大家好，我是皮皮。...一、前言 前几天在Python最强王者交流群【此类生物】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 部分数据截图如下所示： 二、实现过程 这里【隔壁山楂】和【瑜亮老师】纷纷提出，先不聚合location...location', 'total_cases']].apply(lambda x: x.values.tolist()).to_dict() 可以得到如下预期结果： 先取值，最后转成字典嵌套列表的，...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【此类生物】提问，感谢【隔壁山楂】、【猫药师Kelly】、【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【Python狗】等人参与学习交流。
今天我就带大家从高工的角度思考这个简单的Java类型Char。 抛出问题：char如何存UTF-8字符？ 2 UTF-8的由来 我们知道char是占两个字节的这个大家都知道，那UTF-8是什么呢？...简单说明下，我们知道计算机只能识别0和1，那么如何将我们这个世界中如此众多的文字呈现或者传播呢？...如何和ASCII码区分开来，计算机无法知道三个字节表示一个字符还是三个不同的字符？...3 回归问题 那么，回到最初的问题,char是两个字节的，那么怎么使用char类型存UTF-8编码的字符呢（可能会是3或者4个字节）？...感兴趣的读者可以去查下"?"这个表情的码点（Unicode中对应的值），使用UTF-16进行编码后看看有多少个字节，就知道为什么不能用char来存储了。
形式上，股票左尾对市场左尾的相关性定义为： (1) 其中 Q 是分位数，这取决于您如何定义尾部，在我们的示例中为 5%。...，计算序列b中有多少个 ind1 <- sum(ifelse(reb<quantile,1,0)) # 计算概率 p0 的概率 让我们拉出 10 只 ETF，看看...使用无截距回归同样可以达到第二张图表的底部面板： (3) 其中， 是事件 A 发生时股票出现回撤的指标函数。...在不仅有B的缩减，而且有C和D的缩减的情况下，我们看到A的缩减有多大可能。 不足和展望 我们可以进行推断，但不使用回归系数的通常 STD，因为它是指标回归. 我们还必须包括交互项，以使推理有效。...我们用更新的回归方法来改进估计；套索lasso、bagging等 最后，我想知道 XLU（公用事业）ETF 的情况如何，为什么尾部相关性相对于 beta 而言看起来很弱，以及与 XLY相比，情况有何不同
当你想求一个数字，而不是一个分级或类别，此时要用到的是回归。 下周二会是什么温度？ 我第四季度在葡萄牙的销售额会是多少？ 在接下来半个小时，我的风力发电厂会有多少千瓦的需求？...这种型号的轴承，每一千个中有多少能工作超过一万小时？ 通常来说，回归算法给出一个实值作为答案。答案可能会有小数或负数。...对于一些问题，尤其是以“多少个”开头的问题，负数需要被解读为0，分数要取近似整数。 多类分类作为回归问题 有时看似多元分类的问题事实上比较适合做回归。比如，“哪个新闻故事对读者来说更有趣？”...可以被转述为“我的每个客户明年各有多大可能转向我的竞争对手？” 二类分类作为回归问题 并不奇怪，二元分类也可以被转述为回归问题。（事实上，一些算法私下把所有二元分类问题转化为回归。）...数据是如何构成？ 有关数据如何构成的问题属于无监督学习。有许多技术试图提炼数据的结构。其中一组算法进行聚类，也被称作分块、分组、聚群、分隔等。它们试图把一个数据集分为一些直觉式的区块。
今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...单阶段检测器与Faster-RCNN中第一个阶段的网络几乎相同。 我说SSD和RPN几乎是一样的，因为它们在概念上是相同的，但是在体系结构上有不同。 问题：神经网络如何检测图像中的物体？...现在我们知道如何用一个神经网络来预测多个目标。但是等一下，我们如何计算这个输出为4x4xn的cell的损失呢？ 现在让我们深入到输出层使用的N个滤波器中。...现在通过这些参考位置，我们可以实现两个目标： 分类损失：如果N个物体中有一个落在这16个参考位置，即与ground truth的包围框的IOU≥某个阈值，那么我们就知道要匹配哪个ground truth...现在我们已经知道了ground truth box坐标和相应的参考位置坐标，我们可以简单地使用L1/L2距离来计算回归损失。 与图像分类的任务中只有输出向量要匹配不同，这里我们有16个参考位置要匹配。
接下来就来具体的看一看，threshold取不同的值是如何影响分类结果的？首先绘制一个轴，这个轴上的值可以理解成在逻辑回归算法中计算出的θT · x的值。...精准率计算的就是在算法所有判断为1的这些样本中有多少个判断正确的样本。...精准率计算的就是在算法所有判断为1的这些样本中有多少个判断正确的样本。此时算法只判定两个样本为1，而这两个样本确实为类别1； 召回率为2 / 6 = 0.33。...精准率计算的就是在算法所有判断为1的这些样本中有多少个判断正确的样本。此时算法只判定右边8个样本为1，这其中有6个五角星，也就是6个样本确实为类别1； 召回率为6 / 6 = 1.00。...中算法还有一个decision_function的函数，光看函数命名就知道它是做决策的函数，直接把X_test测试集传入decision_function函数中。
汇总其余账户的一个简单方法是查看每个国家有多少个GitHub账户： ? 用地区分布图显示会更加直观：（颜色越深，GitHub账户数量越多） ?...从账户总数量上来看，美国在排名上占统治地位：其拥有的GitHub账户数量比排在其后面的5个国家加在一起还多。但是，这不是国家排名唯一方式。我列出了几种不同的国家排名方式，接下来我谈谈为什么。 1....散点图显示了GitHub帐户和人口数量的相关性： ? 橙色为双对数回归趋势线，R2为0.5，意味着每个国家GitHub账户数量的一半因素可以用人口来解释。...虽然中国和印度的人口总量接近，但前1024位顶级大牛中有22％生活在中国，而印度只有不到1％。...这意味着旧金山的“人均”程序猿数量是此项排名最高的国家冰岛的10倍以上。至少有4％的居民拥有GitHub帐户，并且该数据实际上可能会更高，因为只有约15％的帐户在其个人资料中有位置信息。
数据分析与建模可不是体力活，时间就是金钱我的朋友（魔兽玩家都懂的！）如果你用Python来把玩数据，那么这些就是你的核武器啦。简单介绍一下这几位朋友！...你不知道哪里会用到矩阵，那么这样想吧，咱们的数据就是行（样本）和列（特征）组成的，那么数据本身不就是一个矩阵嘛。...下采样的意思就是说，不是两类数据不均衡吗，那我让你们同样少（也就是1有多少个 0就消减成多少个），这样不就均衡了吗。...千万别把逻辑回归当成是回归算法，它就是最实用的二分类算法！这里我们需要考虑的c参数就是正则化惩罚项的力度，那么如何选择到最好的参数呢？...今天咱们讲述了一个以检测任务为背景的案例，其中涉及到如何处理样本不均衡问题，以及模型评估选择的方法，最后给出了逻辑回归在不用阈值下的结果。这里也是希望同学们可以通过案例多多积攒经验，早日成为大牛。
p=24671 在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。...最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看哪个表现更好。 回归有助于显示因素和因变量之间的关系，它基本上回答了两种类型的问题；1. 吸烟对癌症的影响 2. 未来会发生什么？（例如）三年后的油价。...LF：14-24岁年龄组的城市男性平民的劳动力参与率 M.F：每100名女性的男性人数 Pop：国家人口，以十万计 NW：非白人在人口中的百分比 U1：14-24岁城市男性的失业率 U2：城市男性35...-39岁的失业率 财富财富：可转让资产或家庭收入的中值 收入不平等：收入低于中位数一半的家庭的百分比 入狱概率：入狱人数与犯罪人数的比率 时间：罪犯在首次获释前在国家监狱中服刑的平均时间（月）。...sumr(pca) rotan #PCA旋转是特征向量的矩阵 pca 然后，我们可以通过绘制每个主成分的方差来决定在 "前几个 "主成分中使用多少个主成分。
数据整理 我们现在手中有一份全球各国历年 GDP 的数据文件，先来查看下2018全球 GDP 总量排行前几名 ?...下面再来看看我们国家的GDP曲线情况 ? 没有任何意外，同样比较符合多项式回归曲线！...萝卜说 我们都应该都知道，很多数学公式的出现与创造，都是自然科学规律的积累，比如我们常见的正态回归，就是因为在我们的生活中有太多的现象、数据拥有同样的规律走势，所以前辈们才发现总结了对应的公式定律，用于统一描述这类数据...所以当我们看到身边的某些数据是符合正态回归形式的时候，都没有太多的惊讶。...而且从其他几个国家的增长曲线能够看出，当国家的经济出现大的波动时，曲线就没有那么平滑了，比如日本、德国等，都是在大幅增长之后，出现了不同程度的退步，而在维持经济平稳发展上来说，我国和美国无疑是做的最好的两个国家了
问题背景 2017年中，我参与了一个亚太地区互联网公司并购的项目，客户收购了亚太地区 7 个国家的同行业互联网企业和产品。...初步统计了一下，将近有3000多个 URL 需要重定向，光是规则和正则表达式就写了 400 多条（没有统一规则的 URL 害死人啊），这就引发了一个问题：我该如何验证这些规则和覆盖这些 URL ？...此外，大量的重定向不光对用户来讲不是很好的体验，如果我要优化这些规则，我如何保证我当前的转发规则不被破坏？...最后一行表明有多少个用例通过了测试，同时统计了完成这些测试的总时间。 最佳实践 以下是我总结的使用 vivian 的最佳实践场景，希望能对你的 web 服务器维护工作起到帮助。...减少重定向 我们知道，每一次重定向都会给客户端带来额外的访问开销，这对用户体验是一种灾难。
五、如何递，怎样归？ 很多人看完递归的原理之后会有这种感觉，喔，这个原理我懂了，然后再找一道其余的题目看一看能不能写的出来，突然发现，我勒个去，还是不会。...递归这个词我的理解应该是传递和回归，如何把自身的状态传递下去和如何回归到一个结果上是递归问题的基本思维方式。...所谓如何传递，我觉得思维的难点是如何抽象出数学模型，如果是斐波那契数列那种有明确公式的话，很简单，直接按照公式该怎么操作怎么操作，难得是只有叙述性语言的，比如这种题目：有一段楼梯n个阶梯，你可以选择一次上一个阶梯...还有一种不知道如何传递是不知道怎样将递归算法转换成程序，你知道怎样用语言描述出递归，但是就是不知道怎样用程序描写出来，所以最好的方式是找一段递归的程序，然后看他每一次递归的输出。 ...貌似这里不太能够看出来，从上面的过程可以大概看出来如果当数列的个数只有1的话，那么就要开始回归了，所以我们采用了一个方法，既然需要找中间的那个值，那么就要保存左边的索引和右边的索引，利用这两个索引，可以确定出数组中有多少个值
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