题目 链表中的 临界点 定义为一个 局部极大值点 或 局部极小值点 。 如果当前节点的值 严格大于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极大值点 。...如果当前节点的值 严格小于 前一个节点和后一个节点，那么这个节点就是一个 局部极小值点 。 注意：节点只有在同时存在前一个节点和后一个节点的情况下，才能成为一个 局部极大值点 / 极小值点 。...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组 [minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。 第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...- [1,3,2,2,3,2,2,2,7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。
front->val = behind->val; behind->val = num; return head; } Leetcode -2058.找出临界点之间的最小和最大距离...给你一个链表 head ，返回一个长度为 2 的数组[minDistance, maxDistance] ，其中 minDistance 是任意两个不同临界点之间的最小距离，maxDistance 是任意两个不同临界点之间的最大距离...[5, 3, 1, 2, 5, 1, 2]：第六个节点是一个局部极小值点，因为 1 比 5 和 2 小。 第五个节点和第六个节点之间距离最小。minDistance = 6 - 5 = 1 。...第三个节点和第六个节点之间距离最大。maxDistance = 6 - 3 = 3 。...[1, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 7]：第五个节点是一个局部极大值点，因为 3 比 2 和 2 大。 最小和最大距离都存在于第二个节点和第五个节点之间。
空间转录组学和蛋白质组学提供了互补信息，改变了我们对复杂生物过程的理解。然而，这些模式的实验整合是有限的。...为了克服这个问题，近日《Nature Biotechnology 》发表了一种允许在完整组织中大规模同时测量蛋白质标记物和全转录组的新方法：SPOTS，用于高通量同步空间转录组和蛋白质分析。...SPOTS是一种多模式方法，可以同时记录整个转录组和大量蛋白质信息，同时保留组织结构。...SPOTS使用Visium slide的poly(A)捕获技术，同时通过DNA条形码抗体(聚(腺苷化)抗体衍生标签(ADTs)测量细胞内/外蛋白质水平，如CITE-seq和mRNA表达。...总之，SPOTS是一种允许在完整组织中大规模同时检测蛋白质标记物和全转录组的方法。
但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...数据科学的世界被Python的拥护者和R的狂热者分割开来。但是，任何学习过其中一种语言的人，都应该充分利用它们的优势，深入到另一种语言中去，而不是宣称自己是一方。...Python和R之间有着无限的相似性，而且这两种语言都是您可以使用的，您可以用最好的方式解决挑战，而不是将自己限制在工具库的一半。 下面是一个连接R和Python的简单指南，便于两者之间的转换。...通过建立这些连接、反复与新语言交互以及与项目的上下文化，任何理解Python或R的人都可以快速地开始在另一种语言中编程。 基础 可以看到Python和R的功能和外观非常相似，只是语法上的细微差别。...之间创建心理相似性的起点。
目前有部分APP会提供自定义的启动窗口，这里可以做成品牌宣传界面或者是给用户提供一种程序已经启动的视觉效果。 在正式着手解决问题之前，我们需要掌握一套正确测量评估启动性能的方法。...除了使用工具进行具体定位分析性能问题之外，以下两点经验可以帮助我们对Activity启动做性能优化： 优化布局耗时：一个布局层级越深，里面包含需要加载的元素越多，就会耗费更多的初始化时间。...使用VectorDrawable还可以避免因为使用帧动画导致的图片资源过多的情况，如下图所示 前面介绍了VectorDrawable(VD)的优势，但是在使用VectorDrawable的时候，还是有以下的问题需要特别注意的...其次VD文件适用于简单有规则的图片渲染，不适用于那些纹理过于复杂的图片，这样不仅仅会过度增加描述文件的复杂度还可能无法获取到想要的渲染效果。...如果您觉得我们的内容还不错，就请转发到朋友圈，和小伙伴一起分享吧~ ---- 本文系腾讯Bugly独家内容，转载请在文章开头显眼处注明作者和出处“腾讯Bugly(http://bugly.qq.com)
这里相当于是计算两个数据集中的变量之间的相关性，之前发现correlation这个R包里的函数correlation()可以做 但是这里遇到了一个问题 ? 关掉这个报错界面以后就会提示 ?...<-data.frame(Var4=rnorm(10), Var5=rnorm(10), Var6=rnorm(10)) 计算相关系数和P...但是mRNA的表达量有上万个，用这个函数计算的时候是非常慢的 找到了另外一个函数是Hmisc这个包中的rcorr()函数 这个速度快很多，但是他不能计算两个数据集之间变量的相关性， 这样的话可以先计算，...今天看B站视频 两个矩阵之间的相关性热图这么容易画的吗？...零基础学习R语言之相关性分析 https://www.bilibili.com/video/BV1vb4y1k7kv psych这个包里的corr.test()函数也是可以直接计算两个数据集变量之间的相关性的
它是一种最好的距离测量方法，可以解释为连接两点的线段长度。 ? 这个公式相当简单，因为距离是根据使用勾股定理的点的笛卡尔坐标计算出来的。...虽然已经开发了许多其他的测量方法来解释欧氏距离的缺点，但它仍然是最常用的距离测量方法之一，这是有充分理由的。它使用起来非常直观，实现起来也很简单，并且在许多用例中都显示出了很好的效果。 2....它允许你在距离度量上有很大的灵活性，如果你对p和许多距离度量非常熟悉，这将是一个巨大的好处。 7. Jaccard指数 Jaccard指数（或称交集比联合）是一种用于计算样本集相似性和多样性的度量。...因此，它可以用来比较模式的集合。 8. Haversine距离 Haversine距离是指球面上两点之间的经度和纬度距离。 ? 它与欧几里得距离非常相似，因为它计算的是两点之间的最短线。...虽然它们的计算方法相似，但Sørensen-Dice指数更直观一些，因为它可以被看作是两组之间的重叠百分比，这个数值在0和1之间。
同时，图示也有助于发现数据中的异常点和趋势漂移等问题。 数据的标准化及适用性检验 然后，进行相关性检验和正态性检验等统计方法。相关性检验可以通过计算相关系数的方法来判断各项指标之间的联系程度。...信度检验是一种评估测量工具稳定性和一致性的方法，通常使用统计学方法来计算测量工具的内部一致性或者重测信度。通过信度检验，可以确定测量工具的可靠性和准确性，从而确定测量结果的可信度。...因子分析 因子分析是一种统计方法，用于确定多个变量之间的关系。它将一组相关变量分解为更少的未观察到的变量，称为因子，这些因子可以解释原始变量的方差。因子分析可用于数据降维、变量选择和构建模型等应用。...旋转成份矩阵 因子得分排名 K-means聚类分析上市公司经营绩效 K-means聚类分析是一种常用的无监督学习方法，用于将一组数据分成K个不同的类别。...K-means聚类分析的目标是最小化每个数据点到其所属类别中心点的距离平方和，从而使得每个类别内部的数据点尽可能的相似，不同类别之间的数据点尽可能的不同。
激光被发射到障碍物并反射，当这些激光击中障碍物时，它们会产生一组点云，传感器与飞行时间（TOF）进行工作，从本质上说，它测量的是每束激光反射回来所需的时间。...融合过程可分为早期融合和后期融合。早期融合是指点云与图像像素融合，后期融合是指单个检测物的融合。 激光雷达的优缺点？ 缺点： 激光雷达不能直接估计速度。他们需要计算两个连续测量值之间的差值。...因为激光雷达的输出很容易达到每秒100000个点，所以我们需要使用一种称为体素网格的方法来对点云进行下采样。 什么是体素网格？ 体素网格是一个三维立方体，通过每个立方体只留下一个点来过滤点云。...这里可以简单地使用欧几里德聚类，计算点之间的欧几里德距离。 过程如下： 选取两个点，一个目标点和一个当前点 如果目标和当前点之间的距离在距离公差范围内，请将当前点添加到簇中。...如果没有，选择另一个当前点并重复。 点云欧式聚类算法就是将一组点云按其距离进行分割。聚类算法以距离阈值、最小聚类数目和最大聚类数目作为输入。
rplidar A2 是一种三角测距原理激光雷达，原理和ＴＯＦ激光雷达不同。 ＴＯＦ激光雷达是根据测量光的飞行时间来计算距离的。而三角测距激光雷达是通过摄像头的光斑成像位置来解三角形的。...同理， Ｂ，C 两点距离０１的距离也是可解的。 原理是不是很简单～ 细心的同学会发现，如果这样安装，相机成像只有一半的， 太浪费了嘛。 于是，调整相机安装方式，这样大部分地区都可以成像了吧！...，就是测距仪和被测量物体之间的距离，以激光测距仪为例；第二种是以激光位移传感器原理为原理的方法的。 ...由激光发射系统发出一个持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离L之后，被目标物体反射，发射脉冲激光信号被激光接收系统中的光电探测器接收，时间间隔电路通过计算激光发射和回波信号到达之间的时间t，得出目标物体与发射出的距离...根据这个角度即知的激光和相机之间的距离，数字信号处理器就能计算出传感器和被测物之间的距离。
假设你是特斯拉的一位经理，你拿到了一些测量数据，这些数据来自于上周生产的所有车辆。每种车有三项测量数据，这些数据表示其长宽高，因此每一辆给定的汽车在三维坐标系中都可以表示成一个点。...通过计算单词向量之间的距离，例如 “瑞典“这个词，其他富裕的北欧国家密切相关。因为它们之间的距离很小，当在图上绘制时，相似的单词，他们的向量，倾向于聚集在一起。...矢量化需要注意的问题 我们计算向量之间距离的方法，是利用向量范数的概念，范数是任何一种函数G，它将向量映射到实数，且满足以下条件： 长度总是正值； 零的长度得出零； 标量乘法； 用可预测的方式扩展长度；...并且距离可以合理相加； 因此 在一个基本向量空间中，向量的范数是它的绝对值和两个数字之间的距离；通常，向量的长度，用欧几里德范数来计算。...我们可以用其中任意一个向量来归一化它的单位向量，然后用它来计算距离、计算向量之间的距离。对于显示给用户推荐是非常有用的，这两个术语也正在被使用在规范化的过程中。
为了解决这个问题，提出了一种新的研究方向——知识图谱嵌入。关键思想是嵌入 KG 的组件，包括将实体和关系转化为连续的向量空间，从而简化操作，同时保留 KG 的原有的结构。...通常是在通过关系进行翻译之后，用两个实体之间的距离来衡量一个事实的合理性。下图是TransE及其变体的详细解释。 ?...KG2E 模型将实体和关系表示为从多变量高斯分布中抽取的随机向量。 ? 通过测量 t-h 和 r 这两个随机向量之间的距离来为一个事实评分，通过 两种方法来进行测量。...一种是通过 KL 散度（KL 距离）来进行测量，另一种是计算概率的内积。...TransG 实体采用高斯分布，但它认为关系具有多重语义，需要采用混合的高斯分布的表示 其他距离模型 非结构化模型UM（Unstructured model） TransE的简单版本，直接设置所有的r=
从商业决策的角度来看，决策树就是通过尽可能少的是非判断问题来预测决策正确的概率。这种方法可以帮你用一种结构性的、系统性的方法来得出合理的结论。...拟合的方法有许多种，“最小平方”的策略相当于你画一条直线，然后计算每个点到直线的垂直距离，最后把各个距离求和；最佳拟合的直线就是距离和最小的那一条。 ?...在N维空间中给定两类点，支持向量机生成一个（N-1）维的超平面将这些点分为两类。举个例子，比如在纸上有两类线性可分的点。支持向量机会寻找一条直线将这两类点区分开来，并且与这些点的距离都尽可能远。 ?...对于给定的m*n矩阵M，可以将其分解为M = UΣV，其中U和V是m×m阶酉矩阵，Σ是半正定m×n阶对角矩阵。 ? 主成分分析其实就是一种简单的奇异值分解算法。...在计算机视觉领域中，第一例人脸识别算法使用了主成分分析和奇异值分解将人脸表示为一组“特征脸（eigenfaces）”的线性组合，经过降维，然后利用简单的方法匹配候选人脸。
需要注意的是，许多现代设备的屏幕密度并不是精确的（例如，Piexl 3 XL 是 552 dpi，介于 xxhdpi 和 xxxhdpi 之间），所以资源通常会被缩放。...这会使设计人员和开发人员之间的工作流程复杂化。我们将在以后的文章中深入讨论这个主题。 为什么不用 SVG？ 如果你曾经使用矢量图像格式，你可能会遇到网络上的行业标准 SVG 格式（可缩放矢量图形）。...你虽然不需要通过阅读路径来了解它将绘制什么，但大概了解VectorDrawable 正在做什么对于理解我们稍后将要学习的一些高级功能非常有用和必要。...你还可以定义路径组。这允许你定义应用于组内所有路径的转换操作。 的 VectorDrawable 感谢 Ben Weiss、Jose Alcérreca 和 Chris Banes。
可用的选项有组间联接、组内联接、最近邻元素、最远邻元素、质心聚类法、中位数聚类法和Ward法。◎Between-groups linkage：组间平均距离法。系统默认选项。...合并两 类的结果使所有的两类的平均距离最小。◎Within-groups linkage：组内平均距离法。当两类合并为一类后， 合并后的类中的所有项之间的平均距离最小。...◎Nearest neighbor：最近距离法。采用两类间最近点间的距离代表两 类间的距离。◎Furthest Neighbor：最远距离法。用两类之间最远点的距离代表两 类之间的距离。...选择数据类型以及合适的距离或相似性测量：◎Euclidean distance：欧氏距离。◎Squared Euclidean distance：欧氏距离平方。两项之间的距离是每个变量值之差的平方和。...可用的选项有Euclidean距离、平方Euclidean距离、尺度差分、模式差分、方差、离差、形状、简单匹配、Phi 4点相关性、lambda、Anderberg的D、骰子、Hamann、Jaccard
两个球队之间有没有过交战记录，两个人之间对彼此的评价，或国家之间有没有经济往来等等，不限于“社交”的概念。...社会网络的特征值： 三点组：全局集聚系数基于节点的三点组。一个三点组由三个节点组成，其中可以两边连接(为闭三点组)或三边连接(开三点组)，统称连通三点组。...然而，如果成对的两种形式的变化是很低的，就像发球图一样，结果的布局在欧氏距离上也有较低的变化。 人们提出了各种各样的方法来减少毛球图上的乱画。...我们的贡献是: 一种新颖的方法来量化每一个阈值对主干的组结构的影响。...图7 平均最短路径在增长 聚集系数指明了甜蜜点 局部布局更紧凑，组织变得明显 网络通常有一个甜蜜的点，在这个点上，成对的距离(灰色的曲线)增加，但是组(蓝色曲线)是紧凑的，正如聚类系数(红色曲线)所显示的那样
插图来自 Virginia Poltrack 在上一篇文章中，我们研究了 Android 的 VectorDrawable 格式，了解了它的优点和功能。...VectorDrawable 支持许多实际绘制这些形状的方法，我们可以使用这些方法创建丰富的、灵活的、可配置主题的和可交互的资源。...在这篇文章中，我将深入探讨这些技巧：颜色资源、主题颜色、颜色状态列表和渐变的使用。 简单的颜色 绘制路径最简单的方法是指定一种硬编码的 fill/stroke 颜色。 组 fill/stroke (这与某些图形包不同)。...支持 3 种类型的渐变 VectorDrawable 支持线性、径向和扫描（也称为角）渐变的填充和描边。在 AndroidX 包往前可支持到 API4 版本。
VectorDrawble 是在 xml 文件中定义的矢量图形。xml 文件中定义的矢量图形，它是一组带有颜色信息的点、线和曲线，使用矢量图主要的优点是图形可伸缩性。...既然说起 VectorDrawable 了，那就不得不提 SVG （Scalable Vector Graphic）了，这两个经常混淆，其实 SVG 就是一种基于可扩展语言（xml），用于描述二维矢量图形的一种图形格式...path 中的常用的简单绘制命令 moveto 命令 M 移动到新的位置 closepath 命令 Z 封闭路径，从当前的位置画一条直线到该路径或者子路径起始位置 lineto 命令 L ，从当前的位置画一条线到指定的位置...，大写代表后面的参数是绝对坐标，小写表示相对坐标（我们一般用大写就可以了），参数之间用空格或者逗号隔开。...所谓的相对坐标是相对于前面一个点的，比如：M30,0 l 10,10 换算成绝对坐标就是 M30,0 L40,10 命令使用实例 M(x y) 移动到坐标 x，y 处 Z 后面不接参数，直接连接起点和终点
有很多种方法可以实现这个，“最小二乘法”是这样做的 —你画一条线，然后为每个数据点测量点与线之间的垂直距离，并将这些全部相加，最终得到的拟合线将在这个相加的总距离上尽可能最小。 ?...它通过估算使用逻辑运算的概率，测量分类依赖变量和一个（或多个）独立的变量之间的关系，这是累积的逻辑分布情况。 ?...给定一组2种类型的N维的地方点，SVM（Support Vector Machine）产生一个（N - 1）维超平面到这些点分成2组。假设你有2种类型的点，且它们是线性可分的。...它们不太可能过度拟合：如果你有没有过度拟合的独立模型，你通过一个简单的方式（平均，加权平均，逻辑回归）对每个独立模型的预测进行结合，这样的话不太可能会出现过度拟合的情况。 ?...无监督学习 7.聚类算法（Clustering Algorithms）： 聚类是一种聚集对象的任务，例如：相比其他不同的组在同一组（集群）的对象彼此更为相似。
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