对于连续的最大串，我们称之为子串....非连续的称之为公共序列.....代码： 非连续连续 1 int LCS(char a[],char b[],char sav[]){ 2 int lena=strlen(a); 3 int lenb=strlen...31 if(mat[i][j+1]>=mat[i+1][j]) i--; 32 else j--; 33 } 34 } 35 } 36 return k; 37 } 连续子串
我们以BUCK电路为例，如图1是一个典型的BUCK电路，当电路工作在电感电流不连续（DCM）状态时，假设电路中的元件都是理想的：忽略电感和电容的寄生参数，忽略MOS管和肖特基二极管的管压降，负载电容足够大使输出电压保持稳定不变...按照上述分析，周而复始，我们得到的UD的理想电压波形应该如图2所示。...图2 UD电压与电感电流理想波形 然而示波器测出来的UD点的实际电压波形如图3所示，在电感电流不连续的这段时间里，UD点电压出现了衰减振荡波形，其实这是电流不连续工作状态下完全正常的现象。...图3 UD电压与电感电流实测波形 图2所示波形是我们将电路元件参数完全理想化得出来的，当我们考虑到MOS管DS间的分布电容C_DS以及电感的寄生电容CL后，我们再来分析tc~td这段电感电流不连续的过程...对于其他开关电源在电流不连续状态产生的振荡，分析过程也同上。
总结如下： 1，如果选择显著性的点，位点少时，就可以预测只有基因型的候选群，这就是动植物的分子标记辅助选择（MAS） 2，如果使用所有位点，选择最优的组合，预测只有基因型的候选群，就是动植物中的基因组选择...（GS） 3，相对于MAS和GS，PRS模型，可以考虑位点的LD质控，特别是位点少的MAS，更准确 关于PRS系列文章中，上篇博客，介绍了PRSice软件计算二分类性状的PRS得分，本次介绍连续性状的PRS...得分计算方法。...data是连续性状的GWAs结果，文件：BMI.txt 「文件有行头名，每一列分别是：」 SNP名称 A1，次等位基因 A2，主等位基因 Beta，effect效应值 Pval，P值 「共有2336370...，默认是使用所有的SNP进行PRS的计算 --fastscore，计算PRS得分 --binary-target F，是连续性状 --out BMI_socre_all，输出文件名。
最近在学习混沌大学的非连续性模型，有两句话一直在我耳边打转： 第一句是：多少辆马车相加，都不能得到一辆火车。...创业家把原有曲线中的一些要素重新组合，结果是破坏了原有主流的经济结构，从而实现经济的发展和进步。 熊彼特最大的贡献在于他是第一个在不连续性假设基础上，把动态分析方法引入经济学中的人。...然而在进入不连续时段的时候，这些企业无法像市场一样淘汰自己，所以很多企业的创始人，也是最后一个看到自己企业倒下的人。 而且现在创办企业的环境越来越恶劣。...因为技术革新的速度越来越快，产品的生命周期越来越短，而企业生存的时长也越来越少。 所以，当企业遭遇反向不连续性时，如果不能进行自我破坏，那么这就成了公司衰败的第一因。...由此我们也可以反推出，当遭遇不连续性时，企业的自我破坏是基业长青的第一因。 基业长青的关键就在于还没有等曲线变得平缓之际，就开始寻找并跨越下一条s曲线。
整体实现思路： 1.用户每天可能不止登陆一次，将登录日期去重，取出当日登陆成功的日期，row_number()函数分组排序并计数 2.日期减去计数得到值 3.根据每个用户count(值)判断连续登陆天数...4.最后取连续登陆天数大于等于7天的用户 示例： CREATE TABLE db_test.user_log_test( datestr string comment ‘日期’, uid string...values(‘2020-08-21’,‘3’,1); insert into db_test.user_log_test values(‘2020-08-20’,‘3’,1); 操作步骤： 1.计算出用户登陆成功的日期...select uid,count(*) cnt–连续登陆天数 from ( select uid,date_sub(datestr,num) date_rn from ( select...7天的用户个数(n天就只需要把lead(date,6,-1)中的6改成n-1并且把date_sub(cast(b.date as date),6)中的6改成n-1)
需求：计算快递单号的非重复计数 ? (一) 需求分析 如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？...因为DistinctCount在计算非重复计数的时候会把空值也作为一个值来进行计算，所以导致数据上的差异。...快递单号非重复计数:=Calculate(DistinctCount('表1'[快递单号]), Filter('表1','表1'[快递单号]的数据透视表有些许差异，结果是要求把订单号全部显示出来，而直接拖入字段后把没有快递单号的订单号给隐藏了。这里留个小悬念，可以自己动手实现下这个功能。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
首先我们熟知的是级数，是求和，是周期信号，但是我们放在更加普遍的地方看，非周期的连续信号才是主流，我们如何处理呢？因为傅里叶的分解特性太好了。...在建立非周期信号的傅里叶变换时，可以把非周期信号当成一个周期信号在周期任意大时的极限来看待，并且研究这个周期信号傅里叶级数表示式 的极限特性。...这里要说一下，周期信号就是一比一复制，那这个周期任意大的意思就是为了包容非周期信号，因为你总是要停下来的，那就把这个非周期的信号两边复制，形式上面还是周期信号。...离散傅里叶变换（DFT）： 是DTFT的离散形式，广泛应用于数字信号处理中。 快速傅里叶变换（FFT）： 是DFT的快速算法，大大提高了计算效率。...傅里叶变换则适用于周期信号和非周期信号，将时域信号变换到频域，表示信号在不同频率上的分布。它的频谱是连续的。 两者之间的关系：傅里叶变换可以看作是傅里叶级数的推广。
本文记录在 ConcurrentDictionary 使用 FirstOrDefault 获取到非预期的首项的问题 在 dotnet 里面，无论是对 List 列表，还是 Dictionary 字典等获取首项...在 ConcurrentDictionary 里面如果使用 FirstOrDefault 方法，则随机获取到字典里面的一项，但对相同的一个 ConcurrentDictionary 对象多次调用 FirstOrDefault...方法，在不更改 ConcurrentDictionary 内容的情况下，可以稳定获取到相同的首项元素对象 简单来说就是在 ConcurrentDictionary 里面，调用 FirstOrDefault...，字典里面存放的顺序和传入的 Key 对象的 Hash 有关，调用 FirstOrDefault 方法时获取到的是里面的 Table 字典的按照内存空间顺序的首项 由此原理即可知道，使用 FirstOrDefault...获取 ConcurrentDictionary 的首现是无法确保获取到的是首个加入字典的元素对象。
而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。 在本教程中，你将了解用于量化具有非高斯分布变量之间关联的秩相关方法。...完成本教程后，你会学到： 秩相关方法的工作原理以及方法是否适用。 如何在Python中计算和解释Spearman的秩相关系数。 如何在Python中计算和解释Kendall的秩相关系数。...由于没有假设值的分布，所以秩相关方法被称为自由分布相关（distribution-free correlation）或非参数相关（nonparametric correlation）。...在本节中，我们将定义一个简单的双变量数据集，其中每个变量都抽取自均匀分布（如，非高斯分布），并且第二个变量的值取决于第一个值的值。...Spearman秩相关的直觉是，它使用秩值而不是实际值来计算Pearson相关。Pearson相关性由两个变量中每个变量的方差或分布的标准化的协方差计算。
可以看出项集和事务似乎有点项。但是项集更随意一点，任意几个项都能组成一个项集。但是事务是人为规定好的。可信度：项集在数据集中出现的重复次数。项集不一定需要在事务中连续出现。...剪枝：剪枝是这个算法的核心，如果不进行这个步骤的话，也能得出正确结果，但是时间就会大大增加了。剪枝的核心是若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集。...* * 先验原则：若某个集合存在一个非空子集不是频繁项集，则该集合不是频繁项集 * * 1....boolean hasInfrequentSubSet = false;// 是否有非频繁子项集，默认无 if (linkString !...itemListString)); } } if (frequentMapSet.size() == 0){ //计算得到的频繁项集为空
本文为第二篇《推动边缘计算的七项核心技术》。 推动边缘计算的七项核心技术 计算模型的创新带来的是技术的升级换代，而边缘计算的迅速发展也得益于技术的进步。...本节总结了推动边缘计算发展的7项核心技术，它们包括网络、隔离技术、体系结构、边缘操作系统、算法执行框架、数据处理平台以及安全和隐私。...1.网络 边缘计算将计算推至靠近数据源的位置，甚至于将整个计算部署于从数据源到云计算中心的传输路径上的节点，这样的计算部署对现有的网络结构提出了 3个新的要求： 1)服务发现。...边缘计算可汲取云计算发展的经验，研究适合边缘计算场景下的隔离技术。...3.体系结构 无论是如高性能计算一类传统的计算场景，还是如边缘计算一类的新兴计算场景，未来的体系结构应该是通用处理器和异构计算硬件并存的模式。
1、虚拟化技术 虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是ICT服务快速走向云计算的最主要驱动力。可以说，没有虚拟化技术也就没有云计算服务的落地与成功。...随着云计算应用的持续升温，业内对虚拟化技术的重视也提到了一个新的高度。与此同时，我们的调查发现，很多人对云计算和虚拟化的认识都存在误区，认为云计算就是虚拟化。...GFS(GoogleFileSystem)技术：谷歌的非开源的GFS(GoogleFileSystem)云计算平台满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。...HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式。作为高可靠性分布式存储系统，HBase在性能和可伸缩方面都有比较好的表现。...CarbonDisclosureProject(碳排放披露项目，简称CDP)近日发布了一项有关云计算有助于减少碳排放的研究报告。
我们的第72篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。...类似需求在去年笔者刚接触pandas的时候也做过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》，这里我们可以用同样的方法进行实现。...图1：案例数据 以上图中数据来算，我们可以看到从1月21日-1月26日空气质量连续污染持续了6天。 不过，在实际的数据处理中，我们的原始数据往往会较大，并不一定能直接看出来。...求连续污染持续天数 结合上次的《利用Python统计连续登录N天或以上用户》案例，我们这里再提供1种新的解题思路，合计2种解题思路。 以下解法来自小明哥和才哥 2.1....图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！
很久以前曾看过一本书，书的名字叫做《写给非设计师的设计书》，虽然我不是设计师，但是读完受益匪浅，有些时候，一个行业你可能不是很了解，但是我们有必要掌握一些基础知识，就像一个做运营的，它不一定对产品有着深刻的理解...记得小的时候，我就听过开车在未来会是很多人的一项基本技能，长大之后，确实现在开车已经成为大部分人的一项基本技能，而对于编程，将会是未来大部分应该掌握的技能。...在未来，编程将不再是一个行业，而将会是一项技能，就和会说英语一样，未来的编程也不需要，或者很少需要你去编写代码，一个语音交流，可能你需要的功能就已经实现了。 面对这样的编程，我们需要掌握些什么呢？...其实现在的编程很大一部分就是各种判断语句，如果是会员，那么价格是怎样的，如果总价超过了多少，那么价格是怎样的，如果有优惠券，那么价格是怎样的，很多业务逻辑就是在做各种情况的判断，你需要考虑的就是各种可能的情况...逻辑永远是最重要的，很多人喜欢遇到问题直接就开始编码，这样有好处，但是更多的是它带来的不好的地方。
这里我们介绍具体的双二面角耦合势能项的计算方法。...输入与输出 具体的双二面角耦合相互作用，可以参考如下图示（图片截取自参考文献1）： 力场项的输入是 C_{\alpha} 周边的两个二面角： \phi 和 \psi ，而我们需要计算的是这两个参数对应的一个势能修正项...拿到这个表之后，我们需要对它做一个连续化处理，也就是使用所谓的插值法，这里选用的是三次样条插值。...： 此时需要注意的是，我们手头仅有每一个格点上的对应能量值，但是我们需要的是整个自变量空间的能量值，而且需要是连续的，这样才能够进行自动微分，进而求解对应的力。...这样做的好处是，在网格的边缘处，不仅仅是势能面光滑，且一阶导数可以连续。 总结概要 本文介绍了最新的一些分子力场中有可能使用到的1-5相互作用——双二面角耦合项的计算。
Kappa财报收入增长的背后，是鞋服品牌的“非连续性”跨越 诺基亚CEO在同意微软收购时最后说，我们并没有做错什么，但不知为什么我们输了，说完就流下了眼泪。...诺基亚最大的问题，是没有跨域行业里的“非连续性”。 当产业发展缓慢的时候，产业周期是连续性的；但当技术或需求出现跳跃式发展，产业将遭遇不连续性，如图： ? 从功能机到智能手机，这是手机产业的非连续性。...历史上，IBM向企业服务转型，苹果推出iphone，微软投身云服务，都是跨越非连续性的典范，可惜诺基亚没有完成。 能否跨越非连续性是企业兴衰的第一因，也是创新的第一因。...不同之处在于，一般行业的“非连续性”要长时间才面临一次，上文所举例的科技硬件行业皆是如此，而鞋服行业面临更密集的“非连续性”。...这对鞋服品牌在未来频繁跨越非连续性有根本价值。
fibo3(n): '''序列解包''' a, b = 1, 1 for i in range(2, n+1): a, b = b, a+b return a # 测试3个函数的执行速度...fibo1:267914296:67.31945824623108 fibo2:267914296:0.0 fibo3:267914296:0.0 由于第一个函数运行速度非常慢，在n变大时只测试后面2个函数的执行时间
通常，我们可以使用AVERAGEIF函数来执行此操作，但由于ACD数据位于三个单独的或不连续的单元格区域内，因此我们无法利用此函数执行此操作。此公式将返回#VALUE！...错误，因为AVERAGEIF函数无法处理非连续区域： =AVERAGEIF((B3:B7,D3:D7,F3:F7),"0") 要获取不连续的区域的平均值，我们通常可以使用SUM/COUNT函数，如下所示...试图使用COUNTIF函数替换COUNT函数来忽略0值，但是COUNTIF函数不能用于不连续区域，因此公式将返回#VALUE!...： =SUM(B3:B7,D3:D7,F3:F7)/COUNTIF((B3:B7,D3:D7,F3:F7),"0") 因此，问题是如何从这些单元格中获得非零值的数量？...因此，公式等价于： =392/{7} 结果： 56 如果有空单元格，或者即使非连续区域的大小不同，该公式仍然适用。
最大连续 1 的个数 - 力扣（LeetCode） #include int findMaxConsecutiveOnes(int* nums, int numsSize)...{ if (numsSize == 0) return 0; // 如果数组为空，返回0 int maxCount = 0; // 最大连续1的个数 int...= 1) { // 如果当前元素是1，增加当前连续1的个数 currentCount++; // 更新最大连续1的个数...int nums[] = {1, 1, 0, 1, 1, 1}; // 示例二进制数组 int numsSize = sizeof(nums) / sizeof(nums[0]); // 计算数组的大小..._牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) #include // 函数用于计算一个数的所有真因子之和 int sumOfDivisors(int num) {
目标：通过日交易数据，从多只蓝筹股中选出连续上涨5天的股票。 ...思路：导入数据；过滤出上个月的数据；按照股票代码分组；将数据按日期排序；计算出每天比上一天的收盘价的增长额；计算出连续正增长的天数；过滤出正增长天数大于等于5的那些股票。 ...只需要某个月的交易数据。 A3：=A2.group(Code)，按股票代码分组。这和R语言中的split函数功能类似。点击该单元格可以在右边看到计算结果： ? ...因为不能确定下载的数据是否提前排过序了，只有排序后的数据才能进行后续的行间计算。 ...08：增加一个列INC，计算”当日收盘价”-“前一日收盘价”。R不支持行间运算，所以这里巧妙的将收盘价整体下移一行，再和原来的收盘价相减。
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