题目描述 给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度。 例如： 给出的数组为[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续元素序列为[1, 2, 3, 4]....返回这个序列的长度：4 你需要给出时间复杂度在O（n）之内的算法 思路: 先排序,记住三个数 int count=1;//当前连续序列长度 int last=num[0];//上一个数字(连续判断条件...) int max=1;//前面最大的连续序列长度 做的时候搞错了一个点,就是1,1,2,3,算连续三个,我算成连续四个了,后来改掉了 代码: public int longestConsecutive...(int[] num) { // 给定一个无序的整数类型数组，求最长的连续元素序列的长度。...} Arrays.sort(num);//对数组重数据进行一次排序 int count=1;//当前连续序列长度 int last=num
2021-07-01：最长连续序列。一个未排序的arr，找出数字连续的最长序列的长度。输入：[100,4,1,20,3,2,50]，输出：4。...解释：最长数字连续序列是[1,2,3,4]，所以长度是4。 福大大 答案2021-07-01： 连续区间头表，map1[5]=3，是5,6,7。 连续区间尾表，map2[5]=3，是3,4,5。...求map1中的value最大值，就是需要的返回值。 时间复杂度：O(N)。 空间复杂度：O(N)。 代码用golang编写。
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。...这里我们用北京空气质量数据作为案例进行演示，需求是找出北京空气质量连续污染最长持续多久并确定其周期。 ?...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。...图3：处理后数据 2. 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！
关于这本书的数据集问题 这本书我老师说很好，让我买来看看，结果一学期过去了，emmmm,不是我的问题，是这本书没有数据，没有源代码（强行甩锅），咳咳，跑远了，这本书的数据集我我到网上看到了，它的数据集格式是这样的...allsamples有两个字段，一个为num，一个feature,然后feature是一个25*5维的数据，25表示特征个数，5表示该类字体的个数。...由于考虑到可能大多数买了书没有数据集的问题，我后面写的代码都会用sklearn.dataset下的digits手写数据集，它是8x8维的矩阵表示一个数字，有1797个样本数据，比自己写好多了。...属性 意义 data 数据集 target 数据类型 target_name 数据类型名称 好了，后面写到的代码都会用到这个代码，其他的数据类型，有需要的自行查看，这里就不解释了。...from sklearn import datasets import numpy as np #导入数据 digits = datasets.load_digits() #查看第一数据的样子 new_im
我们需要工具和技术来帮助我们这些数据科学家快速识别并解决数据质量问题，并以此将我们宝贵的时间投入到分析和AI领域——那些我们真正喜欢的工作当中。...模块（Modules）：每个检测到的问题与某一个模块（例如：数据关系，重复值，等）执行的数据质量检验相关联。 把所有的东西联系在一起，我们注意到有五个警告被识别出来，其中之一就是高优先级问题。...第四步：解决识别的问题 让我们实际一点儿。我们永远不会拥有100%清洗过的数据。我们所要做的是在有限的时间内解决对数据影响最大的问题。对数据科学家来说，这是一个需要你根据当前情景的限制做出的决策。...本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。越来越发现数据分析和编程已然成为了两门必修的生存技能，因此在日常生活中尽一切努力更好地去接触和了解相关知识，但前路漫漫，我仍在路上。...翻译组招募信息 工作内容：需要一颗细致的心，将选取好的外文文章翻译成流畅的中文。如果你是数据科学/统计学/计算机类的留学生，或在海外从事相关工作，或对自己外语水平有信心的朋友欢迎加入翻译小组。
2025-02-08：找出有效子序列的最大长度Ⅰ。用go语言，给定一个整数数组 nums，我们需要找出其最长的“有效子序列”的长度。...有效子序列的定义为：一个长度为 x 的子序列需要满足以下条件：对于子序列中的任意连续两个元素，前两个元素之和的奇偶性（即 (sub[i] + sub[i+1]) % 2）在整个子序列中保持一致。...也就是说，所有相邻元素之和的奇偶性都应该相同。 简而言之，我们要找出从数组中提取的符合这些条件的最长的子序列，并返回这个子序列的长度。 2 <= nums.length <= 2 * 100000。...大体步骤如下： 1.创建一个函数 maximumLength(nums []int) int 用于计算最长有效子序列的长度。...3.2.3.更新 ans 为 f[x] 和当前 ans 的较大值。 4.返回 ans 作为最长有效子序列的长度。
知乎上关于时间数据的存储与计算的系列介绍....作者：木洛 主要包括： [1] - 时间序列数据的存储和计算 - 概述 - 2018.01.07 [2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07 [3] -...时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（二） - 2018.01.07 [4] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（三） - 2018.01.07 [5] - 时间序列数据的存储和计算...- 开源时序数据库解析（四） - 2018.01.16 系列介绍中，重点解析了InfluxDB、OpenTSDB、Base系和Cassandra系时序数据库....附：2018.10 全球时序数据库市场热度排名 ? 来源：重磅发布！10月份全球数据库市场热度排名 - 大象数据科学 - 2018.10.28
计算gc含量 seqkit.exe fx2tab --name --only-id --gc output.fasta -o gc.txt ?...image.png 计算序列长度 seqkit.exe fx2tab --name --only-id -l output.fasta -o seqlen.txt ?...image.png 曲线也是可以的 geom_curve_polar <- function(...) { layer <- geom_curve(...)...image.png 欢迎大家关注我的公众号 小明的数据分析笔记本 小明的数据分析笔记本 公众号 主要分享：1、R语言和python做数据分析和数据可视化的简单小例子；2、园艺植物相关转录组学、基因组学、...群体遗传学文献阅读笔记；3、生物信息学入门学习资料及自己的学习笔记！
就如数字6一样的单链表结构，如何检测是否有6下部的○呢，并且求交叉点位置 ?...R s = n*R s=n∗R 链表的长度...< std::endl; } return loop; } size_t SingleList::howManyNode(ListNode ps, ListNode pe) //计算两个指针之间有多少个节点...//检查单链表中是否存在环，求环的长度，链表长度，及环的入口 #include #include #include #include "....从链表长度1开始测试到9，测试结果均正确！
，有探索过3种方法获取基因长度，然后发现 同样的基因在不同数据库记录的位置信息差距好离谱 所以不得不弃用 TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene 包。...还是使用CCDS记录文件吧，CCDS 数据库旨在确定一组核心的人类和小鼠蛋白质编码区域，这些区域具有一致的注释和高质量。...exon_probe.hg38.gene.bed 文件里面 cat exon_probe.hg38.gene.bed |perl -alne '{$s+=abs($F[2]-$F[1])}END{print $s}' ## 计算得到...所以 CDS 数据库不记录 UTR 信息的坐标。只能统计 CDS 区域的总长度，无法统计全外显子 Exon 的总长度，约 35 Mb。...78个碱基，不知道为什么这个CCDS数据库记录它是75bp的长度。
Django是python写成的开放源代码的web应用框架 本次使用的基础配置 python版本：3.6.3 Django:2.2 Windows10系统 如何查看Django版本 import django...image.png 进入seqLengthapp文件下新建templates文件夹用来存放html模板文件 这里先存放一个用来输入序列的html文件，html代码如下： 输入fasta格式的序列 <br...image.png 在templates文件夹下再新建一个html文件用来返回计算结果，命名为outputresult.html，代码如下 序列长度 GC含量 <br
的研究成果：大多数空间转录组学技术都受到其分辨率的限制，虽然与单细胞RNA测序的联合分析可以缓解这一问题，但目前的方法仅限于评估离散的细胞类型，揭示每个位点内细胞类型的比例。...为了识别同一类型细胞内转录组的连续变异，本文作者利用变分推理开发了空间转录组图谱的反卷积模型（DestVI）。...经实验证明，DestVI在估计每个位点内每种细胞类型的基因表达方面优于现有的方法，DestVI还可以为实验中的细胞组织提供高分辨率、准确的空间特征，并识别不同组织区域或不同条件之间基因表达的细胞类型特异性变化...目前已存在多种用于对组织切片进行ST分析的方法，尽管这些的分析都具有丰富的数据，但也需要自动化和定量的计算分析。...总体来说，DestVI可以正确地将免疫细胞的细胞类型映射到位点坐标上，并识别出一个清晰且特有的生态位，该生态位涉及巨噬细胞群体内缺氧反应的代谢变化。
目前的鉴定肿瘤反应性TCR的方法是通过分析肿瘤突变来预测T细胞激活抗原，并利用这些抗原来富集肿瘤浸润淋巴细胞（tumor infiltrating lymphocyte，TIL）培养物或验证个体TCR...使用单细胞联合RNA + VDJ测序(scRNA + VDJ-seq)直接从T细胞中确定TCR序列和肿瘤反应性。...解决这些问题将允许从单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据单独识别肿瘤反应性til，而不管肿瘤类型。...此外，通过无偏克隆TCR和包含大量负训练数据，可以训练机器学习分类器以自动方式从scRNA + VDJ-seq数据中识别肿瘤反应性TCR克隆型。...深度筛选从TILs中识别肿瘤反应性TCR基于scRNA + VDJ数据的predicTCR分类器的开发构建一个机器学习分类器，该分类器可以基于scRNA + VDJ-seq数据，使用下图策略准确、稳健地预测
CNN 虽然功能强大，但必须针对特定问题、数据类型、长度和分辨率进行定制，才能发挥其作用。我们不禁会问，可以设计出一个在所有这些网络中都运行良好的单一 CNN 吗？...此外，许多数据本质上是连续的，在不同的分辨率下具有相同的语义，例如图像可以在任意分辨率下捕获，并具有相同的语义内容，音频可以在 16kHz 或 44.1kHz 采样，但人耳听起来仍然是相同的。...当考虑具有相同 CNN 的不同维度数据时，这两个问题会进一步加剧，例如序列（1D）、视觉（2D）和高维数据（3D、4D），因为不同的维度以不同的特征长度和分辨率运行，例如一秒音频的长度很容易达到 16000...其目标是构建一个单一的 CNN 架构，可以用于任意分辨率、长度和维度的数据。...另一方面，连续核是分辨率无关的，因此无论输入的分辨率如何，它都能够识别输入。
递归神经网络的主要特点是可以处理可变长度的序列数据，并通过循环神经元对序列中的信息进行编码。递归神经网络中的循环神经元可以保存先前的状态，并将其传递给下一个时间步，从而在整个序列中保持信息的连续性。...递归神经网络可以应用于多种序列数据的处理任务，例如语音识别、机器翻译、情感分析等等。其中，语音识别是递归神经网络最常见的应用场景之一。...递归神经网络的应用递归神经网络可以用于多个序列数据的处理任务，下面是几个常见的应用场景：语音识别语音识别是递归神经网络最常见的应用场景之一，其目的是将输入的语音信号转换为文本输出。...递归神经网络通过循环神经元对序列中的信息进行编码，并在整个序列中保持信息的连续性。递归神经网络可以应用于多种序列数据的处理任务，例如语音识别、机器翻译、情感分析等等。...随着计算机硬件和深度学习算法的不断发展，递归神经网络在序列数据处理领域的应用也将越来越广泛。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域取得巨大成功的深度学习模型。其中，卷积层是CNN的核心组成部分之一，具有重要的作用。...本文将详细介绍CNN卷积层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。图片1....卷积层原理1.1 基本思想卷积层是CNN中非常重要的一种层级结构，其基本思想是通过卷积操作来提取输入图像的局部特征，并且利用这些特征进行下一步的处理和分析。...池化层通过对特征图进行降采样操作，减少计算量并增强特征的平移不变性。2.4 参数学习卷积层的参数由滤波器的权重和偏置项组成，这些参数通过反向传播算法进行学习。...卷积层能够自动学习到图像的局部特征，例如边缘、纹理和形状等，从而实现对图像的高效分类和识别。3.2 目标检测目标检测是一个在图像中定位和识别特定目标的任务。
最近我们被客户要求撰写关于copula GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在这个文章中，我们演示了copula GARCH方法（一般情况下） 1 模拟数据 首先，我们模拟一下创新分布。...# 使用创新模拟ARMA-GARCH模型 ## 注意: ugarchpath(): 从spec中模拟; garchpath(uspec, n.sim = n, # 模拟的路径长度... X@path$seriesSim, check.attributes = FALSE), ## 绘制边缘函数 plot(X., type = "l", xlab = "t") 2 基于模拟数据的拟合程序...- rep(nu., d) # 边缘自由度 est <- cbind(fitted = c(estimate, nu.), true = c(th, nu, nu.)) # 拟合与真实值 3 从拟合的时间序列模型进行模拟...() sim(fit[[j]], n.sim = n, m.sim = 1, 并绘制出每个结果序列（XtXt）。
大数据文摘出品 来源：知乎专栏 作者：ziyin 大家都知道，视觉特效在现代的影视制作中出现十分频繁。...为了对抗这种过度平滑，科技工作者们提出了混合的粒子-网格方法，然而这类方法存在着计算速度慢，计算结果差强人意的缺陷：往往由于粒子的非连续性，流体的湍流运动会在粒子间拉出空隙，最终在视觉上产生噪声： 我们提出的算法既能最大可能地保持流体的湍流细节...把三个方法的结果并排放在一起对比如下： 过度平滑的传统方法 计算耗时，且噪声过强的粒子方法 计算高效，即不失细节又平滑连续的我们的方法 为了以极高的清晰度来对流流体中的物质场我们给出了以下观察： 传统的对流算法直接作用于流体空间中的...并给出了前向映射的演化方程: 有了前向映射。积分的过程变为了演化累加的过程（大大减少了计算量） 好了，小编保证，不会再有数学公式了！...以往的算法无法保证烟雾运动时的清晰形状导致了其在之后的效果计算中损失了烟雾的。 湍流细节，那些更能体现烟雾真实感的卷曲细节。 大自然是最好的艺术家，我们想做的，仅仅是用程序在计算机中再现它的美。
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