Oracle函数 很久之前更新了一篇Oracle的函数博文 http://blog.csdn.net/yangshangwei/article/details/51425458，分析函数并没有包括，这里作为单独的开篇来介绍一下 分析函数
基于FPGA的均值滤波（二） 之一维求和模块 均值滤波按照整体设计可以分为以下几个子模块： （1）一维求和模块，这里记为sum_1D； （2）二维求和模块，这里记为sum_2D； （3）除法转换模块，此模块比较简单，一般情况下不进行模块封装。 （4）行缓存电路实现行列间像素对齐。 整个顶层模块调用sum_2D模块和除法转换电路求取平均值，记为mean_2D。 用FPGA来求和是最简单的事情，所要注意的是求和结果不要溢出。一般情况下，2个位宽为DW的数据想家，至少得用一个DW+1位宽的数据来存放。 假设窗口尺
连续问题考察范围可能涉及到：开窗函数，lag函数，row_number()，sum()over(order by) 等各种函数，以及相关数据处理技巧等，无论选取那种方法，连续问题都是相对较为复杂，考察综合能力的一类问题。
遍历所有的连续数字区间 (i, j) ，然后求和看等不等于 N 。这种方法时间复杂度是 ，显然不可行。
\[\lim_{n\rightarrow0}\Delta => dis^2 = N => dis \leq \sqrt{2N} \]
有用户点击日志记录表 t_click_log_025，包含user_id(用户ID),click_time(点击时间)，请查询出连续点击三次的用户数；
鼠标选中 B8单元格 -> 开始 -> 编辑 -> 自动求和，excel会自动感应要求和的行和列。
上一节，有一些级数 可以通过一些简单的方法，求和 并且知道了，收敛的级数，是可以求和的 但是，对于具体的收敛或者发散的确认，具体求和还不太清楚 下面一起看看
均值滤波的数学表达式列出： 由上述公式列出求图像均值的步骤： （1）获取当前窗口所有像素。 （2）计算当前窗口所有像素之和。 （3）将（2）结果除以当前窗口数据总数。 （4）滑动窗口到下一个窗口，直到
给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的子数组的个数 。
原子事件：对于离散事件不可再分的事件，如掷骰子，掷出1，2，3，4，5，6的任意一种就是原子事件。离散事件的原子事件，我们可以用下面的表格来表示。
本文将介绍几求解数组前缀和和连续子数组和的三种方法，分别是遍历法、辅助数组法、树状数组法。
[5, 7, 1, 4, 3] 是第一组 5 个连续元素，求和是 20，[7, 1, 4, 3, 6] 是第二组 5 个连续元素，求和是 21......这样一直进行下去，最终对比发现 5 个连续元素的最大和是 24，由 [4, 3, 6, 2, 9] 组成；
题外话：这是前几年写的一篇文章，在知乎专栏和慕课网发表过，现在搬到自己的公众号来，作为算法专栏的第一篇文章～
转载来自于Rui用户解题思路 给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
1. 选择一个大于 0 的整数, 将它减去 1 ; 2. 选择连续 K 个大于 0 的整数, 将它们各减去 1 。
有的时候，在看别人代码时会时不时看到ascontiguous()这样的一个函数，查文档会发现函数说明只有一句话：“Return a contiguous array (ndim >= 1) in memory (C order).”
AttributeError: incompatible shape for a non-contiguous array
给你一个链表的头节点 head，请你编写代码，反复删去链表中由 总和 值为 0 的连续节点组成的序列，直到不存在这样的序列为止。
树状数组（binary indexed trees,二进制索引树），最早由Peter M. Fenwick于1994年以“A New Data Structure for Cumulative Frequency Tables"为题发表在SOFTWARE PRACTICE AND EXPERIENCE。其初衷是解决数据压缩里的累积频率（cumulative frequency）的计算问题，现多用于高效计算数列的前缀和（∑a[i]）.它可以以O(㏒n)的时间得到（∑a[i]），并同样以O(㏒n)的时间执行对某项加一个常数的操作。
1.剧情一：挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错，趁国庆休假一起来天津玩。今天，李雷十分神秘地请韩梅梅去一家餐馆吃螃蟹。韩梅梅大失所望，这个餐馆很不起眼，感觉就像路边的老食堂。菜单都用粉笔写在黑板上，一点都不高档。一看价格，满黄螃蟹120块钱一只!这也太贵了。 李雷看到了韩梅梅的神情，笑着解释道：“这家店老板有一个绝活——会看螃蟹。他能保证120块的螃蟹就是满黄。如果拆开来不是，这个螃蟹就不要钱，再换一个。靠着老板的绝活，这家店已经是几十年的老店了，在当地非常有名气。郭德纲、赵丽蓉这些天津社会名流都来
2 . 由于1中的特性，所以数组的和可以用公式计算。（1加到100的那种方法求和，即为：（1+100）*100 / 2）。
题目描述 小明很喜欢数学,有一天他在做数学作业时,要求计算出9~16的和,他马上就写出了正确答案是100。但是他并不满足于此,他在想究竟有多少种连续的正数序列的和为100(至少包括两个数)。 没多久
首先题目虽然给出了最终期望结果，但描述实在不够清晰，所以我给题目清晰度打分3⭐️。这里我对题目进行进一步描述
噢！用 Math.max() 来每次从窗口找最大值，时间复杂度是 O(n * k)，仍然很大；
在第一人称射击游戏中，玩家通过键盘的 A、S、D、W 四个按键控制游戏人物分别向左、向后、向右、向前进行移动，从而完成走位。 假设玩家每按动一次键盘，游戏人物会向某个方向移动一步，如果玩家在操作一定次数的键盘并且各个方向的步数相同时，此时游戏人物必定会回到原点，则称此次走位为完美走位。 现给定玩家的走位（例如：ASDA）,请通过更换其中一段连续走位的方式使得原走位能够变成一个完美走位。 其中待更换的连续走位可以是相同长度的任何走位。 请返回待更换的连续走位的最小可能长度。 若果原走位本身是一个完美走位，则返回 0。
马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法，在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前，我们先看看MCMC可以解决什么样的问题，为什么需要MCMC方法。
http://codeup.cn/contest.php?cid=100000568 Problem A: 例题5-1-1 连续自然数求和 Time Limit: 1 Sec Memory Limi
牛顿-莱布尼茨公式展示了微分与积分的基本关系: 在一定程度上微分与积分互 为逆运算.
作者：龙心尘 &&寒小阳 出处： http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50503115 1. 剧情一：挑螃蟹的秘密 李雷与韩梅梅的关系发展得不错，趁国庆休假一起来天津玩。今天，李雷十分神秘地请韩梅梅去一家餐馆吃螃蟹。韩梅梅大失所望，这个餐馆很不起眼，感觉就像路边的老食堂。菜单都用粉笔写在黑板上，一点都不高档。一看价格，满黄螃蟹120块钱一只!这也太贵了。 李雷看到了韩梅梅的神情，笑着解释道：“这家店老板有一个绝活——会看螃蟹。他能保证1
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。
给定一个整数数组和一个整数 k，你需要找到该数组中和为 k 的连续的子数组的个数。
题目描述：给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请你统计并返回 该数组中和为 k 的连续子数组的个数 。 示例 1：
基于服务生命周期的 ITIL V3 整合了 V1 和 V2 的精华，并与时俱进地融入了 IT 服务管理领域当前的最佳实践。5 本生命周期图书形成了 ITIL V3 的核心，它主要强调 ITIL 最佳实践的执行支持，以及在改善过程中需要注意的细节。
一不小心鸽了快两周，最近暑期面试，没啥灵感写推文。现在基本上是暑期投递的尾巴了，今天总结下笔面试多次碰到两类概率题，供大家参考。我投的基本都是量化岗，到现在3/20的通过率，总之很艰难。
从格罗滕迪克那里，我学习到不要以证明过程的难度为荣：困难意味着我们尚未理解。也就是说我们要能绘制出让证明过程显而易见的图景。 ——著名数学家 Pierre Deligne
大数据学习有其特有的问题。具体来说，是计算问题。 如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有1亿条记录的训练集？
今天遇到一个问题，需要统计每个问题小区在当周的连续出现次数，连续次数大于等于4次，则定义为质差小区。 刚接手时感觉比较简单，实际做发现不是那么回事，统计出来的是每周出现的次数，而不是每周连续出现的次数。
SUMPRODUCT中SUM是求和的意思，PRODUCT是相乘的意思，总意思就是相乘之后再求和。
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6625739.html
机械同理心（mechanical sympathy）是三届F1世界冠军杰基·斯图尔特 (Jackie Stewart) 创造的一个术语。
我们看到许多概率模型（通常是无向图模型）由一个未归一化的概率分布 ˜p(x, θ) 定义。我们必须通过除以配分函数 Z(θ) 来归一化 ˜p，以获得一个有效的概率分布：
select * from emp --where empno = 79391 or start with empno = 7369 or empno = 7934 connect by prior mgr = empno order by sal desc;
行是指多维数组一维展开的方式，对应的是列优先。C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch中Tensor底层实现是C，也是使用行优先顺序，因此也称为 C order。
的复杂度，而如果将整个块状链表维护成有序的，它甚至可以实现平衡树的一些操作[1]，毕竟平衡树也可以看作是一种维护序列的方法。 又因为块状链表只在每个分块记录一些额外信息，它的空间利用率很高，而同是模拟方法的Splay需要在每个节点上维护全部额外信息，虽然速度比较快，却占用大量内存[2]。 其实，在日常生活中我们经常会用到块状链表：传统的FAT文件系统就是将磁盘扇区分簇，然后用FAT表(FileAllocation Table 文件分配表)来记录每一个簇的状态：是否损坏，是否被使用，如果被使用那么它的下一个簇是哪一个簇。可见，FAT文件系统的思想和块状链表是一致的。 而且因为块状链表空间利用率很高，分块的结构又能很方便的和缓冲区结合使用，Vim[3]也使用了块状链表，在内存的存储和在磁盘上的缓冲都使用了类似块状链表的结构[4]。试想如果用Splay去写一个文本编辑器会是多么复杂而抽象，它又如何方便地利用缓冲区，一旦发生崩溃、断电等意外事件，又如何从磁盘缓冲中重构树结构、恢复数据？ 另外，已经有人在g++的<ext/rope>库中写了一个基本的块状链表模板：__gnu_cxx::rope<T, Alloc>，也就是说，使用C++的同学可以很方便的得到一个现成的块状链表[5]。
缺点： 1.由于数组每个元素内存地址连续，随机增删改效率太低。 2.数组不能存储大数据量，因为数组空间上很难找到一块大的内存空间。
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