给定一个整数数据流和一个窗口大小，根据该滑动窗口的大小，计算其所有整数的移动平均值。
本文通过介绍MovingAverage和MovingMedian两种移动平均线算法，探讨了如何在不同的场景下使用它们。首先介绍了MovingAverage算法的基本概念和应用，然后详细阐述了MovingMedian算法的原理和优缺点。最后通过一个具体的例子，展示了如何在实际应用中使用这两种算法，以及它们对数据分析和预测的贡献。
无重复字符的最长子串 这道题主要就是滑动窗口的思想，何为滑动窗口？ 其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb，进入这个队列（窗口）为 abc 满足题目要求，当再进入 a，队列变成了 abca，这时候不满足要求。所以，我们要移动这个队列！也是单调队列的经典应用 把最左边的队列持续移出，保留其最大长度，维持这个最大长度的队列，即是题目解 class Solution { public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { if(
在传感器使用中，我们常常需要对传感器数据进行各种整理，让应用获得更好的效果，以下介绍几种常用的简单处理方法： 1.加权平滑：平滑和均衡传感器数据，减小偶然数据突变的影响; 2.抽取突变：去除静态和缓慢变化的数据背景，强调瞬间变化; 3.简单移动平均线：保留数据流最近的K个数据，取平均值;
在VSCode的工具函数中，numbers模块提供了一些方便处理数字的函数。其中包括clamp函数，用于将一个数字限制在指定的范围内；rot函数，用于对一个数字进行循环移位操作；以及计算移动平均值和滑动窗口平均值的函数等等。
本文介绍了如何使用 TensorFlow 的 Exponential Moving Average（EMA）来训练神经网络，并使用 Saver 保存模型。在测试阶段，可以使用 Saver 加载保存的模型，并使用 EMA 对变量进行推理。
TensorFlow tfjs 0.10.3 近日正式发布，新版本主要有以下改进内容，AI科技大本营对其编译如下。 ▌资源
目录 Timer 用法 效果 TimerFps 用法 效果 以下工具类代码来自开源项目pyslam。 Timer import cv2 class Colors(object): ''' Colors class:reset all colors with colors.reset; two sub classes fg for foreground and bg for background; use as colors.subclass.colorname.
谢谢大家的参与！本次所有参加者均获取印有 Spiky 或 Wolfie 外套一件！查看并下载源代码：https://www.wolframcloud.com/obj/zh/Published/WolframRatsChinese.nb
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文 | Travis 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013）Elasticsearch 是一个基于 Lucene 库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎，具有 HTTP Web 接口和无模式 JSON 文档。Elasticsearch 是用 Java 开发的，并在 Apache 许可证下作为开源软件发布。官方客户端在 Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache Groovy、Rub
这篇文章分享了一个视频防抖的策略，这个方法同样可以应用到其他领域，比如常见的关键点检测，当使用视频测试时，效果就没有demo那么好，此时可以考虑本文的方法去优化。 分享这些demo并不一定所有人都会用到，但是在解决实际问题的时候，可以提供一个思路去解决问题。希望能给我一个三连，鼓励一下哈
ADS1115是具有 PGA、振荡器、电压基准、比较器的 16 位、860SPS、4 通道 Δ-Σ ADC，数据通过一个 I2C 兼容型串行接口进行传输。有关它的详细说明可以参考官方数据手册。
今天，我们继续探索JS算法相关的知识点。我们来谈谈关于队列Queue的相关知识点和具体的算法。
前言：对于股票的研究我想，无论是专业人士还是非专业人士都对其垂涎已久，因为我们都有赌徒的心态，我们都希望不花太多的时间但是能赚足够的钱，而股票绝对是一个好的选择，本人也不例外对股票垂涎已久，不管你是否承认股票是一个来钱快的地方，但是伴随着的当然是巨大的风险，毕竟这么多炒股，并不是每个人都赚到了钱，下面的内容也不一定保证你一定能赚到钱，反正都是“猜”，不如让“猜”看起来更加专业一些。 原文章参考：http：//nbviewer.ipython.org/github/jmportilla/Udemy-notes
对于股票的研究我想，无论是专业人士还是非专业人士都对其垂涎已久，因为我们都有赌徒的心态，我们都希望不花太多的时间但是能赚足够的钱，而股票绝对是一个好的选择，本人也不例外对股票垂涎已久，不管你是否承认股票是一个来钱快的地方，但是伴随着的当然是巨大的风险，毕竟这么多炒股，并不是每个人都赚到了钱，下面的内容也不一定保证你一定能赚到钱，反正都是“猜”，不如让“猜”看起来更加专业一些。 原文章参考：http://nbviewer.ipython.org/github/jmportilla/Udemy-notes/bl
TiDB 集群的监控面板里面有两个非常重要、且非常常用的指标，相信用了 TiDB 的都见过：
于恒：直播间的朋友大家好！欢迎大家来到本次AI科技大本营公开课，我是本次讲师于恒。
在具体介绍 TensorFlow 分布式的各种 Strategy 之前，我们首先需要看看分布式的基础：分布式环境。只有把基础打扎实了，才能在以后的分析工作之中最大程度的扫清障碍，事半功倍。本文梳理下 Master 的静态逻辑。
本篇文章将对mxnet的BatchNorm操作进行详细说明, 源码见src/operator/batch_norm-inl.h. 现将源码batch_norm-inl.h.及注释贴上. 源码的注释都是笔者自己写的, 有分析不对的地方网各位读者加以指正. 以后的BN层, 全连接层, 卷积层, 池化层, Dropout层只把层的参数部分, 前向传播和反向传播部分贴上.
该系列的文章，大部分都是前面文章的知识点汇总，如果想具体了解相关内容，请移步相关系列，进行探讨。
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