例如： [2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给出一个数组 nums，有一个大小为 k 的窗口从最左端滑动到最右端。...窗口中有 k 个数，每次窗口向右移动 1 位。你的任务是找出每次窗口移动后得到的新窗口中元素的中位数，并输出由它们组成的数组。...[-3 5 3] 6 7 3 1 3 -1 -3 [5 3 6] 7 5 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 6 因此，返回该滑动窗口的中位数数组...这题本来是要用双堆的但是python中的heapq是小顶堆，对于处理负数时，转换成大顶堆就不适合了，因此换种方法了。 核心思想：维护一个有序的滑动窗口，自然而然可以使用bisect库。...res.append(median) if i==len(nums): break #找到未排序前的滑动窗口中的首位元素在排序后栋窗口中的索引
暴力法的滑动窗口就不写了，直接看升级版的。 具体思路看源码中的注释。...start = 0 #左窗口 maxCount = 0 #用于存储当前出现次数最多的字符的次数 res = 0 #存储结果 for i...in range(len(s)): #i表示右窗口 #遍历到一个字符，在hash中的次数就加一 hash[s[i]] += 1 #...当前窗口中元素最多的字符的次数 maxCount = max(maxCount, hash[s[i]]) # 当前窗口里的字符的个数减去当前窗口里字符出现的最大值如果大于...k， # 说明修改k次不能满足条件了，则在左端窗口处的字符值-1，同时往前进一位 while i - start + 1 - maxCount > k:
按照惯例，首先是我们的简单版滑动窗口法： class Solution: def lengthOfLongestSubstring(self, s: str) -> int: tmp...用于记录满足条件得最大值 for i in range(1,len(s)+1):#步长从1到len(s)+1 for j in range(len(s)-i+1):#窗口左端...if len(set(s[j:j+i])) == len(s[j:j+i]):#如果取集合后的长度和原始窗口长度一样，说明这个窗口是不含重复字符的...只有一个用例没通过，如果想要把题目做出来，简单版的滑动窗口，简单粗暴。 要想通过就得使用升级版的滑动窗口了：一个左边界start，一个记录最大值max_num，一个记录当前遍历得子串hash。...len(s) == 0: return 0 if len(s) == 1: return 1 start = 0 # 滑动窗口左端
在很多情况下，有些数据并不是完整的，丢失了部分值，这一节将学习如何处理这些丢失的数据。...处理机制的权衡 常见的处理丢失数据的方法有两种： 使用掩码全局的指明丢失了哪些数据 使用哨兵值直接替换丢失的值 上述都两种方法各有弊利，使用掩码需要提供一个格外的布尔值数组，占用更多的空间；使用哨兵则在计算时需要更多的时间...Pandas中的数据丢失 Pandas中处理数据丢失的方法受制于Numpy，尽管Numpy提供了掩码机制，但是在存储、计算和代码维护来说，并不划算，所以Pandas使用哨兵机制来处理丢失的数据。...None代替丢失值 第一个被Pandas使用的哨兵值是None， 由于None是Python对象，所以它并不适合所有情况，只能用于数组的类型为对象的情况。...这也就意味着所有的聚合操作都能进行，但结果都是NaN vals2.sum(), vals2.min(), vals2.max() # (nan, nan, nan) Numpy还提供了一些函数用于聚合运算，可以忽略掉丢失的数据
这样可以平滑图像并保留图像信息，减少数据丢失量。 3. 二维图像中的加权移动平均 将图像视为二维矩阵，我们在整个图像上滑动一个小窗口（图5中的红色方块），用附近像素的平均值替换每个像素。...均值滤波器： 均值滤波器是一个简单的滑动窗口，用窗口中所有像素值的平均值替换中心值。 窗口或核通常是正方形，但它可以是任何形状。 ?...图10通过滑动窗口计算平均值 2.1 使用OpenCV和Python实现均值过滤器： ?...（过滤泊松噪声） 3.中值过滤器： 均值滤波器是一个简单的滑动窗口，用窗口中所有像素值的中位数替换中心值。 窗口或核通常是正方形，但它可以是任何形状。 ?...图11通过滑动窗口计算中位数 3.1 使用OpenCV和Python实现中值过滤器： ? （过滤脉冲噪音） 4. 双边过滤器 双边滤波器使用高斯滤波器，但它有一个乘法分量，它是像素强度差的函数。
TCP协议为了尽可能保证数据传输的可靠性，因此数据的传输过程就比较复杂和繁琐。...TCP为了保证数据传输速率，它需要一次尽可能多的传送数据，但数据一次发送太多出错的可能性也大，因此TCP通过一套机制来动态调整每次数据的发送量，这套机制就是我们前面提到过的滑动窗口。...同时在上一节中，我们构造TCP数据包头时需要设置一个option叫maximun segment size，这个数据结构决定了无论当前滑动窗口有多大，一次数据发送量都不能超过它给定的范围。...当三次握手完成后，双方各自的相关参数都发送给了对方，此时我们就可以进入数据传输流程。这里我们需要详细掌握滑动窗口机制的每个细节。...第二个指针叫”Send Next”，简称SND.NXT，它指向即将要发送的数据的首字节， 还有一个变量叫“Send window”简称SND.WND，它表示窗口大小，此时缓冲区中可以被发送出去的数据长度就是
，在原有数组上进行滑动，每经过一个子数组就求出的它的平均值。...- k] // 加上新元素，减去最左侧元素 max = Math.max(sum / k, max) // 与之前窗口的平均值比较 j++ // 向右滑动 } return max...// 返回最大窗口平均值 }; 674 - 最长连续递增序列 ↓ 给定一个未经排序的整数数组，找到最长且连续递增的子序列，并返回该序列的长度。...s，所以我们还是可以使用滑动窗口，统计窗口内的和，如果已经大于或等于s了，那么此时窗口的长度就是连续子数组的长度。...当找到一个连续子数组后，让左侧的窗口向右滑动，减去最左侧的值，减小窗口内的和，也让窗口右侧滑动。如果又找到了一个满足条件的子数组，与之前的子数组长度进行比较，更新最小窗口的大小即可。
，然后right与left同一个索引的位置； 注意：更新我们需要的长度的时候要注意，这里的两个边界里的元素的和是否大于或等于我们需要的目标值，并且每次更新要取最小的一个长度，这里设计大小比较； 2.滑动窗口...这里的滑动窗口的概念其实就是双指针，并且对于上面的暴力枚举进行了优化的操作，那么具体的思路就是如下所示： 在暴力枚举的操作的情况下，我们发现当子数组内的元素之和已经大于了目标值了，那么此时right...； 此时两者都往前面进行移动，包含的元素，然后就像一个窗口向后面滑动一致；所以叫“滑动窗口” 具体的画面如下： 解释： 为啥大于目标值right不更新位置：因为right在满足条件后， right再往后移动...，发现这里存在了重复的元素，那么len不会进行更改，right走完后，left加一，然后重复上述的操作； 2.滑动窗口 结题思路： 大致就是对上述暴力枚举的提升，当这里发现出现重复的时候，right再向后面移动那么就会一直出现重复的元素...，left移动是出窗口：其实就是进窗口后判断什么时候出窗口，然后按要求更新出窗口之前的长度，继续进窗口，就是一个循环而已~~· 本期主要讲解了双指针优化，滑动窗口的实现；解决了“长度最小的子数组”“无重复字符最长子串
---- 案例一 基于时间的滚动和滑动窗口 需求 nc -lk 9999 有如下数据表示: 信号灯编号和通过该信号灯的车的数量 9,3 9,2 9,7 4,9 2,6 1,5 2,3 5,7 5,4...需求1:每5秒钟统计一次，最近5秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滚动窗口 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 代码实现 package... * 需求2:每5秒钟统计一次，最近10秒钟内，各个路口通过红绿灯汽车的数量--基于时间的滑动窗口 */ public class WindowDemo01_TimeWindow { public...--基于时间的滚动窗口 //timeWindow(Time size窗口大小, Time slide滑动间隔) SingleOutputStreamOperator的滑动窗口 SingleOutputStreamOperator result2 = cartInfoDS .keyBy(
用于记录满足条件得最大值 for i in range(1,len(s)+1):#步长从1到len(s)+1 for j in range(len(s)-i+1):#窗口左端...print(s[j:j+i]) if len(set(s[j:j+i])) == k:#如果窗口中取集合后的不同字符就是k个...直到hash表不同字符长度等于k.此时字符串的长度就是当前字符和左边界的距离。...lengthOfLongestSubstringKDistinct(self,s,k): from collections import defaultdict #使用python...#用于存放最大值 start = 0 #滑动窗口的左端 #从字符串左开始遍历 for i in range(len(s)): #
---- 案例二 基于数量的滚动和滑动窗口 需求 需求1:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现5次进行统计--基于数量的滚动窗口 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 代码实现 package cn.it.window; import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data...org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; /** * Author lanosn * Desc * nc -lk 9999 * 有如下数据表示...--基于数量的滚动窗口 * 需求2:统计在最近5条消息中,各自路口通过的汽车数量,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 */ public class WindowDemo02_CountWindow...,相同的key每出现3次进行统计--基于数量的滑动窗口 //countWindow(long size, long slide) SingleOutputStreamOperator
在进入主题前，我们先了解下 滑动窗口算法 滑动窗口算法 假设给你这一些列的数据：[1,2,3,4,5,6,7,8,4,3,2,1]，求出相邻的三个数之和最大是多少？...实现平滑曲线 接下来，我们使用移动滑动窗口，来进行 21 个点为一个窗口的 MA 过滤算法。...MA -> Moving Average 移动平均 顾名思义，移动平均，就是将移动窗口中的值进行求平均，我们可以通过下面的代码进行数据处理： let maDatas = []; // 滑动窗口 function...filterAverage(rawDatas, 21); 数据量大的时候，我们忽略些前后的数据，影响不大，如果你觉得不应该忽略的话，那你需要对这些数据进行特殊的处理。...比如，第一数据，平均值是第一个数据的值，第二个数据，平均值是第一个数据+第二个数据的平均值，以此类推 通过上面 filterAverage 方法，我们可以计算出移动平均过滤后的数值，绘制出曲线见下图 ma
为了保证数据传输稳定性以及控制数据流保证信道通畅，TCP使用一种叫做滑动窗口的方法，这个是TCP协议里面最复杂最难以理解的概念。我们一点一滴慢慢道来。...然后复杂的网络情况会有多种异常情况，一种是对方没有收到数据所以没有回发确认消息；二是对方收到数据，回发确认消息，但是确认消息在传输过程中丢失。...在这种情况下就可以引入“滑动窗口”的概念。此时为了提高效率，发送方可以将第二种情况的数据和第三种情况的数据合在一起发送，这种合并就叫“发送窗口”，具体情况如下图： ?...这种”滑动窗口“方式虽然在数据发送效率上很高，但是会带来新的复杂性，因为它会导致数据重复发送，例如前面37-41这段数据其实B已经收到，只是它的回复包在回传过程中丢失，那么第二次A再发送时，又把这段数据发送一次...这里我们仅仅是在表面上大概介绍滑动窗口的机制，有很多复杂细节在后面实践时我们再深入展开。
我们采用： 固定大小的滑动窗口，这个窗口自左到右，自上到下滑动去定位不同位置的目标； 图像金字塔，用于检测不同尺度的目标； 通过预先训练好的卷积神经网络（分类器）进行分类。...每次滑动窗口和图像金字塔停顿都将重复这个过程，我们将会获得输出的目标检测结果。...如果你对这种目标检测的方法很感兴趣，还想了解更多将滑动窗口、图像金字塔和图像分类方法用于目标检测内容，请请参阅我的书，Deep Learning for Computer Vision with Python...平均精度均值（ mAP ） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...，术语为平均精度均值） 为了计算每个类的平均精度，对指定类中所有数据点计算它的 IoU。
我们采用： 固定大小的滑动窗口，这个窗口自左到右，自上到下滑动去定位不同位置的目标； 图像金字塔，用于检测不同尺度的目标； 通过预先训练好的卷积神经网络（分类器）进行分类。...每次滑动窗口和图像金字塔停顿都将重复这个过程，我们将会获得输出的目标检测结果。...如果你对这种目标检测的方法很感兴趣，还想了解更多将滑动窗口、图像金字塔和图像分类方法用于目标检测内容，请请参阅我的书，Deep Learning for Computer Vision with Python...平均精度均值（mAP） 为了在我们的数据集中评估目标检测模型的性能，我们需要计算基于 IoU 的mAP： 基于每个类（也就是每个类的平均精度）； 基于数据集中的所有类别（也就是所有类别的平均精度值的平均值...，术语为平均精度均值） 为了计算每个类的平均精度，对指定类中所有数据点计算它的 IoU。
它们也很容易在Python中实现。学习如何实现移动窗口将把你的数据分析和争论技能提升到一个新的水平。 什么是滑动窗? 下面的例子显示了一个3×3(3×3)滑动窗口。用红色标注的数组元素是目标元素。...这是滑动窗口将计算的新度量的数组位置。例如，在下面的图像中，我们可以计算灰色窗口中9个元素的平均值(平均值也是8)，并将其分配给目标元素，用红色标出。...你可以计算最小值(0)、最大值(16)或其他一些指标，而不是平均值。对数组中的每个元素都这样做。 就是这样。这就是滑动窗口的基本原理。当然，事情可能变得更加复杂。有限差分方法可以用于时间和空间数据。...列偏移 循环中NumPy移动窗口的Python代码 我们可以用三行代码实现一个移动窗口。这个例子在滑动窗口内计算平均值。首先，循环遍历数组的内部行。其次，循环遍历数组的内部列。...第三，在滑动窗口内计算平均值，并将值赋给输出数组中相应的数组元素。
问题 但最近发现，若依平台使用主子表的编辑时，当按下F12，或者调整的窗口大小后，子表数据就被全部清空了。 解决方法 添加以下代码，即可解决。
在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业的理解。本文将重点介绍如何使用Python和Pandas帮助客户进行时间序列分析来分析股票数据。...pandas.DataFrame.rolling 允许我们将数据拆分为聚合的窗口，并应用诸如均值或总和之类的函数。...在交易中的一个典型例子是使用50天和200天的移动平均线来买入和卖出资产。 让我们计算苹果公司的这些指标。请注意，在计算滚动均值之前，我们需要有50天的数据。...python# 平稳序列 vol = .002 df1.plot(title='平稳序列') python df2.plot(title='非平稳序列：均值不恒定') pythonnp.logspace...[0].plot(title='非平稳序列：周期性') 如何检验平稳性 我们可以通过直观地检查上述图形来测试平稳性，就像之前所做的那样；将图形分成多个部分，查看均值、方差和相关性等摘要统计数据；或者使用更高级的方法
---- 什么数据结构与算法的概念、内容等基础性的内容网上太多了。为了让读者快速、深入理解Python常用数据结构作用及应用场景。 今天的文章正式开始Python数据结构与算法相关内容啦！...是不是有点固定窗口大小的的意思，这点非常有用。 3、队列的应用 给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。...滑动窗口的滑动步长默认为1，滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的业务处理结果。 实际问题：某电表设备正常表读数一般呈现递增状态，如果某时刻出现异常，如何识别出来叻？...【思路：我们可以利用滑动窗口来解决，窗口对应的数据结构为 双端队列 。默认移动窗口最大值时刻为窗口最大索引时刻值，若最大索引对应的值不等于窗口最大值，则表明设备该时刻出现异常。...from collections import deque M=400 #平均值 C=20 #标准差（正常数据） sw_width =7 #滑动窗口的窗口宽度 # input_data=[randint
这种方法对异常值不敏感（因为使用中值），但对于较大的数据集要慢得多，因为在计算中值向量时，每次迭代都需要进行排序。 均值漂移聚类 均值漂移聚类是基于滑动窗口的算法，它试图找到数据点的密集区域。...在每次迭代中，滑动窗口通过将中心点移向窗口内点的均值（因此而得名）来移向更高密度区域。滑动窗口内的密度与其内部点的数量成正比。自然地，通过向窗口内点的均值移动，它会逐渐移向点密度更高的区域。...我们继续按照均值移动滑动窗口直到没有方向在核内可以容纳更多的点。请看上面的图；我们一直移动这个圆直到密度不再增加（即窗口中的点数）。...步骤 1 到 3 的过程是通过许多滑动窗口完成的，直到所有的点位于一个窗口内。当多个滑动窗口重叠时，保留包含最多点的窗口。然后根据数据点所在的滑动窗口进行聚类。...下面显示了所有滑动窗口从头到尾的整个过程。每个黑点代表滑动窗口的质心，每个灰点代表一个数据点。 ?
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