1、定义一个整型的一维数组，大小为20，并为其赋值2，4，6...40。并打印出来 2、求数组的intarr[][]={{23,10,39},{56,7,8},{2,3,3}}的平均数。 3、求数组intarr[]={23,10,349,56,7,8,2,3}的平均数。输出数组中比平均数大的所有的数。 4、打印出1...100里面的所有的素数。 5、已知数组intarr[]={34,67,78,100,234,12,45,78,9,0,-12},打印出所有比100大的数据。 6、定义两个变量int a=34
做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念，在 PHP 中，也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然，本身我并没有做过什么类似的系统，对这些概念也是一知半解，所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些，毕竟是万能胶水语言，而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言，有兴趣的同学可以自己研究一下。
题目可以抽象成长度固定为 k 的滑动窗口。当每次窗口右移的时候，需要把右边的新位置 加到 窗口中的 和 中，把左边被移除的位置从窗口的 和 中 减掉。这样窗口里面所有元素的 和 是准确的，我们求出最大的和，最终除以 k 得到最大平均数。
之前几篇文章分别介绍了PHP的运算符，流程控制，函数。有兴趣的可以去看看。 PHP入门之类型与运算符 PHP入门之流程控制 PHP入门之函数 接下来简单介绍一下数组。
本系列旨在介绍编程题中最常见的 16 种模式[1]。对于每一种模式会介绍其基本原理，应用场景以及经典的例题。
平均数（Mean），或均值是统计中的一个重要概念。是集中趋势的最常用测度值，目的是确定一组数据的均衡点。这里的平均数是指算术平均数，即一组数据的和除以这组数据的个数所得的平均值，也叫算术平均值。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
using namespace std; template<class T> void _print(T arg) { cout << arg << " "; } template<class... Args> void log(Args... args) { int arr[] = { (_print(args), 0)... }; cout << endl; } // 作业正式开始 // // 例子 1 // 求数组的和 /* 在 C++ 中，函数必须标注返回值类型，变量、
数据可以存放在变量里，每一个变量有一个名字，有一个类型，还有它的生存空间。如果我们需要保存一些相同类型、相似含义、相同生存空间的数据，我们可以用数组来保存这些数据，而不是用很多个独立的变量。
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
输入: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出: 12.75 解释: 最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
示例 1： 输入：nums = [1, 12, -5, -6, 50, 3], k = 4 输出：12.75 解释：最大平均数(12 - 5 - 6 + 50) / 4 = 51 / 4 = 12.75
这是 LeetCode 上的「643. 子数组最大平均数 I」，难度为 Easy。
1.定义：3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数。 代码实现： package StudentJavaSEday05; /** * 定义3个重载方法，求2个，3个，4个数的平均数 * @aut
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
服务器如何发送数据？ 服务器程序将需要发送的数据写入该程序的内存空间中； 服务器程序通过操作系统的接口向内核发出系统调用； 系统内核将用户态内存空间中的数据复制到内核缓冲区中去，然后通知网卡过来取；此后CPU转而做其他处理； 网卡到CPU指定的内核缓冲区中将数据复制到网卡缓冲区中； 网卡将字节转换成二进制位，再以电信号的形式输出至网络。 注意：数据在计算机内部的复制是按照总线的宽度来复制的。比如在32位的操作系统中，数据每次都复制32位。 总线就像是一条32/64车道的马路，数据在计算机中是以0/1的形
输入：[1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出：12.75 解释：最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75
1. RADOS 1.1 RGW Client Metrics Table ceph --admin-daemon /var/run/ceph/ceph-client.rgw.ceph-xx-osd04.ys.asok perf dump 监控类型 监控项 说明 级别 AsyncMessenger msgr_recv_messages 网络接收消息 * msgr_send_messages 网络发送消息 * msgr_recv_bytes 网络接收字节 * msgr_send_bytes 网络发送字节
ab 是 Apache 附带的接口压力测试功能，非常简单易用。在测试服务端程序自身运行时长和跨区测试接口反馈时长时非常有用。
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体
给定 n 个整数，找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。 示例： 输入：[1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出：12.75 解释：最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75 class Solution { public double findMaxAverage(int[] nums, int k) { /** 滑动窗口+前缀和思想 */
主要原理是,将数组从大到小排序,数组1先取数取第一个,数组2第2取第2个,以此类推
1. WBThrottle 监控类型 监控项 说明 perf dump WBThrottle bytes_dirtied 脏数据大小 bytes_wb 写入数据大小 ios_dirtied 脏数据操作 ios_wb 写操作 inodes_dirtied 等待写入的条目 inodes_wb 写记录 2. filestore 监控类型 监控项 说明 perf dump filestore journal_queue_max_ops 日志队列中的最大操作 journal_queue_ops 日志队列
1. 题目 给定 n 个整数，找出平均数最大且长度为 k 的连续子数组，并输出该最大平均数。 示例 1: 输入: [1,12,-5,-6,50,3], k = 4 输出: 12.75 解释: 最大平均数 (12-5-6+50)/4 = 51/4 = 12.75 注意: 1 <= k <= n <= 30,000。 所给数据范围 [-10,000，10,000]。 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-average-s
一组数字中全部是数字,我们需要返回数组中最大或者最小的数字,这是常见的需求.当然,求数组中所有数字的平均值,也是一个很常见的需求.今天我学习的内容就是,来实现这些.
6、 打印100以内的斐波那契数（迭代法）1 1 2 3 5 8 13 21 …
例32：有一个班，3个学生，各学习4门课，C语言编程实现计算总平均分数以及第n个学生的成绩，要求使用指针。
感受到数组的作用：数组用来存储数据的，在程序设计中，为了处理方便，数组用来将相同类型的若干数据组织起来。
导读：数据工作者经常会遇到各种状况，比如你收集到的数据并不像你期待的那样完整、干净。此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。
平静心湖起涟漪，开始新的挑战。我会根据每周工作繁忙程度来完成作业，时间充裕的时候尽量高质量完成，忙的时候采用懒人模式。作业的日期、质量等无法固定，可能会迟到，但不会缺席。
首先，要做一件事情首先要搞清楚的是：为什么要这么做？随着年纪越来越大，越来越觉得时间珍贵，所以每一分钟都要用好。而参加这个兴趣小组的原因很简单，想进一步提升自己的能力！
show profile，通过 set profiling=1;开启，服务器上执行的所有语句消耗时间都会记录到临时表。show profile for query QUERY_ID 查询指定查询
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。
而投稿的题目，我印象很深，当时我还在日更 LC 题解的时候，曾作为 LC 每日一题出过。
这道题目不难，但是确实是一道非常经典的滑动窗口问题，它可以帮助我们很好地理解滑动窗口算法的本质和应用。
1 新上线的测试系统没有明确的数字标准比对情况下，被测试系统已经被测试到了系统极限（系统的某些资源已经耗尽,cpu,句柄、内存，数据库出现大量的slow query，系统有些处理已经变慢），并且系统证明是可以水平扩展的，则可以上线。
基本思路是：使用变量 sum 存放滑动窗口的数组总和。然后每往前滑动一格，用 sum 减去 nums[i - k] 然后加上 nums[i]，更新 ans。
下面我们定义了一个函数，参数一是要传递的数字数组，参数二是要返回的数组长度。当然，对于返回数字数组中的最小值的思路也是一样。
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
Number1, number2, ... 为需要计算平均值的 1 到 30 个参数。
作者：reng99https://github.com/reng99/blogs/issues/81
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
HyperLogLog 是一种基数估算算法。所谓基数估算，就是估算在一批数据中，不重复元素的个数有多少。最常见的场景就是统计uv。首先要说明，HyperLogLog实际上不会存储每个元素的值，它使用的是概率算法，通过存储元素的hash值的第一个1的位置，来计算元素数量。这样做存在误差，不适合绝对准确计数的场景。redis中实现的HyperLogLog，只需要12K内存，在标准误差0.81%的前提下，能够统计2的64次方个数据。
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-moves-to-equal-array-elements-ii/
行向量： X=[向量具体值] （用空格或者逗号隔开，也可以混着用） a=[1 3 4 5] a=[2,3,4,5] a=[1,3,4 5] 均可 列向量：X=[向量具体值] 既可以用回车，又可以用分号 a=[1;2;3;4] a=[1; 2 3 4] 均可
海贼理工学院的老师让同学们排成了一个 n∗m 的长方形队列，老师想知道现在每行同学的 身高平均数是多少，你可以帮他求一下吗。 现已知所有同学的身高，数值为整数，单位：厘米。要求输出每一行同学们身高的平均数。
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业务指标量化是衡量企业运营效果的重要手段，通过具体的数据和数值，可以更加直观地了解企业的运营状况，为企业决策提供有力的数据支持。在业务指标量化的过程中，需要注意以下几个方面。
创建数组 import numpy as np a=np.array([1,2,3]) b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b[1,1]=10 print(a.shape) print(b.shape) print(a.dtype) print(b) 结构数组 import numpy as np persontype=np.dtype({ "names":["name","age","chinese","math","english"], "fo
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