#  Coercing LHS to a list expr_3$ID<-rownames(expr_3) # OK ids<-rownames(expr_3)expr_4<-cbind(expr_3, ID=ids)…

题意:有一行$n(n \leq 100000)$个方格,从左往右第$i$个方格的值为$p_i(p_i = \frac{a}{b}, 1 \leq a < b \leq 1e9)$,有两种操作,一种是将某个方格的值更新为另一个分数表示的有理数,另一种操作是寻味区间$[l, r](l \leq r)$的权值$w(l, r)$:$w(l, r)$如下定义: 方格在位置$i$有$p_i$的概率向右移动一格,有$1-p_i$的概率向左移动一格.$w(l, r)$表示方格初始位置在$l$并且以在位置$r$向…

题意:对于整数序列$A[1...n]$定义$f(l, r)$为区间$[l, r]$内等于区间最大值元素的个数,定义$z[i]$为所有满足$f(l, r)=i$的区间总数.对于所有的$1 \leq i \leq n$,计算$z[i]$. 分析:考虑由大往小枚举最大值,对于某一最大值为$M$的区间$[l, r)$,满足$a[p_i]=M$的元素将区间切割为若干子区间,那么这些子区间对长度的积对答案的某一项有等值的贡献,暴力枚举需要$O(n^2)$的时间,整体考虑那些对答案某一项有贡献的子区间对的积,…

题目链接 #include <iostream> #include <vector> #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <complex> #include <cmath> #include <map> #include <set> #include <string> #include &…

「HAOI2016」食物链 题意 现在给你 \(n\) 个物种和 \(m\) 条能量流动关系,求其中的食物链条数. \(1 \leq n \leq 100000, 0 \leq m \leq 200000\) 题解 拓扑 \(dp\) 入门题,没什么好讲的. 但是注意要看清题,单个生物不算食物链. 代码 #include <bits/stdc++.h> #define For(i, l, r) for (register int i = (l), i##end = (int)(r); i &l…

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve…

首先可以对n个目标串单独进行处理. 对于每个目标串,考虑把模式串按'*'进行划分为cnt段.首尾两段一定得于原串进行匹配.剩下的cnt-2段尽量与最靠左的起点进行匹配. 对于剩下的cnt-2段.每段又可以通过‘?’划分为k个子串.对每个子串求出hash值.然后通过枚举起点与目标串的某个区间的hash进行判断. 就可以在O(k)的时间进行每一次的枚举了.对于目标串区间的hash值.可以通过预处理hash前缀进行O(1)询问. 而最多进行len次枚举.所以总复杂度为O(n*len*k). 另外判断子…

AC: F I. rank 40/88. 开场看了F发现是个简单的DP,随便写了一下WA,,,发现把样例倒着输就过不了了...原来是忘了最后的时候开始上课的话可能上不了多久... 想到一个简洁的状态方程,然后以为是单调队列优化,突然发现好像只需要求个最小值就行了...改改AC了.. 看榜发现I过了很多,看了一下就是个同色三角形裸题..A了然后就没有然后了... 看了一下B.第一感觉KMP,感觉通配符的情况不大好处理...没学AC自动机... C.求多边形的对称轴...但是枚举对称轴好像会TLE?…

前言 近期又开始折腾起Haskell,掉进这个深坑恐怕很难再爬上来了.在不断深入了解Haskell的各种概念以及使用它们去解决实际问题的时候,我会试想着将这些概念移植到Swift中.函数式编程范式的很多概念在Swift等主打面向对象范式的语言中就像各种设计模式一样,优雅地帮助我们构建好整个项目,促使我们的代码更加的美观优雅.安全可靠. 本篇文章为"函数式编程"系列中的第二篇,我主要说下Monad的一些小概念,以及试图将Monad融入Swift中来让其为我们的实际工程项目作出贡献. 关于…

一.源码分析 1. ###入口org.apache.spark.sql/SQLContext.scala sql()方法: /** * 使用Spark执行一条SQL查询语句,将结果作为DataFrame返回,SQL解析使用的方言,可以 * 通过spark.sql.dialect参数,来进行设置 */ def sql(sqlText: String): DataFrame = { // 首先,查看我们通过SQLContext.setConf()方法设置的参数,Spark.sql.dialect,…

我会告诉你我看了很久很久才把题目看懂吗???怀疑智商了 原来他给的l,r还有k个数字都是下标... 比如给了一个样例 l, r, k, x1,x2,x3...xk,代表的是一个数组num[l]~num[r],其中有k个数num[x1],num[x2]....num[xk]这k个数都比l~r区间剩下的(下标不是x1...xk)的任何一个数大.题目就是给m个这种信息然后构造一个符合条件的数列 知道了这一点可以发现每一个信息都是一组偏序关系,即num[x1] > l~r区间剩下的数 .....num[…

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语…

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he…

关联规则code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-contai…

PART 1 PART 1 传统回归模型的困难 1.为什么一定是线性的?或某种非线性模型? 2.过分依赖于分析者的经验 3.对于非连续的离散数据难以处理 网格方法 <Science>上的文章<Detecting Novel Associations in Large Data Sets> 方法概要:用网格判断数据的集中程度,集中程度意味着是否有关联关系 方法具有一般性,即无论数据是怎样分布的,不限于特点的关联函数类型,此判断方法都是有效 方法具有等效性,计算的熵值和噪音的程度有关,…

在用R语言做关联规则分析之前,我们先了解下关联规则的相关定义和解释. 关联规则的用途是从数据背后发现事物之间可能存在的关联或者联系,是无监督的机器学习方法,用于知识发现,而非预测. 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段从资料集合中找出所有的高频项目组,第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则. 接下来,我们了解下关联规则的两个主要参数:支持度和置信度. 用简化的方式来理解这两个指标,支持度是两个关联物品同时出现的概率,而置信度是当一物品出现,则另一个物品也出现的概率. 假如有一条规则:牛肉…

附注:不要问我为什么写这么快,是16年写的. 一.分析目的 I用户在某电商平台买了A,那么平台接下来应该给用户推荐什么,即用户在买了商品A之后接下来买什么的倾向性最大: II应该把哪些商品在一起做捆绑销售. 二.理论介绍 数据挖掘中的经典算法之一:关联分析.关联分析内部理论又分为apriori , eclat , FP-Growth.这里采用apriori.关于他们的优缺点,适应条件什么的,只能等我看完理论再写了. 三.R包介绍 介绍将要用到的两个软件包:arules和arulesViz. ar…

R语言data.table包是自带包data.frame的升级版,用于数据框格式数据的处理,最大的特点快.包括两个方面,一方面是写的快,代码简洁,只要一行命令就可以完成诸多任务,另一方面是处理快,内部处理的步骤进行了程序上的优化,使用多线程,甚至很多函数是使用C写的,大大加快数据运行速度.因此,在对大数据处理上,使用data.table无疑具有极高的效率.这里主要介绍在基因组数据分析中可能会用到的函数. fread 做基因组数据分析时,常常需要读入处理大文件,这个时候我们就可以舍弃read.ta…

#####开一个新的系列.关于R的一些笔记,就是遇到过的一些问题的简单整理.可能很基本,也可能没什么大的用处,作为一个记录而已.---------------------------------------------------------------------------R笔记(1):formula和Formula 1.基本的R公式对象formula 在R当中,公式fomula是一个把响应变量(在~左侧)和解释变量(在~右侧)联系起来的对象.formula可以用在线性/一般线性模型(如lm…

是无监督机器学习方法,用于知识发现,而非预测,无需事先对训练数据进行打标签,因为无监督学习没有训练这个步骤.缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估,一般都可以通过肉眼观测结果是否合理. 一,概念术语 1,项集itermset 如上每个{ }内的都称为一个项集,LHS,RHS成为左右项集,他们之间不能有重复值交集 2,支持度support 项集的支持度就是该项集出现的次数除以总的记录数(交易数),意义是要统计出频繁项集 3,置信度confidence 关联规则 X -> Y 的置信度 计算公式 规…

本节内容转载于博客: wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ------------------------------------- 一.SparkR 1.4.0 的安装及使用 1../sparkR打开R shell之后,使用不了SparkR的函数 装在了   /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R,和没装SparkR的一样,无报错 > library(SparkR) 报错: Error …

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 笔者寄语:本文大多内容来自未出版的<数据挖掘之道>的情感分析章节.本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型. 监督算法型主要分别以下几个步骤: 构建训练+测试集+特征提取(TFIDF指标)+算法模型+K层交叉验证.可与博客对着看:R语言︱词典型情感分析文本操作技巧汇总(打标签.词典与数据匹配等) ----------------…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- <数据挖掘之道>摘录话语:虽然我比较执着于Rwordseg,并不代表各位看管执着于我的执着,推荐结巴分词包,小巧玲珑,没有那么多幺蛾子,而且R版本和python版本都有,除了词性标注等分词包必备功能以外,jiebaR还加入了一些基础的文本分析算法,比如提取关键字(TFIDF).分析文本相似性等等,真是老少咸宜. 同时官网也有一个在线jieba…

R语言实现关联规则 笔者前言:以前在网上遇到很多很好的关联规则的案例,最近看到一个更好的,于是便学习一下,写个学习笔记. 1 1 0 0 2 1 1 0 0 3 1 1 0 1 4 0 0 0 0 5 1 1 0 1 6 1 0 1 0 2.关联规则专业术语项集 ItemSet 这是一条关联规则: 括号内的Item集合称为项集.如上例,{News, Finance}是一个项集,{Sports}也是一个项集. 这个例子就是一条关联规则:基于历史记录,同时看过News和Finance版块的人很有可能…

将R非时间序列的data.frame转变为时序格式,常常会用到,尤其是股票数据处理中, 举例:dailyData包括两列数据:Date Close10/11/2013 871.9910/10/2013 868.2410/9/2013 855.8610/8/2013 853.6710/7/2013 865.7410/4/2013 872.3510/3/2013 876.0910/2/2013 887.9910/1/2013 8879/30/2013 875.919/27/2013 876.399/…

前面介绍了关联规则1---不考虑用户购买的items之间的时序关系,但在一些情况下用户购买item是有严格的次序关系了,比如在某些休闲游戏中,用户购买了道具A才能购买道具B,且道具A和B只能购买一次,也就是说购买了道具A是购买道具B的充分条件,如果购买道具A的用户通常会购买道具A,在不考虑时序关系的时候,会得出“BàA”这样的关联规则,这会给运营的同事这样的结论:“购买了道具B的用户也非常有可能会购买道具A,当用户购买了道具B时应向其推荐道具A”,这从数据角度来说是没有问题的,但是从业务的角度来…

本文介绍的是关联规则,分为两部分:第一部分是---不考虑用户购买的items之间严格的时序关系,每个用户有一个“购物篮”,查找其中的关联规则.第二部分--- 考虑items之间的严格的时序关系来分析用户道具购买路径以及关联规则挖掘.此文为第一部分的讲解.(本文所需的代码和数据集可以在这里下载.) 关联规则最常听说的例子是“啤酒与尿布”:购买啤酒的用户通常也会购买尿布.在日常浏览电商网站时也会出现“购买该商品的用户还会购买….”等提示,这其中应用的就是关联规则的算法. 本文重点讲解的是关联规则的R…

lavaan简明教程 [中文翻译版] 译者注:此文档原作者为比利时Ghent大学的Yves Rosseel博士,lavaan亦为其开发,完全开源.免费.我在学习的时候顺手翻译了一下,向Yves的开源精神致敬.此翻译因偷懒部分删减,但也有增加,有错误请留言 「转载请注明出处」 目录 lavaan简明教程 [中文翻译版] 目录 摘要 在开始之前 安装lavaan包 模型语法 例1:验证性因子分析(CFA) 例2:结构方程(SEM) 更多关于语法的内容 6.1 固定参数 6.2 初值 6.3 参数标签…

centos 目录结构 快捷键 ls命令,alias别名,so:动态库 a:静态库,环境变量PATH,Ctrl+z 暂停命令,Ctrl+a 光标到行首,Ctrl+e 光标到行尾,Ctrl+u 删除光标前所有字符 Ctrl+r 搜索命 hash命令  Ctrl+左箭头/右箭头 cd命令  第三节课 上半节课 ls命令 下半节课 alias别名 so:动态库 a:静态库 环境变量PATH Ctrl+z 暂停命令 Ctrl+a 光标到行首 Ctrl+e 光标到行尾 Ctrl+u 删除光标前所有字符 h…

Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法.是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法.关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis),因为"购物蓝分析"很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩…