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  • 数组系列——数组的遍历2021-11-30 15:30:51

    895.最大连续的1. 给定一个二进制数组, 计算其中最大连续 1 的个数。 示例: 输入:[1,1,0,1,1,1] 输出:3 解释:开头的两位和最后的三位都是连续 1 ,所以最大连续 1 的个数是 3. 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/max-consecutive-ones 著作权归领扣网络所有。

  • 495.提莫攻击2021-11-10 22:32:31

    在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。 当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duration - 1)处于中

  • 2021110 LeetCode刷题 提莫攻击(难度:简单)2021-11-10 20:33:06

    题目: 在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。 当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duration - 1)处于

  • 第九天:Leetcode刷题2021-11-10 18:04:35

    题目:提莫攻击 在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。 当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duration

  • Leetcode 495.提莫攻击2021-11-10 09:58:00

    在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。 当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duration - 1)处于中

  • LeetCode——495. 提莫攻击(Java)2021-11-10 09:02:32

    题目描述 题干: 在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。 当提莫攻击艾希,艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲,提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1](含 t 和 t + duratio

  • 每日leetcode-数组-495 提莫攻击2021-05-02 12:33:24

    分类:数组-数组的遍历   题目描述: 在《英雄联盟》的世界中,有一个叫 “提莫” 的英雄,他的攻击可以让敌方英雄艾希(编者注:寒冰射手)进入中毒状态。现在,给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间,你需要输出艾希的中毒状态总时长。 你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击,并

  • 记一次 Centos7 postgresql v11 安装时序数据库 TimescaleDB2020-08-20 04:01:41

    转自:http://www.luyixian.cn/news_show_395768.aspx 记一次 Centos7 postgresql v11 安装时序数据库 TimescaleDB 2020/5/26 16:27:32 0 人评论 83 次浏览 分类:学习教程 一、数据库安装 根据自身环境需要选择安装 1、yum 指定目录安装 https://blog.csdn.net/llwy1428/art

  • TensorFlow实现时间序列预测2020-05-03 23:03:46

      常常会碰到各种各样时间序列预测问题,如商场人流量的预测、商品价格的预测、股价的预测,等等。TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库(以下简称为TFTS),它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统,并提供包括AR、LSTM在内的多个模型。 时间序列问题   

  • pandas中没有了'rolling_mean' 'rolling_std'2020-02-01 15:54:22

    rolmean = pd.rolling_mean(timeseries, window=12) rolstd = pd.rolling_std(timeseries, window=12) 会有报错 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'rolling_mean' AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'roll

  • (转)Skyline timeseries异常判定算法2019-10-14 11:00:30

    原文链接:https://jiroujuan.wordpress.com/2013/10/09/skyline-anomalous-detect-algorithms/     Skyline内部提供了9个预定义的算法,这些算法要解决这样一个问题: input:一个timeseriesoutput:是否异常 3-sigma 一个很直接的异常判定思路是,拿最新3个datapoint的平均值(tail_avg方

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