我正在尝试在序列中扩展匹配匹配算法.我的比赛长20个单位,每个时间点有4个频道.我已经构建了一个封装匹配的模型,我无法弄清楚如何在滑动窗口中使用它来跨更长的序列应用它来查找序列中的匹配.我有2(20,4)个输入张量(查询和目标),我连接,添加,展平,然后应用一个简单的密集层.我在这个阶段有数据来训练100K查询,目标对.def sum_seqs(seqs):
return K.sum(seqs,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录题目解题思路代码展示 题目给定一个长度为 n 的数组 num 和滑动窗口的大小 size ,窗口从最左边滑动到最右边,每次向右边滑动一个位置,找出所有滑动窗口里数值的最大值。窗口大于数组长度或窗口长度为0的时候,返回空数据范围: 1 ≤ n ≤ 10000,0 ≤ size ≤ 10000,数组中每个元素的值满足∣val∣ ≤ 10000要求:空间复杂度 O(n),时间复杂度 O(n)例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            11.7 移动窗口函数统计和其他通过移动窗口或指数衰减而运行的函数是用于时间序列操作的数组变换的一个重要类别。这对平滑噪声或粗糙的数据非常有用。我称这些函数为移动窗口函数,尽管它也包含了一些没有固定长度窗口的函数,比如指数加权移动平均。与其他的统计函数类似,这些函数会自动排除缺失数据。示例:载入一些时间序列数据并按照工作日频率进行重新采样(见图11-1)图11-1:苹果公司股价及250日MA注:r            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. 题目2. 思路3. 实现4. 其它 1. 题目给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的最大值。示例:输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3
输出: [3,3,5,5,6,7] 
解释: 
  滑动窗口的位置                最大值
---------------               ----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-16 18:37:26
                            
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            给你一个滑动窗口和一个数组,滑动窗口从数组第一个元素开始向后滑动,每滑动一下就计算当前窗口中对应的数组元素的最大值;设置窗口长度为m,数组长度为n,有O(n*m)算法,用最大堆的O(n*lgm)算,利用已经比较过的元素之间关系的O(n)算法;  题目描述给定一个数组A[],有一个大小为w的滑动窗口,该滑动窗口从最左边滑到最后边。在该窗口中你只能看到w个数字,每次只能移动一个位置            
                
         
            
            
            
            题目描述给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是滑动窗口(Sliding Window)The Sliding Problem contains a sliding window which is a sub – list that runs over a Large Array which is an underlying collection of elements.滑动窗口算法可以用以解决数组/字符串的子元素问题,它可以将嵌套的循环            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            滑动窗口最大值题目:给你一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-06-15 14:25:53
                            
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            今天解决一道算法中的滑动窗口问题,依次给出几种解决思路。目录题目描述解题思路方法一:暴力解法方法二:辅助队列方法三:大顶堆法题目描述给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的最大值。示例:输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3输出: [3,3,5,5,6,7]解释:滑动窗口的位置 最大值-------------------&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            滑动窗口最大值 给你一个整数数组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。滑动窗口每次只向右移动一位。 返回滑动窗口中的最大值。 示例 输入:nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], k = 3 输出:[3,3,5,5,6,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            362. 滑动窗口的最大值题目给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值。样例  给出数组 [1,2,7,7,8], 滑动窗口大小为 k = 3. 返回 [7,7,8].解释:最开始,窗口的状态如下:
[|1, 2 ,7| ,7 , 8], 最大值为 7;
然后窗口向右移动一位:
[1, |2, 7, 7|, 8            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本博客主要内容为图书《剑指offer》第二版47 题的解题思路及代码。方法可能还有不足之处,欢迎大家讨论评论。1. 题目描述  给定一个数组和一个滑动窗口的大小,请找出所有滑动窗口里的最大值。例如,如果输入数组 {2,3,4,6,2,5,1} 及滑动窗口的大小 3,那么一定存在 5 个滑动窗口,它们的最大值分别为 {4,6,6,6,5}。2. 题目分析  在书上的方法比较好,但是如果不是很理解这个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大家好,我是程序员学长~今天给大家分享一道腾讯面试真题,如果喜欢,记得点个关注哟~问题描述给你一个整数数组 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。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。示例:输入:[2,3,4,2,6,2,5,1],3输出:[4,4,6,6,6,5]分析问题这道题的关键点在于求滑动窗口中的最大值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            /*    在一序列数据中选择若干数相加之和最大,选择的数左右两边不可选*/#include<bits/stdc++.h>#define MAXN 200using namespace std;int num[MAXN] = {0},digit[MAXN]={0};void display(int num){    cout << num <<...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # Python中时间最大和最小的应用
时间在我们的生活中扮演着非常重要的角色,而在编程中,对时间的处理更是不可或缺的。Python作为一门流行的编程语言,提供了丰富的时间处理工具,其中就包括获取时间的最大值和最小值。本文将介绍如何在Python中使用这两个功能,并结合代码示例来说明。
## 时间最大和最小的概念
在Python中,我们可以通过一些内置的函数来获取一组时间中的最大值和最小值。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            题目描述给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k,请找出所有滑动窗口里的最大值。 示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 [1 3 -1] -3 5 3 6 7 3 1 [3 -1 -3]            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            题目描述:给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}; 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4]            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            LeetCode 滑动窗口最大值            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            滑动窗口最大值的几种解决方式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-06-14 23:56:01
                            
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