中位数是有序序列最中间的那个数。如果序列的长度是偶数，则没有最中间的数；此时中位数是最中间的两个数的平均数。例如：[2,3,4]，中位数是 3 [2,3]，中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 给你一个数组 nums，有一个长度为 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。解
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2024-09-19 07:58:50
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目录前言一、图解滑动窗口滤波器的原理二、滑动窗口滤波器的特点三、滑动窗口滤波器的Ｃ++代码实现1、基本思路2、头文件filter.h3、源文件filter.cpp四、滑动窗口滤波器的Ｃ代码实现1、基本思路2、头文件filter.h3、源文件filter.c前言 在嵌入式开发程序中涉及数据采样如传感器采样，
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2023-11-26 12:45:34
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# Python滑窗实现教程
## 1. 整体流程
下面是实现Python滑窗的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 定义滑窗大小和滑动步长 |
| 2 | 对待处理的数据进行切片操作，得到滑窗的子序列 |
| 3 | 对每个滑窗子序列进行相关的处理操作 |
| 4 | 返回处理结果 |
接下来，我们将逐步详细介绍每一步的具体实现。
## 2. 步骤
原创
2023-09-06 09:35:27
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▲ 项目实景由中信资本开发的西康路189弄项目位于上海普陀区的西康路与长寿路的交汇口。该项目主要的业态为商业和办公，建筑面积为37276㎡。在上海众多的商业项目中，该项目虽然体量不算大，但是却因为其独特的设计和优质的工艺成为市中心的地标性建筑。本项目方案建筑师来自荷兰的UN Studio，国内设计单位为同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司，幕墙顾问是英海特工程咨询(北京)有限公司上海分
滑动窗口模板：《挑战程序设计竞赛》这本书中把滑动窗口叫做「虫取法」，非常生动形象。因为滑动窗口的两个指针移动的过程和虫子爬动的过程非常像：前脚不动，把后脚移动过来；后脚不动，把前脚向前移动。分享一个滑动窗口的模板，能解决大多数的滑动窗口问题：滑窗模板python代码：def findSubArray(nums):
N = len(nums) # 数组/字符串长度
left, rig
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2023-06-19 16:10:55
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在如今的大数据时代，滑动窗口统计（Sliding Window Statistics）是一种常见的技术，广泛应用于实时数据处理和分析中。无论是计算流量监控数据的实时平均值，还是实时获取用户行为模式，滑窗技术都能帮助我们快速分析和响应数据变动。以下将详细记录关于“滑窗统计 python”的解决过程。
### 问题背景
在我们的用户行为分析系统中，每秒钟会生成大量的用户点击数据。这需要我们对这些数
0.Overview说起滑动窗口算法，很多读者都会头疼。这个算法技巧的思路非常简单，就是维护⼀个窗口，不断滑动，然后更新答案。Leetcode上有起码 10 道运用滑动窗口算法的题目，难度都是中等和困难。这个算法技巧的时间复杂度是 O(N)，比字符串暴力匹配效率要高得多，该算法的最基本的逻辑框架如下：int left = 0, right = 0;
while (right < s.size
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2023-09-22 11:15:41
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前言这一章的内容架构很不错，有几个该讲的点都解释得比较清楚：1. 最大后验估计在高斯分布下为什么变成了最小二乘问题；2. 协方差矩阵与信息矩阵同边际概率和条件概率分别对应关系；3. SLAM问题的零空间维数以及滑动窗口对零空间的缩放问题内容1.最大后验估计在高斯分布下为什么变成了最小二乘问题首先，后验概率最大化公式如下： 假设观测的随机误差均符合多元高斯分布： 根据零均值的多元高斯分布公式，可以把
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2023-10-20 10:57:02
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目标检测物体——
滑窗法(Sliding Window)和选择性搜索(Selective Search) 2018年10月09日 15:38:08
哗啦呼啦嘿
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<span class="label">个人分类：<
day8-2022.11.02 作者：Krahets 滑动窗口的最大值给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值。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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2024-10-11 19:59:49
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滑窗算法另一种常见用法，如下：给定一个字符串S和一个字符串T，请在S中找出包含T所有字母的最小子串。输入：S="ADOBECODEBANC"， T="ABC"输出："BANC"这个问题无法按照（一）中的方法进行查找，因为它不是给定了窗口大小让你找对应的值，而是给定了对应的值，让你找最小的窗口。但我们仍然可以使用滑窗算法，只是需要换一个思路。1、定义初始窗口为最小窗口既然是找最小的窗口，我们可先定义
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2023-11-09 21:07:56
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# 滑窗：PyTorch中常用的数据处理技巧
在深度学习中，数据处理是非常重要的一环。而在处理序列数据时，经常会用到滑窗（sliding window）这一技巧。滑窗可以帮助我们有效地提取序列数据的特征，用于训练模型。
## 什么是滑窗？
滑窗是一种数据处理方式，通过移动一个固定大小的窗口，在序列数据上提取特征。在PyTorch中，我们可以使用`torchvision.transforms`
原创
2024-05-06 06:46:48
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参考博客 https://mp.weixin.qq.com/s/6YeZUCYj5ft-OGa85sQegw思路：双指针，注意左右指针移动模板：public int slidingWindowTemplate(String[] a, ...) {
// 输入参数有效性判断
if (...) {
...
}
// 申请一个散列，用于记录窗口
题目描述：给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长字符串 的长度。示例： 题目分析：在字符串中找到不含有重复字符的最长的字符串，并且输出它的长度。很多同学的第一反应都是用循环去遍历字符串中的每一个字符，然后用if条件判断语句去判断第i个字符是否与第i+1个字符相同，这样的方法十分繁琐很容易就把自己给绕晕，增加编码难度以及代码量，且很
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2024-04-25 17:56:04
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普通的滑动窗口一步一步走浪费时间，应该注意到，滑动窗口每一次仅移动一格，左边踢出去一个右边进来一个，所以不用每一次都从头开始，可以只处理变化的两端例题： leetcode 这一题用我自己的滑动窗口方式也是可以的，但是超时了！！！！！换成大佬的滑动方式：def minSwaps(chess: list[int]) -> int:
window_size = sum(chess)
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2023-07-01 17:32:24
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# 教你如何实现pytorch LSTM的滑窗设计
## 1. 流程步骤
下面是实现“pytorch LSTM的滑窗设计”的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 创建滑窗数据集 |
| 3 | 构建LSTM模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 预测结果 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：准备数据集
原创
2024-02-28 07:52:13
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滑窗法构建特征在Python中的应用是时间序列建模和机器学习中的常见问题。通过滑窗法，我们可以方便地从连续的数据序列中提取特征，帮助我们更好地进行数据分析和模型训练。接下来，我将记录下我解决滑窗法构建特征的整个过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、安全加固和迁移指南等内容。
```mermaid
mindmap
root
环境预检
- Python 3.x
# 图像分割 Python 滑窗切片
图像分割是计算机视觉领域中的一项重要任务，它旨在将图像分成多个部分或对象，以便更好地理解图像内容。在图像分割中，滑窗切片是一种常见的技术，它通过滑动一个固定大小的窗口在图像上进行切片，从而实现图像的分割和分析。本文将介绍如何使用 Python 实现图像分割中的滑窗切片，并提供代码示例。
## 滑窗切片的原理
滑窗切片的原理很简单，就是在图像上滑动一个固定
原创
2024-03-07 04:54:35
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在卷积网络中，经常会需要用到卷积核滑动窗口的操作，如下图所示。这个操作在大多数的深度学习框架中，都被封装的很好，以至于我们并不需要显式地调用便可以实现卷积网络的这个操作。但是，大部分深度学习框架也是提供了显式地进行滑动窗口操作的API的，在pytorch中就是unfold和fold。接下来我们来探讨下这两个函数的使用。在pytorch中，和unfold有关的有:torch.nn.Unfold, t
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2023-07-03 21:31:38
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# Java滑窗算法入门指南
滑窗算法（Sliding Window Algorithm）是一种用于处理数组或字符串的高效技术，尤其常用于寻找子数组和子串的问题。对于刚入行的小白来说，理解和实现滑窗算法可能会显得有些复杂。本文将通过清晰的流程和代码示例，帮助您轻松掌握这一算法。
## 一、滑窗算法的基本流程
为了更好地理解滑窗算法的实现步骤，我们可以将流程分解为以下几个部分：
| 步骤
原创
2024-09-17 05:48:56
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