分组柱状图第2页

接雨水、84.柱状图中最大的矩形

学习资料：代码随想录42.接雨水力扣题目链接暴力解法超时了，直接从双指针开始双指大概思路为创立两个数组记录两侧的最大值，这里的最大值是真正的最大的值，而不是最近的那个比较大的值，即所谓的按列计算，后面单调栈方法找到的是上一个较大值和下一个较大值，是所谓的按行计算，这样这个凹槽可能身处更大的凹槽中，所以每次都要乘一个宽度，类似与按层往上摞classSolution{public:inttrap(ve

jingjingjing1111·2025-03-18 10:38

舵机的原理及应用

舵机是一种位置(角度)伺服的驱动器，主要由外壳、电机、减速齿轮组、位置传感器和控制电路等部分组成。一、工作原理舵机的工作原理是控制电路接收信号源的控制信号，并将其转换为电流信号，驱动电机转动。

海阔天空_2013·2025-03-18 07:07

知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析

目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1)

从零开始学习人工智能·2025-03-18 01:48

9种Python数据可视化方案，让财务数据焕发生命力

你是选择用普通的柱状图和折线图，还是用能够直观展示收入、支出、利润动态关系的交互式仪表板？

IT小本本·2025-03-18 01:45

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@金色海岸·2025-03-17 20:41

网络神经架构的概念及其实际应用

网络神经架构通常由以下几个部分组成：1.**输入层（InputLayer

2301_81121233·2025-03-17 17:50

如何使用Python实现生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成与训练数据相似的新数据，而判别器负责判断输入数据是真实的还是由生成器生成的。

「已注销」·2025-03-17 16:13

前端初学者，该如何开始学习？

它主要由HTML、CSS和JavaScript三个部分组成。HTML（超文本标记语言）：作为构建网页内容的基石，HTML以其独特的标签体系定义了网页的基本架构

四六的六·2025-03-17 15:36

doris:认证与鉴权概述

用户标识由两部分组成：username和host。其中username为用户名，由英文大小写组成。host表示该用户链接来自的IP。UserIdentity以

向阳1218·2025-03-17 13:18

第二十四篇 SQL优化之高级用法

2.1分区表：把大象切成牛排2.2物化视图：给常用查询拍快照三、SQL改写：让你的查询脱胎换骨3.1告别全表扫描：日期查询优化3.2子查询转JOIN：速度提升10倍四、高级SQL：让你的代码更优雅4.1分组统计绝招

随缘而动，随遇而安·2025-03-17 09:50

配置企业微信报警

分钟检查一次是否恢复templates:#自定义通知模板‘/opt/monitor/alertmanager/template/wechat.tmpl’#route用来设置报警的分发策略route:采用哪个标签来作为分组依据

weixin_43806846·2025-03-17 03:04

Python正则表达式（re模块）

正则表达式（re模块）概述正则表达式Python正则表达式re模块re.match方法常用的匹配规则-匹配字符常用的匹配规则-匹配字符数量常用的匹配规则-原生字符串常用的匹配规则-匹配开头结尾常用的匹配规则-分组匹配

qq742234984·2025-03-17 01:49

Python----数据分析（Pandas四：一维数组Series的统计计算，分组和聚合）

一、统计计算1.1、count用于计算Series中非NaN（非空）值的数量。importpandasaspds=pd.Series([1,2,None,4,None])count_non_na=s.count()print(count_non_na)1.2、sumsum()函数会计算所有值的总和。Series.sum(axis=None,skipna=True,numeric_only=None

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-03-16 14:55

计算机网络：利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议

TCP/UDP进行捕包分析实验二：对网络层协议IP进行捕包分析实验结果实验一：对传输层协议TCP/UDP进行捕包分析结果如下：实验二：对网络层协议IP进行捕包分析结果如下实验当中问题及解决办法实验内容利用分组嗅探器分析传输层与网络层协议实验目的了解传输层

20230921·2025-03-16 14:24

如何用Python绘制柱状图堆叠图？

在数据分析和可视化的过程中，柱状图是一种非常常用的图表类型。它能清晰地展示不同类别之间的比较。而堆叠柱状图则是在此基础上，能够展示各个部分在整体中的占比！

上官美丽·2025-03-16 13:17

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

在计算机中，一个字符由2部分组成：1、字符的编码：字

是小崔啊·2025-03-16 03:10

hive开窗函数总结

文章目录概要整体架构流程示例1示例2小结概要hive开窗函数总结整体架构流程1.窗口函数的基本用法函数名()over()over关键字来指定函数执行的范围,包含三个分析子句:分组(partitionby

weixin_46134848·2025-03-16 02:01

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项

关于scipy中uniform_filter函数的注意事项在处理分组聚合问题时，有时需要使用均值作为统计量。那其实就是一个均值滤波问题。

明·煜·2025-03-16 01:26

【正则表达式】

文章目录1元字符2重复3字符4分支条件5反义6分组6.1捕获分组6.2非捕获分组7零宽断言8注释9贪婪与懒惰10POSIX字符类（仅US-ASCII）11转义12匹配模式1元字符代码说明.匹配除换行符以外的任意字符

lmk565·2025-03-16 00:49

算法笔记（七）——哈希表

文章目录两数之和判定是否互为字符重排存在重复元素存在重复元素II字母异位词分组哈希表：一种存储数据的容器；可以快速查找某个元素，时间复杂度O(1)；当频繁查找某一个数时，我们可以使用哈希表创建一个容器（

闪电麦昆️·2025-03-15 23:06

OTSU算法（大津算法）

以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。

天行者@·2025-03-15 17:28

知识点专项整理

队列数据有上限（一般16KB）Android中代表handler，但handlerr只是进程内的通信方式：由消息轮询器（Looper）、消息队列（MessageQueue）、消息处理器（Handler）三部分组成

健忘的鱼·2025-03-15 12:47

sql语句编写逻辑

人类思维逻辑）SELECT字段列表--第3步：确定要输出的内容FROM表名--第1步：确定数据来源[JOIN表ON条件]--第2步：处理表连接关系WHERE筛选条件--第4步：过滤原始数据GROUPBY分组字段

賢843·2025-03-15 10:30

QT中读取QSetting文件

:readIniFile(QStringfilePath){//1.打开ini文件QSettingsm_iniFile(filePath,QSettings::IniFormat);//2.获取所有的分组

Хайде·2025-03-15 10:29

【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章网络层_Network Layer

静态路由与动态路由1.1静态路由算法（又称非自适应路由算法）1.2动态路由算法（又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四：IPV41.概述2.IPV4分组

刘鑫磊up·2025-03-15 08:09

使用Lodash工具后代码行数瞬间缩短...

背景:最近在做报表.涉及到echarts图表.多层柱状图叠加展示.然后后端给出来的结构是二维数组.需要前端自行处理成图表可用的数据格式.echarts数据是是动态的.需求效果图的样子:echarts相似的官网案例代码

·2025-03-15 06:47

SM3 Sm4加密算法

一、概述1、SM3是一种分组消息摘要算法，用于生成数据的哈希值（消息摘要），而非直接加密数据。1.1、应用场景数据完整性校验：验证数据在传输或存储过程中是否被篡改。

java皮皮虫·2025-03-15 05:14

Java网络编程：TCP的socket编程

一、Java中的网络编程协议相当于相互通信的程序间达成的一种约定，它规定了分组报文的结构、交换方式、包含的意义以及怎样对报文所包含的信息进行解析，TCP/IP协议族有IP协议、TCP协议和UDP协议。

想作会飞的鱼·2025-03-15 04:04

【微知】plantuml在泳道图中如何将多个泳道框起来分组并且设置颜色？（box “浏览器“ #LightGreen endbox）

泳道分组并且着色分组用box和endbox，颜色用#xxx，标注用"xxx"box"浏览器"#LightGreenparticipant"浏览器1"asBrowserparticipant"浏览器2"asBrowser2endboxparticipant

北冥的备忘录·2025-03-15 04:31

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器

它由两部分组成：-T

巷955·2025-03-14 22:15

Ploly：如何在Excel中嵌入完全交互的Ploly图形？

Excel中嵌入一个交互式的Poly图形，可以利用`ChartTools>Design>InsertChartfromData>PivotTable`功能来创建一个包含多个系列的数据透视表，并将其转换为柱状图或折线图等交互式图表

潮易·2025-03-14 19:09

手写机器学习算法系列——K-Means聚类算法(一)

这种算法的主要目标是根据数据的特征进行分组，以此找出数据的内在结构。聚类算法的一个核心特点就是它并不需要预先知道数据的类别，而是通过算法自动进行分组。在实际应用中，我们常见的

木有鱼丸223·2025-03-14 16:52

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型1.0-1背包2.完全背包3.多重背包4.混合背包5.二维费用背包6.分组背包

-777.·2025-03-14 16:45

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。然而，在某些场景中，不同类别的目标可能会被网络同时预测为多个相近的类别，例如：交通工具检测场景：同一辆车可能被误检测为“自行车”和“电动车”。动物检测场景：同一只动物可能被误检测为“狼”和“狗”。家电检测场景：同一台设备可能被误检测为“微波炉”和

Lunar*·2025-03-14 15:11

LeetCode面试经典150最优答案汇总

121122554527423813413125814151628双指针1253921671115.三数之和滑动窗口2093矩阵3654.螺旋矩阵48.旋转图像73.矩阵置零289.生命游戏哈希表49.字母异位词分组

醒了就刷牙·2025-03-14 12:52

大模型中的常用名词介绍八：【特征与数据处理、伦理与公平性等】【建议收藏】

序号模块分组说明快捷访问1模型架构与基础概念介绍了【模型架构与基础概念】相关的常见名词及含义大模型中的常用名词介绍一：【模型架构与基础概念】【建议收藏】-CSDN博客2训练方法与技术介绍了【训练方法与技术

神马行空·2025-03-14 07:41

信号处理抽取多项滤波的数学推导与仿真

一、数学变换推导1.多相分解的核心思想将FIR滤波器的系数h(n)h(n)h(n)按相位分组，每组对应输入信号的不同抽样相位。通过分相、滤波、重组，实现与原FIR等效的处理。

jz_ddk·2025-03-14 01:02

PID 控制的通俗理解

PID控制由三个部分组成：比例（P）：根据当前误差调整油门。积分（I）：根据过去误差的累积调整油门。微分（D）：根据

杨航 AI·2025-03-13 18:46

flink读kafka写入mysql_Flink 1.9 实战：使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL

完整分享可以观看Meetup视频回顾：https://developer.aliyun.com/live/1416这份代码主要由两部分组成：1)能用来提交SQL文件的SqlSubmi

苏远岫·2025-03-13 10:14

Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战

Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式，实现读取kafka用户行为数据，对数据进行实时处理，根据时间分组，求PV和UV，然后输出到mysql

小技工丨·2025-03-13 09:01

单片机入门必备常识

目录一、什么是单片机二、单片机主要的硬件功能三、单片机的工作原理：四、单片机的特点五、应用领域一、什么是单片机我们知道，计算机由控制器、运算器、存储器、输入设备、输出设备五大部分组成。

二年级程序员·2025-03-13 02:11

使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)

程序思路1、将数据放到excel里，确定两列数据，Group（分组数据）和B（对应数据列）2、程序读取excel数据3、整理数据格式，将数据分组，将数据从宽格式转换为长格式，以便于进行ANOVA分析。

thinkwindows·2025-03-12 19:55

数据清洗级可视化中，Pandas&numyp的主要作用

此外，Pandas还支持数据类型转换、异常值处理等数据清洗任务，以及时间序列图、柱状图和折线图等基本数据可视化方法NumPy专注于数值计算，提供了高效的数组操作功能，适用于大规模数

Test-Sunny·2025-03-12 16:09

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

第十七：go 反射

reflect.rtype//打印的是一个指针类型reflect包在Go语言中反射的相关功能由内置的reflect包提供，任意接口值在反射中都可以理解为由reflect.Type和reflect.Value两部分组成

小画家~·2025-03-12 08:09

第二章密码学基础与应用备考要点及真题分布

第二章密码学基础与应用1.密码学基本概念2.分组密码3.序列密码4.Hash函数5.公钥密码体制6.数字签名7.认证8.密钥管理

鹿鸣天涯·2025-03-12 06:57

Python精进系列：divmod 函数

目录一、引言二、基本语法与原理2.1语法格式2.2返回值2.3原理理解三、使用示例3.1整数运算示例3.2浮点数运算示例四、应用场景4.1时间单位转换4.2数据分组4.3循环计数与位置计算五、注意事项5.1

进一步有进一步的欢喜·2025-03-12 05:14

深入理解正则表达式及基本使用教程

二、正则表达式的基本语法1.元字符2.字符集与范围3.常用预定义字符集4.分组与反向引用捕获分组：非捕获分组：三、Java中正则表达式的实现1.Java基础示例2.替换字符串3.验证输入格式4.提取信息

波波有料·2025-03-12 02:23

主流加解密算法全景解析：对称、非对称与哈希算法详解

其基本过程通常包括：明文分块（如果是分组加密算法）；对每个数据块进行一系列变换（如置换、替换、异

JT-999·2025-03-12 01:44

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