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如果这种场景的话,请问下es的权重怎么设置?
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es
、
document
、
list
、
排序
DF21深度随机森林 重要性排序?
0
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深度学习
、
permutation
、
模型
、
排序
2023-07-27:最长可整合子数组的长度, 数组中的数字排序之后,相邻两数的差值是?
0
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编程算法
、
排序
、
数组
tdpg执行窗口函数row_number()获取最新数据时,返回的数据结果随机,什么原因导致?
0
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phonegap
、
row
、
row-number
、
函数
、
排序
一凡sir
壹梵在线 · 架构师 (已认证)
在腾讯、360以及创业公司yifan-online.com的经历,擅长高并发高可用的分布式系统设计。
抱歉,该回答内容违规,已被管理员封禁
关于QlikSense的Table如何自定义排序的问题?
0
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table
、
排序
请问有多个字段怎么实现开窗函数呢? 我有日期部门字段,需要根据日期 部门 进行分组排序 业绩 ?
0
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函数
、
排序
2021-08-06:天际线问题。城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓?
0
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排序
、
数组
2021-07-01:最长连续序列。一个未排序的arr,找出数字连续的最长序列的长度。输入:[10?
0
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排序
2021-03-16:手写代码:单链表归并排序。如何解答呢?
0
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链表
、
排序
2021-03-15:手写代码:单链表选择排序。如何解答呢?
0
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链表
、
排序
group_open_http_svc/get_appid_group_list,默认如何排序?
1
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http
、
list
、
排序
腾讯云-ahqzhang
群组列表默认按照创建时间进行排序,如果业务方需要自定义排序方式,请在业务逻辑中自定义
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群组列表默认按照创建时间进行排序,如果业务方需要自定义排序方式,请在业务逻辑中自定义
多个LIST集合 排序问题?
0
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core
、
list
、
集合
、
排序
计算十亿个数字的中位数
2
回答
集合
、
计算机
、
解决方案
、
排序
Rom_z
全职程序员,喜欢围棋
啊,我的大脑刚刚起步,现在我有一个明智的建议。如果这是一次采访,可能太晚了,但不要介意: 机器1将被称为“控制机器”,并且为了争论起见它要么从所有数据开始,并且以相同的包裹将其发送到其他99台机器,否则数据开始在机器之间均匀分配,并且它将1/99的数据发送给其他每个人。分区不必相同,只需关闭即可。 每个其他机器对其数据进行排序,并且这样做有利于首先找到较低的值。因此,例如快速排序,总是首先对分区的下半部分进行排序[*]。它会尽快将其数据写回控制机器(使用异步IO以继续排序,并且可能使用Nagle:试验一下)。 控制机器在数据到达时对数据执行99路合并,但丢弃合并的数据,只保留所看到的数值的数量。它将中值计算为第二十亿分之十五十十亿以上的平均值。 这受到“牛群中最慢”问题的影响。直到分类机器发送的每个小于中值的值都不能完成该算法。有一个合理的机会,一个这样的数值在其数据包中会很高。因此,一旦数据的初始分区完成,估计的运行时间就是排序1/99数据的时间并将其发送回控制计算机,并且控制读取1/2数据的时间。“组合”介于最大值和这些时间之和之间,可能接近最大值。 我的直觉是,通过网络发送数据比排序更快(更不用说只是选择中位数),它需要成为一个相当糟糕的快速网络。如果可以假定网络是瞬时的,例如,如果您有100个内核可以访问包含数据的RAM,则可能会更好。 由于网络I / O很可能会受到限制,因此可能会出现一些技巧,至少可以将数据传回控制机器。例如,不是发送“1,2,3,... 100”,也许分拣机器可以发送一个消息,意思是“100个值小于101”。然后控制机器可以执行一个修改合并,在该合并中,它找到所有这些最高范围值中的最小值,然后告诉所有分拣机器它是什么,以便他们可以(a)告诉控制机器如何许多值“低于”该值,并且(b)从该点继续发送它们的排序数据。 更一般地说,控制机器可以使用99个分拣机器玩一个聪明的挑战 - 反应猜谜游戏。 这涉及到机器之间的往返,但是,我的简单的第一个版本避免了这种情况。我真的不知道如何盲目估计他们的相对表现,而且由于取舍是复杂的,所以我认为在那里有比我想象的更好的解决方案,假设这是一个真正的问题。 [*]可用堆栈许可 - 如果您没有O(N)额外空间,您首先要做的部分选择受到限制。但是如果你有足够的额外空间,你可以选择,如果你没有足够的空间,你至少可以使用你必须削减的一些角落,通过在前几个分区中首先做一小部分。...
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啊,我的大脑刚刚起步,现在我有一个明智的建议。如果这是一次采访,可能太晚了,但不要介意: 机器1将被称为“控制机器”,并且为了争论起见它要么从所有数据开始,并且以相同的包裹将其发送到其他99台机器,否则数据开始在机器之间均匀分配,并且它将1/99的数据发送给其他每个人。分区不必相同,只需关闭即可。 每个其他机器对其数据进行排序,并且这样做有利于首先找到较低的值。因此,例如快速排序,总是首先对分区的下半部分进行排序[*]。它会尽快将其数据写回控制机器(使用异步IO以继续排序,并且可能使用Nagle:试验一下)。 控制机器在数据到达时对数据执行99路合并,但丢弃合并的数据,只保留所看到的数值的数量。它将中值计算为第二十亿分之十五十十亿以上的平均值。 这受到“牛群中最慢”问题的影响。直到分类机器发送的每个小于中值的值都不能完成该算法。有一个合理的机会,一个这样的数值在其数据包中会很高。因此,一旦数据的初始分区完成,估计的运行时间就是排序1/99数据的时间并将其发送回控制计算机,并且控制读取1/2数据的时间。“组合”介于最大值和这些时间之和之间,可能接近最大值。 我的直觉是,通过网络发送数据比排序更快(更不用说只是选择中位数),它需要成为一个相当糟糕的快速网络。如果可以假定网络是瞬时的,例如,如果您有100个内核可以访问包含数据的RAM,则可能会更好。 由于网络I / O很可能会受到限制,因此可能会出现一些技巧,至少可以将数据传回控制机器。例如,不是发送“1,2,3,... 100”,也许分拣机器可以发送一个消息,意思是“100个值小于101”。然后控制机器可以执行一个修改合并,在该合并中,它找到所有这些最高范围值中的最小值,然后告诉所有分拣机器它是什么,以便他们可以(a)告诉控制机器如何许多值“低于”该值,并且(b)从该点继续发送它们的排序数据。 更一般地说,控制机器可以使用99个分拣机器玩一个聪明的挑战 - 反应猜谜游戏。 这涉及到机器之间的往返,但是,我的简单的第一个版本避免了这种情况。我真的不知道如何盲目估计他们的相对表现,而且由于取舍是复杂的,所以我认为在那里有比我想象的更好的解决方案,假设这是一个真正的问题。 [*]可用堆栈许可 - 如果您没有O(N)额外空间,您首先要做的部分选择受到限制。但是如果你有足够的额外空间,你可以选择,如果你没有足够的空间,你至少可以使用你必须削减的一些角落,通过在前几个分区中首先做一小部分。
列表<> OrderBy按字母顺序?
2
回答
lambda
、
list
、
排序
不知雨
是否需要列表进行排序,或只是列表内容的有序序列?后者更容易: var peopleInOrder = people.OrderBy(person => person.LastName); 要排序,你需要一个IComparer<Person>或一个Comparison<Person>。为此,您可能希望ProjectionComparer在MiscUtil中考虑。...
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是否需要列表进行排序,或只是列表内容的有序序列?后者更容易: var peopleInOrder = people.OrderBy(person => person.LastName); 要排序,你需要一个IComparer<Person>或一个Comparison<Person>。为此,您可能希望ProjectionComparer在MiscUtil中考虑。
IEnumerable <T>上的动态LINQ OrderBy?
2
回答
sql
、
iqueryable
、
linq
、
排序
akjok54
stay hungry stay foolish
没有任何并发??症不太容易: using System.Linq.Dynamic;在顶部添加。 使用 vehicles = vehicles.AsQueryable().OrderBy("Make ASC, Year DESC").ToList();...
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没有任何并发??症不太容易: using System.Linq.Dynamic;在顶部添加。 使用 vehicles = vehicles.AsQueryable().OrderBy("Make ASC, Year DESC").ToList();
如何在1 MB RAM中对100万个8位数字进行排序?
2
回答
ram
、
计算机
、
连接
、
排序
、
数据
akjok54
stay hungry stay foolish
PS:由于编码值所需的位数取决于先前编码的值,因此这种证明可能是不重要的。经验上可能遇到的最大编码大小是任意1011732选择缓冲区大小1013000。 typedef unsigned int u32; namespace WorkArea { static const u32 circularSize = 253250; u32 circular[circularSize] = { 0 }; // consumes 1013000 bytes static const u32 stageSize = 8000; u32 stage[stageSize]; // consumes 32000 bytes ... 总之,这两个阵列需要1045000个字节的存储空间。剩下的变量和堆栈空间剩下1048576 - 1045000 - 2×1024 = 1528字节。 它至少在我的Xeon W3520上运行了23秒。您可以使用下面的Python脚本来验证程序是否工作,假定程序名为sort1mb.exe。 from subprocess import * import random sequence = [random.randint(0, 99999999) for i in xrange(1000000)] sorter = Popen('sort1mb.exe', stdin=PIPE, stdout=PIPE) for value in sequence: sorter.stdin.write('%08d\n' % value) sorter.stdin.close() result = [int(line) for line in sorter.stdout] print('OK!' if result == sorted(sequence) else 'Error!')...
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PS:由于编码值所需的位数取决于先前编码的值,因此这种证明可能是不重要的。经验上可能遇到的最大编码大小是任意1011732选择缓冲区大小1013000。 typedef unsigned int u32; namespace WorkArea { static const u32 circularSize = 253250; u32 circular[circularSize] = { 0 }; // consumes 1013000 bytes static const u32 stageSize = 8000; u32 stage[stageSize]; // consumes 32000 bytes ... 总之,这两个阵列需要1045000个字节的存储空间。剩下的变量和堆栈空间剩下1048576 - 1045000 - 2×1024 = 1528字节。 它至少在我的Xeon W3520上运行了23秒。您可以使用下面的Python脚本来验证程序是否工作,假定程序名为sort1mb.exe。 from subprocess import * import random sequence = [random.randint(0, 99999999) for i in xrange(1000000)] sorter = Popen('sort1mb.exe', stdin=PIPE, stdout=PIPE) for value in sequence: sorter.stdin.write('%08d\n' % value) sorter.stdin.close() result = [int(line) for line in sorter.stdout] print('OK!' if result == sorted(sequence) else 'Error!')
有什么技巧可以通来来管理R会话中的可用内存?
2
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对象
、
管理
、
技巧
、
内存
、
排序
迷迭香
别给自己太大压力
43 投票 subset在将数据框传递给data=回归函数的参数时,我只会选择所需的变量来积极使用参数。如果我忘记向公式和select=矢量添加变量,会导致一些错误,但是由于减少了对象的复制,并且显着减少了内存占用,所以仍然节省了大量时间。假设我有400万条记录和110个变量(我也是这样)例如: # library(rms); library(Hmisc) for the cph,and rcs functions Mayo.PrCr.rbc.mdl <- cph(formula = Surv(surv.yr, death) ~ age + Sex + nsmkr + rcs(Mayo, 4) + rcs(PrCr.rat, 3) + rbc.cat * Sex, data = subset(set1HLI, gdlab2 & HIVfinal == "Negative", select = c("surv.yr", "death", "PrCr.rat", "Mayo", "age", "Sex", "nsmkr", "rbc.cat") ) ) 通过设置上下文和策略的方式:gdlab2变量是一个逻辑向量,是为一组数据集中的受试者构建的,该变量对于一系列实验室测试具有所有正常或几乎正常的值,并且HIVfinal是一个总结艾滋病初步和确认性测试的特征向量。...
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43 投票 subset在将数据框传递给data=回归函数的参数时,我只会选择所需的变量来积极使用参数。如果我忘记向公式和select=矢量添加变量,会导致一些错误,但是由于减少了对象的复制,并且显着减少了内存占用,所以仍然节省了大量时间。假设我有400万条记录和110个变量(我也是这样)例如: # library(rms); library(Hmisc) for the cph,and rcs functions Mayo.PrCr.rbc.mdl <- cph(formula = Surv(surv.yr, death) ~ age + Sex + nsmkr + rcs(Mayo, 4) + rcs(PrCr.rat, 3) + rbc.cat * Sex, data = subset(set1HLI, gdlab2 & HIVfinal == "Negative", select = c("surv.yr", "death", "PrCr.rat", "Mayo", "age", "Sex", "nsmkr", "rbc.cat") ) ) 通过设置上下文和策略的方式:gdlab2变量是一个逻辑向量,是为一组数据集中的受试者构建的,该变量对于一系列实验室测试具有所有正常或几乎正常的值,并且HIVfinal是一个总结艾滋病初步和确认性测试的特征向量。
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