#include#include#defineOK1#defineERROR0#defineOVERFLOW-2#defineMAXSIZE100typedefintStatus;intnum[256]={0},H[256]={0};//哈夫曼树的存储表示typedefstruct{ intweight; //结点权值 intperent,lchild,rchild; //结点的双亲，左孩子，右孩子的下标 }HTNode,*HuffmanTree; //动态分配数组存储哈夫曼树 //构造哈夫曼树中的Select函数 voidSelect(HuffmanTr
1.词频统计任务要求首先，在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt。在实际应用中，这两个文件可能会非常大，会被分布存储到多个节点上。但是，为了简化任务，这里的两个文件只包含几行简单的内容。需要说明的是，针对这两个小数据集样本编写的MapReduce词频统计程序，不作任何修改，就可以用来处理大规模数据集的词频统计。创建wordfile1.txt文件。cd~vimwordfile1.txt文件wordfile1.txt的内容如下：IloveSparkIloveHadoop创建wordfile2.txt文件。vimwordfile2.txt文件w
前言视频在B站看视频在MOOC看是笔记，可能不全。其他没写的章节是因为我考试不考…就没看了。概率论第一章：随机事件和概率【概率论与数理统计】猴博士笔记p1-p2古典概型、几何概型【概率论与数理统计】猴博士笔记p3-4事件的概率、事件的独立性【概率论与数理统计】猴博士笔记p5-7条件概率，全概率公式，贝叶斯公式第二章：离散型随机变量【概率论与数理统计】猴博士笔记p8-10一维、二维离散型求分布律、二维离散型求边缘分布律【概率论与数理统计】猴博士笔记p11-14一维、二维离散型求分布函数和期望、方差第三章：连续型随机变量【概率论与数理统计】猴博士笔记p15-16一、二维连续型求概率【概率论与数理统
在图像分类或者图像分割中，为评价模型的预测效果，在训练过程中通常需要比较预测值与真实标签值的差距，即误差。目录图像分类过程的评价指标混淆矩阵正确率/准确率精准率召回率F1分数图像分割过程的评价指标混淆矩阵混淆矩阵的生成代码IOU与MIOUIOU计算代码dice系数dice系数计算代码IOU与dice系数的关系图像分类过程的评价指标混淆矩阵 混淆矩阵，用来总结分类结果的矩阵，N*N的方阵，N表示类别数。混淆矩阵的行表示真实类别，列表示预测类别。 例如：针对一个二分类问题，混淆矩阵为：预测值=1预测值=0真实值=1TPFN真实值=0FPTN TP
为了系统性地理解机器学习模型的不同评价指标及其之间的关系，我们将从其定义出发，探究其物理含义及彼此之间的联系，并从数学上给出相应的公式推导，以方便后续用到时复习理解。由于篇幅较长，因此将其分为两篇，这是第一部分，第二部分参见：机器学习分类器评价指标详解（Precision,Recall,PR,ROC,AUC等）（二）那我们开始吧，为了判断学习器的好坏，需要对其进行性能评估，而进行性能评估就需要评价标准，针对学习器类型的不同，评价指标也不相同，一般而言，回归任务的评价指标是均方误差，其公式为：而平时我们见到更多的是分类任务的学习模型，所以下面我们主要讨论分类任务中常见的性能度量指标 。为了讨论的
本文介绍统计项目代码行的方式，包括使用gitlog统计、gitls-files统计和使用linux命令行方式统计。一、使用gitlog统计1.统计所有代码行数当前代码都存放在git仓库下，当需进行代码行数统计时，让开发人员在代码路径下运行如下指令，可统计出当前仓库中的代码行数： gitlog--pretty=tformat:--numstat|awk '{add+=$1;subs+=$2;loc+=$1-$2}END{printf"addedlines:%s,removedlines:%s,totallines:%s\n",add,subs,loc}'2.统计一定时间内产生的代码行数此处提供时
文章目录@[TOC](文章目录)一、介绍案例：以"统计连续登录天数超过3天的用户"为需求。数据准备方案1：常规思路针对对数据user_id分组，根据用户的活动日期排序用登录日期与rn求date_sub，得到的差值日期如果是相等的，则说明这两天肯定是连续的根据user_id和日期差sub_date分组，登录次数即为分组后的count(1)方案2：使用lag和lead函数使用LEAD和LAG函数求出前后1天日期针对每个用户，进行前一天和后一天的日期与当期日期相差值=1则属于连续登录。针对用户分组，datediff函数求出最大活动时间和最小活动时间的天数，求出>=3天的用户对比方案1和方案2作为大数
一、监控部署1、将k8s集群中kube-state-metrics指标进行收集，服务进行部署1.1pod性能指标（k8s集群组件自动集成）k8s组件本身提供组件自身运行的监控指标以及容器相关的监控指标。通过cAdvisor是一个开源的分析容器资源使用率和性能特性的代理工具，集成到Kubelet中，当Kubelet启动时会同时启动cAdvisor，且一个cAdvisor只监控一个Node节点的信息。cAdvisor自动查找所有在其所在节点上的容器，自动采集CPU、内存、文件系统和网络使用的统计信息。cAdvisor通过它所在节点机的Root容器，采集并分析该节点机的全面使用情况。当然kubele
#includemain(){ intcount=0;//计数器 intcounter=0;//记录完数个数 intx,y; for(x=2;x一个数如恰好等于它的因子之和，这个数就称为“完数”。编程序找出1000以内的所有完数，并输出其因子（6是一个"完数"，它的因子是1,2,3）。#includemain(){ intx,y; for(x=2;x
题目描述给定一个非负整数数组，统计里面每一个数的出现次数。我们只统计到数组里最大的数。 假设Fmax（Fmax输入第一行n是数组的大小。1≤n≤10000。 紧接着一行是数组的n个元素。输出按顺序输出每个数的出现次数，一行一个数。如果没有出现过，则输出0。 对于例子中的数组，最大的数是3，因此我们只统计{0,1,2,3}的出现频数。样例输入 复制511231样例输出 复制0311#includeintmain(){ intn; intnum[10000]; intfmax=0; ints[10000]; scanf("%d",&n); for(inti=0;ifmax){ fmax=num
