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  • 表示学习知识图谱的实体对齐算法朱继召,乔建忠,林树宽【摘要】与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的实体对齐的方法不同,提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法.首先,在低维向量...

    表示学习知识图谱的实体对齐算法

    朱继召

    ,

    乔建忠

    ,

    林树宽

    【摘

    要】

    与现有的根据知识图谱的结构信息或实体属性特征进行相似度匹配的

    实体对齐的方法不同

    ,

    提出了一种基于表示学习的知识图谱实体对齐方法

    .

    首先

    ,

    在低维向量空间下

    ,

    通过机器学习方法学得实体和关系的语义表示

    ,

    这种表示形式

    蕴含了知识图谱的内在结构信息及实体属性特征

    ;

    其次

    ,

    将人工标注的实体对作为

    先验知识

    ,

    学习知识图谱间实体对的映射关系

    .

    经实验验证表明

    :

    与基于特征匹配

    的方法

    SiGMa

    相比

    ,

    本文方法能够有效提高知识图谱实体对齐的精确率

    ,

    同时保

    持较高的

    F1

    .

    【期刊名称】

    东北大学学报(自然科学版)

    【年

    (

    ),

    期】

    2018(039)011

    【总页数】

    5

    【关键词】

    词:

    机器学习

    ;

    表示学习

    ;

    知识图谱

    ;

    知识融合

    ;

    实体对齐

    基金项目:

    国家自然科学基金资助项目

    (61272177).

    随着万维网技术的迅猛发展

    ,

    各类

    Web

    应用不断涌现

    ,

    引发了网络数据的爆炸式

    增长

    .

    如何有效地组织和利用大规模网络数据中蕴含的知识

    ,

    构建人、机器都能理

    解的智能化网络

    ,

    是基于知识互联“Web

    3.0”时代的目标

    .

    2012

    5

    Google

    发布知识图谱产品以来

    ,

    国内外一些著名的搜索引擎公司纷纷建立各自

    的知识图谱产品

    ,

    :

    微软

    Bing

    Satori

    、百度知心、搜狗知立方等

    .Google

    构建

    知识图谱的初衷是增强搜索引擎的能力、优化搜索结果、提升用户的搜索体验

    .

    目前

    ,

    知识图谱被用来泛指各种大规模的知识库

    ,

    并被广泛应用到智能搜索、深度

    问答、自动驾驶及语音识别等领域

    .

    然而

    ,

    知识图谱的构建缺乏统一标准

    ,

    任何组

    展开全文
  • 在内存管理中经常使用字节对齐来管理分配的内存。 1、原理 2字节对齐:要求地址位为2, 4, 6, 8…,地址的二进制最后一位为0(2的1次方)。...2、向上对齐算法1: /** @brief: 向上对齐算法 @param n:需要对齐数据

    在内存管理中经常使用字节对齐来管理分配的内存。
    1、原理

    2字节对齐:要求地址位为2, 4, 6, 8…,地址的二进制最后一位为0(2的1次方)。
    4字节对齐:要求地址位为4,8,12,16…,地址的二进制最后两位为0(2的2次方)。
    8字节对齐:要求地址位为8,16,24,32…,地址的最后三位为0(2的3次方)。
    16字节对齐:要求地址位为16,32,48,64…,地址的最后四位为0(2的4次方)。

    2、向上对齐算法1:

    /**
      @brief: 向上对齐算法
      @param n:需要对齐数据
      @param align:对齐位数,可选{2,4,6,8,......}
      @retval (n / align + 1) * align:对齐后数据
      */
    unsigned int calc_align_up_num(unsigned int n,unsigned align)
    {
    	/* 当n为align的整数倍 返回n */
        if ( n / align * align == n)
    	return n;
    
    	/* 当n不是align的整数倍 返回>n,且离n最近的align的倍数 */
        return  (n / align + 1) * align;
    }
    

    3、向上对齐算法2:

    /**
      @brief: 向上对齐算法
      @param n:需要对齐数据
      @param align:对齐位数,可选{2,4,6,8,......}
      @retval ((n + align - 1) & (~(align - 1))):对齐后数据
      */
    unsigned int calc_align_up_bit(unsigned int n,unsigned align)
    {
    	/* 返回n+7,并清除最低三位 */
        return ((n + align - 1) & (~(align - 1)));
    } 
    

    例如:选择为8位对齐
    1):算法分析

    在这里插入图片描述
    2):数据代入:
    在这里插入图片描述
    4、向下对齐算法1:

    /**
      @brief: 向下对齐算法
      @param n:需要对齐数据
      @param align:对齐位数,可选{2,4,6,8,......}
      @retval (n / align ) * align:对齐后数据
      */
    unsigned int calc_align_down_num(unsigned int n,unsigned align)
    {
    	/* 返回离<=n,且离n最近的align的倍数 */
        return  (n / align ) * align;
    }
    

    5、向下对齐算法2:

    /**
      @brief: 向下对齐算法
      @param n:需要对齐数据
      @param align:对齐位数,可选{2,4,6,8,......}
      @retval (n & (~(align - 1))):对齐后数据
      */
    unsigned int calc_align_down_bit(unsigned int n,unsigned align)
    {
    	/* 清除n的最低三位,将其转换为align的倍数 */
        return (n & (~(align - 1)));
    } 
    
    展开全文
  • 要求 时间粒度 时间粒度根据... /** * network设备概况时间对齐算法 */ public class NetworkTimeAlineUtil { /** * 根据开始时间和结束时间来计算得到时间数组 * 使得时间数组size位于120~200区间内 * 具体参考KB:...

    要求

    时间粒度

    时间粒度根据查询跨度自适应

    时间粒度是指趋势图中,一个数据系列的数据点间时间跨度,或是数据点采样时间。

    用户查询的跨度变化较大,从1小时到30天,不同的跨度趋势图中应有不同的时间粒度。如果用户查询24小时,而时间粒度为1小时,则一根趋势线只有24个点,不实用且很丑。

    以下表格,说明了大部份情况下,查询时间跨度与时间粒度的合理值:

    查询时间跨度

    时间粒度

    数据点数

    原始数据点数(30秒)

    30天

    4小时

    180

    86400

    30分钟

    10秒

    180

    60

    12小时

    5分钟

    144

    1440

    7天

    1小时

    168

    20160

    6小时

    2分钟

    180

    720

    3天

    30分钟

    144

    8640

    1小时

    20秒

    180

    120

    1天

    10分钟

    144

    2880

    注意:

    一个数据系列,数据点个数在120~200之间为合适;

    时间粒度以2或5的倍数为佳,方便与自然时间对齐

    当 时间粒度 <= 采集周期 时,即是原始数据粒度了

    当 时间粒度 > 采集周期 时,则往往需要进行数据的时间聚合(即rollup或downsample)。

    时间粒度与自然习惯对齐

    在趋势图中,采用了某种时间粒度后,数据点的时间轴刻度,应该是与自然语言对齐,方便人阅读理解。

    时间粒度

    生成时间轴刻度举例

    30分钟

    1时0分,1时30分,2时0分...

    5分钟

    1时0分,1时5分,1时10分...

    4小时

    0时0分,4时0分,8时0分...

    2分钟

    1时0分,1时2分,1时4分...

    每一个时间粒度,都代表了其时间周期内的所有数据聚合后的结果。如30分钟粒度下的,1时30分代表[1时30分,2时0分)的所有数据。

    输入参数:开始时间,结束时间

    输出结果:时间切割后的时间数组(大小在120~200范围内)

    目前算法的缺陷在于临界点周围过度不够平滑,待后来者改进

    import java.text.ParseException;

    import java.util.ArrayList;

    import java.util.List;

    /**

    * network设备概况时间对齐算法

    */

    public class NetworkTimeAlineUtil {

    /**

    * 根据开始时间和结束时间来计算得到时间数组

    * 使得时间数组size位于120~200区间内

    * 具体参考KB:http://kb.uyunsoft.cn/kb/pages/viewpage.action?pageId=37199282

    *

    * @param beginTime

    * @param endTime

    * @return

    */

    public static List getSearchTime(long beginTime, long endTime) throws ParseException {

    List outputList = new ArrayList();

    if (endTime < beginTime) {

    return new ArrayList();

    }

    long totalInterval = endTime - beginTime;

    beginTime = resetTime(beginTime, totalInterval);

    endTime = resetTime(endTime, totalInterval);

    if (totalInterval > 30 * 24 * 60 * 60 * 1000l) { //大于30天,则按照200来进行切割

    long interval = totalInterval / 200;

    for (int i = 0; i < 200; i++) {

    outputList.add(beginTime + interval * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval > 7 * 24 * 60 * 60 * 1000l) { //大于7天,小于等于30天(169~720小时),则按照1小时数量进行切割

    if (totalInterval >= 601 * 60 * 60 * 1000l) {//601~720小时,按照4小时进行截取

    long size = totalInterval / (4 * 60 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 4 * 60 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 401 * 60 * 60 * 1000l) {//401~600小时,按照3小时截取

    long size = totalInterval / (3 * 60 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 3 * 60 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 240 * 60 * 60 * 1000l) {//240~400小时,按照2小时截取

    long size = totalInterval / (2 * 60 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 2 * 60 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 201 * 60 * 60 * 1000l) {//201~239小时,按1.5小时截取

    long size = totalInterval / (90 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 90 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//169~200小时,按1小时截取

    long size = totalInterval / (1 * 60 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 1 * 60 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 3 * 24 * 60 * 60 * 1000l) { //大于3天,小于等于7天(73~168小时),则按照30分钟为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 120 * 60 * 60 * 1000l) {//120~168小时,按60分钟截取

    long size = totalInterval / (60 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 60 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//73~119小时,按30分钟截取

    long size = totalInterval / (30 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 30 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 1 * 24 * 60 * 60 * 1000l) { //大于1天,小于等于3天(25~72小时),则按照10分钟为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 60 * 60 * 60 * 1000l) {//60~72小时,按30分钟截取

    long size = totalInterval / (30 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 30 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 40 * 60 * 60 * 1000l) {//40~60小时,按20分钟截取

    long size = totalInterval / 20 * 60 * 1000l;

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 20 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 30 * 60 * 60 * 1000l) {//30~39小时,按15分钟截取

    long size = totalInterval / (15 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 15 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//25~29小时,按10分钟截取

    long size = totalInterval / (10 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 10 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 12 * 60 * 60 * 1000l) { //大于12小时,小于等于24小时,则按照5分钟为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 20 * 60 * 60 * 1000l) {//20~24小时,按10分钟截取

    long size = totalInterval / (10 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 10 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//13~20小时,按5分钟截取

    long size = totalInterval / (5 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 5 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 360 * 60 * 1000l) { //大于360分钟,小于等于720分钟,则按照2分钟为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 480 * 60 * 1000l) {//480~720分钟,按4分钟截取

    long size = totalInterval / (4 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 4 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//361~479分钟,按3分钟截取

    long size = totalInterval / (3 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 3 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 60 * 60 * 1000l) { //大于60分钟,小于等于360分钟,则按照20秒为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 240 * 60 * 1000l) {//240~360分钟,按2分钟截取

    long size = totalInterval / (2 * 60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 2 * 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 180 * 60 * 1000l) {//180~240分钟,按90秒截取

    long size = totalInterval / (90 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 90 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 120 * 60 * 1000l) {//120~179分钟,按60秒截取

    long size = totalInterval / (60 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 60 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 80 * 60 * 1000l) {//80~119分钟,按40秒截取

    long size = totalInterval / (40 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 40 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//61~79分钟,按30秒截取

    long size = totalInterval / (30 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 30 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else if (totalInterval > 30 * 60 * 1000l) { //大于30分钟,小于等于60分钟,则按照10秒为最小数量进行切割

    if (totalInterval >= 40 * 60 * 1000l) {//40~60分钟,按20秒截取

    long size = totalInterval / (20 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 20 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else if (totalInterval >= 180 * 60 * 1000l) {//31~39分钟,按10秒截取

    long size = totalInterval / (90 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 90 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    } else { //小于等于30分钟

    if (totalInterval >= 20 * 60 * 1000l) {//20~30分钟,按10秒截取

    long size = totalInterval / (10 * 1000l);

    for (int i = 0; i < size; i++) {

    outputList.add(beginTime + 10 * 1000l * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    } else {//小于20分钟,则按照200切割

    long interval = totalInterval / 200;

    for (int i = 0; i < 200; i++) {

    outputList.add(beginTime + interval * i);

    }

    outputList.add(endTime);

    }

    }

    return outputList;

    }

    /**

    * 自然习惯对齐

    * 比如2018-10-01 17:59:59 ~ 2018-10-07 18:00:00 变成 2018-10-01 18:00:00 ~ 2018-10-07 18:00:00

    * 比如2018-10-01 17:00:20 ~ 2018-10-01 18:00:00 变成 2018-10-01 17:00:00 ~ 2018-10-07 18:00:00

    *

    * @param inputTime

    * @param totalInterval

    * @return

    */

    private static long resetTime(long inputTime, long totalInterval) throws ParseException {

    if (totalInterval > 24 * 60 * 60 * 1000l) { //如果间隔在天级别以上,那么分钟级别以下可以四舍五入(1~30舍/31~59入)

    if (inputTime % (24 * 60 * 1000l) > 30 * 60 * 1000l) { //大于30分钟的,入

    inputTime = inputTime - inputTime % (24 * 60 * 1000l) + 1 * 60 * 60 * 1000l;

    } else {//小于等于30分钟的,舍弃

    inputTime = inputTime - inputTime % (24 * 60 * 1000l);

    }

    } else if (totalInterval > 1 * 60 * 60 * 1000l) {//如果间隔在小时级别以上,那么秒钟级别以下可以四舍五入(1~30舍/31~59入)

    if (inputTime % (60 * 1000l) > 30 * 1000l) { //大于30秒钟的,入

    inputTime = inputTime - inputTime % (60 * 1000l) + 1 * 60 * 1000l;

    } else {//小于等于30分钟的,舍弃

    inputTime = inputTime - inputTime % (60 * 1000l);

    }

    } else { //间隔在1个小时以内的,不进行自然习惯对齐

    return inputTime;

    }

    return inputTime;

    }

    }

    单元测试

    import org.junit.Assert;

    import org.junit.Test;

    import java.text.ParseException;

    import java.text.SimpleDateFormat;

    import java.util.Date;

    import java.util.List;

    /**

    *

    */

    public class NetworkTimeAlineUtilTest {

    private static final String ymdhmsFormat = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";

    // date类型转换为String类型

    // formatType格式为yyyy-MM-dd HH:mm:ss//yyyy年MM月dd日 HH时mm分ss秒

    // data Date类型的时间

    public static String dateToString(Date data, String formatType) {

    return new SimpleDateFormat(formatType).format(data);

    }

    // long类型转换为String类型

    // currentTime要转换的long类型的时间

    // formatType要转换的string类型的时间格式

    public static String longToString(long currentTime, String formatType)

    throws ParseException {

    Date date = longToDate(currentTime, formatType); // long类型转成Date类型

    String strTime = dateToString(date, formatType); // date类型转成String

    return strTime;

    }

    // string类型转换为date类型

    // strTime要转换的string类型的时间,formatType要转换的格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss//yyyy年MM月dd日

    // HH时mm分ss秒,

    // strTime的时间格式必须要与formatType的时间格式相同

    public static Date stringToDate(String strTime, String formatType)

    throws ParseException {

    SimpleDateFormat formatter = new SimpleDateFormat(formatType);

    Date date = null;

    date = formatter.parse(strTime);

    return date;

    }

    // long转换为Date类型

    // currentTime要转换的long类型的时间

    // formatType要转换的时间格式yyyy-MM-dd HH:mm:ss//yyyy年MM月dd日 HH时mm分ss秒

    public static Date longToDate(long currentTime, String formatType)

    throws ParseException {

    Date dateOld = new Date(currentTime); // 根据long类型的毫秒数生命一个date类型的时间

    String sDateTime = dateToString(dateOld, formatType); // 把date类型的时间转换为string

    Date date = stringToDate(sDateTime, formatType); // 把String类型转换为Date类型

    return date;

    }

    // string类型转换为long类型

    // strTime要转换的String类型的时间

    // formatType时间格式

    // strTime的时间格式和formatType的时间格式必须相同

    public static long stringToLong(String strTime)

    throws ParseException {

    Date date = stringToDate(strTime, ymdhmsFormat); // String类型转成date类型

    if (date == null) {

    return 0;

    } else {

    long currentTime = dateToLong(date); // date类型转成long类型

    return currentTime;

    }

    }

    // date类型转换为long类型

    // date要转换的date类型的时间

    public static long dateToLong(Date date) {

    return date.getTime();

    }

    /**

    * 时间跨度30分钟

    * 如输入为2016-09-12 15:15:27 2016-09-12 15:45:27

    * 则输出为2016-09-12 15:15:27 2016-09-12 15:45:27

    * interval 10秒

    */

    @Test

    public void test30Min() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-12 15:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 15:45:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度30分钟");

    System.out.println("interval 10秒");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    }

    /**

    * 时间跨度1小时

    * 如输入为2016-09-12 15:15:27 2016-09-12 15:45:27

    * 则输出为2016-09-12 15:15:00 2016-09-12 15:45:00

    * interval 20秒

    */

    @Test

    public void test1Hour() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-12 15:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 16:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度1小时");

    System.out.println("interval 20秒");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    }

    /**

    * 时间跨度6小时

    * 如输入为2016-09-12 14:15:27 2016-09-12 20:15:27

    * 则输出为2016-09-12 14:15:00 2016-09-12 20:15:00

    * interval 2分钟

    */

    @Test

    public void test6Hour() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-12 14:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 20:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度6小时");

    System.out.println("interval 2分钟");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    }

    /**

    * 时间跨度12小时

    * 粒度24

    * 如输入为2016-09-09 02:15:27 2016-09-09 14:15:27

    * 则输出为2016-09-09 02:15:27 2016-09-12 14:15:27

    * interval 4分钟

    */

    @Test

    public void test12Hour() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-09 02:15:27";

    String endSch = "2016-09-09 14:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度12小时");

    System.out.println("interval 4分钟");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //4分钟

    Assert.assertEquals(4 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度1天

    * 如输入为2016-09-09 02:15:27 2016-09-09 21:15:27

    * 则输出为2016-09-09 02:00:00 2016-09-12 21:00:00

    * interval 10分钟

    */

    @Test

    public void test1Day() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-09 02:15:27";

    String endSch = "2016-09-10 02:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度1天");

    System.out.println("interval 10分钟");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //10分钟

    Assert.assertEquals(10 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度3天

    * 如输入为2016-09-09 14:15:27 2016-09-12 14:15:27

    * 则输出为2016-09-09 14:00:00 2016-09-12 14:00:00

    * interval 30分钟

    */

    @Test

    public void test3Day() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-09 14:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 14:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度3天");

    System.out.println("interval 30分钟");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //30分钟

    Assert.assertEquals(30 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度7天

    * 如输入为2016-09-05 14:15:27 2016-09-12 14:15:27

    * 则输出为2016-09-05 14:00:00 2016-09-12 14:00:00

    * interval 1小时

    */

    @Test

    public void test7Day() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-09-05 14:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 14:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度7天");

    System.out.println("interval 1小时");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //1小时

    Assert.assertEquals(1 * 60 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度1个月

    * 粒度30

    * 如输入为2016-08-13 10:15:27 2016-09-12 10:15:27

    * 则输出为2016-08-14 10:00:00 2016-09-13 10:00:00

    * interval 4小时

    */

    @Test

    public void test1Month() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-08-13 10:15:27";

    String endSch = "2016-09-12 10:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度1个月");

    System.out.println("interval 4小时");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //4小时

    Assert.assertEquals(4 * 60 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度17天

    * 如输入为2016-08-13 10:15:27 2016-08-30 10:15:27

    * 则输出为2016-08-14 10:00:00 2016-08-31 10:00:00

    * interval 3小时

    */

    @Test

    public void test17Day() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-08-13 10:15:27";

    String endSch = "2016-08-30 10:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度17天");

    System.out.println("interval 3小时");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //3小时

    Assert.assertEquals(3 * 60 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    /**

    * 时间跨度21天

    * 如输入为2016-08-01 10:15:27 2016-08-22 10:15:27

    * 则输出为2016-08-02 10:00:00 2016-08-23 10:00:00

    * interval 3小时

    */

    @Test

    public void test21Day() throws ParseException {

    String beginSch = "2016-08-01 10:15:27";

    String endSch = "2016-08-22 10:15:27";

    List outputList = NetworkTimeAlineUtil.getSearchTime(stringToLong(beginSch), stringToLong(endSch));

    System.out.println("=================");

    System.out.println(beginSch);

    System.out.println(endSch);

    System.out.println("=================");

    System.out.println("时间跨度21天");

    System.out.println("interval 3小时");

    for (int i = 0; i < outputList.size(); i++) {

    System.out.print(longToString(outputList.get(i), ymdhmsFormat) + " , ");

    }

    System.out.println("=================");

    //3小时

    Assert.assertEquals(3 * 60 * 60 * 1000l, outputList.get(1) - outputList.get(0));

    }

    }

    输出结果

    =================

    2016-08-13 10:15:27

    2016-08-30 10:15:27

    =================

    时间跨度17天

    interval 3小时

    2016-08-13 10:00:00 , 2016-08-13 13:00:00 , 2016-08-13 16:00:00 , 2016-08-13 19:00:00 , 2016-08-13 22:00:00 , 2016-08-14 01:00:00 , 2016-08-14 04:00:00 , 2016-08-14 07:00:00 , 2016-08-14 10:00:00 , 2016-08-14 13:00:00 , 2016-08-14 16:00:00 , 2016-08-14 19:00:00 , 2016-08-14 22:00:00 , 2016-08-15 01:00:00 , 2016-08-15 04:00:00 , 2016-08-15 07:00:00 , 2016-08-15 10:00:00 , 2016-08-15 13:00:00 , 2016-08-15 16:00:00 , 2016-08-15 19:00:00 , 2016-08-15 22:00:00 , 2016-08-16 01:00:00 , 2016-08-16 04:00:00 , 2016-08-16 07:00:00 , 2016-08-16 10:00:00 , 2016-08-16 13:00:00 , 2016-08-16 16:00:00 , 2016-08-16 19:00:00 , 2016-08-16 22:00:00 , 2016-08-17 01:00:00 , 2016-08-17 04:00:00 , 2016-08-17 07:00:00 , 2016-08-17 10:00:00 , 2016-08-17 13:00:00 , 2016-08-17 16:00:00 , 2016-08-17 19:00:00 , 2016-08-17 22:00:00 , 2016-08-18 01:00:00 , 2016-08-18 04:00:00 , 2016-08-18 07:00:00 , 2016-08-18 10:00:00 , 2016-08-18 13:00:00 , 2016-08-18 16:00:00 , 2016-08-18 19:00:00 , 2016-08-18 22:00:00 , 2016-08-19 01:00:00 , 2016-08-19 04:00:00 , 2016-08-19 07:00:00 , 2016-08-19 10:00:00 , 2016-08-19 13:00:00 , 2016-08-19 16:00:00 , 2016-08-19 19:00:00 , 2016-08-19 22:00:00 , 2016-08-20 01:00:00 , 2016-08-20 04:00:00 , 2016-08-20 07:00:00 , 2016-08-20 10:00:00 , 2016-08-20 13:00:00 , 2016-08-20 16:00:00 , 2016-08-20 19:00:00 , 2016-08-20 22:00:00 , 2016-08-21 01:00:00 , 2016-08-21 04:00:00 , 2016-08-21 07:00:00 , 2016-08-21 10:00:00 , 2016-08-21 13:00:00 , 2016-08-21 16:00:00 , 2016-08-21 19:00:00 , 2016-08-21 22:00:00 , 2016-08-22 01:00:00 , 2016-08-22 04:00:00 , 2016-08-22 07:00:00 , 2016-08-22 10:00:00 , 2016-08-22 13:00:00 , 2016-08-22 16:00:00 , 2016-08-22 19:00:00 , 2016-08-22 22:00:00 , 2016-08-23 01:00:00 , 2016-08-23 04:00:00 , 2016-08-23 07:00:00 , 2016-08-23 10:00:00 , 2016-08-23 13:00:00 , 2016-08-23 16:00:00 , 2016-08-23 19:00:00 , 2016-08-23 22:00:00 , 2016-08-24 01:00:00 , 2016-08-24 04:00:00 , 2016-08-24 07:00:00 , 2016-08-24 10:00:00 , 2016-08-24 13:00:00 , 2016-08-24 16:00:00 , 2016-08-24 19:00:00 , 2016-08-24 22:00:00 , 2016-08-25 01:00:00 , 2016-08-25 04:00:00 , 2016-08-25 07:00:00 , 2016-08-25 10:00:00 , 2016-08-25 13:00:00 , 2016-08-25 16:00:00 , 2016-08-25 19:00:00 , 2016-08-25 22:00:00 , 2016-08-26 01:00:00 , 2016-08-26 04:00:00 , 2016-08-26 07:00:00 , 2016-08-26 10:00:00 , 2016-08-26 13:00:00 , 2016-08-26 16:00:00 , 2016-08-26 19:00:00 , 2016-08-26 22:00:00 , 2016-08-27 01:00:00 , 2016-08-27 04:00:00 , 2016-08-27 07:00:00 , 2016-08-27 10:00:00 , 2016-08-27 13:00:00 , 2016-08-27 16:00:00 , 2016-08-27 19:00:00 , 2016-08-27 22:00:00 , 2016-08-28 01:00:00 , 2016-08-28 04:00:00 , 2016-08-28 07:00:00 , 2016-08-28 10:00:00 , 2016-08-28 13:00:00 , 2016-08-28 16:00:00 , 2016-08-28 19:00:00 , 2016-08-28 22:00:00 , 2016-08-29 01:00:00 , 2016-08-29 04:00:00 , 2016-08-29 07:00:00 , 2016-08-29 10:00:00 , 2016-08-29 13:00:00 , 2016-08-29 16:00:00 , 2016-08-29 19:00:00 , 2016-08-29 22:00:00 , 2016-08-30 01:00:00 , 2016-08-30 04:00:00 , 2016-08-30 07:00:00 , 2016-08-30 10:00:00 , =================

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    interval 4小时

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  • 1.2 图像对齐算法的应用场景有哪些? 图像对齐技术广泛应用于计算机视觉各类任务 对不同视角下拍摄的图片进行拼接(Image stitching) 智能手机等摄像设备在Burst模式下的图像降噪 图像超分辨率应用 视频防抖 生成...

    一、介绍

    1.1 图像对齐是什么?

    图像对齐(或者图像配准)可以扭曲旋转(其实是仿射变换)一张图使它和另一个图可以很完美的对齐。
    下面是一个例子,中间的表在经过图像对齐技术处理之后,可以和左边的模板一样。对齐之后就可以根据模板的格式对用户填写的内容进行分析了。

    在这里插入图片描述

    1.2 图像对齐算法的应用场景有哪些?

    图像对齐技术广泛应用于计算机视觉各类任务

    • 对不同视角下拍摄的图片进行拼接(Image stitching)
    • 智能手机等摄像设备在Burst模式下的图像降噪
    • 图像超分辨率应用
    • 视频防抖
    • 生成基于多次曝光的高动态范围HDR图像
    • 医学图像领域
    • 跨模态数据的对齐任务

    1.3 图像对齐算法有哪些?

    图像对齐的传统方法而言,总体上可以分为三大类:

    • Homography: 对应为3x3变换矩阵。(本文主要介绍这个方法)
    • MeshFlow:是一个空间光滑的稀疏运动场,运动矢量位于网格顶点。
    • Optical flow(光
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  • 人脸对齐算法调研(Face Alignment) 转载自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/101250334 一、人脸对齐的定义与作用(引用): https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/52562963​ blog.csdn.net ...
  • 字节对齐算法

    2021-03-19 08:37:53
    字节对齐 源自 RT-Thread 源码; 1.向上对齐 /** * @ingroup BasicDef * * @def RT_ALIGN(size, align) * Return the most contiguous size aligned at specified width. RT_ALIGN(13, 4) * would return 16. */ #...
  • CTC算法详解_Michael’s Blog-CSDN博客_ctc CTC算法基本原理解释_nicajonh的博客-CSDN博客_ctc算法 CTC算法详解 Michaelliu_dev 2018-11-02 19:49:59 44257 收藏 245 分类专栏: 机器学习 文章标签: CTC 机器...
  • 商汤开源超高精度人脸对齐算法LAB同时发布含10000张人脸的多属性人脸关键点数据集该算法来自CVPR2018论文《Look at Boundary: A Boundary-Aware Face Alignment Algorithm》 人脸的边缘信息和人脸关键点有很明显的...
  • OpenCV实现图像对齐ECC算法OpenCV实现图像对齐ECC算法 OpenCV实现图像对齐ECC算法 #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/video.hpp> #include <...
  • 常用几种人脸对齐算法ASM/AAM/CLM/SDM常用几种人脸对齐算法ASM/AAM/CLM/SDM转载:http://blog.csdn.net/huneng1991/article/details/51901912 SDM原理转载:...
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  • 大小(可以用sizeof来确定)对齐要求(可以通过alignof来确定)(因为C11)存储时间(自动,静态,分配,线程本地)寿命(等于存储时间或临时)有效的类型(见下文)价值(可能是不确定的)可选地,表示该对象的标识符对象由声明,...
  • 人脸对齐是大多数人脸分析算法中的一个关键模块,在人脸识别、表情识别、人脸建模等领域有着广泛的应用。人脸对齐获取图像中人脸的几何结构,基于平移、缩放和旋转得到对齐后的标准人脸。在欧式几何中,如果两个物体...
  • 本发明涉及计算机领域,具体而言,涉及一种知识图谱中的实体对齐方法及装置。背景技术:在构建大规模知识库的任务中,需要处理大量来自多源知识库的实体数据。在构建知识库之初,首先需建立一个知识描述体系,然后向...
  • 专利名称:一种在线语音文本对齐系统及方法技术领域:本发明涉及电视字幕显示领域,特别涉及一种在线语音文本对齐系统及方法。背景技术:一个国家电视字幕节目的比例,反应了一个国家的人文水平,反应了社会对残疾人...
  • 图2 强制对齐(Forced Alignment) 音频强制对齐的实现中最常用的方法是Viterbi解码,这是一个动态规划的算法。简单来说就是我们将音频切分成一个个长度很短的帧(我们称之为一个采样),帧的长度通常取到5~10ms...
  • 网络实体对齐是指给定两个网络,把两个网络中等价的实体合并。实体对齐在很多领域都有重要应用,比如,跨平台社交网络的用户对齐可以用于用户画像、用户兴趣挖掘,跨语言知识图谱的实体对齐可以辅助机器翻译、跨语言...
  • 算法:文本左右对齐

    2020-12-30 22:58:48
    //文本左右对齐 1.尽可能多的在每行放置更多的单词,必要时用' '填充 2.要求更可能均匀的分配单词间空格的数量,如果某一行不能均匀分配,那左侧放置的空格数要多于右侧 3.文本最后一行要左对齐,且单词之间不能...
  • 融合语义和结构信息的知识图谱实体对齐苏佳林1,2,王元卓1*,靳小龙1,李曼玲1,程学旗1【摘要】实体对齐能够发现不同知识图谱实体间的对齐关系,是多源知识融合的基础。现有的基于知识表示学习的方法依赖大量标注数据,且...
  • 通过dir(***),可以列出***底下所有的函数,如图: 我们可以看到,dev底下有两个函数cad和daccad:color align to depth #RGB图对齐到深度图,得到对齐后的RGB图 dac:depth align to color #深度图对齐到RGB图,...
  • 68. 文本左右对齐给定一个单词数组和一个长度 maxWidth,重新排版单词,使其成为每行恰好有 maxWidth 个字符,且左右两端对齐的文本。你应该使用“贪心算法”来放置给定的单词;也就是说,尽可能多地往每行中放置...
  • 为了对齐额外多 3 个字节(上面加起来是 37 字节,为满足对齐 8 的倍数 40) 关于二维数组占用字节数计算:注意数组有一个不同的地方在于,它本身会有一个记录数组长度的int类型,占用4字节,本身又是一个对象,会...
  • LaTeX宏包公式对齐算法格式排版 宏包   先导入宏包 \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmic} 公式对齐 等号对齐 代码 \begin{equation} \begin{aligned} \label{P} &\min_{c_{m,j}^{L},c_{i,j}^{V}...
  • 想在latex中以这样的版式描述算法:1 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx|xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/2 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/3 xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/4 ...
  • 你好,我是 zhenguo 今天这篇文章汇总一些关于字符串对齐的常用方法。1 左对齐字符串#1左对齐字符串 #使得总长度为20 In[2]:text='Hello...
  • 4) 数据成员、结构体和类的有效对齐值:自身对齐值和指定对齐值中较小者,即有效对齐值=min{自身对齐值,当前指定的pack值}。 基于上面这些值,就可以方便地讨论具体数据结构的成员和其自身的对齐方式。 其中,有效...
  • 采样一致性算法

    2021-08-18 19:08:27
    PCL之采样一致性算法 参考博客:https://www.yuque.com/huangzhongqing/pcl/ivtxgx#DlJVa http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6763668.html 从点云的配准开始讲起 在3D点云数据中参会出现一些错误配准的点,而这些...
  • CLUSTAL算法由 Feng 和 Doolittle等人于1987年提出,是一个渐进比对算法。渐进比对算法的基本思想是重复地利用双序列比对算法, 先由两个序列的比对开始, 逐渐添加新序列, 直到一个序列簇中的所有序列都加入为止。...
  • 生物信息学系列博客索引 生物信息学(1)——双序列比对之Needleman-Wunsch(NW)算法详解及C++实现 生物信息学(2)——双序列比对之Smith-Waterman(SW)算法详解 生物信息学(3)——双序列比对之BLAST算法简介 生物...
  • ## 编译环境操作系统* Windows 10Tex发行版* TexLive `2020`## 我的问题我使用了 `algorithm` 系列包渲染一段伪代码,导包如下所示:```\usepackage{algorithm}\usepackage{algorithmicx}\usepackage{algpseudocode}...

空空如也

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对齐算法

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