精华内容
下载资源
问答
  • 重点: 利用指针在被掉函数中改变主调函数中变量的值. 在主调函数中定义出需要得到的变量,将其放在...例如求三个数的最大值 void max(int a, int b, int c, int *max, int *min) {  *max = (a > b ? a : b) > c ? 
    重点: 利用指针在被掉函数中改变主调函数中变量的值.
    在主调函数中定义出需要得到的变量,将其放在被调函数声明的形参中,并以指针形式定义; 在被调函数中,通过计算得到需要的值并赋给指针变量
    例如求三个数的最大值
    void max(int a, int b, int c, int *max, int *min) {
              *max = (a > b ? a : b) > c ? (a > b ? a : b) : c;
       *min = (a < b ? a : b) < c? (a < b ? a : b) : c;
    }
    展开全文
  • 在实际业务中,在某一行的计算需要利用到改行前后的一些信息,例如,当前时间前1天内的汇总,或当前时间前1h的最大值和当前值的差值等等 在spark 1.4之后,提供了sql.windows函数,其形如: from pyspark.sql ...

    在实际业务中,在某一行的计算需要利用到改行前后的一些信息,例如,当前时间前1天内的汇总,或当前时间前1h的最大值和当前值的差值等等

    在spark 1.4之后,提供了sql.windows函数,其形如:

    from pyspark.sql import Window
    >>> window = Window..partitionBy("country").orderBy("date").rowsBetween(Window.unboundedPreceding, Window.currentRow)
    

    在这里需要明确几个窗口计算的概念:

    • partitionBy:分组,所有的通过rowsBetween和rangeBetween切割出来的帧都是在分组的基础上的;
    • orderBy:排序,这个比较好理解,就是按照那个字段排序
    • rowsBetween/rangeBetween :这个需要明确,rowBetween是当前行的前或者后几行,rangeBetween是针对orderby的值计算出来的范围再和orderby比较来得到时间帧,下面这个图来辅助理解:
      这是rowBetween这是rowBetween
      这是rangeBetween:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
      这时有个问题,如果我们需要排序的字段是timestamp类型,rangeBetween中是不能写datetime.timedleta的,所有需要将其转换一下,方式如下:
    from pyspark import HiveContext
    from pyspark.sql.types import TimestampType
    from pyspark.sql import functions as F
    from pyspark.sql.functions import udf
    from pyspark.sql.window import Window
    from pyspark.sql.functions import col
    import datetime
    
    sql_context = HiveContext(sc)
    
    # 创建测试数据集
    test_df = sql_context.createDataFrame([
        ('2019-05-26 01:05:00.600', "a", "c1"),
        ('2019-05-26 01:05:00.900', "a", "c1"),
        ('2019-05-26 01:05:01.900', "a", "c1"),
        ('2019-05-26 01:06:01.900', "a", "c2"),
        ('2019-05-26 02:06:01.900', "a", "c2"),
        ('2019-05-26 01:05:00.000', "b", "c2"),
        ('2019-05-26 01:05:01.000', "b", "c2"),
        ('2019-05-26 01:05:02.000', "b", "c3"),
        ('2019-05-26 01:06:02.000', "b", "c3"),
        ('2019-05-26 01:08:02.000', "b", "c3"),
        ('2019-05-26 02:08:02.000', "b", "c4"),
        ('2019-05-27 02:08:02.000', "b", "c4"),
    ], ["id", "category", "C_type"])
    
    def str2time(date_str):
        try:
            cur_date = datetime.datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")
        except ValueError:
            cur_date = datetime.datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d %H:%M:%S.%f")
        except Exception:
            cur_date = datetime.datetime.utcfromtimestamp(0)
        return cur_date
    str2time_udf = udf(str2time,TimestampType())
    
    # 增加一列timestamp变量
    test_df1 = test_df.withColumn("datetime",str2time_udf("id"))
    
    # 准备将其转换为对应的秒数
    days = lambda i: i*86400
    hours = lambda i: i*3600
    mins = lambda i: i*60
    
    # 创建一个时间窗口,取当前行的前1分钟作为时间帧
    window_spec = Window.partitionBy("category").orderBy(col("datetime").cast("long")).rangeBetween(-mins(1), 0)
    
    # 在该时间帧上应用计数函数
    test_df1.withColumn("c_count", F.count("C_type").over(window_spec)).show(truncate=False)
    

    最终得到的结果如下:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • EXCEL函数公式集

    热门讨论 2010-03-16 03:26:38
    如何利用公式将数值转为百分比格式 比高得分公式 自动评定奖级 对带有单位的数据如何进行求和 对a列动态求和 动态求和公式 列的跳跃求和 有规律的隔行求和 如何实现奇数行或偶数行求和 单数行求和统计偶数单元格合计...
  • 我们建议使用如下输出电流函数计算电源损耗:  下一步是利用上述简单表达式,并将其放入效率方程式中:  这样,输出电流的效率就得到了优化(具体论证工作留给学生去完成)。这种优化可产生一个有趣的结果。...
  • 再次,类似于Mann-Kendall趋势测试(即ktaub.m),编写此函数是为了最大程度地发挥Matlab的功能,无论是在此处编写的逻辑的内在速度方面,还是在不显着复杂化的情况下尽可能多地利用本机Matlab函数过程。...
  • GetCharacterPlacement 该函数用于了解如何用一个给定的字符显示一个字串 GetCharWidth 调查字体中一个或多个字符的宽度 GetFontData 接收一种可缩放字体文件的数据 GetFontLanguageInfo 返回目前选入指定设备...
  • 利用isosurface函数获取v= 0 的等值面,将得到的等值面直接输入给patch函数,得出patch句柄p,并画出patch曲面的平面视角图形。对p用isonormals函数设置曲面顶点数据的法线,最后设置颜色、亮度、3D视角,得到3D曲面...
  • 最大似然估计

    2019-06-13 20:21:31
    给定一个概率分布D,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为fD,以及一个分布参数θ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个的采样X1,X2,...,Xn,通过利用fD,我们就能计算出其概率: ...

    最大似然估计

    原理

    给定一个概率分布D,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为fD,以及一个分布参数θ,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn,通过利用fD,我们就能计算出其概率:

    但是,我们可能不知道θ的值,尽管我们知道这些采样数据来自于分布D。那么我们如何才能估计出θ呢?一个自然的想法是从这个分布中抽出一个具有n个值的采样X1,X2,...,Xn,然后用这些采样数据来估计θ。

    一旦我们获得,我们就能从中找到一个关于θ的估计。最大似然估计会寻找关于 θ的最可能的值(即,在所有可能的θ取值中,寻找一个值使这个采样的“可能性”最大化)。这种方法正好同一些其他的估计方法不同,如θ的非偏估计,非偏估计未必会输出一个最可能的值,而是会输出一个既不高估也不低估的θ值。

    要在数学上实现最大似然估计法,我们首先要定义可能性:

    并且在θ的所有取值上,使这个函数最大化。这个使可能性最大的值即被称为θ的最大似然估计。 [1] 

    最大似然估计的一般求解步骤

    编辑

    基于对似然函数L(θ)形式(一般为连乘式且各因式>0)的考虑,求θ的最大似然估计的一般步骤如下:

    (1)写出似然函数

    总体X为离散型时:

    总体X为连续型时:

    (2)对似然函数两边取对数有

    总体X为离散型时:

    总体X为连续型时:

    (3)对

      

    求导数并令之为0:

    此方程为对数似然方程。解对数似然方程所得,即为未知参数 的最大似然估计值。 [1] 

    例题

    编辑

    设总体X~N(μ,σ2),μ,σ为未知参数,X1,X2...,Xn是来自总体X的样本,X1,X2...,Xn是对应的样本值,求μ与σ2的最大似然估计值。 [1] 

    解:X的概率密度为

    可得似然函数如下:

    取对数,得

    解得

    故μ和σ的最大似然估计量分别为

    展开全文
  • 利用查找表处理图像

    2015-08-14 11:06:45
    (1)查找表是一个一对多...(3)下面带码主要求图像的反转,以及将个数低于指定数目(默认为0)的bin舍去,剩下的最小值变为0,最大值变为255,中间的部分线性拉伸(注意写代码师一定要注意自己定义的是什么数据类型)

    (1)查找表是一个一对多(或者多对一)的函数,定义了如何将像素值转换为新的值,它本质上是一个一维数组,对于常规图像而言有256个条目
    (2)Opencv提供了使用查找表直接计算出量化灰度级后图像的函数——LUT
    (3)下面带码主要求图像的反转,以及将个数低于指定数目(默认为0)的bin舍去,剩下的最小值变为0,最大值变为255,中间的部分线性拉伸(注意写代码师一定要注意自己定义的是什么数据类型)

    //
    
    
    
    #include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include<opencv2\opencv.hpp>
    #include<iostream>
    using namespace cv;
    
    
    //计算单通道灰度图直方图
    Mat Hist(Mat& image){
        Mat hist;
        float rang[2]={0.0,255.0};
        int channels[1]={0};
        int dims=1;
        int histSize[1]={256};
        const float* ranges[1]={rang};
        calcHist(&image,1,channels,Mat(),hist,dims,histSize,ranges);
        return hist;
    }
    
    
    
    
    //画出直方图
    Mat GetHistimage(Mat& image){
        Mat hist=Hist(image);
        Mat histimage(256,256,CV_8U,Scalar(255));
        double maxVal=0;
        double minVal=0;
        cv::minMaxLoc(hist, &minVal, &maxVal, 0, 0);
        int hpt = static_cast<int>(0.9*256);
        for(int i=0;i<256;i++){
            float binVal = hist.at<float>(i);
            int intensity = static_cast<int>(binVal*hpt/maxVal);
            rectangle(histimage,Point(i,256),Point(i,256-intensity),Scalar::all(0));
        }
        return histimage;
    }
    
    
    //创建反向查找表
    Mat CreateLookUp1(){
        Mat lookup(1,256,CV_8U);
        for(int i=0;i<256;i++)
            lookup.at<uchar>(i)=255-i;
        return lookup;
    }
    
    //创建对比度拉伸查找表
    Mat CreateLookUp2(Mat& image,float minValue=0.0){
        Mat lookup(1,256,CV_8U);
        Mat hist=Hist(image);
        int imin=0;
        for(imin;imin<256;imin++){
            if(hist.at<float>(imin)>minValue){
                break;
            }
        }
        int imax=255;
        for(imax;imax>=0;imax--){
            if(hist.at<float>(imax)>minValue)
                break;
        }
    
        for(int i=0;i<256;i++){
            if (i < imin) lookup.at<uchar>(i)= 0;
                else if (i > imax) lookup.at<uchar>(i)= 255;
                else lookup.at<uchar>(i)= static_cast<uchar>(255.0*(i-imin)/(imax-imin)+0.5);
        }
        std::cout<<"minValue="<<minValue<<" "<<"imax= "<<imax<<"imin="<<imin<<std::endl;
        return lookup;
    }
    
    
    
    //应用查找表
    Mat ApplyLookUp(Mat& lookup,Mat& image){
        Mat result;
        LUT(image,lookup,result);
        return result;
    }
    
    
    int main(){
        Mat image=imread("F:\\opencv_test\\1.jpg",0);//读入灰度图像
        Mat histimage=GetHistimage(image);
    
    
        //原图经过反转
        Mat lookup=CreateLookUp1();
        Mat result=ApplyLookUp(lookup,image);
    
        //反转后的直方图
        Mat negativeHist=GetHistimage(result);
        //原图经过对比度拉伸
        Mat lookup2=CreateLookUp2(image,500);
        Mat result2=ApplyLookUp(lookup2,image);
        //经过对比度拉伸后的直方图
        Mat stretchHist=GetHistimage(result2);
    
        //显示反转后的图像
        namedWindow("negative image",0);
        imshow("negative image",result);
    
        //显示原图直方图
        namedWindow("original histimage",0);
        imshow("original histimage",histimage);
    
        //反转后的直方图
        namedWindow("negativeHist",0);
        imshow("negativeHist",negativeHist);
    
        //显示原图
        namedWindow("original image",0);
        imshow("original image",image);
    
        //经对比度拉伸后的图
        namedWindow("stretched image",0);
        imshow("stretched image",result2);
    
        //经过对比度拉伸后的直方图
        namedWindow("stretched hist",0);
        imshow("stretched hist",stretchHist);
    
    
        waitKey(0);
        return 0;
    
    
    
    }

    处理效果:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    展开全文
  • 最大似然估计法

    2015-11-14 11:19:15
    给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不...
  • 最大似然估计

    2012-05-30 17:29:53
    给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的...
  • 最大似然估计(like-hood)

    千次阅读 2013-04-26 09:31:27
    给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的...
  • 最大似然估计的原理

    千次阅读 2012-04-24 14:46:07
    给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率聚集函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不...
  • 由于目标的位置,例如(x, y)未知,min和max无法确定,网友建议使用理论的最大值,最小值计算,但是这可能导致数据发布极不平衡,暂时没尝试过这种方法。 3.**atan函数转换** x = atan(x) * 2 / π 这个...
  • 在满二叉树中,每一层上的结点数都达到最大值,即在满二叉树的第k层上有2k-1个结点,且深度为m的满二叉树有2m-1个结点。 完全二叉树是指这样的二叉树:除最后一层外,每一层上的结点数均达到最大值;在最后一层上只...
  • 那么报童如何根据以往的卖报情况(每天报纸的需求量为k份的概率为 )来推算出每天收益达到最大的订报量n? 算法解说分析: ① 我利用负指数分布公式“g(u)=-lg(u)”,其中“u=1.0*u/RAND_MAX(产生[0,1]均匀...
  • 该库使用 HSV 约定,并计算反映红色灰度强度所需的其他调色板的 S 和 V 。 这样,您可以通过指定颜色类型(Hue)和灰度强度(Int)来输入颜色,并且可以确保在灰度打印多种颜色时,得到的强度是匹配的。 该库包括...
  • 1.先将曲率的表达式给出,再给足x的采样点,得到x对应的曲率的值列表,利用列表的寻找最大值函数来找曲率最大值 当然这个方法弊端比较明显,首先是精度问题,精度肯定不是很高,并且计算量也较大,这里就不给出代码...
  • 这一课介绍了什么是SQL的聚集函数如何利用它们汇总表的数据。 9.1 聚集函数 目的: 确定表中行数(或者满足某个条件或包含某个特定值的行数)。 获得表中某些行的和。 找出表列(或所有行或某些特定的行)的最大值、...
  • 如何利用公式将数值转为百分比格式 比高得分公式 自动评定奖级 对带有单位的数据如何进行求和 对a列动态求和 动态求和公式 列的跳跃求和 有规律的隔行求和 如何实现奇数行或偶数行求和 单数行求和统计偶数单元格合计...
  • 利用Excel财务函数计算住房按揭还款计划 • 相同间隔时间序列的现金流量净现值 • 相同间隔时间序列的现金流量内部收益率 • 不规则时间序列和现金流量的净现值与内部收益率 • 考虑融资成本和再投资收益的内部...
  • delphi 开发经验技巧宝典源码

    热门讨论 2010-08-12 16:47:23
    0100 使用Mod函数计算1~10之间的奇数和 67 0101 使用Div函数做整除操作 68 0102 使用DivMod函数返回两个操作数相除的商和余数 68 0103 使用Power函数返回底数的任何次幂 69 0104 使用Round函数将实数四舍...
  • 0100 使用Mod函数计算1~10之间的奇数和 67 0101 使用Div函数做整除操作 68 0102 使用DivMod函数返回两个操作数相除的商和余数 68 0103 使用Power函数返回底数的任何次幂 69 0104 使用Round函数将实数四舍...
  • 0100 使用Mod函数计算1~10之间的奇数和 67 0101 使用Div函数做整除操作 68 0102 使用DivMod函数返回两个操作数相除的商和余数 68 0103 使用Power函数返回底数的任何次幂 69 0104 使用Round函数将实数四舍...
  • 0100 使用Mod函数计算1~10之间的奇数和 67 0101 使用Div函数做整除操作 68 0102 使用DivMod函数返回两个操作数相除的商和余数 68 0103 使用Power函数返回底数的任何次幂 69 0104 使用Round函数将实数四舍...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 16
收藏数 315
精华内容 126
关键字:

如何利用函数计算最大值