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数组系列——数组的遍历
895.最大连续的1. 给定一个二进制数组， 计算其中最大连续 1 的个数。 示例： 输入：[1,1,0,1,1,1] 输出：3 解释：开头的两位和最后的三位都是连续 1 ，所以最大连续 1 的个数是 3. 来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/max-consecutive-ones 著作权归领扣网络所有。495.提莫攻击
在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 当提莫攻击艾希，艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲，提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1]（含 t 和 t + duration - 1）处于中2021110 LeetCode刷题 提莫攻击(难度：简单)
题目： 在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 当提莫攻击艾希，艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲，提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1]（含 t 和 t + duration - 1）处于第九天：Leetcode刷题
题目：提莫攻击 在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 当提莫攻击艾希，艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲，提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1]（含 t 和 t + durationLeetcode 495.提莫攻击
在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 当提莫攻击艾希，艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲，提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1]（含 t 和 t + duration - 1）处于中LeetCode——495. 提莫攻击（Java）
题目描述 题干： 在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄。他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。 当提莫攻击艾希，艾希的中毒状态正好持续 duration 秒。 正式地讲，提莫在 t 发起发起攻击意味着艾希在时间区间 [t, t + duration - 1]（含 t 和 t + duratio每日leetcode-数组-495 提莫攻击
分类：数组-数组的遍历 题目描述： 在《英雄联盟》的世界中，有一个叫 “提莫” 的英雄，他的攻击可以让敌方英雄艾希（编者注：寒冰射手）进入中毒状态。现在，给出提莫对艾希的攻击时间序列和提莫攻击的中毒持续时间，你需要输出艾希的中毒状态总时长。 你可以认为提莫在给定的时间点进行攻击，并记一次 Centos7 postgresql v11 安装时序数据库 TimescaleDB
转自：http://www.luyixian.cn/news_show_395768.aspx 记一次 Centos7 postgresql v11 安装时序数据库 TimescaleDB 2020/5/26 16:27:32 0 人评论 83 次浏览 分类：学习教程 一、数据库安装 根据自身环境需要选择安装 1、yum 指定目录安装 https://blog.csdn.net/llwy1428/artTensorFlow实现时间序列预测
常常会碰到各种各样时间序列预测问题，如商场人流量的预测、商品价格的预测、股价的预测，等等。TensorFlow新引入了一个TensorFlow Time Series库（以下简称为TFTS），它可以帮助在TensorFlow中快速搭建高性能的时间序列预测系统，并提供包括AR、LSTM在内的多个模型。 时间序列问题pandas中没有了'rolling_mean' 'rolling_std'
rolmean = pd.rolling_mean(timeseries, window=12) rolstd = pd.rolling_std(timeseries, window=12) 会有报错 AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'rolling_mean' AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'roll(转)Skyline timeseries异常判定算法
原文链接：https://jiroujuan.wordpress.com/2013/10/09/skyline-anomalous-detect-algorithms/ Skyline内部提供了9个预定义的算法，这些算法要解决这样一个问题： input：一个timeseriesoutput：是否异常 3-sigma 一个很直接的异常判定思路是，拿最新3个datapoint的平均值（tail_avg方