之前有小伙伴在群里说:滑动窗口使用触发器让每条数据都触发一次计算 但是他并没有得到预期的结果:每条数据都触发一次计算,输出一条结果,而是每天数据都输出了很多条结果 为什么会这样呢? 写了个小案例,来解释这种情况 为了方便使用自定义的 source 开发数据: class StringSourceFunction extends SourceFunction[String] { var flag = true override def cancel(): Unit = { flag = false

之前一直用翻滚窗口,每条数据都只属于一个窗口,所有不需要考虑数据需要在多个窗口存的事情. 刚好有个需求,要用到滑动窗口,来翻翻 flink 在滑动窗口中,数据是怎么分配到多个窗口的 一段简单的测试代码: val input = env.addSource(kafkaSource) val stream = input .map(node => { Event(node.get("id").asText(), node.get("createTime").asT

需求 对于一个数组array = ["n","v","l","f",...,"y","c","k"]; input 当前位置 index 数组的长度 arraySize 基于当前位置,(前/后)滑动窗口的元素数目 windowSize 即 滑动窗口(假定:包含当前元素 array[idx]) 总长:2*windowSize+1 output 滑动窗口中的元素下标数组

第一题150. 逆波兰表达式求值 根据 逆波兰表示法,求表达式的值. 有效的算符包括 +.-.*./ .每个运算对象可以是整数,也可以是另一个逆波兰表达式. 注意 两个整数之间的除法只保留整数部分. 可以保证给定的逆波兰表达式总是有效的.换句话说,表达式总会得出有效数值且不存在除数为 0 的情况. ψ(｀∇´)ψ 我的思路 题目上提示的已经很清晰了 去掉括号后表达式无歧义,上式即便写成 1 2 + 3 4 + * 也可以依据次序计算出正确结果. 适合用栈操作运算:遇到数字则入栈:遇到算符则取出栈

总览 Window 是flink处理无限流的核心,Windows将流拆分为有限大小的"桶",我们可以在其上应用计算. Flink 认为 Batch 是 Streaming 的一个特例,所以 Flink 底层引擎是一个流式引擎,在上面实现了流处理和批处理. 而窗口(window)就是从 Streaming 到 Batch 的一个桥梁. Flink 提供了非常完善的窗口机制. 在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理. 当然我们可以每来一个消息就处理一次

目录 Flink的窗口机制 1.窗口概述 2.窗口分类 基于时间的窗口 滚动窗口(Tumbling Windows) 滑动窗口(Sliding Windows) 会话窗口(Session Windows) 全局窗口(Global Windows) 基于元素个数的窗口 滚动窗口 滑动窗口 3.窗口函数 ReduceFunction(增量聚合函数) AggregateFunction(增量聚合函数) ProcessWindowFunction(全窗口函数) 4.Key和No Key的窗口区别 Fli

一.为什么需要 window ? 在流处理应用中,数据是连续不断的,即数据是没有边界的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理.当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页.在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算. 流上的聚合需要由 window 来划定范围,比如 "计算过去的5分钟" ,或者 "最后100个元素的和" . windo

Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position. For example,Given nums

题目链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/sliding-window-maximum/# 滑动窗口的最大值 给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值. 样例 给出数组 [1,2,7,7,8], 滑动窗口大小为 k = 3. 返回 [7,7,8]. 解释: 最开始,窗口的状态如下: [|1, 2 ,7| ,7 , 8], 最大值为 7; 然后窗口向右移动一位: [1, |

参考文章 TCP 的那些事儿(下) http://coolshell.cn/articles/11609.html tcp/ip详解--拥塞控制 & 慢启动 快恢复 拥塞避免 http://blog.csdn.net/kinger0/article/details/48206999 TCP window Full http://blog.csdn.net/abccheng/article/details/50503457 tcp队列优化 http://www.tuicool.com/articl

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/701/C 题意:找到字符串中能包含所有元素的最短字符串长度. 利用“滑动窗口”解题 解题思路: 1. 遍历找到所有元素进行统计,元素数sum 2.设置两个”指针“ st.en,双重while 循环 3.先清空dp[]数组,进行统计 双重while 第一个 whielt(st<n) { 内部while(en<n&&sum!=sum1)//sum1统计元素个数 {//内部while sum

题意:给出 n个数,找到尽量长的一个序列,使得该序列中没有重复的元素 看的紫书,滑动窗口来做的 当右端碰到有相同的数的时候,左端向前滑动一个数 模拟一个样例好理解些 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include <cmath> #include<stack> #include<vector> #include<map> #include<

Median is the middle value in an ordered integer list. If the size of the list is even, there is no middle value. So the median is the mean of the two middle value. Examples: [2,3,4] , the median is 3 [2,3], the median is (2 + 3) / 2 = 2.5 Given an a

给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧.你只可以看到在滑动窗口 k 内的数字.滑动窗口每次只向右移动一位. 返回滑动窗口最大值 输入: nums = [,,-,-,,,,], 和 k = 输出: [,,,,,] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --------------- ----- [ -] - [ - -] [- - ] - [- ] - - [ ] - - [ ] 其实这道题就是求给定数组中获取全部K个连续元素中最大值的集合 首先我们可能会遇

https://vjudge.net/problem/POJ-2823 中文:https://loj.ac/problem/10175 题目 给一个长度为 $N$ 的数组,一个长为 $K$ 的滑动窗体从最左端移至最右端,你只能看到窗口中的 $K$ 个数,每次窗体向右移动一位,你的任务是找出窗体在各个位置时的最大值和最小值. 题解 滑动窗口模板题…… 直接抄紫书上的话…… 窗口滑动时,首先删除窗口最左边元素(如果是有用元素),然后把新元素加入单调队列.注意,比新元素大的元素都变得无用了,应当从右往

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×

这道题是从优先队列的难题里面找到的一个题目.可是解法并不是优先队列,而是双项队列deque 其实只要知道思路,这一道题直接写没有太大的问题.我们看看题 给定一个数组 nums,有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧.你只可以看到在滑动窗口 k 内的数字.滑动窗口每次只向右移动一位. 返回滑动窗口最大值. 示例: 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置 最大值 --------

滑动窗口的最大值 题目描述 给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值.例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}: 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5

中位数是有序列表中间的数.如果列表长度是偶数,中位数则是中间两个数的平均值. 例如, [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构: void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中. double findMedian() - 返回目前所有元素的中位数. 示例: addNum(1) addNum(2) findMedian() -> 1.5 addNum(3) findMedian

一.TCP状态转换图 下图对排除和定位网络或系统故障时大有帮助,也帮助我们更好的编写Linux程序,对嵌入式开发也有指导意义.    先回顾一下TCP建立连接的三次握手过程,以及关闭连接的四次握手过程:   1.建立连接协议(三次握手) (1)客户端发送一个带SYN标志的TCP报文到服务器.这是三次握手过程中的报文1. (2) 服务器端回应客户端的,这是三次握手中的第2个报文,这个报文同时带ACK标志和SYN标志.因此它表示对刚才客户端SYN报文的回应:同时又标志SYN给客户端,询问客户端是否准