sliding-window

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的Oracle 11g My work so far on SQL Fiddle 我使用鉛（）和滯後（）上VARCHAR2列功能。使用以下規則，我想生成所需的結果。如果lag_val是空值，則 '（' 如果lag_val是相同SET_A然後 '和' 如果lag_val！= SET_A然後 '或' 如果lead_val是空值，則 '）' 當我使用nvl（）轉換空值以便我可以比較時，我得到「無效數

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查找開始和結束日期，當一個領域發生變化

我有這樣的數據表中的 FIELD_A FIELD_B FIELD_D 249052903 10/15/2011 N 249052903 11/15/2011 P ------------- VALUE CHANGED 249052903 12/15/2011 P 249052903 1/15/2012 N ------------- VALUE CHANGED 249052903 2/

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在numpy的

滑動窗口我有形狀的numpy的陣列（6,2） [[00,01], [10,11], [20,21], [30,31], [40,41], [50,51]] 我需要與步長1和窗口大小的滑動窗3個喜歡這樣的： [[00,01,10,11,20,21], [10,11,20,21,30,31], [20,21,30,31,40,41], [30,31,40,41,50,51]]

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如何找到同一列中兩個日期之間的差異？

我有一張SO_STATUS表，它爲服務訂單的每個狀態更改（我們將調用Service_Order_ID「Job_ID」）寫入一條記錄。 Job_ID引用SERVICE_ORDER表。當服務訂單被初始化時，將爲該狀態類型「打開」（StatusType 2）寫入一條記錄，該記錄顯示日期時間。然後在狀態表中寫入另一條記錄，以便它處於「進行中」狀態（StatusType 1）。另外，當服務訂單「關閉」時，另

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如何實現更好的滑動窗口算法？

因此，我一直在爲HoG及其變體編寫我自己的代碼以處理深度圖像。但是，我堅持在檢測窗口部分測試訓練好的SVM。我現在所做的所有事情都是先從原始圖像中創建圖像金字塔，然後從左上角到右下角運行64x128大小的滑動窗口。下面是它的視頻拍攝：http://youtu.be/3cNFOd7Aigc 現在的問題是，我得到更多的誤報比我的預期。有沒有一種方法可以消除所有這些誤報（除了使用更多圖像進行訓練）

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滑動窗口算法有沒有非天真的方法？

我正在嘗試從2D rgb圖像中提取特徵（以後再擴展到3D深度數據）。基本上我正在做的是在我的圖像周圍滑動一個64 x 128的窗口（以及後來的小圖像版本），步幅爲8x8。但是我發現這種方法真的很慢。有沒有可以加快這個過程的滑動窗口算法？編輯：我使用SVM預測結果之前，從滑動窗口中提取HoG特徵（及其3d變體）進行檢測。

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中的R

滑動窗口我有以下所示的數據幀DF，有兩列A和B： A B 1 0 3 0 4 0 2 1 6 0 4 1 7 1 8 1 1 0 的滑動窗口方法如下所示進行。對於列3，在滑動窗口大小爲3的情況下，使用以下公式計算平均值B：

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滑動窗口方法在Python

我有一個數據幀DF，用下面所示的兩列A和B： A B 1 0 3 0 4 0 2 1 6 0 4 1 7 1 8 1 1 0 第一部分：如下所示的滑動窗口方法應該被執行。我需要計算3列滑動1個位置的滑動窗口中B列的平均值。

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使用不帶嵌套while循環的滑動窗口刪除註釋

我試圖從c代碼中刪除註釋和字符串。我只會堅持評論的例子。我有一個滑動窗口，因此在任何特定時刻我只有角色n和n-1。如果可能的話，我試圖找出一個算法不使用嵌套whiles，但我需要通過輸入getchar。我的第一個想法是，通過n=* and (n-1)=/然後一直到n=/ and (n-1)=*，但考慮到這一直嵌套，我覺得它是低效的。如果需要，我可以這樣做，但我想知道是否有人有更好的解決方案。

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蟒蛇是令人費解的縮短步長，每次迭代的滑動窗口分析

我正在研究一個程序，該程序可以估計統計量Tajima在一系列穿過染色體的滑動窗口中的D.染色體本身也被分成許多不同的區域（有望）具有功能意義。滑動窗口分析由我的腳本在每個區域執行。在程序開始時，我定義了滑動窗口的大小以及從一個窗口移動到另一個窗口的步驟大小。我導入一個包含每個不同染色體區域座標的文件，並導入另一個包含我正在處理的所有SNP數據的文件（這是逐行讀取的，因爲它是一個大文件）。程序遍歷