<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[june1122的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; june1122]]></copyright><item><title><![CDATA[102. Binary Tree Level Order Traversal]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121528009</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121528009</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 24 Nov 2021 23:56:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[层次遍历，广度优先，用队列实现


// 102.二叉树的层序遍历
class Solution {
    public List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; resList = new ArrayList&lt;List&lt;Integer&gt;&gt;();

    public List&lt;List&lt;Integer&gt;&gt; levelOrder(TreeNode root) {
        //checkFun01(root,0);
     .]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 459. Repeated Substring Pattern]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121513104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121513104</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 24 Nov 2021 13:10:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[代码简单 证明可以说是非常复杂了

只需要计算next数组

方法一 KMP (len - (next[len - 1] + 1)) 也就是： 12(字符串的长度) - 8(最长公共前后缀的长度) = 4， 4正好可以被 12(字符串的长度) 整除，所以说明有重复的子字符串（asdf）。

方法二：

因此我们可以考虑这种方法：我们将两个ss连在一起，并移除第一个和最后一个字符。如果ss是该字符串的子串，那么ss就满足题目要求。
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode 28 Implement strStr()]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121492858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121492858</guid><author>june1122</author><pubDate>Tue, 23 Nov 2021 14:44:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[kmp算法 研究了两个午睡时间

分两步走

1.求needle的next数组

next数组最难理解

前缀是指不包含最后一个字符的所有以第一个字符开头的连续子串。

后缀是指不包含第一个字符的所有以最后一个字符结尾的连续子串。

然后找到这两个前缀后缀最长相同的部分

2.从头遍历haystack


// 方法一
class Solution {
    public void getNext(int[] next, String s){
        int j = -1;
        nex]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[912 Sort an Array]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121458477</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121458477</guid><author>june1122</author><pubDate>Sun, 21 Nov 2021 19:30:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.快排 java

用less more划分大于区 小于区 等于区，采用随机取数，时间复杂度


class Solution {
    public int[] sortArray(int[] nums) {
        if (nums.length &lt;= 1 ) {
            return nums;
        }
        quickSort(nums, 0, nums.length - 1);
        return nums;
    }
    
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[剑指Offer05.替换空格]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121438141</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/121438141</guid><author>june1122</author><pubDate>Sat, 20 Nov 2021 13:26:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[很多数组填充类的问题，都可以先预先给数组扩容带填充后的大小，然后在从后向前进行操作。



不用申请新数组。
	从后向前填充元素，避免了从前先后填充元素要来的 每次添加元素都要将添加元素之后的所有元素向后移动。

//方式二：双指针法
public String replaceSpace(String s) {
    if(s == null || s.length() == 0){
        return s;
    }
    //扩充空间，空格数量2倍,和 String 类不同的是，Stri]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[leetcode  Add Two Numbers]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/97312242</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/97312242</guid><author>june1122</author><pubDate>Fri, 26 Jul 2019 00:25:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[两数相加

方法一：

利用python比较方便的包，转来转去，写了个效率比较低的


# Definition for singly-linked list.
# class ListNode(object):
#     def __init__(self, x):
#         self.val = x
#         self.next = None

class Solutio...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据处理中的Bug]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/89969675</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/89969675</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 08 May 2019 19:31:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[慎用excel处理保存数据，会有数据类型转换
	one-hot类型特征一定要注意是str还是int 若转换为float含有.0，导致特征名称不同
]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[工作总结-特征工程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/84327502</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/84327502</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 21 Nov 2018 18:51:56 +0800</pubDate><description><![CDATA[连续两周做特征工程

1、数据预处理，这是个相当麻烦的过程，尤其数据源给出的字段没有实际含义需要手动直接命名的时候。

注意点：

命名如果太多就别命了，血与泪的教训
	处理json文件千万别把w写成r，同样是血与泪的教训
	当返回值是list格式时，为了保存全部信息，首先要做one-hot，另外保留原始list的值（防止后边有人要补充特征）
	在没有进行特征筛选前，能做的特征可以都做
	Pyth...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python中的时间格式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83579088</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83579088</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 31 Oct 2018 14:25:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[处理数据时经常会遇到处理时间的问题，拿原始数据中保存的str格式的日期筛选，结果不对

python中有三种时间格式：

1、时间戳（int，float类型），import time

2、元组（struct_time类型）内涵九个元素

 3、datetime类型（如:2017-11-28 14:49:43.097000）

4、格式化的时间字符串 （String类型）

最常用的形式是date...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[评估三方数据时遇到的一些代码和模型上的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83349761</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83349761</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 24 Oct 2018 20:17:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、特征名称编码问题，特别是有中文的时候，容易遇到utf-8和unicode编码不能比较的问题

在目前python2的环境下，先对所有先运行var.encode(encoding)，若本来是unicode编码会报错，可以先判断

计算机内存中，统一使用Unicode编码，需要保存或者传输时，转换成UTF8编码
	而 Python2 默认编码是 ASCII编码。然而，众所周知，在需要需要转换的场景...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[每日整理---模型监控方法以及评分卡模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83278288</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/83278288</guid><author>june1122</author><pubDate>Tue, 23 Oct 2018 11:10:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[模型监控以及参数怎么使用

模型的监控主要是要看在线上的模型评分是否稳定，但是当参数说明模型评分有变化时，具体是进件整体的变化，还是某个特征源的变化并不能知道。所以要更改阈值，还是重训模型，还是不做改变，还需要具体问题具体分析。

具体调研两种参数

K-L相对熵是目前打分对于标准分布的偏差（有做校准,将校准分布作为标准分布）



需要注意的是kl相对熵不满足距离参数中对称的特征，所以KL相对熵...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[scikit-learn中如何保存模型]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79898647</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79898647</guid><author>june1122</author><pubDate>Wed, 11 Apr 2018 16:22:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[作者：我是马夫链接：https://www.zhihu.com/question/27187105/answer/97334347来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Scikit-learn 官网上建议的两种方式：1. pickle&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; from sklearn import svm
&amp;gt;&amp;gt;&amp;gt; from sklearn ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sklearn]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79884119</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79884119</guid><author>june1122</author><pubDate>Tue, 10 Apr 2018 17:25:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[概率校准：概率校准就是对分类函数做出的分类预测概率重新进行计算，并且计算Brier分数，然后依据Brier分数的大小判断对初始预测结果是支持还是反对。sklearn 中的 CalibratedClassifierCV
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python-numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79881298</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79881298</guid><author>june1122</author><pubDate>Tue, 10 Apr 2018 14:55:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np用过的命令总结：1、np.random.random(n)随机产生n个0-1之间的浮点数。random用法很多，可用到啥查啥]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习训练集测试集划分-按比例抽取，交叉检验？]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79458762</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79458762</guid><author>june1122</author><pubDate>Tue, 06 Mar 2018 15:41:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.打乱数据 shuffle我们有下面以个DataFrame我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的，我们希望不保持这个次序，但是同时列属性又不能改变。方法1：sample  df.sample(frac=1) 这样对可以对df进行shuffle。其中参数frac是要返回的比例，比如df中有10行数据，我只想返回其中的30%,那么frac=0.3...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas文件读取]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79249135</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/79249135</guid><author>june1122</author><pubDate>Sat, 03 Feb 2018 20:16:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近重新系统的学一下python的库，尝试写一些笔记。

df = pd.read_table('test.tsv', sep='\t', encoding='utf-8')
也可以用read_csv语句，sep表明分隔符类型，默认是','。
如果只取部分列，可以跟sql语句中一样：
unames = ['a','b','c']
df = pd.read_table('test.tsv]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个不专业的校招总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/78543112</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/june1122/article/details/78543112</guid><author>june1122</author><pubDate>Sun, 10 Dec 2017 21:10:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[第一次写博客，之前其实也有些的念头，每次都觉得自己不够专业就打消了。这次来写校招之旅，碎碎念一波。
漫长的秋招之旅，还不是因为自己菜运气还不好
经过这次秋招，对自己的评价就是傻乎乎，但也跟室友讲，经过了这次我们就能快速成长了啊。
本人是电子与通信工程专业的小硕，秋招投的主要方向是数据挖掘。]]></description><category></category></item></channel></rss>