在解决几何问题时，我遇到了一种叫做滑动窗口算法的方法。 实际上找不到任何关于它的研究资料或详细信息。 这个算法是什么？

我有一个形状为（6,2）的Numpy数组：[[ 0, 1], [10,11], [20,21], [30,31], [40,41], [50,51]] 我需要一个步长为1、窗口大小为3的滑动窗口，就像这样：[[ 0, 1,10,11,20,21], [10,11,20,21,30,...

使用data.table包最好（最快）的实现滑动窗口函数的方法是什么？ 我正在尝试计算滚动中位数，但每个日期有多行数据（由于其他两个因素），这意味着zoo rollapply函数可能不起作用。以下是一个使用简单for循环的示例：library(data.table) df <- dat...

| time | company | quote | +---------------------+---------+-------+ | 0000-00-00 00:00:00 | GOOGLE | 40 | | 2012-07-02 21:28:05...

我正在使用反应式扩展将数据聚合到100毫秒的缓冲区中：this.subscription = this.dataService .Where(x => !string.Equals("FOO", x.Key.Source)) .Buffer(TimeSpan.FromMi...

我有一个简单的时间序列，并且正在努力估计在移动窗口内的方差。更具体地说，我无法弄清楚实现滑动窗口函数的一些问题。例如，在使用NumPy和窗口大小=20时：def rolling_window(a, window): shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1]...

我有以下向量： x = c(1, 2, 3, 10, 20, 30) 在每个索引处，会将三个连续元素相加，生成以下向量： c(6, 15, 33, 60) 因此，第一个元素是1 + 2 + 3 = 6，第二个元素是2 + 3 + 10 = 15等。

在Clojure中，如何以最好的方式在（有限且不太大的）序列上使用滑动窗口？我应该只使用drop和take并跟踪当前索引，还是我错过了更好的方法？

我需要一个高效的 Haskell 滑动窗口函数，所以我写了下面的代码：windows n xz@(x:xs) | length v < n = [] | otherwise = v : windows n xs where v = take n xz 我的问题在于，我...

我正在尝试将一个匹配算法扩展到整个序列上。我的匹配项长度为20个单位，并且每个时间点有4个通道。我已经建立了一个模型来封装匹配过程，但我无法想出如何在滑动窗口中使用它，以便在更长的序列中找到匹配项。 我有两个（20,4）的输入张量（query和target），我将它们连接，相加，展平，然后应...