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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
35720发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
线性可分其实很好理解，简单来说就是可以用直线将属于不同种类的训练数据区分开来。比如，下图所示的两种类型的训练数据所呈现的分布，不可能通过一条直线将其 "x" 和 "·" 两种类型的训练数据区分开。
59710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm() > x <- factor(c("female","female","female",
44510发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
43540发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write 返回成功与否 int IsFull( Stack S ); 看看大小是不是满了 返回成功与否 int Push( ElementType X, Stack S, int Stacknum ); 把新的数据压入进去 看看成功与否 ElementType Top_Pop( Stack S, int Stacknum ); 把顶部的数据弹出返回出来 返回弹的元素 Stack CreateStack(int MaxElements
78230发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 int> q; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >;//后面有一个空格 两者等价 直接介绍第二种 第一个参数定义的类型int 第二个参数设定底层承载数据结构堆的容器
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
4.75272486494316 1459 "NA12874" 709454 695300 1072858 0.03758 0.338725162137021 -5.18288854902555 先对数据进行清洗
2.4K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
21010发布于 2018-08-27 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
图2-xx 运行效果 从上面的例子可以看到3点： （1）渲染层和数据相关 （2）逻辑层负责产生、处理数据 （3）逻辑层通过Page实例的setData方法传递数据到渲染层 关于第1点，涉及到了“数据驱动 这个方法就是“数据驱动”，下面来介绍一下小程序的数据驱动的基本原理。 WXML结构实际上等价于一棵Dom树，通过一个JS对象也可以表达Dom树的结构，如图2-xx所示。 App实例是单例的，因此不同页面可以直接通过App实例下的属性来共享数据。App构造器可以传递其他参数作为全局属性以达到全局共享数据的目的。 ，在Page实例的其他函数中用 this 可以访问 表2-xx Page构造器参数的属性 其中data属性是当前页面WXML模板中可以用来做数据绑定的初始数据，后面的章节会展开讨论。 2.3.2.2.5 页面的数据 小程序的页面结构由WXML进行描述，WXML可以通过数据绑定的语法绑定从逻辑层传递过来的数据字段，这里所说的数据其实就是来自于页面Page构造器的data字段，data参数是页面第一次渲染时从逻辑层传递到渲染层的数据
67010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
25450编辑于 2022-11-30 - 来自专栏博文视点Broadview
运营人看哪些数据？
---- --正文-- 运营人看哪些数据？ 第一大类是原始数据，包括如下几类。 （1）市场属性数据：行业数据、竞品数据，以及获得用户流量的渠道属性数据，包括渠道分类、曝光、点击、播放、流量、成本等数据。 （4）商品或内容方向的属性数据：如电商中商品的信息数据，包括分类、属性、详情页面、视频、图片等数据，或资讯内容文章的分类、作者、时效、标签等数据。 （6）运营策略干预产生的数据：本质上还是上述几类数据，只是与活动或实验等项目相关的数据会被打上某次活动或实验的标签，可以单独拿出来统计和分析。 第二大类是对原始数据的统计数据，包括如下几类。 ▊《运营之上：互联网业务的全局运营方法论与实践》 徐全安 著 10年+跨越不同行业、多次从0到1经验总结 通用运营框架、抓手方法论总结 让运营人“做且只做”有价值的工作 本书是在运营的基础职能之上对“
73110编辑于 2023-05-19 - 来自专栏华章科技
数据解读城市：北京 本地人VS外地人
今天小编找来一篇运用大数据解读城市人口分布的文章，供大家阅读！
42310发布于 2018-08-13 - 来自专栏华章科技
写给准数据人的数据世界入门指南
接下来，再来看一句话： 成交10亿人民币！ 有些人可能已经猜到了，我要分享的这两个词就是：维度+度量。 下图中，我将重点放到大道至简几个字，以及维度+度量上，而维度和度量下面分别放了所在家族的一些其他常用词汇，我稍后会解释。 ? （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） ▍ 应用 ? 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
59560发布于 2018-08-15 - 来自专栏小小挖掘机
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
62220发布于 2019-11-21 - 来自专栏木东居士的专栏
数据团队思考：数据人的通用技能要求
0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” “Excel 有必要学吗？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
91830发布于 2019-07-15 - 来自专栏数据森麟
数据团队思考：数据人的通用技能要求
作者：木东居士 来源：木东居士 0x00 前言 最近经常遇到有朋友问下面这类问题，结合最近的一些思考，本篇聊一下，数据人该具备哪些通用的技能。 “数据开发到底用不用学算法？” 0x01 Excel 掌握指数：5颗星 掌握人群：所有数据人 Excel 是每个数据人都应该掌握的一项技能，不管是研发还是产品，Excel 应该是必备的一项基本技能。 0x02 Sql 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 从研发岗来讲，数据开发、数据仓库、数据分析都应该具备 Sql 能力，这点不用多做解释。那么数据产品和数据运营是否应该掌握 Sql 呢？ 至于说数据产品和运营是否需要，居士认为，简单了解就行，不是核心技能要求。 0x04 大数据 掌握指数：4.5颗星 掌握人群：所有数据人 大数据时代，所有数据人都应该具备一定的大数据知识！ 0x05 统计学 掌握指数：4颗星掌握人群：所有数据人 统计学，玩数据的同学都应该了解一定的统计学知识！一般来讲，大部分数据分析都应该具备统计学的知识。那么问题来了？数据仓库是否也需要了解统计学？
49730发布于 2019-09-27 - 来自专栏PPV课数据科学社区
假如把地球的70亿人浓缩为100人，这组数据让人感到震撼
因为有人制作了这组有趣的统计报告，把世界上的70亿人想象成100人，然后各种百分比的统计数据看起来就有点意思了. ? 统计数据看起来会是这样的： 11人在欧洲、5人在北美洲、9人在南美洲、15人在非洲、60人在亚洲 ? 49人生活在乡下、51人生活在城市 ? 12人讲中文、5人讲西班牙语、5人讲英语、3人讲阿拉伯语、3人讲印度语、3人讲孟加拉语、3人讲葡萄牙语、2人讲俄罗斯语、2人讲日语、还有62人各讲一种语言 ? 83个人能识字、17人是文盲 ? 33人是基督徒、22人是穆斯林、14人是印度教徒、7人是佛教徒、12人信仰其他宗教、还有12人没有宗教信仰 ? 26人不到14岁、66人在15-64岁之间、8人超过65岁 ? 男人有50个，女人有50个 ? 看完这组数据,假如你能上网，有手机，上过大学，还有什么理由抱怨？
1.5K40发布于 2018-04-19 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【推荐】从设计到数据——写给非数据人的数据入门
原因很正常：大部分人都投入到了业务系统建设中（彼时，供应链管理系统、物流管理系统、认证系统、以及前台都处于开荒建设阶段）。 接下来，再来看一句话：成交10亿人民币！ （能有这个问题的妹子，你真想多了……），其实这里仔细分析，无非也是涉及到维度和度量两词： 维度：人啊。 当然，则个领域，水很深，我只能简单描述一下，再深的也担心大家晕菜了——毕竟本文是写给非数据人的。（其实作者本人也讲不粗来了……哈哈） 四. 应用 我说了，我无法教你具体复杂的数据分析案例。 过去放凤姐一晚，100个人里只有5个人点，现在放了林志玲一晚，100个人居然有99个人点击。老板很高兴，而且确实成交额似乎是比过去略微高那么一点点了。
1.2K70发布于 2018-04-23 - 来自专栏PPV课数据科学社区
一个资深数据人对数据挖掘解读
（一）纯粹的数据加工 侧重于变量加工和预处理，从源系统或数据仓库，对相关数据进行提取、加工、衍生处理，生成各种业务表。 文本和湿人。关于文本分析，最近朋友圈有篇分享，很有意思，号称可以让你瞬间变成湿人。原理很简单，就是先把《全宋词》分词，然后统计频数前100的词语。 数据基本上来源于仓库系统，然后运用SQL、SAS、R，提取、加工、建模和分析。 （二）数据类型 数据类型，主要包括“结构化”和“非结构化”两类数据。前者就是传统的二维表结构。 银行里面的数据，更多的是结构化数据，也有少量的非结构化数据（投诉文本、贷款审批文本等）。业务部门对非结构化数据的分析需求比较少。因此，在非结构化数据的分析建模方面，稍显不足。 互联网，更多的是网络日志数据，以文本等非结构化数据为主，然后通过一定的工具将非结构化数据转变为结构化数据，进一步加工和分析。
71250发布于 2018-04-25
腾讯云开发者
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