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3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
52710发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
36321编辑于 2023-01-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
TraceId唯⼀标识，span标识发起的请求信 息，各span通过parrentId关联起来 注意：我们往往把Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin ⼀起使⽤，把 Sleuth 的数据信 息发送给 Zipkin 进⾏聚合，利⽤ Zipkin 存储并展示数据。 【可选操作】这里顺便对 Nacos Server 数据持久化改造, 方便 nacos 服务端每次重启后还得重新进行配置. 修改${nacoshome}/conf/application.properties，增加 Mysql 数据源配置 spring.datasource.platform=mysql ### Count spring.mail.username}") private String fromEmailAddress; /** * @param toEmailAddress 收件人邮箱
88920编辑于 2022-05-17 - 来自专栏律师AI实战
3-5人小团队协作实战指南（作者：Z律同行）
Agent整理证据，一个Agent写文书——同时跑，不用排队产物自动归档：每次任务结果自动沉淀为项目资产，可溯源复用技能复用（Skills）：把最佳实践沉淀为可复用的技能包，团队内分享，下一个案件直接调用三、3- 维度个人体验版（免费）个人专业版（¥58/人/月）企业旗舰版（¥78/人/月，3人起购）企业专享版（¥158/人/月，10人起购）月Credits5002,0002,000/人，团队共享2,000/人， 我的建议方案月成本适合场景先用免费版体验¥0每人单独注册，各自用500积分/月体验基础功能，评估是否满足需求企业旗舰版（推荐）¥234-390/月3-5人团队首选——团队共享Credits，支持项目协作 、任务分发、资产归档，法律案件协作所需核心能力全覆盖企业专享版¥790-1580/月涉及高敏感案件数据，需VPC隔离和合规认证时选择重点提醒：法律案件协作必须用企业旗舰版以上，因为免费版和专业版不支持项目团队协作 按案件建项目——资料、研究、文书全部在一个项目容器里，上下文不丢失多Agent并行——证据整理、法条检索、文书起草同时跑，效率翻倍知识沉淀复用——案件经验变成Skills，下一个案件直接调用，越用越聪明3-
37510编辑于 2026-06-13 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
安全、还是数据挖掘、大数据处理？ 项目开发:电商项目中的购物车数据持久化、考试系统的安全性考虑、 mysql设计基础：三大范式、功能->思维导图、创建表的第一字段是什么？ 看看简历，会问一些过去做的项目的用户量、pv、吞吐量、相关难点和解决方法等 数据库设计经验,为什么进行分表? 分库? 一般多少数据量开始分表? 分库? 分库分表的目的? 什么是数据库垂直拆分? 可以举例说明 数据库优化有哪些? 分别需要注意什么? web开发方面会遇到哪些缓存? 分别如何优化? 给你256M的内存,对10G的文件进行排序(文件每行1个数字),如何实现？ 为什么要对数据库进行主从分离? 如何处理多服务器共享session? 一个10G的表，你用php程序统计某个字段出现的次数,思路是?
1.6K100发布于 2018-03-09 jvm入门2：3-5运行时数据区+程序技术器+虚拟机栈
即栈解决程序的运行问题，程序如何执行，如何处理数据。对解决数据的存储问题，数据怎么放，放哪？java虚拟机栈是什么？ 1每个线程都有自己栈，栈中的数据都以栈帧的格式存在；2线程上正在执行的每个方法都对应一个栈帧；3栈帧是一个内存区块，一个数据集，维系着方法执行过程中的各种数据信息栈运行原理1jvm直接对栈的操作只有两个 ，数据引用（reference）、returnAddress类型；3由于局部变量表示建立在线程的栈上，线程的私有数据，不存在数据安全问题；4局部变量表所需的容量大小是编译期确定下来的，并保存在方法的code 属性maximum local variables数据项中。 只要被局部变量表中直接或间接引用的对象都不会被回收操作数栈1每一个独立的栈帧中除了包含局部变量表之外，还包含一个后进先出的操作数栈，也称为表达式栈；2操作数栈，在方法执行过程中，根部字节码指令，往栈中写入数据或提取数据
38110编辑于 2025-02-24- 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
29020编辑于 2022-11-30 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
print(X.shape) # (3, 5) size 属性查看数组中的元素个数 print(x.size) # 10 print(X.size) # 15 (3 x 5) numpy.array 的数据访问
88110编辑于 2022-05-25 - 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3-5
复制原始数据，防止原始数组被更改 let newItems = []; for (let i = 0; i < this.data.itemsWidthAndFlexShrink.length 复制原始数据，防止修改原数组 let newItems = []; for (let i = 0; i < this.data.itemsWidthAndFlexGrow.length; 宿主环境提供了统一的下拉刷新交互，开发者只需要通过配置开启当前页面的下拉刷新，用户往下拉动界面触发下拉刷新操作时，Page构造器的onPullDownRefresh回调会被触发，此时开发者重新拉取新数据进行渲染 enablePullDownRefresh": true } //page.js Page({ onPullDownRefresh: function () { // 用户触发了下拉刷新操作 // 拉取新数据重新渲染界面
37610编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。这受限于很多客观因素，如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、人力成本开支等。 这个答案可能更适合两类人: 1. 在读的学生朋友 2. 工作不久想要转行机器学习的朋友。 特别厉害的技术大牛建议探索适合自己的路线，而我只能谈一谈适合大部分人的路线。 再一次重申，我对于算法的看法是大部分人不要造轮子，不要造轮子，不要造轮子！只要理解自己在做什么，知道选择什么模型，直接调用 API 和现成的工具包就好了。 回归模型 (Regression)。 所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。 虽不可尽信，但对特定领域的深刻理解往往就是捅破窗户的那最后一层纸，只理解模型但不了解数据和数据背后的意义，导致很多机器学习模型只停留在好看而不实用的阶段。
72160发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.6K10编辑于 2022-08-22 - 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“
73210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！
42410发布于 2018-08-13 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 小数据学习：针对罕见病或患者数据稀缺的场景，迁移学习和合成数据技术将提升模型泛化能力。 个性化药物设计：结合患者基因组和病理数据，AI辅助设计个体化疗法（如肿瘤新抗原疫苗）。 3. 自动化实验科学（Self-Driving Lab） 机器人+AI闭环系统：实验室自动化平台（如机器人移液、高通量筛选）与AI算法实时交互，自主优化实验方案（如材料合成、基因编辑条件）。 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
60010编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Java面试教程
意料之中、要求3-5年的leader，最后选了应届生
感觉如果是这种情况，还是比较利好应届生的，不然有些业务比较特殊的活，需要有能力接下上一任的工作，对面试的人要求会非常的高，人也不好找，最后头疼的也是我。
27200编辑于 2024-11-22 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
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2.9K20编辑于 2022-11-14 - 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？
91930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
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