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  • 来自专栏悟道

    2-4 快速乘法 模板

    适用于不让用/ * 的情况实现某些结果 ! /** * 快速乘法 * * @param a 乘数 * @param b 被乘数 * @return 积 */ public static long quickMulti(long a, long b) { long result = 0; while (b > 0) { if ((b & 1) == 1) {

    52210发布于 2021-06-01
  • 来自专栏刷题笔记

    2-4 另类堆栈 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101049523 2-4 另类堆栈 (20 分) 在栈的顺序存储实现中,另有一种方法是将Top

    82130发布于 2019-11-08
  • 来自专栏Deep learning进阶路

    2-4 线性表之双链表

    2-4 线性表之双链表 双向链表除了相当于在单链表的基础上,每个结点多了一个指针域prior,用于存储其直接前驱的地址。同时保留有next,用于存储其直接后继的地址。 ? ->next = nullptr; (*h)->prior = nullptr; /**/ dul_node *p = (*h); int x = 0; cout << "\n请依次输入数据以创建链表

    58020发布于 2019-07-02
  • 来自专栏Hank’s Blog

    2-4 R语言基础 列表

    > l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字 > l1 [[1]] [1] "a"

    56620发布于 2020-09-16
  • 来自专栏IT技术圈

    练习2-4 温度转换 (5分)

    计算公式:C=5×(F−32)/9,式中:C表示摄氏温度,F表示华氏温度,输出数据要求为整型。 输入格式: 本题目没有输入。 输出格式: 按照下列格式输出 fahr = 150, celsius = 计算所得摄氏温度的整数值 二、思路分析 本题目就是根据计算公式 C=5×(F−32)/9 输出整数值。 自动选择合适的表示法 一些特殊规定字符: 符号 说明 \n 换行 \f 清屏并换页 \r 回车 \t Tab符 \xhh 表示一个ASCII码用16进表示,其中hh是1到2个16进制数 三、参考代码 根据以上分析

    1.1K10发布于 2021-02-24
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    学习分类 2-4 感知机权重向量的更新

    \ \ (f_w(x^{(i)}) = y^{(i)}) \end{cases} 图片 图片 图片 图片 w + y^{(i)}x^{(i)} = w +x^{(i)} 实际就是权重向量和训练数据的特征向量的加法运算

    1.4K40编辑于 2022-11-08
  • 来自专栏育种数据分析之放飞自我

    笔记 | GWAS 操作流程2-4:哈温平衡检验

    计算所有位点的HWE的P值 plink --bfile HapMap_3_r3_8 --hardy plink.hwe的数据格式: CHR 染色体 SNP SNP的ID TEST 类型 A1 minor

    5.5K21发布于 2020-04-27
  • 来自专栏TakinTalks稳定性社区

    蚂蚁集团:Apache HoraeDB时序数据库性能提升2-4倍是如何做到的?

    另一方面,分析数据库常用的扫描加剪枝方法被观察到能够有效处理这些场景。HoraeDB 的基本设计理念是采用混合存储格式和相应的查询方法,以更好地处理时序和分析工作负载的性能。 比如,物联网(IoT)、应用性能管理(APM),以及天气预报、股票市场分析等,这些领域都在广泛地应用时序数据。 1.1.2 什么是时间线 时间线可以被理解为一个标签的组合。 由于时序数据产生的量通常很大,我们会将具有相同时间线的数据聚集在一起,这样便于进行数据压缩和存储。通过将相同时间线的数据放在一起,我们可以快速检索到一条线的所有数据,这大大提高了数据检索的效率。 通过火焰图分析,我们发现最耗时的步骤是从远端对象存储(如 OSS)拉取数据,这一步骤涉及网络 IO,是明显的性能瓶颈。 数据从远端拉取回来后,接下来的瓶颈是解压操作。 计划阶段:接着,Planner 模块根据数据库的元数据(Catalog),包括表结构和路由信息,对 AST 进行分析,并生成一个或多个潜在的查询执行计划。

    1.3K10编辑于 2024-04-28
  • 来自专栏刷题笔记

    【并查集】2-4 朋友圈 (25 分)

    2-4 朋友圈 (25 分) 某学校有N个学生,形成M个俱乐部。每个俱乐部里的学生有着一定相似的兴趣爱好,形成一个朋友圈。一个学生可以同时属于若干个不同的俱乐部。 先放答案后面是我的分析 #include<iostream> #include<cstring> using namespace std; const int maxn =300010; int pre Max:p[r]; }printf("%d\n",Max); return 0; } 总结这种题目一般都是有套路,需要两个函数一个是查找父亲,同时更新和优化数据 int Find(int x){

    1K10发布于 2020-06-23
  • 来自专栏Ken的杂谈

    Spring Boot入门教程2-4、使用Spring Boot+MyBatis多数据源配置(xml配置版)

    一、前言 什么时候需要用到多数据源配置? 当你的项目需要访问多个数据库的时候 本篇开发环境 1、操作系统: Windows 10 X64 2、Java SDK: jdk-8u141 3、Maven:3.5 4、IDE:IntelliJ IDEA 2017 5、Spring Boot:1.5.6 本项目构建基于:https://ken.io/note/springboot-course-basic-curd-xml 二、多数据源配置 创建数据库 &表 1.1、手动创建数据库test 1.2:创建表:note DROP TABLE IF EXISTS `note`; CREATE TABLE `note` ( `id` int(11) NOT (application.yml) 这里去掉MyBatis的配置 #数据库连接配置 courseDataSource: driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver

    1.2K20发布于 2018-09-11
  • 来自专栏cwl_Java

    C++编程之美-数字之魅(代码清单2-4)

    代码清单2-4 int Count(BYTE v) { int num = 0; switch (v) { case 0x0:

    17120编辑于 2022-11-30
  • 来自专栏PD快充协议

    讲解2-4串锂电池升降压快速充电方案

    XSP30 作为一款支持 PD/QC 快充协议的升降压型锂电池充电 IC,凭借其独特的 2-4 节电池兼容、2A 大电流快充等特性,正悄然改变着便携式设备的充电格局,重新定义人们的充电体验。 以 9V 输入充 3 串电池的场景为例,即便在这种相对复杂的情况下,它仍能保持 90% 以上的高效率,这一数据在同类产品中处于领先地位。 实测数据显示,在给 3 节 2000mAh 电池充电时,XSP30 快充输入比传统充电方案节省了 2 小时,进一步凸显了其在充电速度上的优势。 它的出现,为 2-4 节串联锂电池的充电管理提供了高效、安全、智能的解决方案,不仅满足了当下消费者对快速充电的需求,也为众多电子设备厂商在产品设计和优化上提供了有力的支持。

    50810编辑于 2025-11-12
  • 来自专栏数据科学与人工智能

    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

    3.7K61发布于 2018-02-28
  • 来自专栏Python研究者

    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

    2.6K42发布于 2020-09-28
  • 来自专栏IT技术圈

    PTA | 习题2-4 求交错序列前N项和 (15分)

    输入样例: 5 输出样例: 0.917 二、思路分析 观察交错序列 1-2/3+3/5-4/7+5/9-6/11+...发现, 分子:1,2,3,4,5,6... sum+=((double)t1/t2)*temp; t1++; t2+=2; temp=-temp; } 三、参考代码 根据以上分析

    3.1K30发布于 2021-07-14
  • 来自专栏Hank’s Blog

    数据分析数据运营商业分析

    从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

    3.4K21编辑于 2022-11-29
  • 来自专栏数据科学与人工智能

    数据分析数据敏感性?|数据分析

    摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。 3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

    3.7K70发布于 2018-02-28
  • 来自专栏IT技术圈(CSDN)

    浙大版《C语言程序设计(第3版)》题目集 练习2-4 温度转换

    练习2-4 温度转换 本题要求编写程序,计算华氏温度150°F对应的摄氏温度。计算公式:C=5×(F−32)/9,式中:C表示摄氏温度,F表示华氏温度,输出数据要求为整型。

    1.5K30发布于 2020-09-15
  • 来自专栏数据科学与人工智能

    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

    2.6K60发布于 2018-02-27
  • 来自专栏ShowMeAI研究中心

    图解数据分析 | 数据分析介绍

    二、数据分析的应用 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但计算机出现后,规范和自动化的分析才具备可行性。现在,数据分析已经广泛地应用到了各个领域。 打开各种招聘网站,越来越多的岗位开始要求『具备一定的数据分析能力』。同样参与面试的两个优秀候选人,具备数据分析能力的那个有更大的机会拿到Offer。 (2)学习数据分析可以得到更多的晋升机会。 (3)学习数据分析拓宽就业方向。 大中型企业(尤其是头部企业),都设置有『数据分析』岗位,例如数据分析师、数据科学家等等。目前各种数据分析岗位招聘需求都相对较大。 (4)学习数据分析可以参与公司的决策核心。 (2)掌握数据分析的人才为企业的发展带来更多的可能。 通过市场数据分析和用户数据分析,可以为目标用户提供更精准的产品和夫,从而提高企业营收规模。

    1.5K62编辑于 2022-02-25
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