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每周学点大 | No.6之易解和难解

No.6期之易解和难解小可:嗯,我懂了。可是您前面说现在机在模型上都可以称作图灵机,这个要如何理解呢?Mr. 王:你能思考这个是非常好。 王:不过进入了大时代以后,易解和难解又相应地发生了一些变化,当规模并没有那么大时候,多项式在求解很多时,实际运行时间或许我们还可以接受,我们认为多项式是好,能用多项式解决是易解 ;但当量真大到可以称之为“大时候,多项式实际运行时间也会变得非常长,变得我们难以接受,这样多项式就已经不能满足我们对于很多大规模求解。 有时一个虽然是P,但是由于规模太大,也变得很难以解决,甚至当输入规模特别大时候,在很多情况下就连线性也难以满足需求了。 有些时候,我们就不得不去设计一些后面要讲亚线性来匹配这些非常大集合,以满足我们对它速度要求。小可:那有没有更快?比如其运行时间与输入量级完全无关,如就是个常项c呢?

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篇】11个常见相关集锦

驱动营销与运营”知识星球,第9期精华答汇总——。本期汇总整理常见几种:归因、AB测试、RFM模型、热图、标签管理和同期群等11个精华答。 比如你是卖洗衣粉,想知道如何划购买频次,常用是通过计历史销售,选择平均值或者看布来确定具体每个级别值是多少。类别量没有上限,只要符合你们实际业务需求就可以。 Q9:宋老师,关于热图还有疑想请教。在做热图时,有两个:大或者一些文字描述、一些图片会有点击,比较纳闷为什么,因为用户明显知道这不是可点击,我需要怎么调整呢? 维度可以参考这篇文章:营销_同期群(Cohort)是什么?| 互联网官。 我这篇文章也有提及cohort:互联网运营必须掌握十个经典方 | 互联网在中国——从基础到前沿 我自己常用cohort,就是做细

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    Oracle和修复

    今天根同事反馈,处理了一个区表,也让我对Oracle区表功能有了进一步理解。 首先根开发同事反馈,他们在程序批量插入一部时候,总是会有一部请求执行失败,而查看日志就是ORA-14400错误,对于这类,我有一个很直观感觉,区有。 所以这样一个ORA,通过初始信息我得到一个基本推论,那就是没有符合条件区了。而如果仔细,会发现这个似乎有些蹊跷。 一般区表都是Range区,基本就是值范围或者是日期来做范围区,这个该怎么理解呢,如果按照时间区,那么另外一个SQL插入也应该失败才对。 这个时候是哪里了呢。 根错误反复排查,还是指向了定义,那么我们看看其中一个情况。

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    复杂度与最大子串复杂度最大子序列

    复杂度复杂度基本定义复杂度基于以下四条定义:如果存在常c与$n_{0}$使$N geq n_{0} $时,有$T(N) leq cf(N)$,则记 $T(N) = O(f(N))$ 0;j < N;j++) { a += i+ j; } b += i;}以上,内循环一次耗时N,外循环一次耗时$N * (N + 1) = N^{2} + N$,时间估中忽略常项和低次项,该花费时间 $O(N^{2})$,由以上可以得出一些结论:顺序语句:时间估为语句中耗时最多一条判断语句:时间估为不超过所有支运时间之和(与选择最耗时一个支相同)循环语句:时间估为循环次乘积(包括嵌套循环 )最大子序列已知一个序列,要求求和最大连续子序列和。 :解决这个是:找出左侧一半最大子串,找出右侧一半最大子串,找出跨越左右最大子串(左侧终点确定,右侧起点确定),比较得最大值。

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    1.4 结构

    01 1、是对特定求解步骤一种描述,它是指令有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。 2、特性(1)有穷性(2)确定性(3)可行性(4)输入(5)输出) 02设计要求 1、正确性:应该满足具体需求。2、可读性:主要是为了人阅读与交流,其次才是机器执行。 3、健壮性:当输入时,也能适当地做出反应或进行处理,而不会产生莫名其妙地结果。4、效率与低存储量需求:通俗地说,效率指执行时间。 2、度量一个程序执行时间(1)事后统计(2)事前3、空间复杂度S(n)=O(f(n)),其中n为规模,一个上机执行程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常、变量和输入之外 ,还需要一些对进行操作工作单位和存储一些为实现计所需信息辅助空间。

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    MySQL延迟跳动

    今天了另外一个关于库延迟跳动,也是比较典型,这个过程中也有一些和技巧工参考。 查看相关日志发现竟然没有任何可以参考日志记录,怎么这个呢,我们先来复现,于是我按照节奏抓取了3次出现日志,即通过show slave status连续监测,抓取show slave status输出结果保存下来,这样我们就得到了一个发生过程中偏移量变化,而这个变化则是在SQLThread在回放过程中产生。 :385983806 ,386062813 ,386125580接着我使用mysqlbinlog开始这些日志过程中明细,根如下命令可以很快得到转储日志中相关表有3张。 $4}|sed sINTOg|sort|uniq act_action_exec_info act_join_desc dic_subsidy_marketing_querylog_202008我逐步了每张表操作情况

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    科学计:Python ,并图形化

    对于记录,如何用 Python 进行、或图形化呢?本文将介绍 numpy, matplotlib, pandas, scipy 几个包,进行、与图形化。 Python 发行版,已经包含了众多流行科学计 Python 包。 之后,我们会一起达成如下几个目标:CSV , numpy 读取与计data 列, matplotlib 图形化data 列, scipy 插值,形成曲线timestamp 列, pandas 前后差值、每秒个numpy 读取numpy 可用 loadtxt 直接读取 CSV ,import numpy as np # id, (data), timestampdatas = pandas 这儿需要读取 timestamp 列,# id, data, (timestamp)stamps = np.loadtxt(path, dtype=np.float64, delimiter

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    关于巧克力读取预处理探索

    集来自kaggleimport numpy as npimport pandas as pd读取dataset = pd.read_csv(.flavors_of_cacao.csv)dataset.columns REF:不祥Review Date:Cocoa Percent:可可含量Company Location:公司地址Rating:等级Bean Type:可可豆类型Broad Bean Origin:原产地预处理缺失值丢弃 objectBroad Bean Origin 1793 non-null objectdtypes: float64(2), int64(1), object(5)memory usage: 126.1+ KB Rep 4.00可看出最好可可豆生长在秘鲁Dom. 散点图可以看出巧克力质量和含可可量没有明显关系探索print(dataset_nona.groupby().apply(lambda x:x.sum() x.shape))Review Date2006

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    证明大致如下: 如果一个可以以o(n)时间复杂度解决上述。因为是比n更低阶无穷大,那么一定存在一个长度为N组,在完成这个之后,组内被检测元素小于N2。 假设结果为a,然后,我们把这个组在运时没有检测元素全部替换为成同一个不是所得结果ab。 然后新组,再通过去运,因为没有检测不会影响其结果,结果自然还是a,可实际上,组超过N2次出现是b。从而导致矛盾,所以针对该o(n)时间不存在。   这个要去之前那个要复杂一些,另外我们要意识到,升级之后,众是有可能不止一个,比如长度为5,1和2都大于53。最多有m-1个众。 思路  如果依然是排序之后再遍历,依然是有效,可是时间复杂度还是O(nlogn)级别,我们还是期待有着线性时间复杂度。  对于第一个,成立前提是去掉组里两个不一样,众依然不变。

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    Python之锁具装箱重述建模与求解

    重述某厂生产一种弹子锁,其槽高度可以用1到6中取5个来表示。其限制条件是:至少在5个中有3个不同;相邻槽高度相差不能为5。 锁具个 首先把锁具及装箱抽象成学概念,以5个一个符合条件组合或组成一个列表结构来代表一个相应锁具,例如代表一个锁具。 利用排除思想,通过Python语言,把为所有可能组合A6^5,存储到列表结构中;再通过集合概念,剔除列表中相同槽高,只保留一个,如果个小于3,则不符合要求,进行剔除;最后,剔除减去相邻差为 装箱方案设计 归类:把一批锁具成两类或按其指之和为8~27共20类,其中组合,为最小,其字和为8;为最大,其字和为27;所以共有(27-8+1)=20个组来表示,在装箱时可依: d9→d11 对于其它情况可用下来鉴别:利用Python中Numpy第三方库进行列表向量化运,两个列表相减,再进行求和,绝对值为1则二者可能互开;否则不可能互开,记字和为i组di,另一组为d_i^,则有以下结论

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    库突然宕机

    昨天晚上,某个环境库在做一个压力测试时候突然宕机了。这个比较急。马上查看日志文件。看到了如下一段,报了os级linux错误。提示没有空间了。 紧急resize了下文件,把库先起来,然后再协调系统资源了。虽然马上解决了。但是对于文件写入(报错异步io)情况,库实例会同然down掉。确实是一件很敏感事情。 在metalink上查找有一个类似错误,但是是基于NAS环境,那个Unix环境做了一些系统变更导致了这个错误和这个还是有一些不同。 ,文件空间不够了,库是不是也会down掉。 dummy文件,保证文件系统中空间只剩下很少一部

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    关于工具终极

    (其实之前在设计今天演讲话时候,还放了一个SQL语言但后来把它拿掉了,因为我觉SQL是查询语言,它是与库交流必备工具,不能语言。 而我们看Excel产品目标不是这样,Excel可以做很多事情,你用Excel可以画一张课程表,做一份调查卷,当作计器来,甚至还可以用来画画,用VBA写个小游戏,这些其实都不是功能。? 这种差别通俗地来讲,利用PowerBI做透视表是动态,而编程语言生成表是静态。动态方式非常适合回答商业,因为商业经常会有很多变化:比如环比怎样?同比怎样? 我想到两点:第一、专业统计以R语言来讲,它最擅长是统计型,比如求正态布,利用归类聚群,回归等。 这种就好比把当做一种实验品,它能够帮助我们回答:比如布情况,是正态布、三角布还是其他类型布?离散情况如何?是否在我们想要达到统计可控范围内呢?

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    库性能和诊断方概论

    关键字(Keyword): 性能,诊断方,方论本文介绍笔者技术支持中应用多年Oracle库性能和诊断方,以及笔者一些经验享。 和解决库性能也可以概括地为三步,第一步形成“共识”;第二步,和诊断;第三步,提供解决方案。 03— 第2步:和诊断和诊断性能包括一系列行动计划,和信息收集,和调查。 库性能诊断清单 对于库性能,我们通常采取自上而下进行诊断,下面是一个自上而下性能诊断清单: ? 另外,为了适用于不同水平客户和减少追加,我们需要给出具体详细实施步骤。 05— 小结本章主要介绍了,库性能和诊断一般方概论。

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    挖掘 - 09邻近

    显然邻近是属于监督学习(Supervised Learning)一种,它原理是计这个待标记样本和集中每个样本距离,取其距离最近k个样本,那么待标记样本所属于类别,就由这距离最近 4 优缺点优点:准确性高,对异常值有较高容忍度,原因是异常值会单独布在坐标系一个角落,取k个邻居时候大概率失去不到这个异常值。 三 花卉识别项目练习1 先认识三朵花在这一小节我们将通过一个花卉识别项目练习来巩固我们所讲KNN,训练集是非常著名鸢尾花集,涉及到种类一共为三种: 第一种花是山鸢尾,长下面这个样子 这时当我们把12重新放入到之前代码中,可能你会发现他准确率并没有提升甚至还有可能下降了,其实是因为量比较小缘故,并不影响我们解决方式。 algorithm默认参是auto,表示KNN会根特征自动选择最佳搜寻方

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    注册码(解决批量插入

    需求描述:产品狗说要做一个注册码生成模块,生成一批注册码,提供给受邀用户注册网站。需求注册码功能并不少见(想去xxx论坛孩子们天天吵着要注册码……),首先我们来简单一下产品狗这个需求。 需求解决一下注册码生成机制我总结了一下主要有以下几种方案: 自己定义一个字符池,将允许符号放到池子里,随机取n个字符组成注册码。 缺点:自己写,为了防止不重复,每次需要跟库里已有值进行对比,效率慢。 使用GUID 缺点:字符串较长,占用空间较大,不美观。 主键或主键+随机码形成 缺点:需要先产生主键,而且与库类型关系大,扩展性和复用性较差。 解决循环插入注册码生成方案有了,但是在具体编码过程中又遇到了新:如何批量保存一批注册码呢Mongoose本身支持批量插入,所以这个很好解决:router.get(generate

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    之经典背包与实例

    1.引子 我们人类是一种贪婪动物,如果给您一个容量一定背包和一些大小不一物品,裝到背包里面物品就归您,遇到这种好事大家一定不会错过,用力塞不一定是最好,用脑子才行,下面就教您如何解决这样 2.应用场景 在一个物品向量中找到一个子集满足条件如下 : 1)这个子集加起来体积大小不能大于指定阀值 2) 这个物品子集加起来价值大小是向量V中所有满足条件1子集中最大3. 背包有好多版本 这种最简单就是找出这个向量所有子集,如同找出幂集中子集一样,但这种遍历恐怕并不会被聪明我们所使用,现在举办这些活动电视台也非常聪明,他们不但要求您能将物品装进去,而且指定操作时间 假设有这么一组物品,其大小和价值如下表所示:物品编号大小价值121234343456568给我们一个容量为12背包,让我们装上面这些物品,我们可以用下面来解决寻找最优组合建立一个二围组, ,我们需要作是根这个二围组来产生最优物品子集,方为从第len行开始,比较最后一行cap索引位置值是否大于上一行同一位置值,如先比较第五行位置12值(14)与第四行位置12值(13),因为

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    工程: 类和案例研究(CS DB)

    考虑师希望对给定集进行情况。 人们普遍认为,大部时间将用于完成诸如获取、理解、清理和准备工程任务。 本文将这些任务组织、质量和特征工程三个高层次进行描述和类。 我们还提供了四个集和实例,这些集和实例展示了各种各样,以帮助鼓励开发工具和技术,以帮助减少这种负担,并推动工程过程自动化或半自动化研究。 原文目:Data Engineering for Data Analytics: A Classification of the Issues, and Case Studies原文:Consider 原文作者:Alfredo Nazabal原文地址:https:arxiv.orgabs2004.12929工程 类和案例研究(CS DB).pdf

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    今天我们来一下某js 很多网站都用,听说是有好几个版本,我也不知道,随便找一个,因为我们之前过,那是直接怼混淆,大家也许有点懵,这次我们来细细,此次干货多,大家慢慢品。 这个我之前说过一次,现在再说另几个方绕过, ? 第一个是条件断点,也就是说满足条件会断下,不满足就跳过,第二个是不断下,也就是说这一行设置好就不会断下来, 这两个操作前提是js不会变化,因为谷歌v8引擎对js有优化如果是同一段js他会当成一个来执行 所以循环生成(function() { var a = new Date(); debugger ;return new Date() - a > 100;}())那真是一点用没有,都会优化走第一个生成, 除非你每次生成不一样我们从引擎角度来大家就豁然开朗。?

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    利器:XGBoost最佳解

    作者:symonxiong,腾讯 CDG 应用研究员 XGBoost是一种经典集成式提升框架,具有训练效率高、预测效果好、可控参多、使用方便等特性,是大领域一柄利器。 在LR模型中,首先,对于回归构造平方项损失,对于构造最大似然损失作为目标函,然后基于构造好目标函,才会考虑采用梯度下降进行优化求解,比如随机梯度下降、Mini-Batch批量梯度下降 当样本量大时,特征值无完全加载到内存中,计效率低。对于布式集,同样会面临无将特征值全部加载到本地内存。 因此,基于这两个现实,采用近似直方图,将每个特征取值划为常位点,作为候选割点,从中选择相对最优割点作为决策树裂节点。 第三、缓存感知访技术。 最后,针对XGBoost常见进行小结。通过本文,洞悉XGBoost框架底层原理。在用户行为预判、用户标签预测、用户信用评业务中,经常会使用到XGBoost框架。

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    iTunes热门排行榜

    几天前,我发表了一篇文章——深度苹果公司iTunes免费app热门排行榜、促进、排名操纵和故障。下面是文章概述:? 这类给我们提供了一种方掌控责制度能力,在这个例子中,就是苹果和他。也许苹果还没有意识到这些障碍?也许是我有缺陷?我会让你们来做判断。 苹果公司对这些行为视而不见现在,让我们深入到中在过去一年,我收集了iTunes榜单他们是如何计。我们在betaworks建立和输出了很多ios app。 特别是在没有任何警告前提下。运行这类可以帮助我们掌握苹果公司为了他们中潜在偏见或者缺陷负责力量——是如此有力量,它决定着谁能赚钱,谁损失钱。 PPV课其他精彩文章: ----1、回复“干货”查看干货 师完整知识结构 2、回复“答案”查看大Hadoop面试笔试及答案3、回复“设计”查看这是我见过最逆天设计,令人惊叹叫绝4、回复“

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