数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1....index]: retIndexList[1] = i - 1 break return retIndexList 其他方法看
前端Q 我是winty，专注分享前端知识和各类前端资源，乐于分享各种有趣的事，关注我，一起做个有趣的人～ 在本文中，我们将研究多种方法来轻松获取 JavaScript 中字符串的第一个字符。...1. charAt() 方法 要获取字符串的第一个字符，我们可以在字符串上调用 charAt() ，将 0 作为参数传递。例如，str.charAt(0) 返回 str 的第一个字符。...索引 0 和 1 之间的子字符串是仅包含第一个字符串字符的子字符串。 笔记 slice() 和 substring() 方法在我们的用例中的工作方式类似，但并非总是如此。...获取字符串第一个字符的另一种方法是使用 String at() 方法。...(-3); console.log(char1); // u console.log(char2); // '' (empty string) 写在最后 这5种方式虽然都可以实现从JavaScript中获取字符串中第一个字符串的方法
在 Windows 环境下我们常见的路径格式如下： D:\Software\AppData\Files\aaa.jpg 可以看到 Windows 环境下文分隔符为 \ 路径由三部分组成分别是： 盘符...: D:\ 文件夹层级：Software\AppData\Files 文件名：aaa.jpg ---- 在 .NET 平台常见的获取当成程序主机路径的方法主要从 .NET 控制台程序，通过依赖注入获取...---- 在刚开始接触 .NET 项目时，我代码中的文件上传路径是这样拼接的。...Windows 系统其实也支持 - 作为参数传递符号了，下面的命令也可以正常运行 ipconfig -all ipconfig -flushdns 至此 关于 .NET 在不同操作系统中 IO 文件路径拼接方法总结...就讲解完了，有任何不明白的，可以在文章下面评论或者私信我，欢迎大家积极的讨论交流，有兴趣的朋友可以关注我目前在维护的一个 .NET 基础框架项目，项目地址如下 https://github.com/
大家好，又见面了，我是全栈君 //////第一种方法 // NSMutableArray *arr = [NSMutableArray...NSString stringWithFormat:@”lanou%d”,i + 1]]; // } // NSLog(@”%@”,arr); // ////分组...arrs = [[NSMutableArray alloc] initWithCapacity:1]; // NSMutableArray *smallArr = nil;//变量的定义...arr count]; i ++) { // if (i % 3 == 0) { // //仅仅要读到0,3,6,9,12就开辟空间存储接下来的元素...= nil; big 指向无效的空间(堆区空间) // NSLog(@”%@”,arrs); 版权声明：本文博主原创文章，博客，未经同意不得转载。
Pandas中可以借助groupby操作对Dataframe分组操作，本文介绍groupby的基本原理及对应的agg、transform和apply方法与操作。...2.1 分组 pandas实现分组操作的很简单，只需要把分组的依据(字段)放入groupby中，例如下面示例代码基于company分组： group = data.groupby("company")....png] 转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中： 第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C） 第二个元素的是对应组别下的DataFrame...] 2.3 transform变换 transform是另外一个pandas分组后会使用到的方法，我们举例来说明它的用法。...transform：会对每一条数据求得相应的结果，同一组内的样本会有相同的值，组内求完均值后会按照原索引的顺序返回结果 2.4 apply方法 之前我们介绍过对Dataframe使用apply进行灵活数据变换操作处理的方法
你改变正则表达式或者下方的待处理字符串他会自动重新匹配 字符组 # 在同一个位置可能出现的各种字符组成了一个字符组，在正则表达式中用[]表示 常见的字符组（一个字符组中的数据都是 '或' 的关系）...分组（）： # 当多个正则符号需要重复多次的时候，或者当做一个整体，进行其他操作，那么可以用分组的形式，分组在正则的语法中就是一个小括号 '(表达式)' ，里面放表达式即可 转义字符 观察上面的元字符可以发现其中有...，有参取匹配到的第几个如2 groups() # 获取模型中匹配到的分组结果，只拿出匹配到的字符串中分组部分的结果 groupdict() # 获取模型中匹配到的分组结果，只拿出匹配到的字符串中分组部分定义了...取值的方法，所以它默认就是分组优先获取的结果 ret = re.findall('www....P=tag_name)>", "hello") # 还可以在分组中利用?
解决问题一定要有好的方法，每个人都想用更好的方法解决问题，这涉及用什么方法，达成什么目标。“数据驱动” 是我们公司内非常看重的一系列方法，“A/B 测试”是 “数据驱动” 中的一个具体方法。...大概在 2016 年，有一个传统老牌外企，它在美国的 PC 端有一款产品是新闻推荐。这个公司在中国有一个研究所，其中一项工作是去提高新闻推荐质量，采用的评估标准是用户使用时长。...当我们想观测某个方面，比如说人群或者某类产品，就把人群和产品分成 A、B 两组，比如你的操作是发红包，或者改了设计页面，又或者是做了运营活动。除了这些操作之外，其他的分布完全一样。...如果你真的想做 A/B 测试，就要对你的实验对象进行分组，分组之后，去做一个操作，观测结果。这个分组要求两组是非常独立，除了你的这个操作之外，其他部分都一样，至少是分布一样。...从这个故事中可以看到，真正想去做一个科学决策，是很难有完美方法的，没有一招鲜的方法，只有最合适的方法。
2 相关概念理解 2.0 AB实验 为了验证一个新策略的效果，准备原策略A和新策略B两种方案。 随后在总体用户中取出一小部分，将这部分用户完全随机地分在两个组中，使两组用户在统计角度无差别。...从实验者的实验流程看，在实验前，圈定进入该实验的流量，然后确定用于刻画实验流量的指标，最后调用AA分组，为其将流量分成合理的实验组和对照组。...这一过程中我们拒绝了正确的原假设，所以第一类错误是“弃真”。 第一类错误在实际操作中表现为：实验结论显示我的新策略有用，但实际上我的新策略没有用。...假设我们要监控特定实验的关键业务指标： 图6.序贯检验方法表明，在图B中确定了我们的处理组与对照组之间的显著差异。 相反，在图A中未发现显着差异。...Adaptive分组方法可以在只分组一次的情况下，让选定的观测指标在分组后每组分布基本一致，可以极大的缩小相对误差 5 一些厂子工程化实践 5.1 58招聘推荐系统 AB Test 参考文章[1]，58
group阶段将输入文档组合到具有共同值的组中，并为每个组计算聚合值。在group阶段中，我们需要指定一个分组标识符（通常是一个或多个字段的组合），以及要计算的聚合表达式（如计数、求和、平均值等）。...然而，如果你确实想要按照某个字段的值进行分组并获取每个组的文档列表（类似于SQL中的GROUP BY），那么你需要使用MongoDB的聚合管道并结合group与 push操作符来实现。...首先使用group来分组文档，并使用 push将每个组的文档添加到一个数组中。...然后你可以使用 但请注意，上述描述中的“按某个字段的值进行分组并获取每个组的文档列表”并不是MongoDB聚合管道的典型用法。...通常情况下，我们使用聚合管道来进行更复杂的聚合计算和数据转换任务，而不是简单地按字段分组并获取文档列表。对于简单的分组和文档列表获取任务，可能需要考虑其他方法或数据结构来更有效地实现。 13.
发展到现在，LTR已经形成较为成熟的理论基础，并且可以解决数据稀疏、过拟合等多种问题，在实际应用中取得较好的效果。...这里阿里巴巴提出了GAUC的概念，g是group的缩写，顾名思义就是分组AUC，分组的依据是用户名，根据不同的用户名分组得到不同用户的AUC，然后在加权平均得到最终的GAUC。...这样就避免了不同用户之间的比较，消除了用户间差异。 现在剩下最后一个问题了，算出了不同用户的AUC如何进行加权得到GAUC呢。...大家也可以在实际工程中应用。 总结 本文首先介绍了AUC的基本概念和计算方法，同时对比了两种计算AUC的方法，其不过是最终表达式的两种展现形式。接着描述了AUC与线上点击率的关联。...最后补充了AUC的不足同时引出了GAUC，用以消除用户间的差异，同时提出了一种新的计算GAUC的方法。
最后，第二级 map 的值是流中元素构成的 List ，是分别应用第一级和第二级分类函数所得到的对应第一级和第二级键的值：“salmon、pizza…” 这种多级分组操作可以扩展至任意层级，n级分组就会得到一个代表...中。 groupingBy 收集器只有在应用分组条件后，第一次在流中找到某个键对应的元素时才会把键加入到分组 Map 中。...这个收集器相当于旧收集器的一个包装， collect 操作的最后一步就是将返回值用转换函数做一个映射。...---- 与 groupingBy联合使用的其他收集器的例子 一般来说，通过 groupingBy 工厂方法的第二个参数传递的收集器将会对分到同一组中的所有流元素执行进一步归约操作。...这个方法接受两个参数： 一个函数对流中的元素做变换 另一个则将变换的结果对象收集起来 其目的是在累加之前对每个输入元素应用一个映射函数，这样就可以让接受特定类型元素的收集器适应不同类型的对象。
Task，这些收集上来的 Task 需要再判定是不是被其他 Task 依赖，若是依赖的话，则保存在临时的 Task 数组中，最后将剩下 Task 就是只被栈底 Task 数组依赖的 Task，那么将这个分组继续压入栈内...；重复第 2 步，把栈底的 Task 换成栈内最上层的数组，之后再把临时 Task 追加到收集出来需要依赖的 Task 上，去重，之后重复执行；最后执行到剩下的 Task 没有依赖的 Task，这就是最后一个并发组...，之后压入栈内；最后程序执行的时候，就是先执行栈顶部的并发组，之后一次出栈执行。...Task 上，去重，之后重复执行；最后执行到剩下的 Task 没有任何 Task 依赖，这就是最后一个并发组，之后压入栈内；此时，这个堆栈存储的是最先执行的 Task 并发分组在栈底，最后执行的在栈顶...感谢你的阅读，你要是有好的方案或者好的 idea 可以与我一起交流，最后，如果你感兴趣，推荐关注公众号或订阅本站，欢迎互动与交流，让我们一起变得更强～
Task，这些收集上来的 Task 需要再判定是不是被其他 Task 依赖，若是依赖的话，则保存在临时的 Task 数组中，最后将剩下 Task 就是只被栈底 Task 数组依赖的 Task，那么将这个分组继续压入栈内...； 重复第 2 步，把栈底的 Task 换成栈内最上层的数组，之后再把临时 Task 追加到收集出来需要依赖的 Task 上，去重，之后重复执行； 最后执行到剩下的 Task 没有依赖的 Task，这就是最后一个并发组...追加到收集出来需要依赖的 Task 上，去重，之后重复执行； 最后执行到剩下的 Task 没有任何 Task 依赖，这就是最后一个并发组，之后压入栈内； 此时，这个堆栈存储的是最先执行的 Task 并发分组在栈底...，最后执行的在栈顶，需要进行反转操作，之后再依次进行执行。...感谢你的阅读，你要是有好的方案或者好的 idea 可以与我一起交流，最后，如果你感兴趣，推荐关注公众号或订阅本站，欢迎互动与交流，让我们一起变得更强～
你在使用MySQL的Group by分组时，是否发现分组后的数据都是有序的？ 其实，在MySQL8.0版本前，优化器在分组查询时都会进行隐式排序。 那既然隐式排序为什么还要保留Order by？...迁完库，在代码基本不改的情况下自信上线。上线后却发现原本一些有序的列表变无序了，最后临时回退了版本。 ?...可见，MySQL在8.0版本前的分组查询中，偷偷加上了排序操作。 纳尼？MySQL还有这种操作？...二、隐式排序 - 起源（一个优美的BUG） 最初为什么要用隐式排序呢？ 我们知道，要对一组数据进行分组，MySQL优化器会选择不同的方法。...另外，如果可以Group by 一个索引字段来用于获取排序的数据，那么使用它的成本就非常低了（因为BTree索引是天然有序的）。而在实际操作中，Group by用到索引的频率很高。
其次，排除弟中弟的选择排序，分析江山图得知冒泡排序和插入排序的时间复杂度，在最好情况和最坏情况下差了一个指数级别，这个地方有很大的优化空间让大神们发挥。...希尔优化思路：所以，希尔就是从这个点着手优化的，先将整个数组进行宏观调控，使用分组的方式，分组策略使用一个递减序列，每组依然使用插入排序算法进行组内排序，最后将分组都组合起来，这样局部宏观调控之后每组都有序即局部有序...，局部调控的效果是可喜的（看看下图一个完全倒序数组第一遍宏观调控的效果）；一直分组下去，直到分组为1，组内就是全部元素了，分组越少，组内成员就越多，局部有序元素就越多，当分组为1的时候，全部元素都是一组...希尔排序 图解动图： 颜色相同的代表同一组 最后一遍是插入排序，微调（具体的看上一篇朋友） 第三遍 分组 h=2/1，即分组为1，只有一组，也就是本数组全部进行插入排序 ?...如果我们每次选择最后一个元素作为pivot，那每次分区得到的两个区间都是不均等的。我们需要进行大约n次分区操作，才能完成快排的整个过程。
为什么推荐使用自增ID作为主键，而不推荐使用UUID？ InnoDB设计者如何设计高效算法，快速在一个页中搜索记录。 正文开始！...引入InnoDB页 对于MySQL的任何存储引擎而言，数据都是存储在磁盘中的，存储引擎要操作数据，必须先把磁盘中的数据加载到内存中才可以。 那么问题来了，一次性从磁盘中加载多少数据到内存中合适呢？...所以InnoDb设计者想出了一种绝妙的搜索方法，把数据页中的所有记录（包括伪记录）分成若干个小组，每个小组选出组内最大的一条记录作为“小组长”，接着把所有小组长的地址拿出来，编成目录。...为了使这种方案最大程度上发挥它的检索效率（不能随便分组，毕竟一个数据页分成一个组或者每条记录独占一个分组跟遍历也没什么区别），所以InnoDB的设计者规定了如下分组方案： Infimum伪记录单独分成一个组...所以我们再扩充一下行格式： 行格式v3 小组长的n_owned值是组员的个数（包括自己），组员的n_owned值就是0。 接下来我们向表中多添加几条数据，看看分组到底是什么回事儿？
常见使用场景：仿懂车帝，汽车之家分组图片查看器；仿QQ联系人分组，可以折叠和伸展；以及复杂分组页面…… 添加了object同步锁处理adapter中data添加，获取和移除等方法，有效避免多线程或者其他操作导致数据错位或者偶发性...主要操作步骤 在onCreateViewHolder中根据viewType参数，也就是getItemViewType的返回值来判断需要创建的ViewHolder类型 在onBindViewHolder方法中对...有时候，在分组控件中，有的组不想显示header，有的组不想显示footer，那么这个时候就不太灵活。能否使用一个开关方法来控制header和footer的显示和隐藏呢？...既然是分组adapter，首先是获取组的索引，然后通过组的索引来判断type的类型，最后在返回具体的itemType类型。...方法中 这个方法中主要做两个事情，第一个是设置组中的header，footer，还有children的点击事件，并且需要返回具体的索引，包括组索引，和组中孩子的索引。
从实验者的实验流程看，在实验前，圈定进入该实验的流量，然后确定用于刻画实验流量的指标，最后调用AA分组，为其将流量分成合理的实验组和对照组。...这一过程中我们拒绝了正确的原假设，所以第一类错误是“弃真”。 第一类错误在实际操作中表现为：实验结论显示我的新策略有用，但实际上我的新策略没有用。...幸运的是，对于抽样的不确定性，在统计学中，我们有一套方法来量化这种不确定性到底有多大，这便是显著性水平（α）存在的意义。...假设我们要监控特定实验的关键业务指标： 图6.序贯检验方法表明，在图B中确定了我们的处理组与对照组之间的显著差异。 相反，在图A中未发现显着差异。...Adaptive分组方法可以在只分组一次的情况下，让选定的观测指标在分组后每组分布基本一致，可以极大的缩小相对误差 ---- 5 一些厂子工程化实践 5.1 58招聘推荐系统 AB Test 参考文章
简单查询语句的书写与执行顺序 查询语句书写 查询出 emp 表中id 在 3~6 的员工详细信息 思路：从emp 表中，查 id 大于3 且 小于 6 的数据 ?...group by 分组 分组之后应该做到最小单位是组，而不应该再展示组内的单个信息 MySQL 中分组之后，只能拿到分组的字段信息，无法直接获取其他字段信息 但是你可以通过其他方法（如：聚合函数）间接地获取...分组相当于打包，聚合函数可以对包里每一个元素进行处理，最终拿出想要的 刚开始查询表，一定要按照最基本的步骤，先确定是哪张表，再确定查这张表也没有限制条件，再确定是否需要分类，最后再确定需要什么字段对应的信息...min avg sum count 能够获取到分组之后除了分组依据以外的字段，将该字段作为函数的条件 # 强调:只要分组了，就不能够再“直接”查找到单个数据信息了，只能获取到组名 # 2.获取每个部门的最高工资...（推荐使用能够标识数据的字段，比如id字段） select post,count(id) from emp group by post; group_concat 分组拼接记录字段 能够获取到分组之后除了分组依据以外的字段
定义中的函数在推荐系统中一般被称为 “推荐系统模型”。 推荐系统架构 提到 “系统”，那自然是个有机整体，其中一般会包括多个组成部分。...推荐系统从大的层面来看主要包括两个方面： 数据和信息: 用户、场景、商品信息的定义、组成是什么？如何获取信息？如何处理、更新信息？如何传输、存储信息？ 模型和算法: 如何选择模型、算法？如何训练？...相对可操作的方法,可能是首先对用户分组（根据购买额或其他特征），然后对不同分组赋予权重。 一种特例是，偏好系统 A 的用户只是稍微偏好一点点，但偏好 B 的用户非常不喜欢 A。...对这种情况，即使偏好 A 的票数高于 B 的，也应该选择 B 而不是 A。 最后，当改进这个系统时，重要的是知道用户为什么偏好某一个。所以将满意度分解成更小的组件有助于系统的改进。...C- 分别表示这些组（即参考排序中能确定顺序的组）预测结果中顺序正确和顺序错误的组数，Cu0 表示参考排序（Label）有序但是预测结果一样（Item 之间无区别）的组数。
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