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动态规划篇——DP问题 本次我们介绍动态规划篇的DP问题,我们会从下面几个角度来介绍: 区间DP 计数DP 树状DP 记忆化搜索 区间DP 我们通过一个案例来讲解区间DP: /*题目展示*/ 题目名:石子合并 设有 N 堆石子排成一排,其编号为 1,2,3,…,N。 每堆石子有一定的质量,可以用一个整数来描述,现在要将这 N 堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆,合并的代价为这两堆石子的质量之和,合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻,合并时由于选择的顺序不同,合并的总代价也不相同。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
设置一个已经给定的矩阵的行列重复次数 , 根据给定的矩阵 , 进行指定的重复 , 生成新矩阵 ;
安装SQL数据库时,需要添加,修改,删除和查询数据所需的所有命令。这个备忘单样式指南提供了一些最常用的SQL命令的快速参考。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引,任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口,一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求,这样会产生大量的RPC请求,性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据,那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存: 1)面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现,不过这个缓存默认是关闭的,要用得打开。在表的层
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/383115932
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
,每个样本都是m为特征向量,模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中,每个样本到其所属类的中心的距离最小,每个样本只能属于一个类。用C表示划分,他是一个多对一的函数,k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
这道理放在编程上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数,我们大多数人想要从编程小白进阶到高手,需要经历的是日积月累的学习,那么如何学习呢?当然是每天都练习一道题目!!
题目描述 小蓝要为一条街的住户制作门牌号。这条街一共有2020位住户,门牌号从1到2020编号。小蓝制作门牌的方法是先制作0到9这几个数字字符,最后根据需要将字符粘贴到门牌上,例如门牌1017需要依次粘贴字符1、0、1、7,即需要1个字符0,2个字符1,1个字符7。请问要制作所有的1到2020号门牌,总共需要多少个字符2? 题目分析 题目代码
给定一个文件 file.txt,转置它的内容。 你可以假设每行列数相同,并且每个字段由 ' ' 分隔。
题目描述 小明对数位中含有 2、0、1、9 的数字很感兴趣,在 1 到 40 中这样的数包括 1、2、9、10 至 32、39 和 40,共 28 个,他们的和是 574,平方和是 14362。注意,平方和是指将每个数分别平方后求和。 请问,在 1 到 2019 中,所有这样的数的平方和是多少? 题目分析 题目代码
假如你是个玩具工厂的销售经理,你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁,得克萨斯州;波士顿、马里兰州;和芝加哥,伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市:丹佛,埃德蒙顿,法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
[INNER | LEFT |RIGHT] JOIN table_2 ON conditions
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库,主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库,数据以行相关的存储体系架构进行空间分配,主要适合于大批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理。
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵,新形状应该和原形状兼容。有意思的是,我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度,我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少:Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子:
数据结构和算法 链表 链表,常见的面试题有写一个链表中删除一个节点的算法、单链表倒转、两个链表找相交的部分,这个一般必须得完全无误的情况下写出来; 给出两个链表的头结点,找出这两个链表的交点。 java 中数组和链表的区别,各自优势 如何设计拥有高效的随机读取能力的的链表(跳表) 设计跳表,跳表插入开销,跳表随机读取过程 给你一个单向链表,给这个链表做K反转,例如 k=3 1 -> 2 -> 3 -> 4 -> 5 -> 6 反转后为:3 -> 2 -> 1 -> 6 -> 5 -> 4 链表长度保证为K的
本文转自『机器之心编译』(almosthuman2014) 在 reshape 函数中使用参数-1
python处理Excel实现自动化办公教学(数据筛选、公式操作、单元格拆分合并、冻结窗口、图表绘制等)【三】
最近项目中需要处理与图片相关的布局,不得不说图片这玩意真想要得到完美的展示效果还真是要费些力气。因为图片的尺寸或者比例各不相同。所以想要不同尺寸的图片有好的显示效果,你就需要找到适合的方式。
使用Python进行栅格数据处理,很多时候,我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象,这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理,然后再借助GDAL库将数据写回到文件。
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在数据库管理系统中,查询优化器是一个至关重要的组件,它负责将用户提交的SQL查询转换为高效的执行计划。在MySQL中,查询优化器使用了一个称为“成本模型”的机制来评估不同执行计划的优劣,并选择其中成本最低的那个。本文将深入探讨MySQL的成本模型,以及如何利用这一知识来优化查询性能。
棋盘问题 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Total Submissions: 44012 Accepted: 21375 Description 在一个给定形状的棋盘(形状可能是不规则的)上面摆放棋子,棋子没有区别。要求摆放时任意的两个棋子不能放在棋盘中的同一行或者同一列,请编程求解对于给定形状和大小的棋盘,摆放k个棋子的所有可行的摆放方案C。 Input 输入含有多组测试数据。 每组数据的第一行是两个正整数,n k,用一个空格隔
题目描述 图片旋转是对图片最简单的处理方式之一,在本题中,你需要对图片顺时针旋转 90 度。 我们用一个 n \times mn×m 的二维数组来表示一个图片,例如下面给出一个 3×4 的 图片的例子:
本文介绍了随机化主成分分析(Randomized PCA)在去噪、降维、数据压缩、流形学习等领域的应用,并分析了在分布式计算环境下,Randomized SVD 算法在处理大型数据集的去噪、降维任务中的优势。
1、如果随机数已经被找到,那这次比赛将在没有任何悬念的情况下结束,也就是最后的胜利者。
用全球新闻报道去分析、观察乃至预测人类社会是一种什么样的情况? 由谷歌理念所倡导的GDELT项目旨在创建一个实时、开放的世界新媒体资料索引库,与全世界一同分享以编码形式存在的源数据。GDELT库是世界上最大的关于全球化社会的开放数据集,它的复杂性、增长率和分析负荷,使得对数据的理解和获取具有特别的挑战。GDELT多元的用户群和应用范围意味着其访问模式难以有章可循——各式各样的查询仅通过一次分析便可获取几十条相关信息,完全不同于传统索引数据库的使用方法。 由于从每篇文章中归纳出的主题和情感种类逐渐增多,GDE
自从开始做公众号开始,就一直在思考,怎么把算法的训练做好,因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此,我现在想做一个“365算法每日学计划”。
首先,两个矩阵要是想相乘需要满足,第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数 满足的话就可以相乘得到新的矩阵了
到目前为止,我们主要关注使用 NumPy 访问和操作数组数据的工具。本节介绍与 NumPy 数组中的值的排序相关的算法。
给定两个矩阵A和B,要求你计算它们的乘积矩阵AB。需要注意的是,只有规模匹配的矩阵才可以相乘。即若A有Ra行、Ca列,B有Rb行、Cb列,则只有Ca与Rb相等时,两个矩阵才能相乘。
首先,从字面意思来看,数组好像是一堆数字组成的集合。其实数组是一种数据结构,用于存储一系列具有相同数据类型的值。它可以在单个变量名下存储多个值,每个值可以通过数组中的索引(位置)来访问。 数组可以是一维的,也可以是多维的,其中一维数组是线性的,而二维及更高维的数组则是多维的。 数组在计算机编程中是非常常见的数据类型,因为它们可以方便地存储和访问大量数据。
遇到的一道算法题:已知矩阵内的元素,每行 从左到右递增;每列 从上到下递增;给定一个数字t,要求判断矩阵中是否存在这个元素。
用n个不同的拉丁字母排成一个n阶方阵(n<26 ),如果每行的n个字母均不相同,每列的n个字母均不相同,即每个字母在任一行、任一列中只出现一次,则称这种方阵为n*n拉丁方或n阶拉丁方。
题目描述 小明到X山洞探险,捡到一本有破损的武功秘籍(2000多页!当然是伪造的)。他注意到:书的第10页和第11页在同一张纸上,但第11页和第12页不在同一张纸上。 小明只想练习该书的第81页到第92页的武功,又不想带着整本书。请问他至少要撕下多少张纸带走? 这是个整数,请通过浏览器提交该数字,不要填写任何多余的内容。 题目分析 题目代码
原文链接:https://towardsdatascience.com/5-smart-python-numpy-functions-dfd1072d2cb4
题目描述 图片旋转是对图片最简单的处理方式之一,在本题中,你需要对图片顺时针旋转90度。 我们用一个nxm的二维数组来表示一个图片,例如下面给出一个3x4的图片的例子:
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