对于每个平面空间的像素点坐标（x，y）， 随着角度θ的取值不同，都会得到r值， （%+++%要点.B）而对于任意一条直线来说，在极坐标空间它的（r，θ）都是固定不变的， 则对于边缘图像的每个平面空间坐标点可绘制极坐标的曲线如图所示：
这一题思路同样直接，要最充分的利用其额外的石头来填满包，那么我们就要用它们来填充最贴近装满的包。
本文介绍了对月销售订单历史记录的汇总统计，包括对订单金额、订单数量、产品信息、客户信息、销售员信息的统计，并分析了汇总数据的趋势变化。同时，本文还提供了对历史记录进行查询和过滤的方法，以及导出到Excel表格的示例代码。
版本号：LMAGmodRTUv77
这一题思路还是比较直接的，就是直接统计一下所有的前缀字符，然后看一下words当中各个前缀字符出现的频次，然后相加即可。
这一题也还好，就是一个累积矩阵，不过由于x长度很长，所以我们不得不去除掉所有没有真实值的坐标，仅仅对出现了矩阵的x坐标进行记录。
软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标：
这一题思路上很直接，就是直接计算两个数字的最大公约数，然后看一下这个最大公约数有多少个约数即可。
TCP_NODELAY是用来禁用Nagle’s Algorithm的。Nagle’s Algorithm设计的目的是提高网络带宽利用率，其做法是合并小的TCP包为一个大的TCP包，避免过多的小的TCP的报文的TCP头部浪费网络带宽，操作系统默认是开启这个算法的，如果开启这个算法，TCP/IP协议栈会累积数据，直到以下条件满足，才会将数据真正发送出去。
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这一题只要统计每一个位置上出现的所有的颜色，然后将包含了所有3中颜色的位置进行一下计数即可。
中文的leetcode果然和我犯冲，这次比赛又是桑心的一逼，题目倒还好，虽然第二第三题卡了一会，但是好歹都做出来了，但是最坑的是第四题居然比赛的时候没做出来，然后比赛结束之后10分钟给搞定了。。。10分钟，就差这10分钟。。。
今天和业务同学聊一个数据存储需求，也想出了几种不同的方案，可以作为工作中的一些参考。
这次的比赛真心被伤到了，第一名的大佬6分钟就搞定了4道题，然而我却有两道题没有搞定，第三题倒还好，思路一开始想歪了，后来看了大佬的解答之后修正了思路之后还是基本没啥难度的，不过第四题就有点尴尬了，到现在还没能搞定。
这一题其实就是考察一下区间的覆盖，我们只要先将tiles进行一下排序，然后考察以每一个tile的开头作为起点时，能够覆盖住的格数，然后取最大值即可。
HydroSHEDS is a mapping product that provides hydrographic information for regional and global-scale applications in a consistent format. It offers a suite of geo-referenced datasets (vector and raster) at various scales, including river networks, watershed boundaries, drainage directions, and flow accumulations. HydroSHEDS is based on elevation data obtained in 2000 by NASA's Shuttle Radar Topography Mission (SRTM).
在营销活动中，A / B测试能用于优化落地页，为其吸引更多流量，并将这些流量转化为有效线索。据统计，A/B测试能为B2B企业的落地页新增30%~40%的线索，电子商务则为20%~25%。借助此类工具，企业能获得更多销售机会，从而赢得市场竞争。
POJ 刷题系列：1083. Moving Tables 传送门：POJ 1083. Moving Tables 题意： 一条走廊，两栏房间。搬运工每次从房价i移动到房间j需要10分钟，给定一系列的
这一题应该是有比较巧妙的方法的，不过这里我们的思路十分的暴力，直接一个二重循环搞定了……
习惯使用spark-submit提交python写的pyspark脚本，突然想开发基于springboot开发java spark代码。在实际开发工程中，由于对springboot不熟，遇到了很多问题，好在最终都解决了。以下记录了一些问题及其解决方法。
这一题其实也简单，要使得两次反转之后是同一个数，其充要条件事实上这个数最后没有多余的0，因此我们只需要考虑一下其关于10的余数即可。
服务级别协议，是 IT 服务提供方和客户之间就服务提供中关键的服务目标及双方的责任等有关细节问题而签订的协议。既然名为协议，通常就是用法律术语完成，其内容包含所提供服务的范围和质量。
这一题思路上是比较直接的，就是看连续的k个元素当中有多少个W的元素，遍历所有长度为k的窗口，找到其中的最小值即可。
这一题的话按照题意直接减就行了，倒是没啥难度，不过通过整除求余的方式稍微优化一下计算量。
参考链接： 使用Python卷积简介 python 卷积函数 What is a convolution? OK, that’s not such a simple question. In
在本文[1]中，我们将首先了解数据并行（DP）和分布式数据并行（DDP）算法之间的差异，然后我们将解释什么是梯度累积（GA），最后展示 DDP 和 GA 在 PyTorch 中的实现方式以及它们如何导致相同的结果。
在上文图形化开放式生信分析系统开发 - 4 生信分析流程的图形化设计 讨论了生信分析pipeline的图形化，如何用图形的方式显示生信pipeline，但是pipeline脚本按照变量的形式保存之后，如何运行，在什么环境下运行？是本文要解决的问题。
日前美团CEO王兴在Q1财报电话会议上回答相关问题时提到三点：第一，无人配送可以提高配送效率，降低配送成本；第二，美团拥有业界领先的自主研发能力，配送车已达到L4级别，并将持续投资无人配送；第三，美团的无人配送车已在开放道路运行，并会持续将安全作为首要前提。
kafka是用来干嘛的？ 一个系统通常拥有许多的应用场景，比如聊天，购物，前端交互等，每个场景的数据进行单独分析的时候需要有各自的队列来搜集数据，然后分发给各自的后台来处理数据，各自的维护成本大，kafka则可以用来解决这些问题，它提供了多个数据的入口，并可以分发给下游多个地方消费
我们分别在windows系统和linux系统上使用代码做以下操作： 输出"HelloWorld"十次，每次输出后暂停500毫秒。
又是只做出两题的一天，唉，心累成疾，不过所幸结果还算勉勉强强，不至于太过丢人吧，唉……
第一题其实没啥好说的，只要考察每一个元素左侧的最小元素，如果最小元素都比该元素大，那么必然无法成立，反之就是这个元素作为较大值时能够取到的最大差值。
一辆Uber的无人驾驶测试车在美国亚利桑那州夜间撞人致死事件，让产业界开始思考非常重要的问题：无人驾驶汽车开发社群是否应该更着重软件仿真，而不是积极累积数百万英哩的实际道路行驶测试？ 能提供仿真软件工具的西门子(Siemens)一定也很希望产业界能继续提高对模拟技术的关注，而就在Uber无人驾驶汽车意外发生的十天之后，该公司很巧合地在一场于美国芝加哥举行的技术研讨会上发表了为自动驾驶系统所设计的最新仿真软件工具。该公司声称，其仿真软件能将实体原型的需求量最小化，并大幅降低无人驾驶汽车安全性必须的实际道路
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
在 IoT 场景中，通常面临设备数量庞大、数据产生速率高、累积数据量巨大等挑战。因此，如何接入、存储和处理这些海量设备数据就成为了一个关键的问题。
数据集包含“省/州”变量，但我们要在“地区”等级汇总数据。在此之前，我们需要稍微整理一下数据。
此文选自Google大神Tyler Akidau的另一篇文章：Streaming 102: The world beyond batch
随着物联网的应用及智慧产业的爆发，“大数据”这个词汇再次高频度地出现在人们的视线中，围绕大数据做文章也相应催生出了农业大数据、工业大数据、健康大数据、旅游大数据等一批行业领域的大数据概念。作为各行各业智能化变革的重要组成部分，“如何利用大数据”成为传统企业和新兴互联网厂商争相涌入的新一片蓝海。 1 合理利用大数据助力中国各产业加速发展 智慧产业的应用简单来说，需要依托传感前端的智能感知或者数据采集，经过数据筛选、分析等处理，最终根据业务需求提供服务应用的一个过程。其中，大数据起着“中枢”的作用，犹如人体五
今天给大家介绍一篇来自浙江大学侯廷军教授课题组、武汉大学陈曦教授课题组、中南大学曹东升教授课题组和腾讯量子实验室联合发表的一篇文章。该文章提出了多约束分子生成新方法MCMG，通过结合知识蒸馏（Knowledge Distillation）、条件 Transformer（c-Transformer）和强化学习（RL）来生成满足多个约束的分子。c-Transformer用于通过有效学习并将构效关系合并到有偏差的生成过程中来训练分子生成模型。知识蒸馏模型可降低模型的复杂性，便于通过 RL对其进行微调，并增强生成分子的结构多样性。实验证明，MCMG方法可以高效地遍历复杂的化学空间以寻找满足多种性质约束的新型化合物。
几十年前，制药公司主要在内部完成药物研发的大部分工作。如今，制药公司需要做的任何类型的工作，几乎都可以外包给CRO。
饮用水安全是当前社会面临的突出环境问题，直接影响到人的健康与生命安全，保障饮用水安全也是全社会关注的热点。目前中国的饮用水安全保障体系以《生活饮用水卫生标准》（GB 5749—2006）为核心，它以世界卫生组织《饮用水水质准则》为基础，同时参考了欧盟、美国等国际组织或国家的水质标准修订，对饮用水监测指标的设定、监测技术与方法均有明确规定，目前中国局部地区环境质量差，饮用水隐患多等问题突出，影响和损害群众健康，城市供水事故频发，饮水安全保障问题已经引起全国人民的广泛关注。
好久没有打比赛了，昨天兴致所至重新去打了一下比赛，惊讶地发现我居然还能够拿到国内238，全球777的排名，还是在我最后一题一开始看错题目的前提下，也算是多少有点小开心了。
•从业务中抽象及通用——如果一种业务有可能在今后重复出现，那就将其模块化，系统化（如批处理系统），发展成为平台能力
精彩内容 作为推送行业领导者，截止目前个推SDK累计安装覆盖量达100亿(含海外)，接入应用超过43万，独立终端覆盖超过10亿 (含海外)。个推系统每天会产生大量的日志和数据，面临许多数据处理方面的挑战。 首先数据存储方面，个推每天产生10TB以上的数据，并且累积数据已在PB级别。其次，作为推送技术服务商，个推有很多来自客户和公司各部门的数据分析和统计需求，例如：消息推送技术和数据报表。虽然部分数据分析工作是离线模式，但开源数据处理系统稳定性并不很高，保障数据分析服务的高可用性也是一个挑战。另外，推送业务并
Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台，是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文和将带领大家来分析Alink中 回归评估 的实现。
“流数据”是连续生成的数据，通常由某些外部源（如远程网站，测量设备或模拟器）生成。这种数据在金融时间序列，Web服务器日志，科学应用程序和许多其他情况下很常见。我们已经了解了如何在[实时数据]（06-Live _Data.ipynb）用户指南中显示可调用的任何数据输出，我们还看到了如何使用HoloViews流系统在用户指南中推送事件部分[响应事件]（11-响应_到Events.ipynb）和[自定义交互]（12-Custom Interactivity.ipynb）。
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