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
问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
数据结构就是为工作选择正确的工具。您需要以有序的方式存储数据，还是只需要能够快速存储和检索数据？什么对您的用例更重要：数据结构执行的速度有多快，或者它占用多少内存？不同的数据结构都有优点、缺点和用例，这就是存在不同数据结构的全部原因！
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
python 中的索引从 0 开始。在上面的块中，整数 6、4、1、5、9 是数组元素，0、1、2、3、4 是各自的索引值。
在本文中，将分享一些常见的编程面试问题，这些问题来自于不同经验水平的程序员，囊括从刚大学毕业的人到具有一到两年经验的程序员。
由于12+1 = 13，6+7 = 13，所以最终的输出结果（输出的是下标）如下：
1、首先需要从slot中取出tuple值，HeapTupleTableSlot.tuple
最近学习使用 React 开发课程项目，作为刚接触React的新人，其中遇到一些解决方式很简答，但却也需要花时间去寻找答案的问题。本着为新人节约时间的目的，才有了这篇文章。注释，此样式文字说明其内容引用自官方文档内容。
最近看一篇文章，里面涉及到使用roaring bitmaps来推送用户广告并通过计算交集来降低用户广告推送次数。本文给出roaring bitmaps的原理和基本用法，后续给出原文的内容。
1.前言 最近学习使用 React 开发课程项目，作为刚接触React的新人，其中遇到一些解决方式很简答，但却也需要花时间去寻找答案的问题。本着为新人节约时间的目的，才有了这篇文章。注释，此样式文字说明其内容引用自官方文档内容。 2.合理定义组件 state 古语云，知其然知其所以然。在正式使用 React 前，理解其设计理念对于开发应用是十分有必要的，先来看看 React 的一些理念。 React 的众多优点之一是它让你在编写代码的时候同时也在思考你的应用。 React 官方文档的这句话，在应用拆分为
这份面试资源主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容我们都列出了一些最常被问到的热门问题，并且在每个题目后给出了可以参考的解决思路和代码，因为题目较多，我们没有罗列所有的方法和代码，只给出了访问地址。相信大家在掌握了这些内容后，一定可以提升实力、信心大增。
之前快速排序一个缺点，就是使用递归算法对规模非常大的数据项进行排序可能会引起栈溢出，导致存储错误。
在Java中，表用于将数据排列成列和行。列是表中水平排列的空间，而行是表中垂直排列的空间。列和行之间的交点称为单元格，用于保存单条数据。
Python 今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Leonie Monigatti 翻译：欧阳锦 校对：王可汗 你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。 你会如何在英语词典中查找一个词呢？ 一个更快的方法是在中间打开，然后决定是在字典的前半部分还是后半部分继续搜索。 这种方法是对二分搜索算法的一种宽泛描述，这种算法在一个排序的元素列表
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。 最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。 如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。 如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。 瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。
例:数组num={2, 7, 17, 26, 27, 31, 41, 42, 55, 80} target=72.求得元素下标值为:{5,6}
上一篇文章咱们已经聊过「 冒泡排序 」和「 插入排序 」了，今天我们来看一看「 选择排序 」。「 选择排序 」虽然在实际应用中没有「 插入排序 」广泛，但它也是我们学习排序算法中必不可少的一种。「 冒泡排序 」和「 插入排序 」都是在两层嵌套循环中慢慢比较元素，不停的调整元素的位置。而「 选择排序 」就比较直接了，属于不出手则已，一出手，相应的元素就必须要到位，元素的位置就不会再变了。
【新智元导读】很多人都想知道，谷歌、微软、Facebook 这样的顶级科技公司，在面试大数据机器学习工程师时会问些什么问题。可惜的是，这些公司的面试者事先都要签保密协议，不允许把面试题目泄露出去。不过美国一家做企业点评与职位搜索的职场社区 glassdoor 还是想方设法搞到了面试题目。让我们现在就揭开这层神秘的面纱吧! 一般性问题 苹果 1.假设你面临着数百万用户，每个用户有数百笔交易，涉及成千上万种产品。你如何对这些用户进行有意义的分类？ 微软 2.请描述一个你参与的项目，讲讲它有什么独特之处。 3.如
选自Learndatasci 机器之心编译 参与：李泽南 来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。另外，如果你想转行成为一名数据科学家，这里也有一份实践指南（如何转行成为一名数据科学家？） 通用问题 苹果 1. 如果你
来自 Glassdoor 的最新数据可以告诉我们各大科技公司最近在招聘面试时最喜欢向候选人提什么问题。首先有一个令人惋惜的结论：根据统计，几乎所有的公司都有着自己的不同风格。由于 Glassdoor 允许匿名提交内容，很多乐于分享的应聘者向大家提供了 Facebook、谷歌、微软等大公司的面试题。我们把其中的一部分列出以供大家参考。
课程内容 Ø Charts & Graphs 你平时关注自己的体重吗？Weight Tracker使得你可以随时跟踪自己的体重，并且提供几种体重发展趋势的视图。它是一个基于Pivot控件的、具有三条Pivot Item的应用： ➔列表-测量体重的原始数据列表，支持数据的添加和删除。连续数据记录所体现的体重增减趋势通过上升/下降箭头来表示。 ➔图-在一个折线图上绘制我们体重随时间变化的曲线，同时，可以显示我们在应用程序的设置页面中定义的目标体重。我们可以浏览所有的数据，或者根据自身的需求缩小浏览
11、cvSetCaptureProperty：设置CvCapture对象的各种属性；
OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块
1.机器学习常用的分类算法，Logistic回归，SVM，Decision Tree，随机森林等相关分类算法的原理，公式推导，模型评价，模型调参。模型使用场景
你如何在英语词典中查到一个词？我知道你不会按照这种方法做：从第一页开始，翻阅每一个词，直到找到你要找的那个词——当然，除非你的词是 "土豚"（aardvark）。但如果你要找的词是 "动物园"(zoo)，这种方法会花很长时间。
1数组的概念 2数组的定义 2.1动态初始化 2.2静态初始化 3数组中的内存划分 4两个数组指向一个地址 5两个常见问题
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
从 3 月 28 日内推投递简历开始, 经历 7 轮面试, 在 5 月 17 日收到录用意向书. 和大家分享一下面试的经历和个人的一些看法. 简历筛选一面. 面试官花名执衡, 是 ng-zorro-antd 的主力开发者之一. 因为这个部门在开发 ng-zorro-antd, 而我的 GitHub 上也有一些前端组件开发的项目, 所以基本上都是围绕这一方面问的. 讲了一下印象最深刻的一个组件的设计, Dialog, 讲了讲 API 的修改和组件之间的解耦 DatePicker 是怎么实现的 如何实现一个 c
您如何找到其元素的总和？好吧，解决方案是一个array.reduce（）方法。Array.prototype.reduce（）函数可用于遍历数组，将当前元素值添加到先前项目值的总和中。
Javascript中的数组和数组对象一直都是编程人员优化的主要目标，一般来说，数组只会包含一些基本类型数据，比如说32位整数或字符等等。因此，每个引擎都会对这些对象进行某些优化，并提升不同元素类型的访问速度和密集型表示。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
collection 接口list接口元素是有顺序的，元素可以重复因为每个元素有自己的角标（索引）set接口元素是无序的，且不可以重复（存入和取出的顺序不一定一致），线程不同步，数据不能单独访问。
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
CPU 根据程序寄存器(PC)加载指令,详码,执行,写回,并对程序计数器更新,周而复始。
在快节奏的云原生开发领域，Spring Boot 凭借其敏捷性和简洁的工作流成为了广受欢迎的框架。然而，高效的配置管理依然是影响部署效率和持续维护的关键因素。传统上，复杂的配置会被固化在应用程序的代码中或者通过外部文件来进行管理，这给 Kubernetes 这样的环境带来了挑战，因为在这些环境中，适应性是关键。
举个例子：在一开始，如果默认的长度为10的数组已经装满了，在装满的情况下，我一次性要添加100个数据 addAll，很显然 10扩容1.5倍 变成15，还是不够，怎么办？ ——> 此时新数组的长度，就以实际情况为准，就是110（100+10）
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的50个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这些面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
原作者: 2016 Nicolas P. Rougier MIT协议 翻译版权归我所有
Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。每道题都提供参考答案，希望能够帮助你在2019年求职面试中脱颖而出，找到一份高薪工作。这100道面试题涉及Python基础知识、Python编程、数据分析以及Python函数库等多个方面。
原文地址：http://www.iteye.com/topic/539465 Hashmap是一种非常常用的、应用广泛的数据类型，最近研究到相关的内容，就正好复习一下。网上关于hashmap的文章很多，但到底是自己学习的总结，就发出来跟大家一起分享，一起讨论。
MergeTree引擎以及隶属于MergeTree引擎族的所有引擎是Clickhouse表引擎中最重要, 最强大的引擎.
数独，是源自18世纪瑞士的一种数学游戏，是一种运用纸、笔进行演算的逻辑游戏。玩家需要根据9×9盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个粗线宫内的数字均含1-9，不重复。这是一种老少皆宜的游戏，想必很多读者都玩过吧。
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
算法是基础，小蓝同学准备些总结一系列算法分享给大家，这是第5篇《二分查找》，非常赞！希望对大家有帮助，大家会喜欢！ 前面系列文章： 归并排序 #算法基础#选择和插入排序 由快速排序到分治思想 算法基础：优先队列 二分查找，就和他的名字一样，把一个数组找到他的中间的值和我想要找的值，进行对比，这个时候可以分为三种情况 1、比中间值大，我就到中间值到最大值的范围内去找。 2、比中间值小，那就去最小值和中间值之间去寻找。 如果正好相等那恭喜你找到了。然后照这个思路不断的递归迭代就可以确定是否有对应的值了。
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