4年人力资源从业经验,情报学硕士,主要内容涵盖python、数据分析和人力资源相关内容
2. 全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义;
随着 Material Design 的流行,卡片式 UI 已经成为现代 web 设计的一部分。尤其是你在提供一个汇总归档信息的界面时。 卡片是提供详细信息的入口。 我们的用户体验设计团队最近重新设计
jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库,jieba 支持三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式,下面是三种模式的特点。
txt= open(“D:\\三国演义.txt”, “r”, encoding=’utf-8′).read()
Python采用基于值的内存管理模式,相同的值在内存中只有一份。这是很多Python教程上都会提到的一句话,但实际情况要复杂的多。什么才是值?什么样的值才会在内存中只保存一份?这是个非常复杂的问题。
(1)微观层次的数据挖掘,主要在移动对象轨迹数据内部,从采样点及采样时间的分布上来研究移动对象的活动特征。其包括轨迹的聚类分析、轨迹的分类分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的索引建立。
我们已经在使用模式构建系列研究了各种优化存储数据的方法。现在,我们从另一个角度来看看模式设计。通常,仅仅存储数据并使其可用还不够。当我们可以从数据中计算出值时,数据会变得有用的多。最新Amazon Alexa的总销售收入是多少?有多少观众看了这部最新的大片?这类问题可以从数据库中存储的数据那里得到答案,但必须进行计算。
输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。
任务的绑定的执行器,任务触发调度时将会自动发现注册成功的执行器, 实现任务自动发现功能; 另一方面也可以方便的进行任务分组。每个任务必须绑定一个执行器, 可在 "执行器管理" 进行设置;
数据访问具有局部性,符合二八定律:80% 的数据访问集中在 20% 的数据上,这部分数据也被称为热点数据。
今天给大家带来的是WSDM 2022上eBay中稿的一篇文章,题目为《Sequential Modeling with Multiple Attributes for Watchlist Recommendation in E-Commerce》。过往的序列推荐或者行为序列建模,更关注的是在物品层面的偏好情况,而本文将重点放在物品属性之间的相关性上,建模用户在具体属性上的偏好,提出了Trans2D来建模不同物品不同属性之间的相关性,一起来看一下。
在项目研发支持过程中,经历如上障碍和痛苦。我们决定做一个完全独立、简单易用,与APP版本、系统版本、系统平台无任何关系的性能平台。
由于微服务间通过RPC来进行数据交换,所以我们可以做一个假设:在IO型服务中,假设服务A依赖服务B和服务C,而B服务和C服务有可能继续依赖其他的服务,继续下去会使得调用链路过长,技术上称1->N扇出
在十一月初,腾讯就官宣了一则消息,腾讯WeTest明星工具-PerfDog面向全球发布。官宣介绍如下:https://wetest.qq.com/lab/view/475.html。我在看到该新闻时,有种大开眼界的感觉,移动端的性能测试原来可以这么简单。今天闲暇之余,来了一波初探,简单体验了一番。
前面,关于不分大小写批量统计关键词的文章《n个关键词,还大小写不一,咋统计?》里提到,里面所使用的方法还有进一步优化的空间,今天我们就继续用这个例子,讲一下算法优化的问题。给大家在使用PQ解决问题需要提升运算效率时提供一些参考。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
2、使用count()计算所有项目,要计算一个项目的出现次数可以简单地使用列表理解和count()方法。
当一个领域的规模越来越大,每年发表的论文越多越多时,对于该领域来说,是好事还是坏事呢?
Pandas-11. 文本操作 以如下代码作为例子: s = pd.Series(['Tom ', ' William Rick', 'John', 'Alber@t']) lower() 将Series/Index中的字符串转换为小写 upper() 将Series/Index中的字符串转换为答谢 len() 计算字符串长度 strip() 从Series/Index中的字符串中两侧删除空白字符 split() 用给定的模式拆分字符串 cat(sep=' ') 用给定的模式连接Series/I
List.Generate(initial as function, condition as function, next as function,optional selector as nullable function)as list
我们常常会在管理中遇到这样的问题,超市如何能通过用户购买数据来提高利润。如何将数据转化为利润,用好这些数据。 我们这里提出一种关联分析方法,可以从用户的购买数据中得到,其一般购买了商品A的同时,也会对商品B有需求,而一旦将A和B捆绑或靠近在一起销售,并以一定的折扣来刺激消费,这样能够得到更可观的销量。那么如何能够找到频繁出现被人购买的商品,并且从中抽取出若干件商品的关联关系,这就是我们今天要讨论的问题。 假设已经有了一份数据集,其中的每条记录都是一人次用户购买的商品清单。 使用Apriori算法进行关联:
AlDente for mac是一款调节 macOS 充电量阈值的小工具,它可以限制mac最大充电百分比。
gRPC 是一款高性能、开源的 RPC 框架,产自 Google,基于 ProtoBuf 序列化协议进行开发,支持多种语言(C++、Golang、Python、Java等) gRPC 对 HTTP/2 协议的支持使其在 Android、IOS 等客户端后端服务的开发领域具有良好的前景。 gRPC 提供了一种简单的方法来定义服务,同时客户端可以充分利用 HTTP2 stream 的特性,从而有助于节省带宽、降低 TCP 的连接次数、节省CPU的使用等。
Redis开创了一种新的数据存储思路,使用Redis,我们不用在面对功能单调的数据库时,把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上,而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作.
因此,对开发的Android应用,必须对其进行性能测试,不然将会直接影响用户体验。
for 循环语句普遍存在多种常见的高级编程语言,在 Python 中地位尤为重要,何以见得?学然后即知。
1、推荐机制,在小视频源码开发短视频推荐功能的时候,需要设计为不重复推荐给用户已经看过的视频,如果需要实现该功能,一定是需要把观看记录保存起来,可以用数据库,Redis缓存的集合来存储观看记录,然后在获取数据的时候来去掉已看过的数据,然后在数据库里查询返回给客户。
问题:通过装饰器实现单例模式,只要任意一个类使用该装饰器装饰,那么就会变成一个单例模式的类。意味着这个装饰器是通用的。
性能查看工具JProfiler,可用于查看java执行效率,查看线程状态,查看内存占用与内存对象,还可以分析dump日志.
可以在官网直接下载,个人建议下载离线包,虽然大一些,但是很方便。也可以在我这直接下载
Redis 是一个高性能的 key-value 数据库,由于其易用、性能高、扩展性好等特点,已经成为后端内存数据库的业界标准。使用 Redis 进行日常开发时,最常使用的数据结构应当是 String,但 String 也不是"万金油",使用不当也会造成很多内存上的浪费。本文会解析 String 数据是如何保存的,并分析其占用内存的原因,以及说明如何减少内存的使用。
WebRTC之所以可以优秀的完成音视频通讯,和它本身的丢包重传机制是密不可分的,今天我们就来看看其中的奥秘。
概念:计算及是根据指令操作数据的设备,具有功能性和可编程性。 发展:参照摩尔定律(Moore’s Law),表现为指数方式。 程序设计:计算及可编程性的体现。 程序设计语言:一种用于交互的人造语言。 编程语言的执行方式:编译和解释。 编译:将源代码一次性转换成目标代码的过程。 解释:将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行的过程。 静态语言:使用编译执行的编程语言,如C、C++、Java 脚本语言:使用解释执行的编程语言,如Python,JavaScript,PHP 程序的基本编写方法(IPO):Input输入 Process处理 Output输出
上一篇《feed流拉取,读扩散,究竟是啥?》关于feed流的拉取还是推送,只写了一半“拉取”,今天把另一半“推送”(写扩散)的坑填完。
摘要:监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理,让我们一起来探索一下
Face Recognition API face_recognition包 模块内容 ---- 1 face_recognition.api.batch_face_locations(images, number_of_times_to_upsample=1, batch_size=128) 源码 使用cnn面部检测器返回图像中二维人脸的边界框数组,如果您正在使用GPU,这可以更快的给您结果,因为GPU可以一次处理批次的图像。如果您不使用GPU,则不需要此功能。 参数: images - 图像列表(每个
那这个文件内如此多的设备哪些是物理硬盘呢?只要达到下面两个限制条件就判定为物理硬盘。
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树,可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。
微博,微信朋友圈,Pinterest是典型的feed流业务,系统中的每一条消息就是一个feed。
我以前很崇拜那些能修复各种软件缺陷的“救火”高手。很多年前,我还是一个维护遗留系统的团队的普通开发人员。那时,团队的每个开发人员,都轮流带一个7x24小时开机的手机,处理用户问题。团队里有一位英雄。他戴眼镜,经常身穿一件白大褂。我们要是有搞不定的生产事故的各种疑难杂症,就会找他。
有时候需要查看一下二进制的日志文件,也就是binlog日志,那么这些命令都是怎么样的呐,作者通过摸索。探讨了一下,总体如下:
关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系,也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如,购买鞋的顾客,有10%的可能也会买袜子,60%的买面包的顾客,也会买牛奶。这其中最有名的例子就是"尿布和啤酒"的故事了。
正则表达式可以拼接,如果A和B都是正则表达式,那么 AB也是正则表达式.如果字符串p匹配A并且另一个字符串q匹配B, 那么pq可以匹配 AB.这就构成了由简单构建复杂的基础.除非:
ShredOS 是一个 即用(Live) Linux 发行版,它的唯一目的是清除驱动器的全部内容。它是在一个名为 DBAN 的类似发行版停止维护后开发的。它使用 nwipe 应用,它是 DBAN 的 dwipe 的一个分叉。你可以通过下载 32 位或 64 位镜像,并在 Linux 和 macOS 上使用 dd 命令将其写入驱动器来制作一个可启动的 USB 驱动器:
答:微博,微信朋友圈,Pinterest是典型的feed流业务,系统中的每一条消息就是一个feed。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量,例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能,局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量,提高可读性。
用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现(keyword co-occurence)分析时,你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑,或是从坑里爬出来。
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