而由于备案相关的问题 个人小站一般不会托管在国内的服务器上（仅仅是我） 所以这台服务器很长时间以来只跑了： 微信公众号的后端项目 上学那会给女票做的小说网站（没有域名直接ip解析过去的 就没备案） 总觉得不能就这样浪费...那么做什么好呢？...我当然也不例外 我一直维护着一个叫『谜之屋』的开源项目: https://github.com/Ehco1996/django-sspanel 所以我决定为这个项目搭一套的监控系统 这个系统主要分为3个部分...，包括： 他们用的系统是什么 浏览器是什么… 清楚了问题发生的原因和过程，我就可以很快的做出解决方案： 请求失败的时候 retry 用定时任务去处理失败的消息 prometheus 接着是prometheus...（普罗米修斯），这个名字很酷炫有没有，实际上普罗米修斯的功能也很酷炫，我这里只做简单的展示： 普罗米修斯可以收集和管理不同server的metrics。
U-learning听说过吗？（没听清？啥learing？这个真不知道，只听说过Q-learning） kmeans的k怎么选择，这么做效果好吗？为什么？...、Auto-Regression、Positional Encoder） 情感分析怎么做的说一下，对你后面有没有什么启发（根据项目说的，样本不均衡、评价指标等等） 别的语言会吗，java，c（本科学过，...我好多np函数用法没背下来怎么办）你让我有点惊讶，居然没记下来这些常用方法（啊这个sigmoid怎么调用来着？）...）你这又有一个bug（啊变量名写错了，改一下改一下） 跑通了，说一下思路吧（简单解释了下代码思路，理论应该是对的） 反问：表现如何？...attention知道吗，用过吗（BERT里用过，不是我写的）写一下公式（从attention说到self-attention） q、k、v是啥意思（解释了一下）qk可以用别的方法代替吗（可以，只要是计算距离的方法就行
举例而言，当理解一个公式的基本含义之后，应该这样进行拓展：公式是怎么来的？公式中的每个成分代表的真实含义是什么？公式中的什么成分可以做些改变？这种改变会导致结果发生什么样的变化？...其他公式与这个公式有什么相同之处，又有什么不同之处？这个公式可以用来干什么？ 在拓展时可以借助比喻、内在化、图表标记这些方法建立联系。...怎么做才能更好地应用知识呢？书中有一个方法非常值得借鉴：以项目为基础的学习。比如学习编程的时候，自己动手设计一个小的应用程序，建一个网站。这样的学习，会使得知识真正得到应用。...在学习的过程中，可以多问自己以下几个问题： ·获取阶段的测试——我以前看过或听过这个知识吗？ ·理解阶段的测试——我理解知识的含义吗？（至少是字面上的意思。）...·拓展阶段的测试——我知道知识从何而来，与哪些知识有关系吗？ ·纠错阶段的测试——我删除了那些不恰当的联系吗？我删除了那些错误结论吗？ ·应用阶段的测试——我将知识用到实际生活中了吗？
小伙伴的提的问题有很代表性，问如何判断Excel计算错误，系统就给提醒告诉我们Excel计算错了。当看到这个问题我都蒙了，这Excel还会计算错误的？计算错误了还叫Excel。...后来仔细一想发现这个问题也对，要是谁不小心把原本计算的对的数值改错了也是有可能的。所以这位细心的小伙伴才想说最好搞个方法，可以让Excel提醒一下。这个问题可以搞定吗？当然可以。...在新弹窗口中选择“使用公式确定要设置格式的单元格“，在文本框中输入=F3< D3*E3。什么意思呢？就是指“单价”乘以“数量”不等于“订单金额”的时候，单元格字体华丽的变红吧。...任何提醒排错，用条件格式的公式法是个不错的选择。
目前在百度工作，做推荐相关的业务。前段时间我也和大家一起做了一个面试相关的开源项目，叫做小面经，这个我之后会进行介绍。 有两个问题很困扰我：我到底要和大家分享什么？我能为大家分享什么？...自知 自知之明，判断一下自己什么水平，我能拿个什么类型的offer，对自己有个初步的判断就不会被打击，要心态好。另外要不卑不亢。...希望大家都能像哆啦A梦一样，笑对秋招。 我是怎样的 对于这个循环，我自己是崩了的，面试也会存在面了很多都让等消息。只能多投简历，公司是会对整个进行排序，择优录取的。...对于offer，我认为我可能选择错了，但是自己做的选择，怎样都要走完，因此告诫大家一定要慎重选择。...Q:现在准备还来得及吗？ A: 来得及，把剑指offer刷了，把算法常用推导推一下。（当然找工作要准备一个方向） Q:请问一下做推荐一般面什么问题？
一面：40min问题+20min算法 自我介绍 LR的损失函数 手推梯度（刚开始比较紧张 写错了一点感觉 了解哪些精排算法（交叉类、wide&deep类、序列模型、多任务都说了几个 知道正则化吗(L1，...L2 他们分别有什么优势（稀疏化、防过拟合、平滑函数 知道FTRL吗（这个大概知道，公式里面有一项控制参数，有一项是L1正则化 FTRL的优势（我只知道稀疏性 知道在线学习吗（我说不太了解 然后面试官很耐心的给我讲了下...做ANN ANN用的什么框架（faiss 问faiss候选集多大（我说全量数据 然后问我数据量有多大（我如实回答 面试官觉得我的数据太小了 这个没办法 github上的项目对于这种大厂来说都是玩具 正样本和负样本怎么构造的...但是面试官教了个更好的想法 之前做的是CV 问我为什么不试试大模型（我说我刚转方向 先尝试一下搜广推 算法题： (面试官看我有算法竞赛奖 说那你一定写的很快吧 我说好久不参加了 我尽力 LC215找到数组中第...K大的元素 我第一反应建大小为K的小根堆 然后依次入堆 留下来堆顶就是 然后手撕了一下堆 复杂度nlogk 写出来后面试官问我知道快排吗 我突然反应过来 又把快排那个思路写了一遍 这个更快 反问 二面：
导读：通过借贷消费，不是什么坏事。但电商网站帮你算好的利率，是真实的吗？你自己算过吗？应该怎么算？...看起来还不错，如果真是这样的话，那么我一边借款，一边去买股票或者基金不就可以覆盖利率了吗？又是一波血赚。 如果真这么想就错了。我就问我的朋友：你每一期的资金占用成本都是5488吗？...那么按照这个还款金额，真正的年化应该是多少呢？ 实际利率计算是有现成公式的，这个涉及到货币时间价值的一些知识，公式计算如下： 其中，P为本金，F为每期现金流，r为月利率（内部收益率IRR）。...不过其他电商、银行端消费分期类的产品都大同小异，基本都不是很低，只是想借着这个事告诉大家理性对待分期，别觉得自己赚了多少，能不分期就别分期。 有话要说Q: 你被电商的利率坑过吗？...欢迎留言与大家分享 猜你想看这才是真正适合小白的教程：Python有什么用？数据化运营怎么做？ 最后2天，错过等1年，这7本计算机经典图书竟然打折了！
也罢也罢，这也让超模君知道今天该教大家什么了，那就是综合情报判断概率神器：贝叶斯公式（Bayes' Rule） 首先，我们看看它长得什么样子： 就是这么一条非常基本的定律却在数学、金融、博弈论、生命基因中有非常重要的作用...回到旅馆后，刘强西开始给自己开始做检测，心想：我健康着呢！ 是故事就会反转，测试完后，刘强西面如死灰坐在旅馆强台。。。 小天来到旅馆后，了解到刘强西的事情，心中大喊：我去，我要赶紧离职！...不过转念一想，这老板对我也不错，况且又不会传染！ 可是日常生活健康的刘强西，怎么就染上这个了呢？ 于是小天开始上网翻阅各种资料，检索各种资料（数学建模练就的文献检索能力，赞！）...贝叶斯曾说过：在没有做测纸试验之前，我们预计的发病率，P(得病) = 0.1%，这个呢，就叫作"先验概率"。...你想这是为什么吗？嘻嘻嘻 你这种情况有可能是假阳性，根据我情报小助手的推算，得病的机率只从0.1%提高到了1.86%而已。 刘强西听到后，才1.86%的可能，一下子抓住小天：你说真的吗？
小勤：我这里有一堆的地址，能不能知道哪些是医院，哪些不是？ 大海：呵呵，你自己看着这些地址能看得出来吗？ 小勤：当然不能啊，上面又没写着医院两个字。...大海：Power Query不是可以做爬虫吗？专治这种批量累人活儿。...Step-01：获取地址数据到PQ Step-02：添加自定义列，用百度搜索引擎对地址进行搜索（返回第一页，一般10-15条），这个函数非常简单，就是用Web.Contents读取网页内容。...我刷新的时候怎么出错了？ 大海：你没上网吧！ 小勤：晕！刚网断了！对了，或者是不是可以换个思路，接受再宽泛一点儿条件——只要返回第一页数据里有医院2个字的，就都算作医院就是了。...我在案例数据文件里也写了一个，你先试一下，有需要的话也可以去参考一下。 小勤：好！我试试。
于是我写出来，一运行，发现算出来的结果和苹果落地的位置不一样。 小朋友说，是不是算错了? 我说，嗯，也正常。公式这玩意给出的都是理想的状况。...不过不要紧，你看地上的苹果，我们现在已经知道它落在哪里了，也知道它最早在树上的什么地方，那我们从它所在的地方反着推理，这里也可以用到一些公式，帮我们矫正之前公式里面的一些参数，直到它运行正确。...小朋友说，那用这段程序，我们就可以知道别的苹果，下一次会掉到什么地方，对吧。 我说，是的。...我摸了摸他的头，在脑海中对我的智能手表说，先关掉这个程序吧。这时，旁边的那棵苹果树消失了。 我对小朋友说，其实这旁边的树，是一个虚拟影像。...我用传感设备，可以实时的获取整棵苹果树每时每刻的状态，这些数据就被实时的处理，并作为一个虚拟影像显示出来了，现实中的苹果树怎么动，虚拟影像就会在同一时间做同样的动作。
建一个报表，这些他提出的指标真的能很好的为产品迭代做数据依据吗？不要自然的就认为，来了啥需求就干啥。 输出数据 这个就是上文说到的场景，要了数据给了数据，要了报表给了报表。...你做的快了吧，业务需求会越来越多，毕竟高效嘛；做的慢了，还嫌你慢，后期有更快的就把你替代了。 那这一层怎么做呢？在需求前，结合自己对业务的理解，给出相应的建议，并结合建议，明确数据口径和指标公式。...很多时候，特别是刚刚接触业务没多久的时候，我们不敢去给结论，下观点，毕竟万一错了，被人说都是小事，导致一个错误决策就是大事了。 但是，反过来想想，作为一个新人，业务方会直接用你的观点吗？...我们告诉业务，针对你这个需求，结论是什么。根据这个情况，我们接下来可以做哪些事情，这些事情的步骤是什么，哪些我可以做，哪些需要你们配合，预计的收益和损失是什么。...当我们把这些都告诉业务，你说业务是不是对你另眼相看？！不仅解决了我当下的问题，还为我解决了未来的问题，有了收益评估，有了工作计划，你的KPI完成了，我的KPI也完成了。
为什么我看了一些教程，公式都有区别，最重要的是e的指数项目究竟有没有2. 傅立叶定律是传热学中的一个基本定律，可以用来计算热量的传导量。...按qgq861012的方法(不过你结果不对，因为中间积化和差公式用错了)，。 傅立叶变换分好几种的，我只知道把它展开成傅立叶级数 因为 |sin(t)| 是偶函数 求和....这个积分是不能直接计算的，因为它不满足绝对可积条件。 根据欧拉公式，cosω0t=[exp(jω0t)+exp(-jω0t)]/2。...我明白是欧拉公式；但再下一步那个16怎么得出来。...和式一共32项，而每项系数为1/2，因此加起来后是16，不太清楚后面那个函数，不知道我说的对 不对 x(jΩ)=∫(∝ -∝)x(t)e-jΩdt；为什么两个公式的自变量不同，分别有什么意义吗？.
小勤：大海，今天又看到个大神分享的Excel公式，感觉还是学不会的那种，Power Query能破吗？ 大海：这个不是跟上次那个分离金额的差不多吗？ 小勤：啊？那就是可以咯？ 大海：当然啊！...只是这个有一点点不同，上次那个用了制表符，这次用了换行符。...这个稍为特殊一点，但用Power Query照样轻松搞定（因为没有大神的原始数据，我自己造一个）： Step-1：获取数据 Step-2：按换行符分列 Step-3：逆透视 Step-4：按冒号分列...小勤：这个真是一学就会操作，那个公式是真写不出来，毕竟人家是MVP，我把基本的函数练习好就不错了，用想这种神公式的时间，我可以多学学PQ，然后再学其他BI组件。 大海：嗯。...公式要练，但没必要去钻研这种太尖的。 小勤：对的，学习是为了将来可以运用到实际，帮助工作，不是为了装逼的，路还很长，我要加油。 大海：嗯。工具都是拿来用的，能快速解决问题就好了。
一看这个标题就会想，这有什么大惊小怪的，可能好多人觉得这是个脑残话题，但我确实误解了两三年…… 今天在读《OpenCV算法精解》的时候，发现对两个矩阵做卷积运算的时候，作为卷积算子的矩阵要逆时针旋转180...这是以前从来没注意过的步骤， 说来惭愧，平时都是直接调用API，忽略了原理，以为卷积就是像很多图上画的，一个卷积核挨着扫描另一个矩阵，结果叠加起来，当初上数字图像处理课的时候也手算过卷积，不知道是老师讲错了还是我记错了...连续卷积 数学定义是： 函数f和g是定义在Rn上的可测函数，f与g的卷积记做f*g，它是其中一个函数翻转并平移后与另一个函数的乘积的积分，是一个对平移量的函数，也就是： ?...离散卷积（From Wikipedia） Example 我主要做图像处理，所以用到的是离散卷积。使用python做验证。 下面这个图是我们最常见的卷积运算图： ?...先来两个矩阵，根据公式手动推导一下： ? 手算卷积 可以发现，只有卷积核旋转180度再扫描，才会和公式推导计算的结果一样，将I和K矩阵用python做卷积： ?
4、python爬虫是什么情况，用到了什么库【说了爬虫使用的背景，以及这个小爬虫相应的技术】 衍生问题：有做过文本分析吗？貌似想问L1L2正则化的东西。【没有，爬下来的数据相当规整。...转化漏斗】 又看笔试试卷，你没学过概率和机器学习吗，空了这么多？概率是这题公式对，但是算错了。...过程中又提到做一次用户画像的统计数据质量造成极大困扰 9、（接上了我的回答）如果给到你一份数据，发现很多异常值如何处理？...，有没有做过什么发现能驱动业务的【我说了一个没写在简历上的分析，解释了业务背景，和大致的结果】 6、实习期间，看指标觉得什么对用户影响大【我觉得我答偏了，都说到品类对客单价的影响了…… 7、做过abtest...12、某电商什么时候的dau最高？除了活动日，平常日呢？ 13、有什么想问我的？【a. 做这个工作的话，是不是要补充一些产品知识;b.
事件背景 个人感觉自己做性能测试，可以说是轻车熟路了，而且工作多年一直都是这一套测试思路及体系，从未质疑过自己，也许是狮子座的迷之自信吧！ 也就在上周让我对自己的测试方法及体系产生了质疑！ 为什么？...如果循环次数选择了一旦选择了永远，即请求次数会比我的方式多，所以自然压力也大； 3、真的是我测试方法错了吗？...但是，有些同学会问他测试的对吗，他的思路是对的，因为他执行一次业务场景，小于10分钟，在小批量并发测试是没问题的。...关于线程组的相关设置 我又去查了大量资料，终于找到了一篇我觉得比较在理的文章，将自己的理解举例给大家演示。 我觉得这个同学的理论好像是对的，因为我也测试了下，发现也吻合我的测试结果（算求生欲吗？）！...A>(T-T/N)/t 4、得出的测试方案 那么我们的测试方案如下： 5、关于计算公式
问题描述 有一个销售数据，如下： 现在想从这个销售数据中提取产品，而这个产品应该是非重复的，用做后续其他计算，问题是：如何对项目去重？ 请记住罗叔的话：做正确的事比正确地做事重要得多得多…。...玉田的智力是很不错的，能把这东西写出来，但从今天来说，玉田对于这个问题在正确地做事，但却没有做正确的事。...因此，从 Excel 函数的角度来说，罗叔当年已经将这个问题做到极致，而罗叔意识到自己错了。这种认错是在极致后的领悟。...玉田说：我明白了，VBA 的方法我就不说了，罗叔老师，我知道 VBA 更不是适合的工具了，时代真的变了。罗叔欣然一笑。...你以为用了 PowerBI 你就对了 如果你认为本文就是为了说明让你选择 PowerBI 那你就又错了。本文用这么真实的过程是让人知道，你在判断事物的时候在自己心里有准则吗？有定律吗？ 你有思想吗？
♥ 神经网络在算法交易上的应用系列（一） ♥ 预测股市 | 如何避免p-Hacking，为什么你要看涨？ ♥ 如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型？...大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说，可以用 AI 来做，你信吗？ 现在就有这样一个 AI 程序，你只要轻松上传上面这张手写算术题，程序就能帮你自动分析，写出解题步骤和答案！你信吗？...预处理的主要目的是把图片中的字符切割出来，同时避免无关变量对字符识别的影响。 预处理主要包括：灰度化、二值化、高斯滤波、字符切割与细化。 对图片预处理的效果如下图所示： 2....实验结果 模型训练完成之后，作者验证了字符识别的准确率： 然后，作者对 160 道测试题进行测试，系统做对 127 道题目，正确率为 79.38%。可以说相当不错了！...缺点：字符空间关系判断只用了人类启发式规则，图像预处理不够鲁棒，数学公式的结构识别算法不够完美（可以考虑使用二维文法来做）。系统还有很大的提升空间。
其中提到了LFM，面试官又追问LFM用来解决什么问题，我从降维和回归两个角度来进行解释的。...3、介绍下SVD与MF的区别 我把SVD++的公式写下来并进行了解释，其主要是考虑了用户的隐式反馈信息。...后来面试官说问错了，其实是想问一下BiasSVD的思想，还好我写的公式包含BiasSVD的公式，主要是对于用户和项目更细粒度的建模，因为有的用户可能相对仁慈，所以评分普遍偏高；有的用户可能比较严厉，所以评分普遍偏低...5、了解最近MF与深度学习结合的东西吗 我说了下何向南老师的神经协同过滤，并谈了下利用深度学习技术做推荐的看法。 6、了解常见的机器学习算法吗，说一下LR 了解。...12、咱做个简单的算法题吧，给定一个有序数组，然后再给个关键字，写一个函数返回其下标 我想到了二分查找来解决这个问题。
我在想，如果我什么也不做，最坏的情况就是被其他人发现这个错误，并写一篇「相反」的论文来反驳我们的错误。 我觉得我可能不是唯一一个面临这一困境的人。大家有人遇到过这种情况吗？有什么经验可以分享吗？...在此之前要注意什么？」 对于普通研究者来说，写出一篇能被顶会接收的论文着实不易。因此，对于该论文的指控也要更加谨慎，首先要确定别人是不是真的错了。如果自己不太把握，还可以找一个信得过的朋友一起讨论。...当然，这一过程也可以和论文主要作者一起完成：你把你发现的反例提供给作者，让他们就此提供一个说明，看看是你错了还是他们错了。...是否「体面」也取决于方式方法，高情商的人往往会采取比较委婉的方式，比如：「我不确定我对这个定理的理解对不对。你能帮我看看这个方程吗？」一般来说，不会有人因为别人提出了一个问题就气急败坏。...「数学墙」指的是论文作者通过堆砌不必要的数学公式让论文看上去更加「深奥」，以此来提高论文被接收的概率。
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