已知一对兔子每一个月可以生一对小兔子，但是一对兔子要从出生后第三个月才开始生小兔子假如一年内没有发生死亡，则一对兔子一年能繁殖成多少对?...代码 function f(n){ // 先用一个数组，保存第一个月和第二个月兔子数量 var Fibonacci = [1,1]; for(var i=...仔细思考这个规律，我们来写代码，这个规律其实就是在不断的把前两项相加，得到后一项，不断的重复这个事情，想到这我们应该会想到用循环来写，第一个月和第二个月比较特殊，我们用数组先保存下，然后就简单了，不断的把前两个月的数量相加...代码 function f(n){ // 先用一个数组，保存第一个月和第二个月兔子数量 var Fibonacci = [1,1]; console.log...递归非常耗费内存，因为需要同时保存成千上百个调用帧，很容易发生“栈溢出”错误（stack overflow）。但对于尾递归来说，由于只存在一个调用帧，所以永远不会发生“栈溢出”错误。
基于POI浏览行为的协同过滤 根据UUID维度的浏览数据来计算POI之间的相似度，浏览行为比下单、支付行为更为稠密。时间窗口取一个月的数据，理论上只要计算计算能力不是瓶颈，时间窗口应该尽可能的长。...其中前2类过滤策略对所有召回策略是通用的，都需要做，黑名单过滤考虑到数据更新的实时性，在线上处理，其他过滤策略可以在离线数据层统一处理。...模型上尝试了短周期模型+长周期模型的融合，短周期为近期一个月数据，长周期为近期三个月数据。从线上结果看直接用短周期模型效果最好，这可能跟旅游应季变化快有关。...Spark生产的数据：比如：User CF、POI CF、矩阵分解算法等，这类数据生产逻辑复杂，不好直接通过ETL计算完成。...实时数据无需定时调度，通过Spark直接写入Tair的数据通常需要依赖上游Hive表先Ready才能执行，所以通过公司统一的数据协同平台调度。
2018年的最后一个月已经如期而至，看完了编程语言一年的起起伏伏，最后一个月的结果也已经尘埃落定。...榜单前五名是 Java、C、Python、C++ 和 Visual Basic.NET。...TIOBE 编程排行榜是根据全球工程师、课程和第三方数量（如各类搜索引擎）为指数来得出在当月，哪个编程语言是最热门的、最受程序员欢迎的，尽管它不代表语言本身的好坏，但从一定程度上能够帮助开发者们了解到编程语言的趋势...21-50 名的数据如下： ?...Modula-2, Monkey, MOO, MQL4, NATURAL, NXT-G, OCaml, OpenCL, Oz, PostScript, Q, Ring, RPG, S, Smalltalk, SPARK
，则对多表建立连接关系 where：根据查询条件过滤数据记录 group by：对过滤结果进行分组聚合 having：对分组聚合结果进行二次过滤 select：对二次过滤结果抽取目标字段 distinct...数据过滤在所有数据处理流程中都是重要的一环，在SQL中用关键字where实现，在Pandas和Spark中也有相应的接口。 Pandas。...Spark。Spark中实现数据过滤的接口更为单一，有where和filter两个关键字，且二者的底层实现是一致的，所以实际上就只有一种用法。...在SQL中，having用于实现对聚合统计后的结果进行过滤筛选，与where的核心区别在于过滤所用的条件是聚合前字段还是聚合后字段。...order by用于根据指定字段排序，在Pandas和Spark中的实现分别如下： Pandas：sort_index和sort_values，其中前者根据索引排序，后者根据传入的列名字段排序，可通过传入
大处理处理后起之秀Spark得益于其在迭代计算和内存计算上的优势，可以自动调度复杂的计算任务，避免中间结果的磁盘读写和资源申请过程，非常适合数据挖掘算法。...腾讯TDW Spark平台基于社区最新Spark版本进行深度改造，在性能、稳定和规模方面都得到了极大的提高，为大数据挖掘任务提供了有力的支持。...协同过滤可细分为以下三种： User-based CF: 基于User的协同过滤，通过不同用户对Item的评分来评测用户之间的相似性，根据用户之间的相似性做出推荐； Item-based CF: 基于Item...的协同过滤，通过用户对不同Item的评分来评测Item之间的相似性，根据Item之间的相似性做出推荐； Model-based CF: 以模型为基础的协同过滤（Model-based Collaborative...因此，该算法首先计算用户对物品的喜好程度，然后根据用户的喜好计算Item之间的相似度，最后找出与每个Item最相似的前N个Item。
图2 大数据平台架构图 图2展示的是运营商大数据平台的整体架构。我们将原始数据存储在了Hadoop分布式文件系统中（HDFS）。然后再用Hive和Spark进行特征生成和处理工作。...离网预测模型 图3 离网预测和维挽系统 离网预测模型的流程结构如图3所示。 （1）HDFS和Spark负责原始数据的存储和管理。...（2）特征工程模块将原始数据处理成和离网相关的结构化特征，用作分类器的输入。 （3）利用分类器训练出来的模型预测未来有离网倾向的用户，按照离网倾向高低排名，根据这个名单进行个性化维挽。...一共进行6次实验，每次都比前一次多用一个月的训练数据。为了保证实验的准确性，我们采用滑动窗口方式，又重复做了两组（第二次选用2-7月做训练集，第8个月数据做测试集），将三次得到的结果取平均值。...为了验证这个问题，我们分别用用户 5天前、10天前、20天前和30天前的一个月数据来预测该用户接下来 30天是否会离网。实验结果如表3所示。
使用hbase.columns.mapping 同样，我们可以使用hbase.columns.mapping将HBase表加载到PySpark数据帧中。...但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。让我们从上面的“ hbase.column.mappings”示例中加载的数据帧开始。...() 执行result.show（）将为您提供： 使用视图的最大优势之一是查询将反映HBase表中的更新数据，因此不必每次都重新定义和重新加载df即可获取更新值。...HBase通过批量操作实现了这一点，并且使用Scala和Java编写的Spark程序支持HBase。...确保根据选择的部署（CDSW与spark-shell / submit）为运行时提供正确的jar。 结论 PySpark现在可用于转换和访问HBase中的数据。
图2 大数据平台架构图 图2展示的是运营商大数据平台的整体架构。我们将原始数据存储在了Hadoop分布式文件系统中（HDFS）。然后再用Hive和Spark进行特征生成和处理工作。...离网预测模型 图3 离网预测和维挽系统 离网预测模型的流程结构如图3所示。（1）HDFS和Spark负责原始数据的存储和管理。...（2）特征工程模块将原始数据处理成和离网相关的结构化特征，用作分类器的输入。（3）利用分类器训练出来的模型预测未来有离网倾向的用户，按照离网倾向高低排名，根据这个名单进行个性化维挽。...一共进行6次实验，每次都比前一次多用一个月的训练数据。为了保证实验的准确性，我们采用滑动窗口方式，又重复做了两组（第二次选用2-7月做训练集，第8个月数据做测试集），将三次得到的结果取平均值。...为了验证这个问题，我们分别用用户 5天前、10天前、20天前和30天前的一个月数据来预测该用户接下来 30天是否会离网。实验结果如表3所示。
大家好，我是不才陈某~ 由于经常记不住stream的一些API每次要复制来复制去并且又长又臭，想要更加语意化的api，于是想到了以前写大数据Spark pandnas 等DataFrame模型时的API...::getAge,3,6) // 过滤年龄在[3，6)岁的, 不含6岁 .whereNotNull(Student::getName) // 过滤名字不为空的数据， 兼容了空字符串...3,7,8)) // 过滤年龄为3岁 或者7岁 或者 8岁的数据 .whereNotIn(Student::getAge, Arrays.asList(3,7,8)) // 过滤年龄不为为...3岁 或者7岁 或者 8岁的数据 .whereEq(Student::getAge,3) // 过滤年龄等于3岁的数据 .whereNotEq(Student::getAge...补充条目 1、补充缺失的学校条目 // 所有需要的学校条目 List allDim = Arrays.asList("一中","二中","三中","四中"); // 根据学校字段和allDim
，现在有个需求,要取出按照时间轴顺序，发生了状态变化的数据行 hive sql系列（六）：每个用户连续登录最大天数 hive sql系列（七）：查询前20%时间的订单信息 hive sql系列（八）：根据聚合在一起的编码转换成聚合在一起的码值...，得到临时表，然后基于临时表过滤数据。...（重点：开窗、子查询、需要条件过滤的在子查询中先过滤） 3、hive sql系列（三）是一个级联求和的典型例子，意思是当月和累计在一起的意思，以此类推，相似的场景都可以用hive sql系列（三）的方式做...，如上结果所示，即便结果相同，也会顺延,序号自增14、substring(字符串，起始位置，步长)：根据起始位置和步长切割字符串 15、nvl(value1，value2)：如果value1是null，...则返回value2，如果不是，则返回value1 16、lag(字段，n，默认值)：基于over开窗函数，根据排序规则取当前行前第n个数，如果不指定n，则默认取前一个，如果取不到，返回默认值，如果不指定默认值
字符串：向上搜索“字符串”的功能 n：重复前一个搜索（与 / 或 ? 有关） N：反向重复前一个搜索（与 / 或 ?...查看大文本的中间部分 方法一： 方法二： | 叫管道，管道包含入口和出口，是用来传输数据的。...命令格式： cal [参数][月份][年份] 功能： 用于查看日历等时间信息，如只有一个参数，则表示年份(1-9999)，如有两个参数，则表示月份和年份 常用选项： -3 显示系统前一个月，当前月，...下一个月的月历 -j 显示在当年中的第几天（一年日期按天算，从1月1号算起，默认显示当前月在一年中的天数） -y 显示当前年份的日历 find Linux下find命令在目录结构中搜索文件，并执行指定的操作...） 逆向过滤（把不包含关键字的显示出来） 匹配时默认严格匹配，分辨大小写 grep -i 可以忽略大小写
总结起来可以分为以下三步：1.根据我们的目标定义好输入和输出数据的格式，并比较两者之间的差异；2.明确输入输出后我们根据RDD本身提供的算子以及自己定义的函数来设计pipeline；3.选择一种API编程实现...我们看到原本很复杂的pipeline，spark只需要短短的几行代码就可以实现，可见spark的强大功能以及对数据分析者提供的友好接口。 下面和大家介绍spark与大数据分析的关系。...如此多的数据量单机难以处理，因此我们选择spark作为数据处理工具。这是我们的整体架构，首先根据我们的目标进行数据集扩充，包括从非常票务网、大麦网等票务网站爬取的各大活动的信息。...4.18号晚中华艺术宫附近场馆举办了一场演唱会，可以看到这一天在活动开始前与结束后客流量大大增加，远高于平时，且出现了两个尖峰。...我们首先要根据实际需求找到应用问题，数据是我们的研究基础，spark/hadoop等技术是我们的分析工具，算法模型是我们的理论方法，而数据可视化是一种呈现信息的手段。
2、CBO 是 RBO 改进演化的优化方式 CBO 是对 RBO 改进演化的优化方式，它能根据优化规则对关系表达式进行转换，生成多个执行计划，在根据统计信息 (Statistics) 和代价模型 (Cost...这说明 RBO 优化器不关心中间数据的变化，仅根据原表大小进行 join 的选择了 SortMergeJoin 作为最终的 join，显然这得到的执行计划不是最优的。...(t1.age) 和 max (t1.age) 之间，当没有开启直方图时过滤后统计信息的公式为 after_filter = (max (t1.age) - 过滤条件常数 24)/(max (t1....● 定期刷新表统计信息 每次 SQL 查询前不需要进行表信息统计，因为业务数据更新的不确定性，所以这种方式进行 SQL 查询时得到的表统计信息可能不是最新的，那么 CBO 优化后得到的执行计划有可能不是最优的...方案 1 本身代价就已经较大，每次查询前都进行一次信息统计，信息统计的时间是要算在本次查询耗时中的，如果表数据量比较大增加的时间可能是十几分钟甚至更久。
moment中常用的一些数据：昨天，今天、本周、上周、前一周、本月、上月、前一月、前一个月、今年，去年，前一年等等； ranges={{ 昨天: [moment(moment().subtract...week'), moment() .week(moment().week() - 1) .endOf('week') ], 前一周...), moment() .month(moment().month() - 1) .endOf('month') ], 前一个月...year'), moment() .year(moment().year() - 1) .endOf('year') ], 前一年
10.使用了基于流式的解码器json.Decoder，它可以从一个输入流解码JSON数据,还有一个针对输出流的json.Encoder编码对象 练习 4.10： 修改issues程序，根据问题的时间进行分类...，比如不到一个月的、不到一年的、超过一年。...，比如不到一个月的、不到一年的、超过一年。...fmt.Printf("%d issues:\n", result.TotalCount) //当前时间 now := time.Now().Unix() //前一个月...preMonth := now - 30*24*3600 //前一年 preYear := now - 365*24*3600 var
在几乎所有处理复杂数据的部门中，Spark很快已成为跨数据和分析生命周期的团队的事实上的分布式计算框架。...催化剂现在停在每个阶段的边界，以根据中间数据上可用的信息尝试并应用其他优化。 因此，可以将AQE定义为Spark Catalyst之上的一层，它将动态修改Spark计划。 有什么缺点吗？...从好的方面来说，这允许将DPP反向移植到Spark 2.4 for CDP。 该优化在逻辑计划和物理计划上均实现。 在逻辑级别上，识别维度过滤器，并通过连接传播到扫描的另一侧。...然后，在物理级别上，过滤器在维度侧执行一次，结果被广播到主表，在该表中也应用了过滤器。...在那种情况下，Spark会估计DPP过滤器是否真正提高了查询性能。 DPP可以极大地提高高度选择性查询的性能，例如，如果您的查询从5年的数据中的一个月中筛选出来。
在过去的一个月里，我们（Mybridge）将近250个机器学习开源项目排名，选出前10位。 在此期间，我们将项目与新的或主要版本进行了比较。...Mybridge AI根据各种因素对项目进行排名，以衡量专业人员的质量。...Fastai库是基于研究在开展深度学习最佳实践，并以“开箱即用”的性质支持vision，text，tabular，和collab（协同过滤）的模型。由fast.ai提供。 Github评星8979。...它执行pix2pix（使用cGAN的图像到图像转换）作为临时的下一帧预测模型，该模型使用从视频剪辑中提取的成对连续帧进行训练，以便它可以通过不断反馈框架生成无限持续时间的图像序列。...ImageNet上实现前1精度80.73％ Github评星917。
操作系统上 - 需要学什么 大数据离线分析 一般处理T+1数据（T：可能是1天、一周、一个月、一年） a、Hadoop ：一般不选用最新版本，踩坑难解决 （common...、HDES、MapReduce、YARN） 环境搭建、处理数据的思想 b、Hive：大数据的数据仓库 通过写SQL对数据进行操作，类似于MySQL数据库的sql...以spark框架为主 Scala：OOP（面向对象程序设计）+FP（函数是程序设计） sparkCore：类比MapReduce sparkSQL：类比hive...sparkStreaming：实时数据处理 kafka：消息队列 前沿框架扩展：flink 阿里巴巴：blink 大数据机器学习 spark MLlib：机器学习库...pyspark编程：Python和spark的结合 推荐系统 python数据分析 python机器学习
个性化推荐：对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。...PS：根据我们的应用情况考虑是否 选择推荐 促销实惠商品 和 新上市商品。（TODO1） 2.2、实现方式 实现方式包含：系统自动化推荐 和 人工设置推荐。...根据我们当前可用数据，再进一步确定（TODO2） （2）人工设置：提供运营页面供运营人员设置，设置包含排行位置、开始时间和结束时间、推荐介绍等等。...3.8、协同过滤实现采用技术 采用如下技术：Mahout（推荐算法） + Spark（并行计算） + Hadoop + Elasticsearch Mahout 是一个很强大的数据挖掘工具，是一个分布式机器学习算法的集合...但Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。
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