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SwiftUI：WeSplit项目 计算每个人的金额

到目前为止，最后一部分显示了一个简单的文本视图，其中包含用户输入的任何账单金额，但现在是该项目重要部分的时候了：我们希望该文本视图显示每个人需要为账单支付多少。...有几种方法可以解决这个问题，但最简单的方法恰好也是最干净的方法，我的意思是它给了我们清晰易懂的代码：我们将添加一个计算总数的计算属性。...接下来，我们可以通过读取numberOfPeople并添加2来计算出有多少人。记住，这个值的范围是2到100，但它是从0开始计算的，所以我们需要添加2。...接下来我们需要计算出实际的小费百分比。我们的tipPercentage属性存储用户选择的值，但实际上这只是tipPercentages数组中的一个索引。...2、我们可以通过向orderAmount添加tip值来计算账单的总金额。 3、我们可以用总金额除以人数来计算出每人的金额。 一旦完成，我们可以返回每人的金额，我们就完成了。

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每个人都应该了解的金融小知识 -- 利率计算

然而, 事实上, 这种算法是有问题的, 因为你借款的本金10000元, 并没有享受到1年的期限, 以后每个月都还了本金呀....实际年化利率 我们用网上常见的房贷/借款计算器来算一下, 如果按照年化11.54%来计算, 每月的还款情况应该如下, 即每个月只需要等额本息还款886.34, 比929.51元少不少....而如果每个月还款929.51元的话, 其利率远远不止11.54%, 直接仍然用那个借款计算器大概估计一下....推导方法 我们来正向推到一下这个等额本息利率的计算过程...., 点开后查看大图) 所以, 能得到第i个月的欠款情况, 上面的公式可以简化一下, 因为被减数M后边的是一个等比数列, 得到第i个月后, 欠款总额为 如果知道月利率R, 要计算每个月还款额也可以直接通过上面这个公式得到

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    每个人都应该知道的云计算网络安全

    很多企业采用云计算简单方便地实现了存储、编辑和共享不同类型的信息(如历史记录、与保修、质量和测试数据有关的信息，以及产品规格等)。 ?...为了理解云计算中的网络安全，人们应该学习和了解一些关于云计算中的网络安全的内容。 隐私和可访问性 这可能是每个企业的主要关注点。也就是说，他们希望确保自己的私有数据不会混淆或不会与其他公司的数据混淆。...另外，他们不想公开分享自己的信息。最好的基于云计算的应用和程序依赖于数据分离。即使客户可以访问某些信息，也只会得到特殊的事务数据，只有少数人可用。...黑客攻击的风险 黑客攻击成功意味着在云计算系统中可以获得未经授权的访问数据。还没有采用云计算的许多潜在用户正在考虑黑客是否可以轻松地侵入云计算系统。...内部部署安全性与云安全性 有些人认为，与基于云计算的应用相比，由少数服务器组成的系统是更好的解决方案。但企业拥有内部部署的数据中心并没有使其业务更安全。此外，建设大型内部部署的系统需要大量资金。

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    75个每个人都应该知道的大数据术语

    在第一篇文章中介绍了以下术语：算法，分析，描述性分析，规定分析，预测分析，批处理，Cassandra，云计算，集群计算，黑暗数据，数据湖，数据挖掘，数据科学家，分布式文件系统，ETL，Hadoop，内存计算...Apache Sqoop：用于将数据从Hadoop移动到非Hadoop数据存储（如数据仓库和关系数据库）的工具。 Apache Storm：一个免费的开源实时分布式计算系统。...Brontobytes-1，其次是27个零，这是明天数字宇宙的大小。当我们在这里的时候，让我谈谈太字节，太字节，Exabyte，Zetabyte，Yottabyte和Brontobyte。...它使用HDFS作为其底层存储，并且使用MapReduce和事务交互来支持批量风格的计算 负载平衡：跨多台计算机或服务器分配工作负载，以实现系统的最佳结果和利用 元数据：“元数据是描述其他数据的数据。...模式识别：当算法在大数据集或不同的数据集中定位复现或规则时，就会发生模式识别。它紧密相连，甚至被认为是机器学习和数据挖掘的代名词。这种可见性可以帮助研究人员发现洞察力或达成否则将被模糊的结论。

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    把寒气传给每个人：详尽数据，起底华为的困境与启示

    他进一步表示： 未来几年内，不能产生价值和利润的业务应该缩减或关闭，把人力物力集中到主航道来，要面对现实。把活下来作为最主要纲领，把寒气传递给每个人。...任正非同时指出，公司的激励方式也将发生一定的变革，奖金、升职都将与经营结果挂钩。这是“要将让寒气传递到每个人。...是什么让这位企业家发出“把寒气传给每个人”的呼声，这对我们又有着哪些深刻的启示？本文，我将尝试为您解读。 2....以此计算，华为上半年净利润约为 150.8 亿元人民币。对比 2021 年数据，2022 年上半年营收同比下降了 5.9%，净利润率下滑 4.8 个百分点。...在全球经济衰退的大环境下，各国为对抗通胀，不可避免地会提高短期内的贷款利率，这势必会拉高企业和个人的成本，疫情发展的不稳定以及俄乌战争造成的国际粮油价格的提升，都会对已经进入冬季的全球经济造成雪上加霜的影响

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    『数据分析』pandas计算连续行为天数的几种思路

    我们的第72篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 最近在处理数据的时候遇到一个需求，核心就是求取最大连续行为天数。...图3：处理后数据 2. 求连续污染持续天数 结合上次的《利用Python统计连续登录N天或以上用户》案例，我们这里再提供1种新的解题思路，合计2种解题思路。 以下解法来自小明哥和才哥 2.1....图4：筛选空气质量污染的数据 步骤2：新增辅助列（辅助列可以不用加到原数据t上） 这里的逻辑大概如下： 辅助排名列（按照时间顺序排序）为间隔天数 然后用时间字段（time）与间隔天数求差值得到一个日期...{x.max()}', # 求起止日期 '空气质量':"count", # 求连续天数 }).nlargest(5,'空气质量') # 取 空气质量 字段最大的前5组数据 ?...图10：思路2的解法2小明哥结果 以上就是本次全部内容，其实我们在日常工作生活中还可能遇到类似场景如：计算用户连续登录天数、计算用户连续付费天数、计算南方梅雨季节连续下雨天数等等！

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    每个计算上下文的数据源

    revoscalepy 计算上下文 远程计算可用于选定平台上的特定数据源。下表记录了 revoscalepy 支持的组合。...目标服务器是单个数据库节点（支持 Python 的 SQL Server 2017 机器学习）。计算是并行的，但不是分布式的。...每个计算上下文的数据源 给定计算上下文，下表显示了可用的数据源（x 表示可用）： 数据源 RxLocalSeq rx-get-spark-connect RxInSqlServer RxTextData...因此，远程计算上下文的用例利用数据库平台，例如 SQL Server，或位于使用 Spark 或 MapReduce 处理层的 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 上的数据。...这种能力转化为用于大数据预测和统计分析的高性能计算，并且是将计算上下文推送到远程 Hadoop 集群的主要动机。有关详细信息，请参阅机器学习服务器中的分布式和并行计算。

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    地图是怎么知道实时路况的？因为我们每个人都是“百万年薪级”数据贡献者

    数据是地图的生命，车速是路况的根本，地图获取数据主要有两种方式：自给自足、仰给于人。 老话说得好，自己动手丰衣足食，地图依靠自给获得的实时交通数据占了一大半。 1、人肉采集，用脚步丈量世界。...一个车道一般有两个线圈，一个检入，一个检出，两个线圈的距离除以信号开始和结束的时间差，便可以计算出车速，也可以测出车辆何时通过、有没有车辆能过。 ?...论数据的量，政府部门独占鳌头，比数据的质，数据商完美逆袭。国内提供路况数据服务的公司有世纪高通、掌成科技、九州联宇等，他们提供的数据质量更高，专业性更强。 3、与出租车公司、公交公司联手。...出租车公司和公交公司提供的是浮动车数据，浮动车就是装有GPS的公交车和出租车,它们在行驶过程中能够定期记录车辆位置，方向和速度信息，计算处理这些数据后就能得到浮动车经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息...以上便是地图服务商获取路况数据的主要手段，获取数据后程序猿就粉墨登场了，他们筛选出无效信息，如非移动车辆数据、重复数据等，再通过算法和模型计算出车速得到拥堵延时指数，按照拥堵延时指数给地图“上色”，深红色

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    地图是怎么知道实时路况的？因为我们每个人都是“百万年薪级”数据贡献者

    1、抱政府交通部门的大腿。当地图公司的数据生产力不足时，就需要别人帮助，它首先想到的是政府交通部门。比数据，谁也没有政府多。...一个车道一般有两个线圈，一个检入，一个检出，两个线圈的距离除以信号开始和结束的时间差，便可以计算出车速，也可以测出车辆何时通过、有没有车辆能过。...论数据的量，政府部门独占鳌头，比数据的质，数据商完美逆袭。国内提供路况数据服务的公司有世纪高通、掌成科技、九州联宇等，他们提供的数据质量更高，专业性更强。 3、与出租车公司、公交公司联手。...出租车公司和公交公司提供的是浮动车数据，浮动车就是装有GPS的公交车和出租车,它们在行驶过程中能够定期记录车辆位置，方向和速度信息，计算处理这些数据后就能得到浮动车经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息...以上便是地图服务商获取路况数据的主要手段，获取数据后程序猿就粉墨登场了，他们筛选出无效信息，如非移动车辆数据、重复数据等，再通过算法和模型计算出车速得到拥堵延时指数，按照拥堵延时指数给地图“上色”，深红色

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    地图是怎么知道实时路况的？因为我们每个人都是“百万年薪级”数据贡献者

    数据是地图的生命，车速是路况的根本，地图获取数据主要有两种方式：自给自足、仰给于人。 老话说得好，自己动手丰衣足食，地图依靠自给获得的实时交通数据占了一大半。 1、人肉采集，用脚步丈量世界。...一个车道一般有两个线圈，一个检入，一个检出，两个线圈的距离除以信号开始和结束的时间差，便可以计算出车速，也可以测出车辆何时通过、有没有车辆能过。 ?...论数据的量，政府部门独占鳌头，比数据的质，数据商完美逆袭。国内提供路况数据服务的公司有世纪高通、掌成科技、九州联宇等，他们提供的数据质量更高，专业性更强。 3、与出租车公司、公交公司联手。...出租车公司和公交公司提供的是浮动车数据，浮动车就是装有GPS的公交车和出租车,它们在行驶过程中能够定期记录车辆位置，方向和速度信息，计算处理这些数据后就能得到浮动车经过道路的车辆行驶速度以及道路的行车旅行时间等交通拥堵信息...以上便是地图服务商获取路况数据的主要手段，获取数据后程序猿就粉墨登场了，他们筛选出无效信息，如非移动车辆数据、重复数据等，再通过算法和模型计算出车速得到拥堵延时指数，按照拥堵延时指数给地图“上色”，深红色

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    CDA人感悟 | 经过三个月的数据分析学习，每个人都是成功者

    这三个多月的珍贵来自于我认识到了一群不一样的学员，了解到了一些不同而有富有个性的群体，看到也体会到了他们对知识的渴求对命运自我抉择！他们现在有了另外一个让人骄傲的名字：CDA数据分析师！...7月15日，特殊的开始。 他们也曾迷茫，也曾犹豫，但对对数据分析的爱好及坚定自信的人生态度，他们来到了广州。一个不平凡的经历，有故事的故事从此开始… …. ?...，并不知道我们背后有经管之家的平台，我们是CDA数据分析师，是行业的领航者；园区的同仁问过为何你们都用自己的私家车来接待进班学员，我们的回答是，我们的学员有的从很远的地方来学习，路上辛苦，这是该做的；宿舍的老板问过...你们的坚持和努力，让赖老师常想到一句话：天可补，海可填，南山可移。日月既往，不可复追。瞬间让我觉得三十而立为时不晚。 清谈可以饱，梦想接无由。坚持和热爱，未来DT的领域必有你们数据分析师的一席之地！...这个秋，对于我们每个人还真是收获的季节，同学们，他日回首，待到山花烂漫时，我们每个人都在丛中笑！ ?

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    meta大数据面试SQL-计算每个用户的受欢迎程度

    一、题目 有好友关系表t_friend，记录了user1_id,user2_id的好友关系对。现定义用户受欢迎程度=用户拥有的朋友总数/平台上的用户总数,请计算出每个用户的受欢迎程度。...7 | | 7 | 8 | | 9 | 10 | +-----------+-----------+ 二、分析 题目中数据...user1_id,user2_id为互为好友关系，为关系对，即1与2是好友关系，则1-2,2-1记录只会存在一条，为方便计算，我们需要有两条记录。...所以将user2_id与user1_id 互换，然后与原表进行union all; 对union all后的数据，按照user1_id分组，统计user2_id的个数，即user1_id 的好友数据,使用开窗计算出用户总数...| 10 | | 10 | 9 | +---------------+---------------+ 2.计算每个用户的好友数

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    【聚焦】大数据思维的十大原理：当样本数量足够大时，每个人都一样

    数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。...一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。 说明：用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。...正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。 例如：大数据助微软准确预测世界怀。...云计算机已能处理超字节的大数据量，人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销...这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。 　　正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。

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    python 实现 AIGC 大模型中的概率论:生日问题的基本推导

    在上一节中，我们对生日问题进行了严谨的阐述：假设屋子里面每个人的生日相互独立，而且等可能的出现在一年 365 天中的任何一天，试问我们需要多少人才能让某两个人的生日在同一天的概率超过 50%。...，这个人的生日只有两种可能，落入第一部分或者第二部分，由于两部分的天数一样多，那么他落入哪一部分的可能性都相同也就是 50%，如果落入第一部分，那么我们就得到两个人有相同生日的情况。...在简单情况下，屋子里只有 2 人，每个人的生日可能是 365 天中某一天，于是这两个人可能的生日组合是 365 365 = 133,225种情况（注意问题假设，屋子里人的生日相互独立）。...如果每个人依次走入房间，那么第一个人进入房间时只有他自己，那么此时不可能有人跟他有相同生日，因此这时没有两人有相同生日的概率是 1, 也就是 365 / 365.第二个人接着进入，那么他的生日必须要跟第一个人不同...一是不够通用，如果一年的天数改变了，我们需要重新计算，例如在火星一年有 687 天，那么房间需要多少火星人才能让其中两个人生日同一天的概率大于 0.5 呢。

    17110

    【数据科学】大数据思维的十大原理：当样本数量足够大时，你会发现每个人都是一模一样的

    数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。...一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。 说明：用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。...正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。 例如：大数据助微软准确预测世界怀。...云计算机已能处理超字节的大数据量，人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销...这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。 正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。

    1.5K70

    大数据思维的十大原理：当样本数量足够大时，你会发现每个人都是一模一样的

    数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。...一个更深层的概念是人和人是一样的，如果是一个人特例出来，可能很有个性，但当人口样本数量足够大时，就会发现其实每个人都是一模一样的。 说明：用全数据样本思维方式思考问题，解决问题。...正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化，所以商家会比消费者更了消费者的行为。 例如：大数据助微软准确预测世界怀。...云计算机已能处理超字节的大数据量，人们需要的所有信息都可得到显现，而且每个人互联网行为都可记录，这些记录的大数据经过云计算处理能产生深层次信息，经过大数据软件挖掘，企业需要的商务信息都能实时提供，为企业决策和营销...这说明这个顾客对航空公司的贡献已经够多了。有一天银行说“恭喜您，您的额度又被提高了，”就说明钱花得已经太多了。 正因为在大数据规律面前，每个人的行为都跟别人一样，没有本质变化。

    2.8K61

    冰山模型

    在每个季度找到一个理由清仓，在正常时间能让价格不敏感的用户消费，获得更高毛利；在打折期间能刺激价格敏感的用户，带动 GMV。 价值观：确保自己公司利益最大化 How to use it?...看到「容器」的人的思考，叫做Vision（预见），这种看穿世界长期发展的思考几乎不可复制； 看到「心智模型」和「结构」人的思考，叫做Strategy（战略），这是构建一条通往Vision的路，每个人都有不同...image.png image.png image.png Example **事件：**最近服务器都会死机，导致第二天数据报表缺失。...如果设定为每天 11 点 30 重启下服务器，就能保证报表正常发出 **结构：**统计数据脚本每天 0 点执行，但由于疫情期间用户访问量暴增，计算不过来所以会导致重启。...如果不优化脚本计算方式，或者增加服务器带来结构上的改变，则无法解决问题。 **思维方式：**设计统计系统的人，对于大数据量的负载没有考虑过优化，风险意识不足。需要培养其风险意识。

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    重新定义时间轴

    （顺便做个统一的备注，有很多人留言向我要案例数据，除特殊说明外，所有文章使用的案例都是我虚构的咖啡数据，下载链接在这篇文章中PowerBI大师咖啡数据下载 供广大的PowerBI学习者们使用、练习。）...而我们想要的应该是下图的样式，每个线条都以自己的开业时间为起点。 ? 所以，操作步骤是： 1. 我们先要知道每家城市门店的开业时间是哪一天？以该日作为门店的起点时间。...在门店信息表中新建一列 [开业日期]=Firstdate('销售数据表'[订单日期]) ? 2. 在销售数据表中添加一列[天数]，计算每条订单日期与开业日期的天数差。 ? 3....使用Excel来定制一张自定义时间轴表，其中有不同天数所对应的月、季度、年。 ? 4. 把自定义时间轴表中的天数与销售数据表的天数建立一对多关联。 ?...而且可以把月数替换成季度数显示。 ? 当然，还可以把季度数替换成天数： ? 这是一个高级图表，但利用PowerBI制作并不难。

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