https://leetcode-cn.com/problems/group-the-people-given-the-group-size-they-belong-to/
我这里总结了几道位运算的题目分享给大家，分别是 136和137， 260 和 645， 总共加起来四道题。 四道题全部都是位运算的套路，如果你想练习位运算的话，不要错过哦～～
这道题是给一个数组，各个数字连除，通过加括号，使得除操作的结果最大。刚开始想着是遍历所有加括号的方式，然后求出最大结果。但是，发现加括号的规律很麻烦。
当前绝大部分数据仓库都会采用 SQL，SQL 发展了几十年已经成为数据库界的标准语言，用户量巨大，所以支持 SQL 对于数据仓库来讲也是很正常的。但是，在当代大数据背景下，业务复杂度节节攀升，在以计算为主要任务的数据仓库场景下，SQL 似乎越来越不够用了。典型表现是一些数据仓库开始集成 Python 的能力，将 Python 这样的非 SQL 语言融入到数据仓库中。且不论两种风格迥异的开发语言是否能很好融合互补，单看这样的趋势已经足够表现出业界对 SQL 能力的一些质疑。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
https://leetcode-cn.com/problems/license-key-formatting/
在计算机程序开发过程中，随着程序代码越来越多，在一个文件里代码就会越来越长，不利于维护。 为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样每个文件包含的代码就相对较少。 一个 .py文件就称为一个模块（module）
在《实例对比 Julia, R, Python，谁是狼语言？》我们简单介绍了 Julia 的背景，以及通过优化一个似然函数的参数 μ 和 σ，来对比 Julia、R、Python 三门语言，谁更快，谁的输出更舒适。
目前自学python这么久，零零散散的写了几次作业，下面是几个在完成过程中遇到困难较多的作业。
我们都知道计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务；而操作系统是计算机的管理者，它负责任务的调度、资源的分配和管理，统领整个计算机硬件；应用程序则是具有某种功能的程序，程序是运行于操作系统之上的。
关系数据库是最常见的数据存储方案，SQL 自然也成为数据处理的第一选择。但随着企业级应用越来越复杂，使用 SQL 实现数据运算和处理也开始面临许多架构层面的严重问题。复杂的 SQL（存储过程）很难移植、计算处理都压进数据库会造成数据库负担沉重而成为整个应用的瓶颈、被多应用共享的数据库容易导致应用间强耦合等等。所以，越来越多的现代应用开始采用其它技术来处理数据。
本文作者戴卓嘉，拥有 10 年开发经验的数据科学家，以下是他对 Julia、R、Python 分别在字符串排序速度上的示例与对比，Python 为何会被碾压？废话不多说，马上开讲。
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
今天我们要讲的希尔排序虽然也是插入排序的一种，但是它是插入排序的一个高效变形，脱离了
设计哲学易于学习掌握，小型项目快速开发，大型项目毫无压力，FLask灵活开发，python高手基本都会喜欢flask
这种方式虽然代码运行良好，但是缺点就是代码过于冗长，并且需要添加try-except-finally语句，不是很方便，也容易忘记
命名空间包是对相关的包或模块进行分组的一种方法，通常是一个被忽略的功能，它对于在较大的项目中构建打包生态系统非常有用。 如果你的应用组件的开发、打包和版本化都是独立的，但仍然希望从同一个命名空间访问它们，那么命名空间包特别有用，它有利于明确每个包所属的组织或项目。 例如，假设有一个 Acme 公司，该公司中使用共同的 acme 命名空间，同时创建通用的 acme 命名空间包作为该组织的其他包的容器。如果 Acme 公司中的某人想要向这个命名空间贡献一个与 SQL 相关的库，那么他需要在 acme 中注册自己新的 acme.sql 包，整个文件结构如下所示：
数据聚类算法可以分为划分法、层次法、密度算法、图论聚类算法、网格算法、模型算法，通过对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别 ，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性。
早春二月，研发倍忙，杂花生树，群鸥竟飞。为什么？因为春季招聘，无论是应届生，还是职场老鸟，都在摩拳擦掌，秣马厉兵，准备在面试场上一较身手，既分高下，也决Offer，本次我们打响春招第一炮，躬身入局，让2023年的第一个Offer来的比以往快那么一点点。
前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个工作中Python自动化处理实战问题，一起来看看吧。问题描述：
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
这篇文章，是学习Protobuf过程中偶然所得，算法简洁，篇幅较短，预计阅读时间 4 分钟，如果对您有帮助，还望不吝评价，求点赞、求评论、求转发。
The Foundry NUKE 13 mac视觉效果软件 当今大型电影绝伦的视效，具有先进的将最终视觉效果与电影电视的其余部分无缝结合的能力，无论所需应用的视觉效果是什么风格或者有多复杂。Nuke拥有超过200个创意节点，提供您处理数字合成各种挑战所需的一切。这包括行业标准的键控器，旋光仪，矢量绘图工具，颜色校正等等。
最近整理了一个Python新手学Python系列方便新人学习与熟手回顾基础知识.
“三维”可能是最直接、最易于理解、最有需要的一个前期分析中的功能了，我们都希望从测绘CAD直接能看到三维空间——ArcGIS可以办到，不要看本篇文章很长，但是后面熟练起来，真的真的很快。
做python有一段时间了，从工作开始就在不断地学习和积累。但是有时候用到一些技术点，甚至是基础知识的时候，总是会遗忘。所以，从今天开始，就在这里记录下来，不仅可以分享给大家，而且还可以帮助我来复习。博客会持续更新，开始会是python基础的复习，后面会根据工作内容来分享一些框架、数据库等等的一些内容。希望能够给大家带来帮助。也希望有疑惑、补充和不足的地方，大家能及时提出和指正。让我们共同进步，明天会更好！Thanks everyone！
URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录。它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表；你就是以这种方式告诉Django，对于客户端发来的某个URL调用哪一段逻辑代码对应执行
举个例子，比如给定的数组是[eat, ate, tea, tan, nat, bat]。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyt
Python是一种编程语言，它有对象、模块、线程、异常处理和自动内存管理。可以加入与其他语言的对比。下面是回答这一问题的几个关键点： a. Python是一种解释型语言，python代码在运行之前不需要编译。 b. Python是动态类型语言，在声明变量时，不需要说明变量的类型。 c. Python适合面向对象的编程，因为它支持通过组合与继承的方式定义类。 d. 在Python语言中，函数是第一类对象。 e. Python代码编写快，但是运行速度比编译语言通常要慢。 f. Python用途广泛，常被用作“胶水语言”，可帮助其他语言和组件改善运行状况。 g. 使用Python，程序员可以专注于算法和数据结构的设计，而不用处理底层的细节。
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core i7 内存：32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘：3 TB Fusion Drive 数据分析工具 Pyth
NUKE 14中文版是一款电影特效合成软件。可用于电影、电视和视频游戏行业，以创建高质量的视觉效果和动态图形。
NUKE 13是一款强大的视频后期特效合成工具，与上版本相比，Nuke 13带来了多种新功能，包括新的协作工作流程、新的后台渲染机制、镜头畸变矫正节点等，预制了多种合成模板，增加了对AMD GPU支持。带来了本地化系统，以提供更精确的时间和文件本地化的控制等等，同时还改进了镜头扭曲效果，整体上功能更加强大，版本的全面更新将加快艺术家的日常工作，让艺术家可以花更少的时间管理技术，更多的时间做出创造性的选择，可以广泛地应用于各类影视后期制作和处理领域。
在我们导入 python 脚本时在目录下会生成个一个相应的 pyc 文件，是pythoncodeobj的持久化储存形式,加速下一次的装载。
提起正则表达式，可能大家的第一印象是：既强大好用但也晦涩难懂。正则表达式在文本处理中相当重要，各大编程语言中均有支持（跟 Linux 三剑客结合更是神兵利器）。 正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。（来自百度百科） 个人理解如下：某个大佬为了从字符串中匹配或找出符合特定规律（如手机号、身份证号）的子字符串，先定义了一些通用符号来表示字符串中各个类型的元素（如数字用 \d 表示），再将它们组合起来得到了一个模板（如：\d\d模板就是指代两个数字），拿这个模板去字符串中比对，找出符合该模板的子字符串。 由几个例子去进一步理解，比如现在有一个字符串为： 1.test是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它既可以匹配tester中的test，又可以匹配第二个test。正则表达式中的test就代表test这个单词本身。 2.\btest\b是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它只能匹配第二个test。因为\b具有特殊意义，指代的是单词的开头或结尾。故tester中的test就不符合该模式。 3.test\w*是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它匹配出了tester，也匹配出了第二个test。其中\w的意思是匹配字母数字下划线，表示的是数量，指有0个或多个\w。所以这个正则表达是的意思就是匹配开头为test，后续跟着0个及以上字母数字下划线的子字符串 4.test\w+是一个正则表达式，它的匹配情况：I am a tester, and My job is to test some software. 它只匹配了tester。因为+与不同，+的意思是1个或多个，所以该正则表达式匹配的是开头为test，后续跟着1个及以上字母数字下划线的字符串。 通过上述几个例子，应该可以看出正则表达式的工作方式，正则表达式由一般字符和元字符组成，一般字符就是例子中的‘test’，其指代的意思就是字符本身，t匹配的就是字母t；元字符就是例子中有特殊含义的字符，如\w, \b, *, +等。后续介绍一些基础的元字符。 元字符有很多，不同元字符有不同的作用，大致可以分为如下几类。 有些元字符专门用来指代字符串中的元素类型，常用的如下：
身边有许多正在学习 Python 的 pandas 库做数据处理的小伙伴们都遇到一个问题——分组聚合。 网上很多这方面的资料，几乎都是列出一系列诸如 "xx方法不能用 Python 内置函数" 之类的规则。小伙伴都说记不住啊。 本文尝试把内部原理机制教会你，让你无需记忆这么多死板的规则即可灵活运用。
玩转Pandas系列已经连续推送5篇，尽量贴近Pandas的本质原理，结合工作实践，按照使用Pandas的逻辑步骤，系统地并结合实例推送Pandas的主要常用功能，已经推送的5篇文章：
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。
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