最近多次看到用SQL查询连续打卡信息问题，自己也实践一波。抛开问题本身，也是对MySQL窗口函数和自定义变量用法的一种练习。
mysql> select date_sub(curdate(),interval 1 day); +------------------------------------+ | date_sub(curdate(),interval 1 day) | +------------------------------------+ | 2016-04-01 | +------------------------------------+ 如果统计前几天就将括号中的1改成相应的天数即可。如果要算月或年，直接将day改为month或year即可。
这是，IDO老徐最近在进行的21天SQL打卡的作业 & 参考答案的合集，提供给所有软件测试从业者 ；
我把每天的持股状态分为四种,那么每天的收益情况就分为四种,这里就用二维dp数组来保存了 dp[i][j],i为天数,j为每天的状态 dp[i][j]各状态存最大收益
下面是某公司每天的营业额，表名为“日销”。“日期”这一列的数据类型是日期类型（date）。
计算平均值最直观的方法，求和除以值的数目。比如求伦敦一个月的气温平均值，你把所有的温度加起来除以一个月的天数即可。下面我们介绍另一种求每一天平均气温的方法，即指数加权平均。
我们做模型经常会遇到很多日期的操作，比如我们要把导入的原始数据里的日期做一下预处理，把该转的类型给转了，把该要提取的信息给提取出来。今天，这篇锦囊就是把这些相关日期的操作给罗列了一下，希望大家看了有一定的帮助～
工作日 (business day) 被认为是每周的正式工作的日子。通常对于大多数国家，工作日就是周一至周五，而且不包括公众假期。对于每个国家，公众假期都可能不同，见下图：
C国由n个小岛组成，为了方便小岛之间联络，C国在小岛间建立了m座大桥，每座大桥连接两座小岛。两个小岛间可能存在多座桥连接。然而，由于海水冲刷，有一些大桥面临着不能使用的危险。 如果两个小岛间的所有大桥都不能使用，则这两座小岛就不能直接到达了。然而，只要这两座小岛的居民能通过其他的桥或者其他的小岛互相到达，他们就会安然无事。但是，如果前一天两个小岛之间还有方法可以到达，后一天却不能到达了，居民们就会一起抗议。 现在C国的国王已经知道了每座桥能使用的天数，超过这个天数就不能使用了。现在他想知道居民们会有多少天进行抗议。 下文中的样例说明 第一天后2和3之间的桥不能使用，不影响。 第二天后1和2之间，以及1和3之间的桥不能使用，居民们会抗议。 第三天后3和4之间的桥不能使用，居民们会抗议。 数据规模和约定 对于100%的数据，1< =n< =10000，1< =m< =100000，1< =a, b< =n， 1< =t< =100000。
为了更好的讲这节的内容，提示一个 JS 处理日期的小技巧，想获取上个月最后一天，只需要设置SetDate参数为0即可。
示例 1: 输入: [2,4,1], k = 2 输出: 2 解释: 在第 1 天 (股票价格 = 2) 的时候买入，在第 2 天 (股票价格 = 4) 的时候卖出，这笔交易所能获得利润 = 4-2 = 2 。 示例 2:
比如我选择的是对比过去的三个星期，今天早晨8点钟之前，日期范围是三周以前的4月20日到5月10号，而过了8点之后，日期范围又变成4月21日到5月11日了。
公众号与点宽DigQuant量化社区开展了本期研究合作。 大家应该前段时间就知道 Alpha 101 了吧，很多人有去做，但是做的大多数都是简单的进行了一个复现，没有过多的区深究每个因子的涵义。本期推文我们和点宽合作，推出一个系列。来很系统的介绍 Alpha 101 。 社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家
EXT3是第三代扩展文件系统，是日志文件系统，常用于Linux操作系统，本次分享的案例为成都某大学EXT3文件系统数据删除，服务器操作系统及应用环境为redhat4.6 mysql，数据库用于存储教师及学生的注册信息，linux脚本每天会定时将数据库文件打包成tar.gz备份到本地其他数据分区，备份成功后删除前一天的备份文件，系统于某个周末遭到恶意入侵，所有数据库文件（包括备份）均被删除。
本文介绍了CTR预估中平滑方法的应用，包括Add-Lambda Smoothing、Additive Smoothing、Add-One Smoothing以及针对天数不同可以做的额外处理。平滑方法可以降低噪音，提高模型的鲁棒性，在CTR预估中发挥着重要作用。
Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target.
内容：小明被不明势力劫持。后莫名其妙被扔到x星站再无问津。小明得知每天都有飞船飞往地球，但需要108元的船票，而他却身无分文。他决定在x星战打工。好心的老板答应包食宿，第1天给他1元钱。并且，以后的每一天都比前一天多2元钱，直到他有足够的钱买票。 请计算一下，小明在第几天就能凑够108元，返回地球。
项目难点： 1. 每个月的日期数是不定的，拢共需要几个格子？ 按照教程的做法需要42个。所以遍历数字42，得到42个div做格子。
在一个火车旅行很受欢迎的国度，你提前一年计划了一些火车旅行。在接下来的一年里，你要旅行的日子将以一个名为days的数组给出。每一项是一个从 1 到 365 的整数。
导语 | TDSQL-C 为了满足更高的弹性能力和更精准的计费能力要求，推出了 Serverless 实例的形态，为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务。本文由腾讯云 TDSQL-C 高级工程师杨珏吉在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲《突破极致弹性-腾讯云原生数据库 TDSQL-C Serverless 架构设计与实践》整理而成，向大家分享 TDSQL-C Serverless 的特点以及实现原理。 点击可观看精彩演讲视频 一、Serv
本文实例讲述了yii框架结合charjs实现统计30天数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
el-date-picker 组件的引入 ---- <el-date-picker class="sd" @change="change" v-model="abc1" type="daterange" r
由于公司zabbix的历史数据存储在elasticsearch中，有个需求是尽可能地把监控的历史数 据存储的长一点，最好是一年，目前的情况是三台ES节点，每天监控历史数据量有5G，目前最多可存储一个月的数据，超过30天的会被定时删除，每台内存分了8G，且全部使用机械硬盘，主分片为5，副本分片为1，查询需求一般只获取一周的历史数据，偶尔会有查一 个月到两个月历史数据的需求。
摘要：本篇分享了kaggle比赛《Corporación Favorita Grocery Sales Forecasting》冠军方案。因为业务需要所以调研了商品销量预测比赛，重点学习了冠军方案的特征工程和模型构建，其中关于时间滑动窗口特征的构建非常巧妙，受益匪浅。对商品销量预测相关问题感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。
最近梳理高频动态规划问题，股票问题当然是非常经典的动态规划问题，并且整个系列有好几道题，这里我整理了6道股票系列的经典问题分享给大家，咱们今天聊聊买卖股票的最佳时机。
Wanger，Zabbix运维工程师，熟悉Zabbix开源监控系统的架构，乐于分享Zabbix运维经验，个人公众号“没有故事的陈师傅”
有一堵十尺厚的墙，两只老鼠从两边向中间打洞。大老鼠第一天打一尺，小老鼠也是一尺。大老鼠每天的打洞进度是前一天的一倍，小老鼠每天的进度是前一天的一半。问它们几天可以相逢，相逢时各打了多少。
本节内容主要讲的是上图中红框框起来的部分，也就是离线自动化构建用户和物料的画像，这部分内容在新闻推荐系统中是为系统源源不断添加新物料的途径，由于我们的物料是通过爬虫获取的，所以还需要对爬取的数据进行处理，也就是构造新闻的画像。对于用户侧的画像则是需要每天将新注册的用户添加到用户画像库中，对于在系统中产生了行为的用户，我们还需要定期的更新用户的画像（长短期）。下面分别从物料侧和用户侧两个方面来详细解释这两类画像在系统中是如何自动化构建的。
做数据和用数据的人绕不开的问题是数据的时效性，离线数据、实时数据分别指的是什么，业务应用时，究竟该以什么标准选择呢?很多业务产品或运营搞不懂两者的区别。提数据分析需求，想着肯定越实时越好，数据团队怎样
作者：xmxiong，PCG 运营开发工程师 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计的模型表可以快速统计最近一段时间内的累计类与留存类。 一、背景 数据仓库的数据统计，可以归纳为三类：增量类、累计类、留存类。而累计类又分为历史至今的累计与最近一段时间内的累计(比如滚动月活跃天，滚动周活跃天，最近 N 天消费情况等)，借助 bitmap 思想统计
递归 递归的本质就是使用函数自身来解决问题的思路。 递归的定义（摘）： 程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS（Operational Data Store）数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
编程是当今数字时代的核心技能之一。在现代社会中，程序员的需求越来越高，无论是在软件开发、数据科学、人工智能、Web开发还是其他领域。而Python作为一门简洁、优雅且功能强大的编程语言，正逐渐成为初学者和专业人士的首选。然而，要成为一名熟练的Python开发者，除了掌握基本语法，更需要不断练习和实践。
public static void main(String args[]){
给定一个整数数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 是一支给定的股票在第 i 天的价格。
step3、执行全备份恢复 mysql -e 'source /root/backup.sql;'
本文主要从Binlog实时采集和离线处理Binlog还原业务数据两个方面，来介绍如何实现DB数据准确、高效地进入数仓。
在数据仓库建模中，未经任何加工处理的原始业务层数据，我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中，常见的ODS数据有业务日志数据（Log）和业务DB数据（DB）两类。对于业务DB数据来说，从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集，然后导入到Hive中，是进行数据仓库生产的重要环节。
作者：hdfg159 链接：https://www.jianshu.com/p/bacd924df502
从去年7月到现在，我已经在北京的互联网公司呆了整整一年的时间。这中间经历过各种各样的酸甜苦辣，自己为了面试刷题的过程（从杉数到滴滴——未入门算法工程师再找实习工作记），也会经常听到北美同学面试的时候所遇到的各种艰难。是的，只要是互联网公司，无论是国内还是国外，总是要考察很多leetcode的东西。而leetcode如何刷，刷多少，刷到什么程度，其实各个公司也各不相同。但是事实上，leetcode的本质考察点是算法与数据结构，而除去基本的算法与数据结构外，leetcode困难的地方在于熟练度+一些技巧。然而技巧毕竟是存量，不是增量，我们刷多了，自然就有经验。所以这一个系列，我们不面向easy的题目，而更多关注hard和medium+的高频题，并通过大量的leetcode原题，来刻画出互联网公司究竟会考察哪些实际算法与数据结构的知识，以达到复习《算法与数据结构》的效果。
主要通过Period类方法getYears()，getMonths() 和 getDays()来计算.
小明正在利用股票的波动程度来研究股票。小明拿到了一只股票每天收盘时的价格，他想知道，这只股票连续几天的最大波动值是多少，即在这几天中某天收盘价格与前一天收盘价格之差的绝对值最大是多少。
动态规划求最短路径算法,与穷举法相比优点在于大大降低了时间复杂度; 假如从起点A到终点S的最短路径Road经过点B1,那么从起点A到B1的最短路径的终点就是B1,否则如果存在一个B2使得A到B2的距离小于B1,那么起点A到终点S的最短路径Road就不应该经过B1,而应该经过B2,这显示是矛盾的,证明了满足最优性原理; 假设从A到S需要经过N个时刻,每个时刻有M个状态(B1,B2...BM),那么我们只需要记录对应每个状态的最短路径即可,这样在任意时刻,只需要考虑非常有限的几种最短路径即可(取决于该时刻对应的
这篇文章介绍的内容是关于最全最详细的PHP面试题(带有答案)，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下
我想要一个最近7天榜，反映最近一段时间的用户活跃情况，不想让历史的高分用户长期占据榜首，可否？
增量构建的Cube每天都可能有新的增量。日益剧增，Cube可能会包含上百个Segment，查询性能会受到影响。
“ Spring Boot中可以使用注解实现定时任务，十分方便。今天的文章我们首先讲一下个人的项目，然后在文章后面我们将定时任务与线程池结合起来实现每天的个人支出的计算。”
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