如何推算在一个城市的共享单车投放量和每日交易数量？
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物联网的发展催生了无桩式共享单车的爆发，其原理主要是采用了“手机端—云端—单车端”的架构，共享单车的智能锁内部集成了GPS系统和带有SIM卡!它能够将车辆所在位置和电子锁的状态传输给云端。 我们能够提供： 流量池模式，解决不同自行车的流量消耗不同，节约综合成本； 短信API，出于节能考虑，设备不是实时联网，需要短信激活解锁； SIM卡全生命周期管理，自行车损耗大，废弃的及时停卡，以免造成资费。
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本文向大家介绍选择一个熟悉的社区或学校，若你作为共享单车的投放人员，应该投放多少辆单车？ 设计思路是什么？相关面试题，主要包含被问及选择一个熟悉的社区或学校，若你作为共享单车的投放人员，应该投放多少辆单车？ 设计思路是什么？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 社区投放要考虑 社区空间和 社区住户年龄结构组成： 先根据社区的人口年龄结构和人数筛选出有骑行单车能力的人数（未成年儿童和老人以及残
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网易速度很快，投简历第二天中午hr打电话约的当天下午面试 面试时间也很短，就十来分钟 介绍上段实习内容 介绍自己觉得做的比较好的case 从什么角度分析直播数据 反问：具体工作内容
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本文向大家介绍请你估算一下，广州市的出租车数量。相关面试题，主要包含被问及请你估算一下，广州市的出租车数量。时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 可以从供需两个角度来考虑： 1. 供给： 广州市小轿车总数X出租车比例 =广州市人口数X人均小轿车保有量X出租车比例 2. 需求： 广州市人口数X可打车的适龄人数X打车比率X平均每天打车的次数/每辆车每天服务的人数 假设： 广州人口：2
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我在Python工作。我对分类变量“城市”有一个问题。 我正在一个超过一百万行的大数据集上建立一个预测模型。我有100多种功能。其中之一是“城市”，由33000个不同的城市组成。 我使用例如XGBoost，其中我需要将分类变量转换为数字。Dummifying会导致功能的数量大幅增加。XGBoost（和我的20 gb RAM）无法处理此问题。 有没有其他方法来处理这个变量，除了例如。一个热编码，假人
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当跨城接送选择以上选项时，可允许跨城接送服务的城市列表如下： 1.西安-咸阳 2.深圳-东莞 3.廊坊-北京 4.佛山-广州 5.东莞-广州 6.苏州-上海 7.苏州-无锡 8.保定-石家庄 9.汕头-揭阳-潮州