《搞笑》专题

一面问了很多项目的深挖 二面上来没有自我介绍，直接手写 K_means聚类算法，憋着写了一半，没写完。 然后就结束面试了，问了我啥时候能到岗，一周能实习几天，然后就没了 有点搞不懂这个面试😢#第一次面试##Momenta##我的实习求职记录#

时间1h15min（超时）一句话自我评价：面试很搞笑那男的😁😆 更新：一面给我过了，光速来电约二面还说面评很不错（满头问号 面试体验：很好，面试官人很和善，虽然反馈不多让我很没底，但是我直接说不了解的方面她会给一些解释和引导。而且对我有一种就算烂泥也要扶上墙的坚持... 吐槽：后面写题我不知道是我理解能力的问题还是她解释题意不够清楚的问题，反正我们两个就是没达成共识。我写到一半说这个题难点主要

本文向大家介绍一行命令搞定node.js 版本升级，包括了一行命令搞定node.js 版本升级的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 node有一个模块叫n（这名字可够短的。。。），是专门用来管理node.js的版本的。 首先安装n模块： 第二步： 升级node.js到最新稳定版 是不是很简单？！ n后面也可以跟随版本号比如： 或 就这么简单，这可怎么办？？！！ 另外分享几个npm的常用命令

本文向大家介绍轻松搞定iOS本地消息推送，包括了轻松搞定iOS本地消息推送的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 首先，我们先要明白一个概念，这里的本地通知是UILocalNotification类，和系统的NSNotificationCenter通知中心是完全不同的概念。 一、我们可以通过本地通知做什么 通知，实际上是由IOS系统管理的一个功能，比如某些后台应用做了某项活动需要我们处理、已经退

Pandas 在对频率转换进行重新采样时拥有简单、强大且高效的功能（如将按秒采样的数据转换为按5分钟为单位进行采样的数据）。这种操作在金融领域非常常见。具体参考：时间序列。 In [108]: rng = pd.date_range('1/1/2012', periods=100, freq='S') In [109]: ts = pd.Series(np.random.randint(0, 50

详情请参阅 层次索引 和 改变形状。 Stack In [95]: tuples = list(zip(*[['bar', 'bar', 'baz', 'baz', ....: 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], ....: ['one', 'two', 'one', 'two',

详情请参与 基本的二进制操作 统计（相关操作通常情况下不包括缺失值） 1、 执行描述性统计： In [61]: df.mean() Out[61]: A -0.004474 B -0.383981 C -0.687758 D 5.000000 F 3.000000 dtype: float64 2、 在其他轴上进行相同的操作： In [62]: df.mean(1) Out

详情请参阅：基础。 1、 查看DataFrame中头部和尾部的行： In [14]: df.head() Out[14]: A B C D 2013-01-01 0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632 2013-01-02 1.212112 -0.173215 0.11

可以通过 数据结构入门 来查看有关该节内容的详细信息。 1、可以通过传递一个list对象来创建一个Series，pandas 会默认创建整型索引： In [4]: s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) In [5]: s Out[5]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0 5 8.0 dtype: float

主要内容：一、场景引入，问题初现,二、volatile的作用及背后的原理,三、总结 & 提醒一、场景引入，问题初现 很多同学出去面试，都会被问到一个常见的问题：说说你对volatile的理解？ 不少初出茅庐的同学可能会有点措手不及，因为可能就是之前没关注过这个。但是网上百度一下呢，不少文章写的很好，但是理论扎的太深，文字太多，图太少，让人有点难以理解。 基于上述痛点，这篇文章尝试站在年轻同学的角度，用最简单的大白话，加上多张图给大家说一下，volatile到底是什么？ 当然本文不会把理论

主要内容：一、倒排索引到底是啥？,二、什么叫做分布式搜索引擎？,三、Elasticsearch的数据结构,四、Shard数据分片机制,五、Replica多副本数据冗余机制,六、文末总结一、倒排索引到底是啥？ 要了解分布式搜索引擎，先了解一下搜索这个事儿吧，搜索这个技术领域里最入门级别的一个概念就是倒排索引。 我们先简单说一下倒排索引是个什么东西。 假如说你现在不用搜索引擎，单纯使用数据库来存放和搜索一些数据，比如说放了一些论坛的帖子数据吧，那么这个数据的格式大致如下： id title cont

计划删不掉这么搞

本文向大家介绍五分钟搞懂Vuex实用知识(小结)，包括了五分钟搞懂Vuex实用知识(小结)的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这段时间一直在用vue写项目，vuex在项目中也会依葫芦画瓢使用，但是总有一种朦朦胧胧的感觉。于是决定彻底搞懂它。 看了一下午的官方文档，以及资料，才发现vuex so easy！ 作为一个圈子中的人，决定输出一下文档，如果你仔细看完这篇文章，保证你对vuex熟练掌握

在 pandas 中，使用np.nan来代替缺失值，这些值将默认不会包含在计算中，详情请参阅：缺失的数据。 1、 reindex()方法可以对指定轴上的索引进行改变/增加/删除操作，这将返回原始数据的一个拷贝： In [55]: df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns=list(df.columns) + ['E']) In [56]: df1.loc

本文向大家介绍搞笑的程序猿：看看你是哪种Python程序员，包括了搞笑的程序猿：看看你是哪种Python程序员的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 不久前，在互联网上出现了一篇有趣的文章，讲的是对于同一个问题，不同层次的Python程序员编出的Python代码，显示出了不同的风格，代码都很简单，有趣。下面让我们一起来看看一个Python程序猿进阶的全过程吧。(偷笑) 编程新手 一年编程经验(学