《学科网》专题

大概只面了15分钟 , 都是较浅的了解 1. 你能自己开发一个项目吗 答 : 可以自己开发一个小的项目 ,例如简历上面的XXX , 进行了需求分析 ,技术选型 ,设计表, 接口 -- 2. grpc有几种通信方式 (不懂 , 提示我有流 ,还有其他什么没,没有答上来) -- 3. gprc使用什么进行暴露接口 gate-way -- 4.mysql索引优化有了解吗 怎么优化查询 查询时候使用in

问题内容： 我正在尝试在我的matpllotlib Contourf图上自定义颜色条。虽然我能够使用科学记数法，但我尝试更改记数法的基础- 本质上是使我的价格变动范围在（-100,100）而不是（-10,10）内。 例如，这产生了一个简单的情节… 像这样： 但是，我希望颜色栏上方的标签为1e-2，数字范围为-10至10。 我将如何处理？ 问题答案： 一种可能的解决方案是按以下问题子类化并固定其数量

1. 介绍gfs项目时，首先总体：在线的分布式文件系统。再具体聊接口函数 2. channel如何实现(从channel的底层实现上来说）：并发安全 3. http的三次握手，为什么两次不行呢 4. rpc和grpc的区别 5. defer的先后顺序 6. redis的数据类型。 7. mysql的事务隔离级别，事务的四个特性 面试体验感很低，反正就是找马上能上手的，不好评论

本书全面而详细地阐述了计算机科学的理论基础，从抽象概念的机械化到各种数据模型的建立，用算法、数据抽象等核心思想贯穿各个主题，很好地兼顾了学科广度和主题深度，帮助读者培养计算机领域的大局观，学习真正的计算机科学。

机器学习库也称为“SparkML”或“MLLib”，由常用的学习算法组成，包括分类，回归，聚类和协同过滤。 为什么要学习SparkML for Agile？ Spark正在成为构建机器学习算法和应用程序的事实平台。 开发人员使用Spark在Spark框架中以可扩展和简洁的方式实现机器算法。 我们将通过该框架学习机器学习，其实用程序和算法的概念。 敏捷总是选择一个框架，它可以提供简短快速的结果。 M

scipy 包含许多专注于科学计算中的常见问题的工具箱。它的子模块对应于不同的应用，比如插值、积分、优化、图像处理、统计和特殊功能等。 scipy 可以与其他标准科学计算包相对比，比如GSL (C和C++的GNU科学计算包), 或者Matlab的工具箱。scipy是Python中科学程序的核心程序包；这意味着有效的操作 numpy 数组，因此，numpy和scipy可以一起工作。 在实现一个程序前

每次面阿里都感觉能学到新知识，不愧是大厂。不过面试官迟到半个小时+不开摄像头就很难受。 第一次面数科岗位，还以为会比较偏机器学习，但是问了好多业务问题，没有准备，基本不会（寄）！ 1. 先做30分钟笔试（三道业务，一道回溯手撕）：笔试过了还做笔试是没想到的 2. 如何测量红包带来的成交额增长，如何排除其他因素带来的影响 3. 如何做A/B testing 4. 成交额降低分析 #面经#

面完腾子后躺在床上的时候收到了淘天的电话，说感觉简历挺不错的，约晚上面一下。 面试的时候面试官说他们组数据科学是比较偏业务，看我的简历都是机器学习数据挖掘算法方面的项目，为什么不投算法岗呢（因为菜）说阿里淘天的数据分析其实更偏向于bi，数科偏向于业务。 说到业务，面试官问了自己是怎么理解业务。这里自己只是按照之前看面经的时候总结的八股讲的面试官说讲的很好，但是感觉很书面很客套，里面的很多细节不是像

如何借助windows中科学上网环境,快速有效地在wsl中科学上网? windows上如何给wsl 中的linux虚拟机开启代理 windows上使用了wsl, 尝试1:直接在wsl安装代理软件, 尝试2:在windows上开启局域网代理端口 尝试3: windows使用了v2rayN的tun模式,想法是,在wsl中默认是把宿主机的windows当做网关上网的, 问题:如何实现尝试3中的目的,或者

1.3.什么是计算机科学 计算机科学往往难以定义。这可能是由于在名称中不幸使用了“计算机”一词。正如你可能知道的，计算机科学不仅仅是计算机的研究。虽然计算机作为一个工具在学科中发挥重要的支持作用，但它们只是工具。 计算机科学是对问题，解决问题以及解决问题过程中产生的解决方案的研究。给定一个问题，计算机科学家的目标是开发一个算法，一系列的指令列表，用于解决可能出现的问题的任何实例。算法遵循它有限的过

本文向大家介绍Python科学计算之Pandas详解，包括了Python科学计算之Pandas详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas 的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析 （data analysis） 。panel data是经济学中关于

一位电气工程师最近告诫我不要将GPU用于科学计算（例如，在精度非常重要的情况下），因为它没有像CPU那样的硬件保障。这是真的吗？如果是的话，这个问题在典型的硬件中有多普遍/多严重？

年龄：正态分布        性别：0-1变量        GMV：偏态分布        如何对对照组和实验组数据是否是否一致进行比较？        面试官答案：   年龄：正态检验，如果不想对均值和方差分别进行检验的话，就用ks检验   性别：比例检验，用卡方检验（列联表检验），或者转化成正态检验   GMV：偏态，方差不存在，不能用中心极限定理，所以不能用正态分布检验，所以用什么呢？  

欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中，我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。

在本章中，我们将了解理解该过程所需的数据科学过程和术语。 “数据科学是数据接口，算法开发和技术的结合，以解决分析复杂问题”。 数据科学是一个跨学科的领域，包括科学方法，过程和系统，其中的类别包括机器学习，数学和统计知识与传统研究。 它还包括黑客技能和实质性专业知识的组合。 数据科学从数学，统计学，信息科学和计算机科学，数据挖掘和预测分析中汲取原则。 构成数据科学团队一部分的不同角色如下所述 - 客