《大数据开发》专题

我的问题是： 我的加密代码在64个字符以下运行良好。但如果超过64个字符，我会得到以下错误 加密代码 密钥生成代码 我的问题是： 可以用512位密钥加密大文本吗？我的密码有错吗？ 注意：如果有人想要完整的代码，我会稍后更新。

我正试图用大约8000个观察值和一个4个3/2协方差函数的复合内核在2D空间1D时间上运行一个GP回归——这超过了一个内核的处理能力。 如果能够将 GPR 计算分布在多个节点上，而不必求助于变分 GP，那就太好了。这个github问题解释了如何在GPflow 1.0中执行多线程处理，但我并不是在寻找一种并行化许多调用的方法。 相反，我想在大型数据集上进行GPR，这意味着反转大于单个核心可以处理的协

已oc。 星环科技-大数据产品经理-面经 一面：3.17日下午2:00 写在前面----- 面试官是一位很有亲和力的小姐姐，但也是我面试以来唯一一位没有开摄像头的面试官。 自我介绍后，下面是一些提问： 1.简历深挖，主要讲了我在两个项目中负责的部分，想看看我作为主导解决了什么问题，以及相应能力。 2.有没有用过数据安全相关的产品。（我回答我们日常生活中大多接触的都是to C端产品，to B端除了企

面试官全程微笑，体验感极好。 上来大佬先来了个礼貌式微笑。 然后自我介绍。问了问我的研究方向（多模态） 聊了聊大数据相关的技术？ 如果来大数据部门想做什么？ 问了一下我做的数据挖掘的比赛？ 然后30min一道题。 二叉树的z字遍历和阻塞队列二选一 问了一下时间复杂度和空间复杂度。 反问环节： 部门培养人的计划是什么？ 您是做什么的？ 整体感觉很流畅，体验很好，期待过 ps：滴滴23秋储 一共几面？

写个面经，至今唯一的面试，攒攒人品，正式批还没有收到面试，大家一起加油吧！ 8.28 一面 22min 多面app 第一次面试 面试官很好，一直用“您”，迟到了5分钟一上来道歉 1.自我介绍 2min 2.问实习和项目,选出一个影响最深的,说出原因及得到了什么样的结果 3. 开放性问题     1.作为大数据工程师应当在整个公司中发挥什么样的职责     2.模拟场景 ,在制造业下大数据拥有什么样

一面 10.12 10min 一个面试官，主要挖简历。 好长时间没消息我都以为g了，又收到了二面通知 二面 10.31 10min 一个面试官，挖简历+期望薪资+家是哪的，为啥来深圳等 一面面试官有点丧丧的，感觉好困好困。二面的面试官很和蔼，戴口罩也能看出来全程笑嘻嘻的。 不知道是不是KPI，有没有后续。 #广东联通##深圳联通##面试#

2.9上午面试，时间不到9min 1、自我介绍（1min） 2、英文回答平时怎么学习（措手不及-答得很烂） 3、情景题 4、投递贵公司最看重的三个因素 5、希望税前月薪 6、接受其他岗位调剂吗 7、北京户口有需求吗 疑问：这次面试是秋招补录还是春招？有同一天面试的同学了解情况的能说说吗，如果有后续消息麻烦告知下lz 更新： 2.14 下午收到签约会通知 #春招# #联通面试# #国企#

返校前最后篇面经 这两次面试官感觉都挺满意的，，估计能有offer了 百度大数据研发一面（就一面） 2.22 自我介绍 项目 1.爬虫和识别匹配的细节 2.爬虫异常情况 3.内部表外部表区别 4.数据量大小 5.推荐KNN模型距离的细节 技术 6.mapreduce计算过程 7.shuffle细节 8.数据倾斜原因和处理方式     我举了两种     mapjoin     加盐 9.hive窗

- 3/9笔试 - 选择题大概三四十个 - 问答题10个，涉及python，HSFS八股，Java八股 - 3/14一面，全是快问快答25min - 问简历，项目介绍，项目中提到的模型被揪出来问了细节 - 常见的机器学习算法讲讲，深度学习会多少呢？ - 编程语言？希望会Java - 各种排序算法，时间复杂度，随便介绍几个呗 - Python的装饰器 - 指针和引用的区别（这是C++，但是当时并不知

个人情况简述：本硕双非，acm银牌 测评答的个人感觉不错，笔试AK 测评隔天笔试（第一批），之后就跟大部队流程差不多约了一、二面 一面（总时长50分钟），二面（总时长40分钟） 纯业务理解，深挖实习经历和项目经历 提出的问题多为数仓设计问题和开放性问题，基本都是大量的对话和交流，因为很多想法是结合项目经验的临场idea，个人没有记录 携程给我的感觉就是，如果你做过很多项目，阅读过大量相关设计的学习

电话技术面，业务部门直接打电话，看到很少有牛友发这个岗位所以记录一下。 大概十五分钟左右，也可能是我答的不好所以问题比较少。 1.自我介绍 2.hadoop生态 3.hdfs读写 4.spark运行机制 5.hive内外表区别 6.常用编程语言 7.反问 面试官人很好的，我最先开始没接到电话，给我打了好几次，不太清楚的问题也没有过多为难。不过太久不面好多都忘记了，答的并不全面估计凉了。

基于SuperMap 9D产品，构建了一个针对人口移动进行相关分析的平台，用Elasticsearch作数据存储，SuperMap iServer 作数据分析和发布的服务器，SuperMap iClient作前端客户端展现的开发平台，通过出租车数据进行不同空间尺度和不同时间尺度下的人口、岗位分布情况分析，并得到各区域范围的通勤交换关系，对主城及市域进行人群移动分析，为城市交通规划提供数据参考和决策

针对空间数据可视化渲染的技术，涌现出很多优秀的产品，包括地图库的渲染产品以及可视化效果的可视化库。 主流的开源地图库 OpenLayers，业内使用较为广泛的地图库，OpenLayers3完成了面向对象的重构，同时也进行了h5升级；Leaflet，一款实践多、社区活跃、插件丰富的开源地图库，Mapbox早期的地图库就是基于Leaflet开发的；Mapbox GL，其推出的矢量瓦片可视化效果和性能都

在大数据可视化发生不断变化的同时，空间大数据在可视化方面，也出现了巨大的变化，同时涌现出了一系列全新的可视化表达效果，如热力图，格网图等，图 四 1展示了空间分析方法与空间可视化技术的对应关系。 热力图和密度图 热力图和密度图两种专题图可以为用户呈现一种趋势，从数据变化的趋势中，找到规律，辅助决策。通常用于聚合分析、区域汇总、热点分析和密度分析结果的效果展示。如图1和图2所示，该图展现了全球航班的

第 6 章 大量数据的表示和处理 第 2 章讨论了现实世界信息在计算机中的抽象表示问题，那里主要介绍的是简单数据， 而本章将继续介绍复杂数据的表示和处理。简单数据一般指单个数据，并且没有内部结构， 不可分割。复杂数据正相反，可在两方面呈现复杂性：一是数量多，即待处理的数据是由大 量相互关联的成员数据组成的；二是有内部结构，即数据在内部由若干分量组成，每个分量 本身可能又由更小的分量组成。对于大量数