《数据分析面试》专题

4.27 1h B2B，百度电商部门 介绍完自己直接开始写算法题 随机数据的峰值，如 1 2 3 6 5 8 7，返回 6 或 8都行，要求时间复杂度O（lgN） 斐波那契数列，要求时间复杂度O（lgN），矩阵解法 求两个字符串的最长公共子串，如 abcedfgh 和 bcedgh 最长公共子串是bced 求两个字符串的最长公共子序列，如 abcedfgh 和 bcedgh 最长公共子序列是bce

问题内容： 将NumPy数组随机分为训练和测试/验证数据集的好方法是什么？与Matlab中的或函数类似。 问题答案： 如果要将数据集分成两半，可以使用，或者需要跟踪索引： 要么 有多种方法可以重复分区同一数据集以进行交叉验证。一种策略是从数据集中重复采样： 最后，sklearn包含几种交叉验证方法（k折，nave -n-out等）。它还包括更高级的“分层抽样”方法，这些方法创建了针对某些功能平衡的

问题内容： 我已使用从IMDB收集信息并将其传输到MYSQL数据库的应用程序导入了一些数据。 似乎这些字段尚未标准化，并且在1个字段中包含许多值 例如： 有没有办法将这些值分开，然后将它们插入到另一个表中，而不重复呢？ 我进行了一些谷歌搜索，发现我应该使用PHP处理此数据。但是我一点都不了解PHP。 无论如何，仅使用MYSQL即可转换此​​数据？ 问题答案： 您可以使用存储过程，该过程使用游标来解

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问题内容： 我有一个看起来像这样的模型： 我想要为每个类别选择项目的计数（只是计数），因此在SQL中，它会像这样简单： 有没有相当于做这种“ Django方式”？还是纯SQL是唯一的选择？我熟悉Django中的count（）方法，但是我看不出group by如何适合那里。 问题答案： 正如我刚刚发现的，这里是如何使用Django 1.1聚合API进行此操作：

我在excel中有一个列，其中包含名字、姓氏和职位名称的混合。唯一可以观察到的模式是——在每一组3行中，每第1行是名字，第2行是姓氏，第3行是工作标题。我想创建3个不同的列，并隔离此数据示例数据： 我想要：约翰，布什，经理，作为一行，分别放在名字，姓氏和职务下面的三个不同的栏中。像- 我们如何才能完成这项任务？

本文向大家介绍javascript数据类型示例分享，包括了javascript数据类型示例分享的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 前面我们介绍了javascript的数据类型，今天我们通过一些例子再来温故一下，希望大家能够达到知新的地步。 END 童鞋们是否对javascript的数据类型有了新的认识了呢，希望大家能够喜欢。

我正在考虑将我们传统的jpa/道解决方案迁移到Spring Data。 但是，我们的前端之一是SmartGWT，它们的数据库组件仅使用限制/偏移逐步加载数据，这使得难以使用Pagable。 这会导致问题，因为无法确定限制/偏移量最终是否可以转换为页码。（这可能因用户滚动方式、屏幕大小等而异）。 我查看了切片等，但无法找到在任何地方使用限制/偏移值的方法。 想知道有没有人有什么建议？最理想的情况是，

我刚刚开始使用数据流，对于如何实现分支，我没有什么问题。

作为卡桑德拉数据分区的后续，我得到了vNodes的想法。感谢“西蒙·丰塔纳·奥斯卡森” 当我尝试使用vNodes进行数据分区时，我有几个问题， 我尝试观察2节点中的分区分布（） 因此，根据我在两个节点中的观察，随着一个范围的扩展，节点61的值从-9207297847862311651到-9185516104965672922。。。 注意：分区范围从9039572936575206977到90199

我有两个使用分页和排序存储库定义的资源： 画廊/{id} 一般来说，这两种资源的分页都是根据使用的存储库类型提供的。 画廊本身包含一个图像列表 我现在可以通过 画廊/1/图片 是否也可以为这些子列表启用分页？或者，处理这些大列表的REST样式是什么。 事先谢谢你，圭多

[新加入Spark]语言-Scala 根据文档，RangePartitioner对元素进行排序并将其划分为块，然后将块分发到不同的机器。下面的例子说明了它是如何工作的。 假设我们有一个数据框，有两列，一列（比如“a”）的连续值从1到1000。还有另一个数据帧具有相同的模式，但对应的列只有4个值30、250、500、900。（可以是任意值，从1到1000中随机选择） 如果我使用RangePartit

更新2019-11-03：添加了错误的实时最小复制。在Chrome中加载链接后，点击ctrl shift i并选择控制台以查看输出。我已经尽力确保这正是我最初的项目代码所做的；我们看看情况是否如此，嗯？碎片的规则文件与下面的原始帖子相同。该源代码可在GitHub上获得。 原文： 这些规则在模拟器中工作，但在我真正的网络应用程序中不工作。模拟器路径和有效负载与下面数据库日志输出中显示的相同。 （将两

分治和回溯其实本质上就是递归，只不过它是递归的其中一个细分类。可以认为 分治和回溯 最后就是 一种特殊的递归 或者是较为复杂的递归即可。 分治算法，即分而治之（divide and conquer，D&C），把 一个复杂问题 分成 两个或更多 的相同或相似 子问题，直到最后子问题可以简单地直接求解，最后将子问题的解合并为原问题的解。 分治法的核心思想就是，将原问题分解成小问题来求解，只要遵循三个步