《市场营销人求职交流聚集地》专题

大厂一直流程中，就老铁厂一面，和其他小厂面试。求捞一捞

我们不确定从这里到哪里去，完全被困住了。有人能帮忙吗？我们到处找了一些例子来帮忙。

状态：已过，因为种种原因拒绝了线下群面。 投递渠道：实习僧 形式：钉钉视频面试（拉了个群，面一个踢一个，啊这虽然但是..） 时长：15min 流程：自我介绍+深挖简历+反问环节 1.自我介绍： 学校+专业+实习经历+项目经历（每段经历用大概两三句话阐述） 2.深挖简历： Q:该段实习经历中学到了什么？ A：跨部门沟通协作能力吧啦吧啦 Q:工作中具体和哪些部门有合作？ A:对内：技术部、财务部、设计

#秋招# #美团# 面试官小姐姐好温柔呜呜呜呜呜我哭死 面试官先介绍了美团的业务，我面试岗位的业务讲了13分钟（真的好久好细节） 然后让我开始我的自我介绍，让我介绍一下自己的过往经历，自己的特点，（但是我介绍的可能太局限于我自己准备的内容了，对自己的特点并没有讲太多） 然后问我还有没有考虑考研考公的打算 问我对于秋招中的行业和公司有多少了解 继续问对互联网行业有多少了解 都是从哪里了解的 对自己未

我使用的是Identity Server 4，3.1.1版本，当外部提供者使用WS-Federation时，我从SPA客户端注销后出现了一种奇怪的行为。我目前使用ADFS作为外部提供程序，它是按照本指南配置的：https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/security/authentication/ws-federation?view=aspnetc

我有一个基于DSL的流，它使用拆分迭代对象列表并发送Kafka消息： 在所有消息发出后，我需要调用服务，还需要记录处理了多少消息。我知道一种方法是使用publishSubscribeChannel，其中第一个subscribe执行实际的Kafka发送，然后聚合执行服务调用： 我在弄清楚如何使用DSL在pubSubChannel中实际执行部分时遇到了问题。到目前为止，我已经尝试过： 有什么指示吗？

问题内容： 我们有500多个表，想要确定哪些表没有主键。因为在大表上创建索引将有助于提高性能。 必需的命令-识别哪些表是HEAPS（因为它们没有聚簇索引） 问候 问题答案： 查找所有堆。但是，此问题与PK是否存在正交。堆可以具有非群集PK，而群集索引不一定是PK。要查找没有PK的表，可以使用。

我想做一个字段折叠热门点击聚合，正如这里所记录的： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-metrics-top-hits-aggregation.html#_field_collapse_example 特别是，这一部分是一个问题： 因为生产环境配置有： 这意味着我不

null 重新创建问题的测试可以在https://github.com/hawk1234/spring-integration-example commit 9f121f0729d8076872e6fbdcd7b1b91ca9ea8cb4中找到。当您运行测试时，应用程序日志可以在路径build/logs/spring-integration-example.log下获得。当前测试挂起，因为网关从未

我可能对加入/组By-agg有一个天真的问题。在RDD的日子里，每当我想执行a. groupBy-agg时，我曾经说reduceByKey（PairRDDFunctions）带有可选的分区策略（带有分区数或分区程序）b.join（PairRDDFunctions）及其变体，我曾经有一种方法可以提供分区数量 在DataFrame中，如何指定此操作期间的分区数？我可以在事后使用repartition（

Django数据库抽象API描述了使用Django查询来增删查改单个对象的方法。然而，你有时候会想要获取从一组对象导出的值或者是聚合一组对象。这份指南描述了通过Django查询来生成和返回聚合值的方法。 整篇指南我们都将引用以下模型。这些模型用来记录多个网上书店的库存。 from django.db import models class Author(models.Model): na

  聚类是一种无监督学习问题，它的目标就是基于相似度将相似的子集聚合在一起。聚类经常用于探索性研究或者作为分层有监督流程的一部分。 spark.mllib包中支持下面的模型。 k-means算法 GMM（高斯混合模型） PIC（快速迭代聚类） LDA（隐式狄利克雷分布) 二分k-means算法 流式k-means算法

内容： 层次聚类法 编写层次聚类算法 k-means聚类算法 安然事件 前几章我们学习了如何构建分类系统，使用的是已经标记好类别的数据集进行训练： 训练完成后我们就可以用来预测了：这个人看起来像是篮球运动员，那个人可能是练体操的；这个人三年内不会患有糖尿病。 可以看到，分类器在训练阶段就已经知道各个类别的名称了。那如果我们不知道呢？如何构建一个能够自动对数据进行分组的系统？比如有1000人，每人有

聚类是一种无监督机器学习方法，它基于数据的内部结构寻找观察样本的自然族群（即集群），常用于新闻分类、推荐系统等。聚类的特点是训练数据没有标注，通常使用数据可视化评价结果。 聚类的常用方法包括 K均值聚类：把n个点（可以是样本的一次观察或一个实例）划分到k个聚类中，使得每个点都属于离它最近的均值（即聚类中心）对应的聚类，以之作为聚类的标准。 Affinity Propagation聚类：基于样本之间

紧张，手心直冒汗，相信这是大多数面试者在第一次面试时都会有所直接的感官，其实真情实感无不是缓解紧张的面试环境的一个开关，当你感到十分紧张的时候面试官也会有所感觉，当面试官问你是不是很紧张，诚实的说，也可以用一个微笑来缓解自己紧张的情绪。 如果成为这份工作的最佳候选人通常意味着在面试中表现比其他求职者更好。如果你具备公司所需的资格和工作背景，你在面试中的任务就是成功地传达你将为工作带来什么。挑战在于