《流利说》专题

一面 30min 仍然记不得了，努力回忆一下 实习数据有多大？ 这么大的数据量需要多少资源？ 多线程的三要素？ Java的内存模型？ 宽窄依赖？ Spark为什么快？ Spark的Shuffle有几种？ （不记得了 二面 20min 用ES或者HBase跟用Hive有什么区别？ 怎么技术选型？ 总结：是吉利下面的子部门，主做出行方面数据，数据量较小，且人员较少。 #数据仓库与数据分析实习##秋招#

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使用指南 - 数据报告 - 访问分析 - 利用入口页面做新访客分析 访客都是通过入口页进入到网站，尤其对于新访客来说，入口页面网站的第一印象，新访客最多的入口页面值得重点分析。怎么分析访问入口报告里的新访客数据呢？ 让我们先看下和新访客相关的指标有哪些： 访客数（UV）：一天之内从该入口进入您网站的独立访客数(以Cookie为依据)，一天内同一访客多次访问只计算1个。 新访客数：从该入口进入的独立

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选取出关键特征 通过tf-idf计算出来的数值是某个特征（词）对于这篇文档的权重，不代表这个特征（词）在文本分类中的权重。这很容易理解，比如某一个特征（词）在多个分类中的tf-idf是不一样的，但是这个特征对于这个分类问题的权重肯定是一个定值。 选取重要的特征的方法可以是：1.）按tf-idf排序从大到小选topN；2）按特征的普遍性选取（在多个类别中出现过）；3）按特征在不同文档中tf-idf的

C# 支持的动态类型为提供了到其他地方的桥梁。这不是意味着鼓励你使用动态语言编程，而是提供了 C# 强静态类型到那些动态类型模型的平滑过渡。 然而，这也不会现在你使用动态类型和其他环境交互。C# 类型可以强制转为为动态对象并当做动态对象。和其他事物一样，把 C# 对象当做动态对象具有两面性有好也也有坏。我们通过一个例子看下发生了什么好的和坏的。 C# 泛型的一个局限是为了方法参数不是 System

本书是学习 Python 数据分析最好的参考书。本来想把书名直接译为《Python 数据分析》，这样更简短。但是为了尊重第 1 版的翻译，考虑到继承性，还是用老书名。

利用xcconfig文件完成多环境配置 xcconfig本质上是一个key-value配置文件 xcconfig文件命名建议: 所在目录-Project名称.环境 (参考CocoaPods) xcode build settings环境参数缩写查询资料: xcodebuildsettings 一、xcconfig文件的创建和配置导入 新建xcconfig文件, 保证项目结构清晰, 单独新建目录管理

本文向大家介绍node 标准输入流和输出流代码实例，包括了node 标准输入流和输出流代码实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这篇文章主要介绍了node 标准输入流和输出流代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 使用node 在 CMD 控制台获取输入的指令： 方式一： 方式二： 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习

请注意：问题是基于旧的，现在称为“脚本”管道格式。当使用“声明性管道”时，并行块可以嵌套在阶段块内（请参见使用声明性管道的并行阶段1.2）。 我想知道并行步骤应该如何使用Jenkins工作流/管道插件，特别是。如何将它们与构建阶段混合。我知道一般的模式： 我可以并行地构建不同的阶段吗？或者“并行”步骤只意味着在单个阶段中使用？

本文向大家介绍详解Java中字符流与字节流的区别，包括了详解Java中字符流与字节流的区别的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文为大家分析了Java中字符流与字节流的区别，供大家参考，具体内容如下 1. 什么是流     Java中的流是对字节序列的抽象，我们可以想象有一个水管，只不过现在流动在水管中的不再是水，而是字节序列。和水流一样，Java中的流也具有一个“流动的方向”，通常可以从中

我有这样的想法： 我怎么能把它写在一个流中呢？收集f.e.

我有一个通用的Streams API问题，我想“高效地”解决。假设我有一个（可能非常大，可能无限）流。我想以某种方式对其进行预处理，例如，过滤掉一些项目，并对一些项目进行变异。让我们假设这个预处理是复杂的，时间和计算密集型的，所以我不想做两次。 接下来，我想对项序列执行两组不同的操作，并使用不同的流类型构造处理每个不同序列的远端。对于无限流，这将是一个forEach，对于有限流，它可能是一个收集器

我正在努力定制我的spring kafka streams应用程序。我一直试图在我的KStreams上配置处理未捕获（运行时异常）。 参考文档https://docs.spring.io/spring-cloud-stream-binder-kafka/docs/3.1.0/reference/html/spring-cloud-stream-binder-kafka.html#_kafka_st

我很难理解GCP数据流/Apache Beam和Spring Cloud数据流之间的差异。我试图做的是转向一个更云原生的解决方案，用于流数据处理，这样我们的开发人员可以更专注于开发核心逻辑，而不是管理基础设施。 我们有一个现有的流解决方案，由Spring云数据流“模块”组成，我们可以独立迭代和部署，就像微服务一样，效果很好，但我们希望迁移到我们的业务提供的GCP现有平台，要求我们使用GCP数据流。