#快手信息集散地##快手##数据分析##秋招# 全程大概50mins 1、自我介绍 2、实习内容 主要关注哪些核心指标 异动分析怎么排查,怎么归因 有没有给业务侧做过有用的决策/数据支持 实习中最大的收获 公司和竞品公司的一个对比,优势是什么 3、手撕代码 指定日期的产品价格(详细可去**找,貌似有原题) 没撕出来呜呜呜呜呜,大概率寄了😭😭😭 4、对以后的发展规划,包括城市/行业 对数分岗位
本文向大家介绍Python从函数参数类型引出元组实例分析,包括了Python从函数参数类型引出元组实例分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python从函数参数类型引出元组。分享给大家供大家参考,具体如下: 自定义函数:特殊参数 可以看出22,"男"全部归为了函数的第二个参数*info。 我们可以看到打印这个info参数结果是:小括号包起来的形式。 函数的特殊参数升级 上面
问题来源于网易云音乐增长产品实习生的面试作业题,具体的问题见1.1问题描述 一、问题背景 1.1 问题描述 背景:云音乐用户进行歌曲分享,但是分享歌曲之后通过分享歌曲打开APP的用户转化低。 问题:这个问题你怎么分析?以及对应的产品解决方案是什么? 1.2 分析框架 针对问题主要分为横向和纵向两个角度拆分: 横向按渠道划分,用户分享歌曲的渠道分为一对一和一对多两个场景 在一对一场景下,用户通过im
本文向大家介绍C#接口实现方法实例分析,包括了C#接口实现方法实例分析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 本文实例讲述了C#接口实现方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 在讲解C#实现接口的实例解析之前我们来看看C#接口的定义,如果一个类派生于一个接口,它就会执行某些函数。并不是所有的面向对象语言都支持接口,所以本节将详细介绍C#实现接口的问题。 C#实现接口注意: 熟悉COM的开发人员应
主要内容:如何高效的学习 MySQL很多初学者在数据库学习的时候,由于学习难度较大,往往不知所措,容易打击学习的自信心,没有了学习的兴趣,这些都是难以避免的。下面主要介绍作为初学者应该怎么学习 MySQL。 初学者学习 MySQL 必须掌握的知识点如下: MySQL 的下载安装。熟悉 MySQL 的配置文件,目录结构。 MySQL 服务器的启动,登录与退出。 MySQL 常用命令及语法规范。 MySQL 数据类型与数据表的操作。例如
校验者: @片刻 翻译者: @X 聚类: 对样本数据进行分组 可以利用聚类解决的问题 对于 iris 数据集来说,我们知道所有样本有 3 种不同的类型,但是并不知道每一个样本是那种类型:此时我们可以尝试一个 clustering task(聚类任务) 聚类算法: 将样本进行分组,相似的样本被聚在一起,而不同组别之间的样本是有明显区别的,这样的分组方式就是 clusters(聚类) K-means
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?
谈到翻译,许多人之所以感兴趣又不敢尝试,是因为自认“文字天赋不够,文学造诣不足”,总之,就是艺术修养不够。翻译是与文字打交道的工作,而“文字”总让人联想到“文学”。毕竟,在相当长的时间里,只有少数受过教育的人才识字,他们所追求的只有“经世文章”,而且公众所知的“翻译家”无一不是以翻译文学作品而著称;故而“文字”常常与“文学”和“艺术”紧密起来,由此把众多感兴趣的潜在译者挡在门外。 那么,想做翻译需
StackExchange.Redis公开了一些方法和类型来启用性能分析。 由于其异步和多路复用 表现分析是一个有点复杂的主题。 接口 分析接口由 IProfiler, ConnectionMultiplexer.RegisterProfiler(IProfiler) ,ConnectionMultiplexer.BeginProfiling(object) , ConnectionMultipl
分析支持从平台、账号、区域、项目、计费模式、时间以及标签等角度综合分析不同条件下的消费趋势等信息。 云账号 以云账号的维度查看云账号的费用分析情况。 平台统计 平台统计用于统计不同平台的消费趋势以及平台下不同云账号、资源、资源类型、项目、区域、计费模式的消费金额及比例。 域 以域的维度展示每个域的费用分析情况。 项目 以项目的维度展示每个项目的费用分析情况。 标签 以标签的维度展示每个标签的费用分
可扩展性问题 sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer和sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer类受到许多可伸缩性问题的困扰,这些问题都源于vocabulary_属性(Python 字典)的内部使用,它用于将 unicode 字符串特征名称映射为整数特征索引。 主要的可扩展性问题是: 文本向
本文向大家介绍Vue数据双向绑定原理实例解析,包括了Vue数据双向绑定原理实例解析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Vue数据双向绑定原理是通过数据劫持结合发布者-订阅者模式的方式来实现的,首先是对数据进行监听,然后当监听的属性发生变化时则告诉订阅者是否要更新,若更新就会执行对应的更新函数从而更新视图 MVC模式 以往的MVC模式是单向绑定,即Model绑定到View,当我们用JavaSc
本文向大家介绍python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析,包括了python 进程间数据共享multiProcess.Manger实现解析的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、进程之间的数据共享 展望未来,基于消息传递的并发编程是大势所趋 即便是使用线程,推荐做法也是将程序设计为大量独立的线程集合,通过消息队列交换数据。 这样极大地减少了对使用锁定和其他同步