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华为云FusionInsight MRS:助力企业构建“一企一湖,一城一湖”
摘要:华为云FusionInsight MRS新一代的数据湖,让大数据越用越快、越用越易、越用越稳、越用越省!让数据价值近在眼前! 10月30日,以“携手共赢·数创未来”为主题的第二届数据分析技术与应用高峰论坛在深圳举行。会上,华为云大数据高级营销经理王宁进行了主题演讲“华为云FusionInsig ...
分类:其他好文   时间:2020-11-04 19:02:38    阅读次数:15
一周学习总结
collection集合 数组中存储的都是同一类型的元素,可以存储基本数据类型值,集合存储的都是对象。而且对象的类型可以不一致 迭代器 迭代:Collection集合中元素获取方法,在取出元素之前要先判断结婚证有没有元素,如果有,就把这个元素取出来,继续判断,还有就再取出来。一直把集合中的元素全取出 ...
分类:其他好文   时间:2020-11-01 10:38:54    阅读次数:34
微信公众号开发引入外部接口查询天气预报
这里使用的"聚合数据",免费查询天气预报接口 首先进入聚合数据进行实名认证,申请相关接口数据,可以直接将示例的java代码copy下来。 我们唯一需要做的就是填写 appkey 和 接受请求参数 。 // 配置申请的KEY public static final String APPKEY = "6 ...
分类:微信   时间:2020-10-31 01:39:41    阅读次数:47
Codeforces Round #678 (Div. 2) C. Binary Search (二分,组合数)
题意:有长度$n$的序列,让你构造序列,使得二分查找能在$pos$位置找到值$x$.问最多能构造出多少种排列? 题解:题目给出的$pos$是固定的,所以我们可以根据图中所给的代码来进行二分,确定有多少数小于$x$和大于$x$,然后根据排列组合即可算出答案. 代码: int n,x,pos; ll f ...
分类:其他好文   时间:2020-10-27 11:38:34    阅读次数:29
prufer 序列
prufer序列 Prufer数列是无根树的一种数列。在组合数学中,Prufer数列由有一个对于顶点标过号的树转化来的数列, 点数为n的树转化来的Prufer数列长度为n-2。 对于一棵确定的无根树,对应着唯一确定的prufer序列 prufer序列的构造 无根树转化为 prufer 序列 找到编号 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-27 11:13:05    阅读次数:21
ACM学习之简单素数相关
1.素数判断。 直接暴力判断,复杂度是根号级别。 2.筛选法。 普通筛法,对每个数,将其倍数全部标记。 复杂度是O(n/1+n/2+...+n/n),调和级数,O(nlogn)级别。 高级一点的筛法,我们发现,一个合数的倍数会被自己的因子提前标记,所以只需要对素数的倍数进行标记。 复杂度...我忘了 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-10 16:55:29    阅读次数:17
数据存储_HBase基本内容
Hbase内核的原理和机制 ###列式存储 1.概念: 列式存储-以列为单位聚合数据 Hbase以列式存储的格式在磁盘存储数据 2.目的: 高效的检索和更新 3.基于这样的假设: 对于特定的查询,不是所有的值都是必须的,尤其是在分析型数据库中,所以减少I/O 基于列式存储更恶意大幅度提高压缩比,有利 ...
分类:其他好文   时间:2020-10-09 21:41:28    阅读次数:55
AtCoder Beginner Contest 178
比赛链接:https://atcoder.jp/contests/abc178/tasks A - not 题意 给出一个整数 $0 \le x \le 1$,如果 $x$ 是 $0$ 就输出 $1$,如果 $x$ 是 $1$ 就输出 $0$ 。 题解 输出 $x \oplus 1$ 或 $!x$ ...
分类:其他好文   时间:2020-09-18 01:08:34    阅读次数:29
【CF559C】Gerald and Giant Chess 题解(动态规划+组合数学)
题目大意:给定一个H*W的棋盘,棋盘上只有N个格子是黑色的,其他格子都是白色的。在棋盘左上角有一个卒,每一步可以向右或者向下移动一格,并且不能移动到黑色格子中。求这个卒从左上角移动到右下角,一共有多少种可能的路线。$h,w\leq 10^5,k\leq 2000$。 看到数据范围可以看出此题的时间复 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-18 00:04:18    阅读次数:31
某行fintech比赛复盘
1.训练集数据量大,测试集数据了小,容易在复赛过拟合 2.数据:个人信息 App的使用信息 个人消费记录 3.处理过程: 1)数据清洗 1.1 对缺失值的对维度处理 1.1.1 按列属性统计缺失值(可视化) 剔除缺失值比例高的属性(90%左右); 缺失值比例在40%~60%(缺省型-1); 确实在2 ...
分类:其他好文   时间:2020-09-17 22:31:23    阅读次数:28
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