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    NLP理解层次

    初次接触这个概念,是同事的分享,听完了还是蛮兴奋的,给作出最优选择提供了一个更高层次的抽象和解释,所以也简单整理出来!...NLP层次模型,就能从高维度去理解决策过程,也能理解很多原来不理解的问题,比方为什么乔布斯能做出那么出色的产品,为什么给小孩辅导作业总是那么辛苦,或许你能找到答案。...NLP理解层次说,对一件事情的理解,可以分成6个不同的层次,环境、行为、能力、BVR(信念、价值观),身份,精神层面,而这几个层次只有高低之分,没有谁比谁更高级的问题,但在不同层面去看这些问题,可以得到不同的解决方案...,这就是所谓的低维度和高维度,用更高维度就可以进行降维打击,如果能综合这些层次去解决问题,那你表现的一定异常优秀。  ...各个层次的意思:  精神:我与世界上各种人和事物的关系。  身份:我是谁,我是一个怎样的人?

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    onStop提前投放问题

    手机B UI线程 二、onStop为什么提前了?...2273 V KobeWang: Activity idle: null NS:0 我们正常写的代码Activity1跳转Activity2,NS为0,所以这个stopActivityLocked就不会提前执行...错误1:Activity1跳转Activity2代码特殊,造成NS为1,导致了onStop的提前,不是由正常的ActivityIdle的触发。...onResume在手机B上在Quicken模式下运行速度太慢,导致了doTraversal在Activity1.onStop之后 错误3:Activity1.onStop中做了太多事情,导致了主线程无法提前处理...请记住onStop在某种特殊界面切换逻辑下,有可能被提前投放到主线程,只是目前这个某种特殊界面切换逻辑,我无法写出Demo来复现,应用X的代码可以触发这个特殊界面切换逻辑。

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    1.4 层次与交互

    层次与交互 一个好的可视化工具一定要有层次管理和交互设定的功能,让我们能够从不同的角度对数据进行切换分析,PowerBI很好的实现了这两项。...所谓层次,即对类别的架构进行层次定义,比如时间层次由大到小有年、月、日,地域层次如中国、北京市、海淀区,产品层次如iphone、6S、128G.。 所谓交互,即各视觉对象间可以相互交流互动。...相信我,掌握了下面的层次管理和交互设定,会让你的图表一下子高逼格起来。...1 层次管理 继续沿用咖啡数据的例子,在日期表的字段上我们点击鼠标右键,选择新的层次结构并更名为时间层次,再选择[年份季度]和[年份月份]把它们添加到时间层次中。 ?...当你选择取消关联时,无论怎样点击产品层次柱形图,折线图的数据都不会随之改变。 ? ? 怎么样,掌握了层次和交互,编程感瞬间爆表了吧~~

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    Agens层次聚类

    层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层,在树的顶层有一个根节点聚类。...层次聚类分为两种: 合并(自下而上)聚类(agglomerative) 分裂(自上而下)聚类(divisive) 目前 使用较多的是合并聚类 ,本文着重讲解合并聚类的原理。...Agens层次聚类原理 合并聚类主要是将N个元素当成N个簇,每个簇与其 欧氏距离最短 的另一个簇合并成一个新的簇,直到达到需要的分簇数目K为止,示意图如下: ?...个 再次两两欧氏距离最近的两个簇合并,此时一共有 12 个簇合并成了6个簇,还余下一个簇,因此此时剩下 6+1=7 个簇 一直重复上一步的操作,直到簇的数量为 3 的时候,就算是分簇完成 Agens层次聚类实现

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    层次模型(树形结构)

    层次数据模型的存储结构 邻接法: 按照层次树前序穿越的顺序把所有记录值依次邻接存放,即通过物理空间的位置相邻来体现层次顺序。 链接法: 用指针来反映数据之间的层次联系。...层次模型的优点: 层次模型的数据结构比较简单清晰 层次数据库的查询效率高(因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示,这种联系在DBMS中用指针来实现,当要存取某个结点的记录值,DBMS就沿着这一条路径很快找到该记录值...,所以层次数据库的性能优于关系系数据库,不低于网状数据库) 层次数据模型提供了良好的完整性支持 层次模型的缺点: 现实世界中很多联系是非层次性的,如结点之间具有多对多联系 一个结点具有多个双亲等,对插入删除操作的限制比较多...,因此应用程序的编写比较复杂 查询子女结点必须通过双亲结点 由于结构严密,层次命令趋于程序化 层次模型对具有一对多的层次联系的部门描述非常自然、直观,容易理解。...这是层次数据库的突出优点。

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    秋招提前批面经

    ——《我的少女时代》 末流985渣渣硕士,主投CV算法工程师,昨天有幸被阿里爸爸抽中,结束提前批全程陪跑的 0 offer 尴尬局面。...感觉阿里对项目经历还是很看重,抠的比较仔细 TMDJ +网易 渣硕水平显露无遗,网易笔试挂,头条两次笔试全挂,美团京东提前批都没有捞上我的简历,一度开始怀疑人生。。。...海康威视: 提前批一面挂: (1)项目以及每一个环节遇到的问题 (2)dropout原理及实现 (3)防止过拟合的方法 (4)简述batch normalization (5)DenseNet原理及其与...ResNet的区别与联系 答完自我感觉不错,可惜被挂掉,正式批简历也被筛 大华: 提前批二面挂: 一面: (1)全程课题 二面: (1)caffe源码,softmax层与softmaxwithloss层的区别...二面: (1)简述SVM的几何间隔与算法间隔 (2)Batch normalization (3)开放式问题:烤箱食材识别 HR面: 全程聊人生,谈薪资谈工作地点,最后因为不愿意去广州,挂掉 360: 提前批二面挂

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