数据类型 4.1 计算机的存储单元 我们知道计算机是可以用来存储数据的，但是无论是内存还是硬盘，计算机存储设备的最小信息单元叫“位（bit）”，我们又称之为“比特位”，通常用小写的字母”b”表示。而计算机中最基本的存储单元叫“字节（byte）”， 通常用大写字母”B”表示，字节是由连续的8个位组成。 除了字节外还有一些常用的存储单位，其换算单位如下： 1B（字节） = 8bit 1KB = 1024B 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 1TB = 1024GB 4.2
上一篇文章介绍了GL10的常用方法，包括如何设置颜色、如何指定坐标系、如何调整镜头参数、如何挪动观测方位等等，不过这些方法只是绘图前的准备工作，真正描绘点、线、面的制图工作并未涉及，那么本文就来谈谈如何利用GL10进行实际的三维绘图操作。 首先在三维坐标系中，每个点都有x、y、z三个方向上的坐标值，这样需要三个浮点数来表示一个点。然后一个面又至少由三个点组成，例如三个点可以构成一个三角形，而四个点可以构成一个四边形。于是OpenGL使用浮点数组表达一块平面区域的时候，数组大小=该面的顶点个数*3，也就是说，每三个浮点数用来指定一个顶点的x、y、z三轴坐标，所以总共需要三倍于顶点数量的浮点数才能表示这些顶点构成的平面。以下举个定义四边形的浮点数组例子：
位图索引是一种很高效的索引结构，对于多属性过滤的聚合查询很高效，玩的就是 bit。
从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。2～10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大、小王为 0 ，可以看成任意数字。A 不能视为 14。
java 中 switch/case 需要穿透时需要列出每一个常量条件，但 kotlin中可以简化——
实现视频编码和解码的高效算法是一个复杂而庞大的领域，并且涉及到很多细节和技术。在Java中，我们可以利用一些库和工具来帮助我们实现视频编码和解码的功能。下面将介绍一些基本的概念和方法，以及一些常用的库和工具，以帮助您开始实现视频编码和解码的高效算法。
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数据类型在计算机语言里面，是对内存位置的一个抽象表达方式，可以理解为针对内存的一种抽象的表达方式。接触每种语言的时候，都会存在数据类型的认识，有复杂的、简单的，各种数据类型都需要在学习初期去了解，Java是强类型语言，所以Java对于数据类型的规范会相对严格。数据类型是语言的抽象原子概念，可以说是语言中最基本的单元定义，在Java里面，本质上讲将数据类型分为两种：基本类型和引用数据类型。
今天来和大家分享在Java中有关基本数据结构相关的面试题，这一类问题因为比较基础，其实有时候就很容易被我们忽视掉，但是这也不妨碍面试官对我们的考察呀！
int[] array = new int[] {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}; //数组的静态定义方式
在同一行定义多个同一种数据类型的变量，中间使用逗号隔开。但不建议使用这种方式，降低程序的可读性。
黑白图像常采用灰度图的方式存储，即图像的每个像素填充一个灰色阶段值，256节阶灰图是一个灰阶值取值范围为0-255的灰阶矩阵，0表示全黑，255表示全白，范围内的其他值表示不同的灰度。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction（以下简称FI）架构，如下图所示：
以上分别可以用Double.POSITIVE_INFINITY、Double.NEGATIVE_INFINITY和Double.NaN来表示。
程序大概是怎么回事 计算机就是个机器，这个机器主要由CPU、内存、硬盘和输入输出设备组成。计算机上跑着操作系统，如Windows或Linux，操作系统上运行着各种应用程序，如Word, QQ等。 操作系统将时间分成很多细小的时间片，一个时间片给一个程序用，另一个时间片给另一个程序用，并频繁地在程序间切换。不过，在应用程序看来，整个机器资源好像都归他使，操作系统给他提供了这种假象。 对程序员而言，我们写程序，基本不用考虑其他应用程序，我们想好怎么做自己的事就可以了。 应用程序看上去能做很多事情，能读写文档，能
在java中，一些数据类型是可以相互转换的，分为两种类型转换：自动类型转换和强制类型转换。
这篇文章通俗地解释了概率论的两个基石函数：概率分布函数、概率密度函数，建议不熟悉的同学，认真阅读。
我们知道计算机是可以用来存储数据的，但是无论是内存还是硬盘，计算机存储设备的最小信息单元叫"位
Apache Flink 提供了两种关系型 API 用于统一流和批处理，Table 和 SQL API。
上一篇文章介绍了字符串的相关操作，其中示例代码用到了if和for语句，表面上看，Kotlin对控制语句的处理与Java很像，可实际上，Kotlin在这方面做了不少的改进，所以本篇和下一篇文章就分别介绍Kotlin如何操作条件判断和循环语句。 说起条件判断，最简单的莫过于人尽皆知的if...else...了，这个东东从C语言延续到Java，再进化到Kotlin，基本用法仍是一样的，看看下面的示例代码就知道了：
PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
Classification And Regression Tree，即分类回归树算法，简称CART算法，它是决策树的一种实现，通常决策树主要有三种实现，分别是ID3算法，CART算法和C4.5算法。
1. PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率，取值积分后才是概率。
本题目有很多种解法，无论是用手画，或者挨个计算，或者使用暴力循环，以及向我一样推导出对应的算法公式传递参数都可以。
这道字符串相加的思路是将其每个字符转换成整型相加得出结果再转换成字符串。首先获取传进来的两个字符串的长度,且定义一个保存进位的 add 变量，定义结果集，只要以上三个变量不为任一一个不为 0 都能进入循环，只要 num1 或者 num2 的长度不为 0 则进行取值。这里的 num1.charAt(i) - '0' 主要是利用字符 ‘0’ 到 ‘9’ 的 ASCII 码值是连续的，让其作差即可得到字符的本身的整型值。 取完值，两字符串相加再加上上一步的进位，对结果求余作为本次运算的结果，再对结果除以 10 获得进位的值，同步维护两个指针，最后要记得将答案反转一下，因为拼接字符串是从左到右拼接的，但是我们的数是从又到左数值越大的，返回最终答案，记得 toString 变成 String 类型。
作者：Belter。专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
DMP数据管理平台是实现用户精细化运营和和全生命周期运营的的基础平台之一。贝壳找房从2018年5月开始建设自己的DMP平台，提供了用户分群、消息推送、人群洞察等能力。关于贝壳DMP架构的介绍可参考文章：DMP平台在贝壳的实践和应用。
时间是 连续 的 , 幅度也是 连续 的 , 该信号是 模拟信号 或 连续时间信号 ;
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。
1 . 决策树规则表示形式 : 决策树 中蕴含的 规则可以使用 IF-THEN 形式表示 ;
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对无序型离散变量而言，以本案例中的手机品牌为例，对于名义型离散变量,关注的是该变量的取值分别有哪些，各个取值占比是多少。从表格上看，列出离散变量各个取值的数量和占比即可:
传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数，在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模，其中一类的典型的数据即是定序数据ordinal data。
一. 概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。 CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函
我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 对于联合分布来说，最核心的依然是概率测度这一概念。 离散随机变量的联合分布 我们先从离散的情况出发，了解多个随机变量并存的含义。 之前说，一个随机变量是从样本空间到实数的映射。然而，所谓的映射是人为创造的。从一个样本空间，可以同时产生多个映射。比如，我们的实验是连
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java中数组： 数组在Java里是一种特殊类型，有别于普通的“类的实例”的对象。但实际数组也是一种对象类型，int[]a = new int[5] a是在java栈中分配的引用变量，类型是int[] 数组类型，指向在堆里面地址连续的实际数组对象。 在内存中，数组存储在连续的区域内部，因为数组中每个元素的类型相同，则占用的内存大小也一致，所以在访问数组中的元素时可以直接根据数组在内存中的起始位置以及下标来计算元素的位置，因此数组的访问速度很高。数组必须要初始化才能使用，初始化之后JVM会自动分配默认值，引
88节介绍了正则表达式的语法，上节介绍了正则表达式相关的Java API，本节来讨论和分析一些常用的正则表达式，具体包括： 邮编 电话号码，包括手机号码和固定电话号码 日期和时间 身份证 IP地址 URL Email地址 中文字符 对于同一个目的，正则表达式往往有多种写法，大多没有唯一正确的写法，本节的写法主要是示例。此外，写一个正则表达式，匹配希望匹配的内容往往比较容易，但让它不匹配不希望匹配的内容，则往往比较困难，也就是说，保证精确性经常是很难的，不过，很多时候，我们也没有必要写完全精确的表达式，需
决策树是基于树结构来进行决策的，这是一种人在决策时自然的处理机制，即进行决策时，会进行一系列的“子决策”，每个决策过程中进行的判断，都是在上次决策结果的限定范围内，每个决策都只考虑在当前的判断，经过这些子决策，得到最终决策。
概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念，帮你更深刻的理解它。
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量的值也将随机产生。可以说，随机变量是“数值化”的实验结果。在现实生活中，实验结果可以是很“叙述性”，比如“男孩”，“女孩”。在数学家眼里，这些文字化
一是仅利用一些工具，对数据的特征进行查看；二是根据数据特征，感知数据价值，以决定是否需要对别的字段进行探索，或者决定如何加工这些字段以发挥数据分析的价值。字段的选取既需要技术手段的支撑，也需要数据分析者的经验和对解决问题的深入理解。
在随机变量中，我提到了连续随机变量。相对于离散随机变量，连续随机变量可以在一个连续区间内取值。比如一个均匀分布，从0到1的区间内取值。一个区间内包含了无穷多个实数，连续随机变量的取值就有无穷多个可能。 为了表示连续随机变量的概率分布，我们可以使用累积分布函数或者密度函数。密度函数是对累积分布函数的微分。连续随机变量在某个区间内的概率可以使用累积分布函数相减获得，即密度函数在相应区间的积分。 在随机变量中，我们了解了一种连续分布，即均匀分布(uniform distribution)。这里将罗列一些其他的经典
导读：大多数情况下，数据分析的过程必须包括数据探索的过程。数据探索可以有两个层面的理解：
它通过对已有样本的学习生成一颗决策树(可看成if-then规则集合)，从而能对新样本作出相应分类。
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